One Week One Book: 为什么需要生物学思维-洞察复杂世界的思考方式

2022WK4

为什么需要生物学思维

照例先说一下书名，其实英文版的书名完全没有生物学：over-complicated: technology at the limits of comprehension。当然如果你读过书，作者确实认为需要用生物学的思维来帮助理解“复杂”。只是这种在书名上完全自主加一个词的翻译方式实在不敢苟同。如果让我来翻译，我或许会译成：复杂系统：超越人类理解能力极限的技术。事实上，本书相当大的篇幅都在定义或者举例来说明作者认为的这种“复杂”是什么，“复杂系统”是什么。
作者塞缪尔阿贝尔曼的背景和这个本书的主题倒是很契合，他的教育背景是康奈尔的计算生物学博士，本人则是在一个基金公司做研究员。
虽然书是关于“复杂”的，但是这本书的核心观点并不复杂，试着概括下：

• 这个世界越来越复杂，人类已经渐渐无法理解自己创造出来的系统，无论是技术系统，经济系统，政治系统还是法律系统。
• 这种复杂性很大程度上是“补丁”不断加入后“进化过程”的结果。最后就是这个过程导致系统越来越缺少确定性
• 针对这个复杂性，作者给出的解决方案是：要认识世界的复杂性，必须要结合物理学和生物学：用生物学思维处理个例，用物理学思维提取规律。总之，要承认复杂性的存在，同时不要放弃理解系统的原理，而且要从简单的组件开始。按照书的原话，就是“谦卑之心，加上迭代的生物学思维，就是洞悉复杂世界的正确方式”

不过写到这里，我想说的是这本书我是不会向任何人推荐的，在我看来，作者只是在玩弄一些看起来时髦其实似是而非的概念而已，或者说一下正确的废话（可能你从上面的总结也看得出来）。从头到尾，作者也没真正定义好什么是“复杂”或者“复杂系统”，什么又算理解复杂系统，什么是“生物学思维”，在有一个地方，作者甚至浅薄的认为生物学思维就是“修修补补”的思维。唯一让我觉得有意思的是，这本书里面例子很多，有的例子还是能开一些脑洞的，也许支撑我还把这本“烂书”读完的就是这些例子吧。
举几个例子：

《美利坚合众国宪法》只用一句话规定了国会有权建立公共邮政服务机构，而在《美国法典》中，有关这个政府职能的阐述多达500余页。此外，美国联邦邮政法规还规定了从邮政局的职位设置到邮政资费等各方面的所有细节。总而言之，《美国法典》比《美利坚合众国宪法》要复杂得多。事实上，《美国法典》的规模和互联性仍在不断增加，时至今日，其总字数已经超过了2 200万，内部各章节之间的关联点也已超过了8万个

在下面这个例子里面，“监管积累”是个很有意思的概念，套用在我所在的领域也适用，我们药物申报的文件动不动几十万页，这里面难道就没有“监管积累”的因素在里面吗？

利普·K.霍华德曾仔细分析过贝永大桥（Bayonne Bridge）这个案例。贝永大桥是连接纽约州和新泽西州的主要通道之一。由于这座百年大桥的桥梁实在太低，以致那些前往纽瓦克港的现代集装箱船无法顺利通过。纽瓦克港是一个重要的商业中心。那么应该怎么办呢？在人们提出的各种解决方案中，有一个方案是这样的：对这座桥进行改造，适度提高桥梁高度。这应该是成本最低的方案了，也是在2009年脱颖而出的方案。但是，改造工程拖了很多年都未能启动，因为人们难以应对吸积和交互的综合作用。与大桥改造工程有关的规章制度总共涉及19个政府部门的47份许可文件，从环境影响评估报告到历史影响评估报告，不一而足。其他地方也出现过诸多类似情况，一些公共项目需要10年左右的时间才会获得批准，因为相关的规则和流程冗长繁多。
正如霍华德所说，这种情况在很多时候甚至是致命的，比如，老化腐朽的基础设施如果未能得到及时修缮，就有可能夺走许多人的生命。研究员迈克尔·曼德尔（Michael Mandel）和黛安娜·卡鲁（Diana Carew）就职于位于华盛顿特区的进步政策研究所（Progressive Policy Institute）总部。他们将规则体系的增长称为“监管积累”（regulatory accumulation），即随着时间的推移，规则会变得越来越多。换句话说，每一条法律法规都是合理的，但当它们被放到一起时，就有可能会因为相互作用而变得异常“软弱”，甚至可能以令人惊讶和意想不到的方式产生冲突。

这个例子提到"知识负担"理论

西北大学的本杰明·琼斯（Benjamin Jones）提出了“知识负担”理论：想要在前沿知识领域取得进展，你就必须先了解相关领域以往积累起来的全部知识。由于人类的集体知识一直在不断增长，所以“知识负担”只会越来越重。在这种情况下，为了能做出新的贡献，我们不得不进行更多的学习

关于知识负担的另一个例子

1797年，在托马斯·杰斐逊（Thomes Jefferson）担任美国哲学学会会长期间，所有的美国职业科学家和人文学者都可以舒适地坐在哲学大厅的同一个讲堂里。他们中的大多数人都有能力参与讨论知识世界中的任何一个问题。当时的知识世界还很小，尚能作为一个整体来把握。而到了今天，他们的继任者——45万名拥有科学和工程学博士学位的专家，如果都来到费城，那这个城市一定会因过度拥挤而瘫痪。

系统过于复杂后偏离原有设计的例子

以微软的人工智能聊天机器人Tay为例。根据设计，这个机器人以19岁女子的身份与用户进行互动。微软将“她”放上了Twitter上，然而还不到一天的时间，“她”就已经“成长”为一名种族主义者。这是因为“她”所使用的算法接受了那些来自互联网的充满暴力的反馈信息。显然，Tay的偏执倾向并不是事先设定好的。通过这次失败，微软的设计师们更清楚地看到，程序是如何与原始的、未经过滤的互联网账号进行交互并结出恶果的，而这种恶果也是他们始料未及的。

举个作者热衷于摆弄一些名词，实际上基本上说了些正确的废话例子：

计算机科学家丹尼尔·希利斯（Daniel Hillis）认为，我们的世界已经从“启蒙”（enlightenment）转向了“纠缠”（entanglement），至少技术领域肯定如此：“技术已经变得如此复杂，以致我们无法完全理解它，也无法完全控制它。我们已经进入了‘纠缠时代’……每个专家都只了解难题的片段，却无法把握难题的整体。”就连作为技术创造者的专家都无法完全了解技术了

烂书的读书笔记还写了这么多，暂且打住