《隐秩序》第一章：基本元素——摘录与评述

概要

1. 即使是圣菲研究所，也只是复杂系统科学的一个代表流派，而复杂系统科学还处于核心概念和定义的不断发展过程之中。
2. 在本书的第一章中，霍兰首先给出了他对复杂适应系统（Complex Adaptive System，简称CAS）的一种理解框架或者一个初步定义
3. 随后，通过跨学科的CAS比较，霍兰抽取了CAS的七个基本点，即深入理解CAS的关键。
4. 本书的后面章节都是对七个基本点以不同方式组合进行的更深入探索——适应性主体和具有普遍意义的CAS计算机模型。

导读

上海世纪出版集团的这个版本，目录很简单，只有章标题，没有节标题。
本章共有37页，包含的信息量较大，因此笔者先按顺序梳理了本章的各节内容，方便查阅和建立逻辑导图：

页码	小节目的	主要内容
1-5	引入CAS	给出了无中心规划、不断适应外部环境的系统案例；进行共性抽取建模为CAS，直觉认为“存在一般原理控制CAS的行为”
5-6	本书目标	以跨学科共性抽取的基本思路，把对CAS的直觉转化为深刻的认识
6-10	主体、介主体与适应性	基于规则（刺激-反应）模型进行行为建模，并给出了CAS的粗框架或一种定义
11-37	七个基本点	本章主要内容，包括四个特性和三个机制：聚集性、标示机制、非线性、流特性、多样性、内部模型机制、积木机制
37	下一步工作	给出全书导读，即如何基于七个基本点，描述适应性主体（第2章）、具有普遍意义的计算机模型（第3/4章）和揭示一般原理的思路（第5章）

下面，笔者基于上表脉络展开对各小节的摘录与评述

引入CAS

圣菲研究所分析了一系列跨学科的系统案例：城市、人体免疫系统、中枢神经系统、生态系统，发现这些系统虽然具有迥异的细节，但存在如下共性：
面对变化，系统显示出协调运作性和持存性。这些特性依赖于广泛的相互作用、多种元素的聚集，以及适应性或学习。
这些如经济系统、因特网、胚胎各自面临的如贸易平衡、计算机病毒、出生缺陷等挑战从机制上看有许多相似之处。因此，霍兰以及其它圣菲研究所的研究者们在跨学科的比较研究后，冠以这些系统一个共同的名称，即复杂适应系统CAS，并且直觉上认为“存在一般原理控制着CAS的行为”。

本书目标

本书的目标就是探索出一条道路，将他们对CAS的直觉转变为深刻的认识，并且尝试给出构建CAS理论的 基本思路：

1. 建立CAS理论是非常困难的，因为CAS的整体行为不是各部分的简单加和，其表象如蝴蝶效应等混沌现象。这种非线性特性使得基于还原论的分析思想和工具失效。
2. 为了弥补这个缺陷，霍兰提出了基于跨学科比较抽取共性的思路。好处是一些微妙的、在一个系统中难以抽取的特性，在另一个系统中可能突出且易于考察，突破思维和建模盲区。
3. 基于这些共同性质构造出一般理论的构件。本书正是基于这种方法，构建出CAS的7个基本点，并基于7个基本点编织为统一理论的有机组成部分。

主体、介主体与适应性

笔者重绘了图1.1描述主体和聚合主体的关系，以及本节的主要思想

HO-Agent

主要要点：

1. 各个领域的CAS都由大量的主动性元素组成，霍兰借用经济学的主体（agent）概念描述主动性元素，这些元素可以是免疫系统中的抗体，经济系统中的公司或者是因特网中的病毒。
2. 主体的行为可以用一组规则进行描述，霍兰采用刺激-反应规则，典型且通俗易懂。

Notes：笔者认为，虽然刺激-反应规则已经具有很强的描述能力，能够描述很多种适应性主体的行为，但是可能存在一定局限性。例如，人作为一种适应性主体，其社会行为十分复杂，维度太高，未必能够用刺激-反应规则组合实现。当然。如果认为人的行为建模~=大脑建模=神经元构成的CAS，也是可以说得通的。但是，社会系统的CAS建模如果以神经元为底层主体进行多层次聚合建模，似乎太过“复杂”和舍本逐末之感。因此，霍兰提供的是基本框架和思路，根据问题建模主体到什么抽象层次，采用什么假设，还需要进行更深入的探索。

七个基本点

本章大部分篇幅用于描述CAS的七个基本点。霍兰的手绘风格如下图所示

HO-SevenPoints

虽然图片已经提供了丰富的信息量，但是作为本书的基础和重中之重，笔者还是看图说话梳理一下。

页码	基本点	内涵
11-13	聚集性(Aggregation)	聚集有双重含义：一是CAS的建模方法，如上节所示；二是CAS的行为描述，主体会聚集形成更高级的主体——介主体（meta-agent），还可以多次聚集形成更为复杂的层次组织（介介主体-介介介主体等等），并产生涌现现象 。
13-15	标示机制(Tagging)	在聚集体形成层次组织机构过程中的作用机制，促进选择性相互作用，打破和保留部分对称性，用于实现聚集和边界生成，为筛选、特化和合作提供基础。例如生物系统中的选择性交配、社会系统中的政治聚集现象、生化过程的催化剂与底物作用等。
15-23	非线性(Nonlinearlity)	聚集过程的数值特性不满足线性，是普遍现象。例如捕食者-被捕食者的Lotka-Volterra模型、随机碰撞模型或者经典的logistic映射。
23-27	流特性(Flows)	用（节点，连接者，资源）三元组表示，描述CAS中众多节点与连接者的某个网络上的某种资源的流动；节点是主体即处理器，连接者表明可能的相互作用；流具有时变特点，节点和连接会随着主体的适应或不适应出现或消失，并呈现出乘数效应和再循环效应。举例：（神经元，神经元连接，脉冲），（网点，光缆，信息），（物种，食物网相互作用，生化作用）
27-31	多样性(Diversity)	每种主体都安顿在以该主体为中心的相互作用所限定的合适生态位。当主体蔓延开辟了新的生态位，产生了可以被其它主体通过调整加以利用的新的相互作用的机会时，就产生了多样性。且这种多样性是动态模式，具有持存性、协调性和恒新性。
31-34	内部模型机制(Internal model)	支持主体能够实现预知的机制。预知是指主体认识到某种模式遇到时，随之发生的后果是什么。内部模型分为隐式和显式两种：前者仅根据期望的未来状态指明当前行为，如细菌基于化学梯度变化预测获取食物的方向，后者可以支持前瞻过程，如AlphaGo对下棋后果的推演。
34-37	积木机制(Building blocks)	积木机制将复杂事物分解，从而能够在恒新的场景中运用已有的、相关的、经过检验的内部模型，进而指导行动。积木机制也能指导内部模型生成，且隐式模型生成速度要普遍低于显式模型生成速度。

聚集性以及由此产生的涌现（Emergence）现象，是CAS最令人琢磨不透的一面。霍兰提出了三个问题：

1. 什么样的边界（boundary）把这些适应性聚集体区分开来？
2. 主体相互作用在这些边界如何被引导和协调？
3. 这些相互作用产生的行为如何超越分主体的行为？
   这是要揭开CAS机理必须要解决的问题。作者在2012年的《信号与边界：复杂适应系统的积木》一书中，对这三个问题作了更为深入的研究和探讨。

下一步工作

在本书的接下来三章中，霍兰尝试把七个基本点进行不同方式的组合，以达成如下三个目标：

1. 第二章：给出适应性主体的定义。
2. 第三、四章：给出具有普遍意义的基于计算机的CAS模型，提供思想实验的平台。
3. 第五章：试图揭示出CAS的一般原理，而本书只是一个开端，提供了前进的线索。

接下来两天，笔者将梳理和发布对第二章：适应性主体的摘录和评述。