作者： (美) 温伯格 (Weinberg,G.M.)
译者： 王海鹏
读者： 马骏
真理是大象,我们是瞎子。——佚名
每章节后面的思考题都不要错过 by `锅巴GG`
我们周围充满各种像大象一样的系统:物理学系统、生物学系统、社会学系统、经济学系统......这些系统由各种部件组成,整体超出了人们的观察能力,也超出了大脑的想象力和计算能力。我们没有任何先验的认知,无法从整体上认识系统。但在伟大的好奇心驱使下,我们成群结对、前仆后继地去感知这些系统的部件,然后采用了简化近似。
在全知全能的超级观察者看来,这种简化近似非常可笑,而我们却为谁对谁错争论不休。
所有学科看到的不同系统,其实只是真实系统的投影,它们是一个整体系统的不同组成部分。这些系统是开放的,相互之间没有明显的边界,并且会互相影响。国家可以在地理上是近邻,在政治上是仇敌;恋人可以远隔千里,而心有灵犀;和你交易的人,可能远在地球的另一边。
部件脱离了系统,就丧失了存在的意义;系统脱离了环境,将不能存续。所有的观点都是互补的,光既是粒子又是波。凯恩斯说对了一半,哈耶克说对了另一半。从外部看,系统有行为,从内部看,系统有结构,系统是行为和结构的统一。
要解决我们面对的重要问题,不能停留在当初制造它们的思维层面上。
——爱因斯坦
如何使用本书
- 个人可以通读
- 课堂（大学二年级以上）
问题
今天我们宣称,没有定量就不是科学。我们用关联分析替代因果分析,用物理方程替代有机推理。测量和方程本应使思维更敏锐,但是......它们常常让思维变得没有逻辑,模糊不清。它们更像是科学操作的对象,而不是关键推理的辅助测试。
许多(也许是大多数)重要的科学问题都是定性的,而不是定量的,甚至在物理和化学中也是如此。当且仅当关系到证实时,方程和测量才有用。但证实或证伪在先,如果在没有定量测量的情况下就有绝对的说服力,这种证实或证伪实际上是最强的。
或者换一种说法,你可以从逻辑盒子或数学盒子中抓住现象。逻辑盒子粗糙但坚固,数学盒子精致却脆弱。数学盒子可以把一个问题漂亮地包装起来,但却无法抓住现象,所以首先要用逻辑盒子将现象抓住。
——约翰·R. 普拉特(John R. Platt)
世界的复杂性
带来麻烦的不是未知的东西,而是我们以为知道,实际却并非如
此的东西。
——威尔·罗杰斯(Will Rogers)
获得知识的第一步是承认无知。我们对世界了解得太少,大多数人却不愿意承认这一点。然而我们必须承认,因为证明我们无知的证据正在积累,而且其规模大得无法忽略。
有人说,一般系统运动源于科学的失败,但更准确地说,正是因为科学取得了如此巨大的成功,才需要一般系统方法。科学与技术统治了我们的星球,其影响遍及生活的方方面面。在这种变化的过程中,科学技术也揭示出自身无法处理的复杂性。一般系统运动的任务就是帮助科学家揭示复杂性,帮助技术人员掌握复杂性,帮助其他人学会在复杂的世界里生存。
本书向读者介绍一般系统的思维方法。由于一般系统是科学的产物,我们将首先从一般系统的角度来检验科学。之后,我们将讲述什么是一般系统方法,以及它与科学的关系。然后,我们开始在更广泛的背景下,认真直面观察和实验中的许多问题。在这之后,我们就会清楚地意识到自己“以为知道,实际却并非如此的东西”,做好发现一般系统将来任务的准备,而关于这些任务的讨论则超出了本书的范围。
机械论与机械力学
物理学并非致力于解释自然。事实上,物理学的巨大成功源于其有限的目标,即揭示物体行为的规律。抛开上面那个宏大的目标,划定一个具体的范围来解释现象,这显然是我们现在必须要做的。实际上,指定可解释的范围,这也许是物理学至今最了不起的发现。
物理学致力于揭示现象中的规律,这被称为自然定律。这个名称很恰当。法律只规定了特定情况下的行为,而没有试图规定所有的行为。同样,对于感兴趣的对象,物理定律也只确定它们在某些明确定义的条件下的行为,对其他情况则未予确定。
——尤金·P. 维格纳(Eugene P. Wigner)
要从一般系统的角度理解科学,我们应该审视物理学,特别是机械力学,因为其他科学常常将这些科学作为标准。关于世界的力学典范之美,KarlDeutsch表述得非常好:
......(机械论)意味着整体完全等于部分之和,反之亦然;不管部分进行多少次分解组合,也不管按照什么样的顺序进行分解组合,整体的行为始终不变。这意味着各个部分不会给彼此带来巨大的改变,也不会因其自身的历史而发生巨大的变化。任何部分在适当的时间到达适当的位置后,就会留在那里,继续完成它完全而唯一确定的行为。
这种描述略有不当,因为力学系统一般由几个不同的部分组成,通常是2个,有时是10个,在高度约束的情况下或许多达30个或40个,如桥梁的部件。
既然正式的力学方法有如此的局限性,为什么它被视为所有科学的典范?要得到答案,我们必须忽略正式的方法,转而去考虑非正式的方法。人们总是通过非正式的方法简化复杂力学系统,然后才开始应用正式的方法。
计算的平方律
过去,处理生物系统的唯一手段就是试图将各部分间的相互作用减为最小,因此常常丧失了真正的关注点。如今,只要有足够的时间和金钱,我们就可以应付生物系统所有的复杂性和多样性。——
W. 罗斯·阿什比(W. Ross Ashby)
计算的成本是什么?时间还是金钱?要以较低的成本计算行星轨道,忽
略小物体(小行星、彗星、卫星以及其他太空漂浮物质)会带来多大的影响?
首先考虑最普通的两物体系统的描述方程。我们必须先描述每个物体自身的行为,即“孤立的”行为。我们也必须考虑两者的行为如何彼此影响,即“相互作用”。最后,我们必须考虑两个物体都不存在时系统的行为,即“场”方程。总的来说,最普通的两体系统需要4个方程:2个“孤立”方程,1个“相互作用”方程,还有1个“场”方程。
随着系统中物体数量的增加,“场”方程仍然只有1个,每个物体需要1个“孤立”方程来描述其行为,但是“相互作用”方程的数量则迅速增加,n个物体需要2n个相互作用方程!(参见附录A,“科学计数法”条目解释了这些指数形式。)
更具体地说,由10个物体组成的系统存在210 = 1024个方程,100 000个物体就会有1030 000个方程。通过“忽略小物质”,方程数会从1030 000降到1000个左右。即使仍然不能求解,但至少能写出所有方程。
求解这些方程要付出多大努力?我们为何对此深感兴趣?在牛顿时代,力学对哲学思想的影响是普遍而深入的。很多哲学家赞同拉普拉斯的观点:只要精确地观测到物质中每个粒子的位置和速度,就可以计算出整个宇宙的未来。虽然他们意识到需要一个巨型计算机,但那时他们连最小的计算机都没有。他们如何度量所需的计算量呢?
到了我们这一代,机械论者的梦想实现了。但这一实现却带来了哲学思想的革命。其中一个方面就是更现实地考虑计算成本问题。它虽然是由系统思想家首先提出来的,但Ashby在这个问题上最著名、最坚定。“要花多少时间和金钱”始终困扰着人们,也成为一般系统运动的基础性问题。
我们不需要准确测量。我们只希望能估算:随着问题规模的增长,计算量将如何增长。经验表明,除非能够进行某种简化,否则计算量的增长至少是方程数增长的平方。这就是“计算的平方律”。因此,如果方程数加倍,必须采用快4倍的计算机,才能在相同的时间内求解。自然,时间的增长常常比这更快,特别是出现某些技术困难时,例如结果的精度下降。不过,对我们目前的讨论来说,可以保守地采用“计算的平方律”,以此估算一组一般方程比另一组方程的计算量多出多少。
科学的简化和简化的科学
我不知道他人如何,我自己一般在开始时就放弃了。对于那些每天都能遇到的最简单的问题,我一试图深入思考,就感觉完全无法回答。——
勒恩德·汉德法官(Justice Learned Hand)
......在这些简化中,牛顿及其同时代的人通常更容易意识到简化假定,也更关心简化假定。今天讲授牛顿计算的物理学教授们则不然。所以,现在的学生很难理解牛顿关于行星轨道的计算为什么能跻身人类最伟大的成就之列。
但是一般系统思想家能理解,因为他们所选择的任务就是理解科学的简化假设。用维格纳(Wigner)的话说,这些“感兴趣的对象”和“明确定义
的条件限定了科学的应用范围,增强了它的预测能力。一般系统思想家希望,从科学家对世界建模这一过程的起点入手,并依照这个过程进行下去,最终获得关于其他科学的有用模型。
为什么一般系统思想家对科学的简化以及简化的科学这么感兴趣?理由与牛顿完全一样。系统科学家知道,“计算的平方律”决定了任何计算设备都有计算能力的极限。而且他们认为,人的大脑在某种意义上也是一种计算设备。所以,如果我们想在如此复杂的世界中生存,就必须获得所有可能得到的帮助。牛顿是一个天才,不是因为他的大脑具有超级计算能力,而是因为他会简化和理想化,使得普通人的大脑能在一定程度上认知这个世界。通过研究过去成功和失败的简化方法,我们希望人类知识的进步不要过分依赖天才。
思考题
值得思考，很多方面——by 锅巴GG
方法
答案何在?——不要被梦想迷惑。
文明史上许多的暴君,都曾将文明撕破。
公开出现的暴力,是不可避免的恶魔。
最重要的是选择——体面地回避,还是宁要丑陋中的罪恶?
要保持人格的完整,须得仁慈,洁身自好且远离罪恶。
普天之下的公正与幸福只是痴人说梦,不要被它愚弄与诱惑。
部分之丑陋,无损于整体之美满祥和。
断臂是丑陋的,脱离星球和历史的人,无论沉湎冥想还是付诸行动,其丑陋更加令人作呕。
完整即完美,有机之完整、生命和万物之完整是美之顶峰,我们须
仰天高歌。
热爱她而不是热爱人类吧,否则——
人类的末日来临之时,你就会堕入绝望的深渊,守着人类可怜的困惑。
——罗宾逊·杰弗斯(Robinson Jeffers),“The Answer”(答案)
有机体、类比与活力论
有些人说我在描绘女人之前并没见过她们,我答道:“如果在生活中遇见这样的女人,我会吓得逃掉。”首先,我不是创造女人,我只是画画。
——亨利·马蒂斯(Henri Matisse)
通过发现一般规律,一般系统运动试图帮助我们思考中数系统。虽然这些规律采用非正式的表述形式,以便促进记忆和最初的理解,但一般系统方法的实质是坚持让这些规律在必要时得到严格定义的模型和操作的支持。在一定程度上,这种坚持是对以前中数系统研究方法的坏名声的回应,这些方法大部分可以归入有机论。
面对有序复杂的系统,一些思想家试图以生命系统为模型,将生命系统的知识类推到其他系统,以获得某种处理复杂性的手段。
实际上,有时候我们可以对一个不太了解的系统进行建模,并从中得到启发。如果知道类比对象的某些知识,新鲜的观点可能会有帮助。至少,类比对象可以触动我们的头脑——天知道,我们的头脑需要这样的触动。不过,有机论类比实际上没有那么缜密,它的方法要么类比不严密,要么对类比对象了解不多。系统思想家希望通过尽可能严谨的模型来避免这些问题。
任何模型,都是用我们认为已经了解的一种东西,去表示我们认为想要了解的另一种东西。推理的过程可能有上百步逻辑,也可能只是一个类比,但最终总是会得到我们认为无需继续深究的一些原语。科学要具有解释“能力”,这些原语不能太大,也不能太小。
简化论说到底还是一种信念,它驱动科学家进行某种调查,让他们坚信因此能更好地“理解”世界。但是,物理学家不会按照他的简化论信条生活。他也不会先把菜单上的食物简化成“长度→质量→时间→电量......”,再决定晚饭吃什么。相反,他采用了其他的原语,如“色→香→味→价格......”这样的单位系统。
现今,人们对生物系统的了解已经远胜于100年前,所以如今的有机类比可能会有更多成果。然而,一般系统方法不必局限于有机类比。只要我们能把科学模型简化为明确的形式,就可以通过与科学类比,在所有其他领域中建立模型(但这种类比应具备已知的数学特点)。因此,我们希望理解和探讨各个领域的思想家应用类比的方法,并且他们会在需要的时候将类比转化成模型。
一般系统信念的主旨
对于刚刚开始职业生涯的年轻人,我的忠告是,用新鲜的、不教条的、没有偏见的头脑,去思考大事情的主要轮廓——
H. 塞里(H. Selye)
人不能脱离信念而存在。没有信念,我们寸步难移,因为不知道前面的地面是否能支撑我们的体重。我们甚至不能站得很直,因为不知道脚下的土地是否坚实。一般系统方法不会让我们无需信念,只是设法用一组信念补充另一组信念,以期在有些时候更加有用。
在什么基础上,一般系统思维肯定会有用呢?首选答案似乎是伯丁所谓的“一般系统信念的主旨”:
经验世界的秩序本身也有秩序,也许可以称为二阶序。
关于通才,伯丁说:
如果他发现规律时会高兴,那么他发现规律的规律时就会狂喜。如果他认为规律是好的,那么规律的规律就是美味且最值得追求。
这种信念,这种饥渴,可能徒劳无功。但如果二阶序确实存在,那肯定对寻找一阶序的人有用。
通过归纳进行一般化处理的威力在于,我们能够运用一般规律针对未曾观察到的情况得出某些结论。这也是通才能从一个学科转到另一个学科的原因。每一次成功都会让人们增强对二阶序的信任程度。
因此,一般系统信念的主旨并不完全基于信念。当然,信念是必要的, 因为不是每次学科间的跳跃都能成功。为什么?因为归纳不可能永远有效。
如果我们想建立一般真理,就需要归纳法,它包含了对未曾观测的事物的参考。因为我们需要它,所以就愿意承担它出错的风险。——
赖欣巴哈
但我们为什么不更谨慎一些?为什么不等待更多的证据?原因在于知识呈爆炸性增长,而我们的大脑受到计算的平方律的限制。
当今社会,即使是那些新新人类,他们的知识也只是人类知识的极
小一部分。因此,一般系统学者经常在黑暗中跳跃,经常在没有足够证
据时得出结论,结果实际上经常做傻事。确实,愿意做傻事几乎就是进
入一般系统研究界的必要条件,因为这种意愿常常是快速学习的先决条件。——但丁
要成为成功的通才,我们必须用一种天真、简单的态度研究复杂系统。我们必须像儿童那样,因为有充分的证据表明,儿童就是用这种方式来理解许多复杂思想的:首先形成有关总体的大致印象,然后再深入具体的差别。
一般系统规律的本质
有人会反对,说这种基于过度简化的敏锐和清晰包含了一些曲解或错误表述。但这就像是教师面对的永恒悖论:教事实和图表,还是教真理。要教一个模型,教师必须采用具体的图表,并清楚地说明一些根本看不到的东西。学生们必须“学习”一些东西,以便以后意识到,那些东西并不太像他学到的样子。但到那时,他已经抓住了事物的本质,从此开始接近真理。他会用一生的时间不断地修正,不断地接近真理。
——卡尔·曼宁格(Karl Menninger)
我们已经讨论了类比、思维类型系统、一般化以及一般系统思维的其他一些工具。现在我们要解释一下本书对“定律”的使用。
科学断言的模式是“如果......那么......”。
如果事实和定律冲突,那么拒绝接受事实或改变定义,但是绝不要抛弃定律。
这可以称为定律保护定律。
本书采用了“一般系统定律”,其目的不是给出答案。因此,它们偶尔也会出错。我们假定,要想从一般系统定律中获得精确的结论,就必须充分考察其内在含义。因此,我们不是给一般系统定律加上各种限定条件,让它们更精确,而是保持它们原有的简洁特点,让它们更好记。而且,只要有可能,我们会采用隽永的短语和吸引人的名字,方便大家记忆。也许我们称之为“格言”更好,不过“定律”是一个很吸引人的名字。
过度一般化是蠢人之错还是英雄之错,取决于你个人的观点。但正如过于胆大会导致过度一般化,过于胆小则会导致一般化不足。与愉快的特例定律相对的是不爽的奇葩定律:
任何一般定律至少应该有两个例外情形。
或者,用否定形式来强调:
如果你从来没说错,相当于什么也没说。
有两个定律可以使我们不犯类似的错误。一个是组合定律,它可以追溯到亚里士多德时期,即:
整体大于部分之和。
另一个是分解定律,即:
部分大于整体的局部。
系统思维的类型
模型的主要作用与其说是解释和预测(虽然最终这被归于科学的主要作用),不如说是让思维集中并提出尖锐问题。最重要的是,发明和玩模型很有乐趣,而且模型有自己独特的生命。与生物相比,“适者生存”的道理甚至更适合模型。但是,如果没有真实的需要或真实的目的,就不应该随意发明模型。——
马克·卡克(Mark Kac)
在这段关于数学模型的描绘中,马克·卡克(Mark Kac)概括了建模的快乐以及模型的使用和应用,这完全适用于一般系统的模型。他暗示与模型相关的活动有3种。
- 促进思维过程:“让思维集中并提出尖锐问题”。
- 研究特殊系统:“真实的需要或真实的目的”。
- 创造新定律和改进旧定律:“发明和玩”。
我们可以用这个框架来回顾本章中粗略概括的“一般系统论方法”,也可以用它作为本书后续章节的序言。我们可以从改进思维过程开始,因为这种好处大多数人都能享受到。我们并非都在研究具体的系统,创建新的一般系统定律的人更少,但大多数人都需要思考。
系统与幻相
真实世界给出了它的子集。乘积空间代表了观察者的不确定性。如果换一个观察者,乘积空间可能因此而改变。两个观察者可能采用不同的乘积空间,在其中记录真实物体上发生的一些真实事件的同一子集。因此,“约束”是观察者与事物之间的一种关系。任何特定约束的特性既取决于事物,又取决于观察者。所以,组织理论的基础部分和一些属性有关,这些属性不是物体固有的,而是观察者与事物之间的关系。
——W. 罗斯·阿什比(W. Ross Ashby)
一个系统就是对世界的一种看法
系统是什么?诗人都知道,一个系统就是对世界的一种看法。
系统是一种观点,这对诗人来说很自然,却吓坏了科学家!一旦他知道我们将要走的路,就会像西蒙娜·德·波伏娃一样反抗,就好像我们要将某种谎言强加于他。如此说来,系统就是在玩游戏,而不是获得知识。知识就是“真理”,知识就是“事实”。如果两个科学家用不同的“系统”来观察同一个事物,科学就不比诗歌“好多少”。一个人会看到“潇洒而文明”,另一个人会看到“邋遢的衣服”。
…意识到自我中心论的错误,开始一个更高层面上的思考。他们愚昧得更厉害,因为他们没有意识到,独立于观察者的真理才是最大的自我中心论。如果真的存在这样的真理,那么谁能发现呢?
自我中心论是一种泛灵论,而泛灵论是一种活力论。经过数百年的艰苦
努力,科学家们已经成功地摆脱了如下的想法:
如果我是在太空中漫游的一颗行星,怎么会被太阳的巨大质量吸引住?
如果他们忍不住要这样想,至少他们已经学会了不将其说出来。生物学家面临同样的问题,但他们更痛苦,因为他们感觉与研究对象更贴近:
如果我是一只青蛙,会不会被影子吓着?
如果我是一条狗,会不会喜欢一磅汉堡包？
当然,心理学家的问题就更严重了。但我们共同面对的终极难题,就是要摆脱下面的想法:
如果我是大自然,我会说谎吗?
如果我是大自然,我会掷骰子吗?
绝对思维与相对思维
在这方面,刚好有一个关于伟大的美国语言学家和人类学家爱德华·萨丕尔(Edward Sapir)的故事。据说,他曾与一个印第安人一起工作,并试图弄懂自己难以明白的美洲印第安语的语法。最终,他觉得自己已经掌握了其中的原理。为了验证自己的假设,他开始用这种语言造句。“可以这样说吗?”他问印第安同事,然后用印第安语讲一句话。他重复了几次,每次用不同的表达方式。每次同事都会点头说:“是,可以这样说。”很显然,这说明他的做法是对的。突然,一个可怕的猜想浮现在萨丕尔脑中。他再次发问:“你会这样说吗?”他又一次得到了肯定的答复。接着他问道:“那是什么意思呢?”“什么意思也没有!”同事答道。
人们可以说出或写出完全可以接受,但却没有任何意义的语句。如果我们研究一些毫无意义的语句,就能更好地理解怎样说才有意义,因为例外不会证明规律,却教会我们如何理解规律。
“例外会证明规律”(the exception proves the rule),这就为探讨无意义语句提供了很好的起点。“proof”的本意是: 对事物进行的一种测试,以确定它们是否具有令人满意的品质。
观察者与观察结果
目前为止,我们故意不说清楚组成系统的集合到底是什么东西的集合。作为工程师的霍尔和费根直言不讳地说是物体的集合。其他作者则说是“部件”“元素”“属性”“成分”或“变量”的集合。这种不一致性意味着没人知道系统到底是什么的集合。
我们不必惊讶。名称的繁杂表明,系统集合的成员是系统思维中未定义的原语之一。虽然系统思想家一直在谈论这些成员,但他们从来不说它们是什么,和物理学家对质量的说法一样。实际上,如果我们能说出它们是什么,我们谈论的就不再是一般系统,而是特定系统。
我们在“观察者”模型中要时时提醒自己:该模型到底需要多大的计算能力。但请注意,我们不要求我们的“观察者”能“正确地”做出每一次观察(衣衫和边幅不修中的元素),因为这些是我们原始的、未定义的元素,使用它们时,“正确”是毫无意义的。我们的观察者只需要能够识别两种感觉或者测量结果“是一样的”即可,因为他就是最终仲裁者。或者说:“在我做出裁判之前,它们什么也不是。”
无关法则
我们也许无法判断观察是否正确。但是,如果没有“正确性”的符号表示,就无法对观察者及其观察结果进行深入的讨论了。因此,这里引入一致性的概念:即一组观察结果是否与另一组相容。
很清楚,正如林肯指出的,符号的一致性并不取决于观察者对观察如何命名。如果安德鲁·马维尔(Andrew Marvell)把某些东西称为{丝带,狂风漫卷},而赫里克则把它叫作{袖口,漫不经心},我们并不会因此得出结论,说他们的观察结果不一致。否则的话,用英语说{袖口,疏忽的}和用法语说同样的意思就产生了不一致。
上述观点可以归纳成无关法则:
定律不依赖于选择的特定符号。
观察的解释
村里的傻子中了六合彩的年度大奖,奖品是两匹骏马和一辆漂亮的马车。村里的无赖要求搭乘他的新马车,并向他打听:“你是怎么猜中获奖号码的,有什么诀窍吗?”
这个反应迟钝的家伙没听出话里有刺,便回答:“哦,这很简单。你看,我的幸运数字是7,而抽奖是在本月7号举行的,我就用7乘7得到了63,也就是中奖号码。”
“你个傻瓜!”无赖大笑,差点从座位上跌下来。“你不知道7乘7是49吗?”
“哦,”傻子终于发现自己被嘲笑了,便说,“你只不过是嫉妒罢了。”——民间故事
状态
状态就是一种在重现时可以被识别的情形。——
佚名
设想你走进了一个奇怪的房间,里面有一个大黑箱子。由于当时房间里没有其他观察者,我们不得不假定,你不仅是一个超级观察者,而且是一个超超级观察者。也就是说,我们不得不假设,无论怎样的观察者最终进入房间,你的观察能力都超过他们。
实际上,只会有另外两名观察者,他们不久就会到来。但是请注意,超超级观察者的概念很像“事实”的概念,它包含了“所有可能”的观察。换句话说,我们所谓的“事实”与某些人所说的“上帝”十分接近。
眼-脑定律
区分过多的状态就是我们前面所说的一般化不足。人们通常认为科学家总是尽可能地得到精确的结果,在此基础上建立他们的理论。但在实践中,测量不是非常精确反而成了科学家的一件幸事。牛顿的万有引力定律基于开普勒的椭圆轨道理论,而开普勒是根据第谷·布拉赫的观测结果计算出椭圆轨道的。如果观测结果更精确一些(像我们现在能做到的一样),那么轨道就不能看成椭圆的,牛顿的工作会遇到很大的麻烦。如果有更精确的观测结果,那么最早提到的简化工作就要由牛顿来说清楚了,这将大大增加他的难度。
因此,“眼力”和“脑力”之间的平衡不能太偏向任何一方。科学的问题是要找到合适的折中。
观察结果的分解
讨论观察者有限的思考能力如何影响他们所做的观察。这个困难的任务被人们搞得更加困难,因为只要谈到人类有局限(尤其是思维方式上),人们就会产生心理抗拒。多数人勉强接受他们无法扇动胳膊飞翔的事实,但一提到智力的上限,知识分子就会气得脸红脖子粗。
科学的隐喻
回顾一下,我们针对方法的讨论进行到哪里了。为了应付不熟悉的、复
杂的现象,我们试图:
- 获得“全面”的观点(足够广泛,包含我们感兴趣的所有现象),这样我们就不会感到惊讶;
- 获得“最小”的观点(揉合不必区分的状态),这样就不会使观察的负担过重;
- 获得“独立”的观点(将观察到的状态分解成不相干的部分),这样就可以减少对脑力的要求。
虽然这些目标常能满足,但由此得到的观察世界的方法可能并不“令人满意”。也就是说,它可能不符合人们心理上的分类,这些分类是我们从过去的经验中继承或学习来的。再次说明,我们的能力有限,这是我们希望观点“自然”或“令人满意”的根本原因,因为我们的头脑中不能时刻存在两种不同的观点。
换句话说,我们就像勤杂工,只能拿着唯一的工具箱去做每件事,但必须准备好维修水管、维修电力设备、刷油漆、做木工、装玻璃、加工金属,或其他需要你做的事情。有时,勤杂工会淘汰一个工具,换上另一个他觉得更常用的。他这样做时假设将来接的活与过去的情况差不多。
勤杂工怎么知道将来接的活与过去的情况差不多?这只是一种信念,我们以前曾经也碰到过。也许我们应该将它命名为经验公理:
未来会像过去一样,因为在过去,未来就像过去一样。
帕特里克·亨利(Patrick Henry)的观点可用于支撑这一公理:
我只有一盏指路明灯,这就是经验之灯。除了以史为鉴,我不知道如何判断未来......
事物与边界
隐藏最深的一个科学隐喻就是“事物”或“部分”的概念,它能与其他事物或部分清楚地区分开来。这个隐喻隐藏得很深,以至于我们用到它时很少能察觉到。
我们使用“部分”或“事物”这一隐喻,这与我们在物理空间的体验密切相关,尤其是我们对“边界”的体验。正如达芬奇所说的: “一个事物的边界就是另一事物的开始。”
明确区分不同部分的思想根深蒂固,所以我们很自信,认为总能区分出里面和外面,即使可能需要花费许多精力。通过类推,我们将这一概念应用于所有系统,用“系统”这个词来表示“里面”,用“环境”表示“外面”。根据无差异法则,我们也许会想,随便哪部分都可以叫作“系统”,因为一个人的系统可能就是另一个人的环境。但根据差异法则,系统的选择对我们的世界观可能非常重要。
边界的隐喻渗透到系统思想中,主要是通过图表而不是文字。按照惯例,一个“部分”画在纸上是一个有边界的区域,即长方形、圆形或其他简单的封闭图形。一个“连接”表示成一条线或一个箭头。
我们应该经常采用包含盒子的有向图作为结构图以辅助系统思维。但如
果这些图是在暗示:
我的系统有清清楚楚的边界
实际上我们就像在说:
我的爱人就像是一朵红红的玫瑰。
因此,作为科学家,如果我们针对一个系统得出更具体的结论,就必须更精确地描述分割,而不能停留在诗人般的隐喻上。
性质与不变法则
性质的意思是什么?正如那个发明家所说的,我们无法解释其含义,除非指着具有不同“性质”值的状态来解释。我们把这种指着定义的方式称为“例证定义”。尽管我们在解释一组性质时可能会用到另一组性质,但我们还是隐藏了一个事实,即最初的集合是通过例证定义得到的。
......
总之,性质是对系统状态进行分组的一种方法。例如,质量性质的最终定义是显示一个系统的一些状态,该系统中的质量要么相同,要么不同。如果我们想测量质量,除了“相同”和“不同”以外,必须引入其他算符,比如“大于”。但是我们现在只关心质量的简单划分以确定问题的性质。
科学家有时会提到两种性质(广度量和强度量),依据的是将系统划分为几部分时性质如何变化。
如果把一块巧克力掰成两半,每一半的质量都与原来的不同,那么质量就是一种广度量,因为它取决于系统整体性的保持程度。另一方面,当我们把巧克力掰成两半时,每一半都还是“巧克力”,因此巧克力是一种强度量。或者举一个更偏向物理学的例子,每一半巧克力都有相同的密度,所以密度也是强度量。
广度量和强度量的定义反过来可以看成“分解”的定义。物理学家给出了一系列的广度量和强度量,然后指出:
如果强度量保持不变,那么你对系统的分解就是正确的。
于是,除了关注性质,我们还可以关注分解的类型,这些分解保持一个性质或一组性质不变。这样我们可以区分两种分解,一种保持这个性质,另
一种改变这个性质。然而,分解成几个部分只是科学家的一种隐喻,或者说“转换”。我们可以将这种概念应用于其他转换中,从而得到不变法则:
对于任意给定的性质,都存在一些保持它不变的转换和一些改变它的转换。
而且我们可以改变侧重点,确定转换方式,将不变法则改写为:
对于任意给定的转换,都会保持一些性质,改变一些性质。
分割
我们一直知道,隔离操作是处理周围世界时必不可少的措施,但同时它也从未能够干净利落地执行,因为所有事物都与它周围的事物相关联。——
P. W. 布里奇曼 (P. W. Bridgman)
作为将系统分解成无边界的“几个部分”的例子,我们可以回头看看对性质的划分,比如亮格度、褐色和勇敢。数学属性定义了清楚的分割,但这却不依赖于所分割的事物,除非这些属性假定我们已经知道怎样将一个集合从其他事物中分离出来。
强连接定律
我们终于接近目标了。在前一章中,我们展示了执行简化策略达到极致的后果。现在我们同样展示了“整体”思维。剩下的事就是将我们的发现写成一般系统定律,即完美系统定律:
真正的系统属性是无法研究的。
换句话说,系统思想家像科学家一样,寻找的是圣杯(一种完美的系统),即使找到也无法研究。就像科学家或诗人一样,他们所追求的是逼近“真理”,而这种逼近永远不能完成。
......
通过类似的论证,我们会发现,随着时间推移,容易分解的系统已经被分解,剩下的系统一般是连接紧密、较难分解的。我们相信,这部分也解释了我们的印象,即并非任意的组合(或冯内古特所说的“松散组织”)都可以称为“系统”。联系松散的组织当然也可以称为系统,但是这样的组织很容易被分解成一些因素,因相当极端的分解方法而丧失了秘密。而且,它们中的大部分已经分解了。
我们可以将上述讨论总结成强连接定律:
平均来说,系统连接的紧密程度在平均水平之上。
强连接定律可以用几种不同的方式表述。比如,可以写成:
系统由部分组成,其中任何一部分都不能改变。
在系统中,其他事物很少保持不变。
回顾归纳出强连接定律的那些论证,我们会发现它们都起源于我们简化世界的需要。如果我们的脑力是无限的,就不需要将系统分解为部分或性质,强连接定律也不会令我们烦恼。因此,“系统”的感觉至少有一方面是源于我们的眼脑能力有限。
逻辑很复杂，论证很直白，对人认知系统颇有裨益 by
锅巴GG
行为的描述
仿真∶白盒
在前面内容中,我们讨论了“黑盒”:要了解这样的系统,只能观察其行为。对有些人来说,所有的系统思维都始于黑盒范式。但对另一些人来说,采用的方式正好相反。而我们对两种方式均不能顶礼膜拜。黑盒是理解事物的一种方法,“白盒”(或仿真、透明盒)是另一种方法。要理解其中一种方法,就必须同时理解另一种方法。
有一些系统论者将仿真视为终极工具,因为他们相信,要说明对行为的理解,就要构造一个系统来展现这种行为。不再将系统内部完全隐藏起来，而是完全展现出来,这就是白盒,而不是黑盒。但我们将看到,由于我们自身的局限性,任何盒子都无法完全展现,即使它是我们自己构建的。就算是最简单的系统,有时也会让建造者感到意外。
状态空间
时间作为行为的基准
值得反复阅读理解 by
锅巴GG
一些系统问题
系统的三元论
这里真正的转变,是从关注组织形式转向关注行动,从存在转向行为,从形式转向功能,从模式转向过程,从永恒转向暂存。“存在”是实体与时间相交的部分,在一段时间里,组织中那些似乎相对不变的方面,构成了实体或有机体的基本结构。历时不变有助于确定成熟系统的重要部分。相反,随着时间推移,会出现短暂的、可逆的变化,这些变化常常反复发生,构成了“行为”或功能;那些长期的、不可逆转的变化,常常逐渐发生,构成了“进化”或发展。随着这种时间的推移,人们对于实体的关注也发生了变化:从物体(空间中的物质模式)转向行为(时间中的事件模式)。
——R. W. 杰拉德(R. W. Gerard)
当我们年纪更大时,看到的不只是外部世界的消失,甚至珍视的童年幻想也离我们远去。我们会问:“为什么我会看到我所看到的一切?”我们的世界观逐渐成熟了,从存在到行为到进化到信念,完成了整个循环。
于是,下面是主宰一般系统思维的3个重要问题,即系统三元论:
- 为什么我会看到我所看到的一切?
- 为什么事物会保持不变?
- 为什么事物会发生变化?
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