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学术研究

yobo体育: 探索复杂性的系统哲学与系统思维

 日期:2021-02-18    来源:中国社会科学网

   内容提要:贝塔朗菲提出的一般系统论开启了系统哲学的研究。随着系统科学发展到当代的复杂性科学,系统哲学开始以复杂系统哲学为核心,成为当代科学哲学范式下的一个新领域。无论是系统哲学还是复杂系统哲学,其旨趣更多是探索如何建构一种理解和认识世界复杂性的系统整体论理念和系统方法论。目前形成的三类较成熟的系统方法论,或者说是三类系统思维是:开放性与系统性的整体性系统思维、非线性与自组织性的协同性系统思维、适应性与生成性的突现性系统思维。系统整体论理念和系统思维是人类认识和处理系统复杂性的重要方法论。

  关 键 词:复杂性/系统哲学/系统思维

  作者简介:范冬萍,广东英德人,哲学博士,(广州 510006)华南师范大学科学技术与社会研究院暨系统科学与系统管理研究中心教授。

  基金项目:国家社会科学基金重大项目“系统哲学思想史”(19ZDA037);中宣部文化名家暨“四个一批”人才工程项目;国家“万人计划”哲学社会科学领军人才项目。

 

  20世纪20年代以来,一般系统论、控制论、信息论等学科的创立和发展,使系统科学作为一门新兴的交叉与横断学科进入人类思想的殿堂。系统科学的发展经历了三个大阶段,即一般系统理论、自组织理论以及复杂性研究,我们通常称之为系统科学发展的“三次浪潮”①。如何定义并处理复杂性,成为系统科学家和哲学家们长期关注和争论的科学和哲学话题②。特别是从标志着系统科学诞生的贝塔朗菲(Ludwig von Bertalanffy)一般系统论开始,“超越还原论”“认识和处理世界的复杂性”就已成为系统科学和系统哲学的方法论追求。随着复杂性科学的兴起,处理自然科学中的复杂性的独特方法论理念、模型和方法不断成熟,并广泛渗透到社会、经济和管理等复杂系统的研究中。例如,美国学者约翰·米勒(John H.Miller)和斯科特·佩奇(Scott E.Page)将复杂性科学的适应性主体计算模型应用于复杂适应社会系统的动力学行为和管理决策③;英国学者迈克尔·杰克逊(Michael C.Jackson)进一步深化了他提出的面向管理复杂性的创造性整体论和批判系统思维④;圣菲研究所(Santa Fe Institute)的元老级人物、著名经济学家布莱恩·阿瑟(W.Brian Arthur)拓展了运用复杂系统方法研究经济学的新领域⑤。可见,系统科学的发展使系统方法论不断成熟和发展。根据系统科学发展的阶段和所处理的复杂系统的类型,我们认为可以把目前比较成熟的系统方法论总结为三类系统思维(systems thinking):注重开放性与系统性的整体性系统思维、注重非线性与自组织性的协同性系统思维、注重适应性与生成性的突现性系统思维。2011年爱思唯尔的《科学哲学手册》(Handbook of the Philosophy of Science)首次把“复杂系统哲学”(Philosophy of Complex Systems)⑥纳入科学哲学的框架和规范,可以说开启了系统思维研究的一个新范式。

  一、注重开放性与系统性的整体性系统思维

  20世纪初以来,随着数学和计算机技术的发展,跨学科研究日益深入,人们发现,自然界及人类社会面临的许多现实问题不是孤立存在的,它们之间具有复杂的关联性和整体性,人类需要处理越来越“复杂、变化、多样”⑦的问题。近代科学形成的以还原论为核心的简单性思维方式,虽然在人类认识自然中取得过巨大成功,但无法很好地解决人类面对的现实的复杂问题情境,人类迫切需要一种新的、有效的思维方式和科学方法。系统科学的创始人贝塔朗菲在当时就指出,“我们被迫在一切知识领域中运用‘整体’或‘系统’概念来处理复杂性问题”⑧。可见,从其诞生起,系统科学和系统哲学就旨在为人类认识和处理世界复杂性问题提供一种新的整体的系统思维方式。随着整体论在现代生物学以及心理学等学科的成功复兴和发展,这种特别关注“整体性”的系统思维方式受到许多学科的认可和应用。正如贝塔朗菲所言,科学思维的基本方向发生转变⑨。

  (一)探索整体性的系统哲学

  系统科学从产生就与哲学密不可分,或者说,系统科学本身就具有哲学的品质。贝塔朗菲于1968年出版了其经典著作《一般系统论:基础、发展和应用》⑩,奠定了他在系统科学研究的开创性地位。他提出的一般系统论体系也成为我们所说的广义的系统科学体系。他认为,从广义上来说,这一学科体系主要由三个紧密相关又有所区别的领域构成,即系统科学、系统技术以及系统哲学;其中,系统哲学又包括系统本体论、认识论和价值论三个组成部分(11)。可见,这个学科纲领的一个显著特点就是把系统哲学作为广义的系统科学体系的一个重要部分。贝塔朗菲认为,“系统”概念构成一个库恩所说的新“范式”,一般系统论需要“科学之后的”(12)即哲学方面的指导。特别是他将价值论引入系统哲学范畴,意在强调复杂系统中人与世界之间的复杂性关系。他力图运用整体、有机、动态、有序等系统科学的观点来回答系统的边界如何划分、系统内部诸要素之间及系统与环境之间的关系如何形成系统整体、系统通过什么方式进行有序演化等问题,使人类能够认识和把握复杂的事物和问题。可见,探索系统整体性是系统哲学新范式的最核心追求。

  在系统科学发展的第一阶段,美国数学家诺伯特·维纳(Norbert Wiener)和克劳德·申农(Claude Elwood Shannon)等人,从系统的通讯、控制、反馈、信息和熵等概念出发,提出控制论和信息论,为系统哲学的发展奠定了坚实的系统科学理论基础。系统工程和系统分析等具体系统方法的成功应用,则为系统哲学的方法论研究提供了强大的实践支持。这一时期,形成了一股在系统科学和系统哲学层面上探索整体性的系统研究热潮。

  (二)关系性、开放性与系统性

  系统是系统哲学新范式的最基本概念。尽管不同学者或学派对系统的定义各有侧重,但都强调系统组成要素之间的关系是系统之所以成为系统,或者说具有系统性的关键。贝塔朗菲将系统定义为“相互作用着的若干要素的复合体”(13)。这种相互作用指的是:“若干要素(p),处于若干关系(R)中,以致一个要素p在R中的行为不同于它在另一关系R’中的行为。如果要素的行为在R和R’中并无差异,那么就不存在相互作用,要素的行为就不依赖于R和R’。”(14)也有学者认为“一个系统是客体与客体之间相互关系的集合”(15)。美国纽约大学的乔治·克勒尔(George J.Klir)在其著作中,用一个简单形式的公式S=(T,R)来定义系统,并赋予系统要素与关系十分丰富的内涵。其中,T代表任何可以想象的任何事物的集合,R代表定义于T的任何可能的关系(16)。可见,不管学者们如何定义系统,都在强调组成系统的要素或子系统之间的既相互区分又相互作用的关系或者关系网络,以及在宏观层面新出现的组成要素所不具有的整体性质。因此,在某种意义上,系统的概念就是对关系性的把握,系统哲学强调要素间的“关系性”比要素的“实体性”更重要,从而区分于近代以来的机械论哲学。

  系统科学在对系统存在与演化的研究中发现,系统只有在开放的条件下才能生存,开放性是系统能够向有序方向演化的必要条件。诺贝尔物理化学奖得主、比利时物理化学家伊利亚·普利高津(I.Prigogine)的耗散结构理论(Dissipative structure theory),正是以开放系统与负熵理论解决了热力学第二定律与生物进化理论关于“时间箭头”的矛盾,并揭示出一个系统只有与外界环境保持物质、能量的交换,才能形成动态有序的耗散结构,才能从无序向有序演化。由遗传算法之父、美国科学家约翰·霍兰(John Holland)提出的复杂适应系统(Complex Adaptive Systems)理论,则进一步揭示了系统的开放性与复杂性突现机制之间的关系。他认为系统与环境之间的开放性能够形成一种适应性,进而突现出系统的复杂性:要素如果是一种具有适应性的主体,它们不仅能够相互适应,而且能够将从环境中获取的信息进行处理和加工并再次向外界环境输出,形成一种因果反馈环,从而提高自身学习的能力,更主动适应环境,产生新的有序整体并不断进化。

  可见,系统要素之间的关系性、系统对环境的开放性是系统之成为系统、并能够有序演化的必要条件。克勒尔认为,系统科学是集中研究系统的“系统性”(systemhood)性质,而不是研究它们的“事物性”(thinghood)性质(17)。因此,我们可以将这种注重研究系统的关系性或系统性以及系统开放性的方法论称为整体性思维,并以此区分于注重研究系统的实体性和事物性的还原论思维。

  二、注重非线性与自组织性的协同性系统思维

  耗散结构理论、协同学(Syengreitcs)等理论是系统科学发展第二阶段的重要理论。这些系统理论的研究对象主要是自组织现象,一种广泛存在于自然系统和人类社会系统中的复杂性现象。普利高津在《探索复杂性》一书中指出:“自组织现象是作为一个崭新的科学范例出现的,它使人们可以设想出复杂性如何在自然中出现,以及可在何种程度上被加以探索研究。”(18)对自组织系统演化的研究,进一步丰富了系统开放性和整体性思维,并形成一种强调要素之间非线性相互作用以及自组织过程的协同性思维。

  (一)自组织与非线性相互作用

  普利高津通过研究自然系统中的自组织现象,例如化学反应中产生的周期震荡现象(B-Z反应)以及流体运动的宏观有序现象(贝纳德花纹),提出了著名的耗散结构理论。他主要解释了远离平衡态下的要素如何自发形成有序结构的过程和机制,再次用实验证明开放性和远离平衡态是系统走向有序的先决条件:远离平衡态的开放系统,只有与环境进行物质、能量的交换,并满足从环境中输入系统内部的负熵值大于系统内部产生的正熵值时,系统才有可能走向有序;但“只有在‘远离平衡’和在系统的不同元素之间存在‘非线性’的机制条件下,耗散结构才能出现”(19)。也就是说,要素之间存在非线性相互作用,是系统能够产生自组织行为的内在原因。正是非线性相互作用的非加和性、相干性、时空非均匀性和非对称性,使要素之间的因果关系产生叠加与放大,导致由下而上的从局域到全局的扩展,产生多重反馈的整体效应,使系统在演化中出现多种可能性状态。正如“蝴蝶效应”所描述的那样,系统对初始条件的微小扰动具有极度敏感性,这些局部范围内的微小扰动经过非线性作用的放大,会使系统产生不可预测的结果。

  普利高津的耗散结构理论从科学上揭示了系统演化过程具有自组织性,即系统在演化的过程中,新的有序结构和行为的产生,并没有所谓的来自系统内部的指令和外部环境的设计,而是源自系统要素之间局域的、简单的相互作用,经由非线性的、正反馈的放大而形成复杂的整体结构,要素之间的非线性相互作用是产生有序的最根本原因。因此,我们在认识系统的演化机制时,应该特别关注要素之间的非线性和自组织性。

  (二)演化中的复杂因果性与协同性

  德国物理学家赫尔曼·哈肯(Hermann Haken)在研究激光现象时,也发现自组织现象产生的机制,提出另一个重要的系统理论——协同学。协同学的一个重要观点是,系统从无序向有序的演化过程中,要素之间、要素所形成的序参量之间、序参量与环境之间的非线性作用机制表现为一种竞争与协同的复杂因果作用。在协同学中,哈肯用序参量这个重要的宏观概念来揭示系统演化的自组织性,把序参量比喻为使一切事物有条不紊地组织起来的无形之手,系统在临界点存在着几种可能的宏观结构,至于哪种结构能够成为系统新的有序结构,取决于几个序参量之间的竞争与协同的结果,即取决于哪种序参量可以对微观要素起到一种自上而下的因果作用(20)。序参量对系统要素的行为有一种役使作用,使系统要素服从于序参量所代表的新的宏观结构,最后使系统在宏观上呈现出一种新的整体有序状态,这是一种从宏观到微观的下向因果关系(downward causation)。然而,序参量的产生是一种自发的行为,它来源于系统要素之间的非线性作用,这是一种从微观元素到宏观整体的上向因果关系(upward causation)。也就是说,上向因果作用和下向因果作用同时存在于系统演化之中。上向和下向因果作用,包括同层中的因果作用,都不可能是简单的、线性的因果关系,它们构成复杂的因果网络,因此,因果还原论无法解释系统自组织演化中的因果关系。关于层次间的因果关系一直是哲学中一个古老而常新的难题,特别是高层次的系统或性质是否具有独立性,或者是否具有下向因果关系更是一个争论激烈的问题。系统科学以及复杂性科学的研究成果,在科学的层面为下向因果作用提供了有力的理论辩护(21)。

  复杂系统内部要素之间的非线性作用导致的自组织性、层次间因果关系的复杂性与协同性,为人们理解和把握复杂系统的行为提供了新的方法论进路。特别是系统开放才能生存、非线性是有序之因、非平衡是有序之源、序参量役使原理等,不仅成为系统科学的重要原理,也成为体现系统演化中辩证协同关系的重要方法论。

  三、注重适应性与生成性的突现性系统思维

  20世纪80年代,美国圣菲研究所的成立标志着复杂性科学的研究进入新阶段。这一集聚了享誉全世界的科学家和哲学家的研究机构,试图冲破学科界限的枷锁,探索和解答“整体真的可以大于部分之和”“人类究竟是如何认识和处理复杂性”等难题,为系统科学和系统哲学的发展开启了一扇新大门。在对复杂性突现机制的研究中,形成了简单性生成整体性、适应性造就复杂性的突现性系统思维。

  (一)简单性生成整体性与计算机模拟方法

  圣菲研究所的研究揭示了作为整体性和复杂性的生成是一种“突现”现象,“复杂性,实质上就是一门关于突现的科学。我们面临的挑战……就是如何发现突现的基本规律”(22)。例如,数学家斯蒂芬·沃尔夫勒姆(Stephen Wolfram)在模拟元胞自动机(cellular automaton)时发现,要素之间在简单规则的约束下也会突现出宏观上的复杂状态;数学家约翰·康威(John Conway)运用计算机模拟了“生命游戏”(game of life);人工生命的创始人克里斯·兰顿(Chris Langton)发现系统可以在“混沌边缘”(edge of chaos)突现出新的行为模式;霍兰运用计算机模拟适应性主体(adaptive agent)如何通过相互适应和适应环境而进化突现出复杂有序的系统。

  计算机模拟技术的发展,为科学家研究复杂系统突现的动力学机制提供了有效的方法,隐喻与模拟也成为复杂系统哲学的新问题。例如,运用计算机模拟方法,可以研究鸟群、鱼群、兽群、畜群的群体行为。首创这种模拟方法的计算机科学家、艺术家克雷格·雷诺德斯(Craig Reynolds)把这种现象称为Boids,我们且译作“群伴”。他说:“结群行动只不过是个体动物行动的聚合结果,每个个体主体的行动都建立在它自己独自对世界的局域感知的基础上。”(23)他将模型建立在结群的鸟儿试图平衡两种对立力量的基础上,即个体的鸟儿力图聚中,又力图防止与其他个体相碰撞。他认为“鸟群是一种由鸟类以协调的方式以一种保持独特的、不精确的形状的方式移动的物体,它是鸟类根据三种简单的分离(separation)、排列(alignment)和聚合(cohesion)规则进行个体运动的结果”(24)。为了达到这种平衡,每只鸟儿需要有三种感知:自我,它的两三只邻近鸟儿以及其余的群鸟。通过研究发现,“在类似的群体行动中,群伴的目标与行为规则异常简单,通过防撞、模仿、聚中、视野等简单规则,便可以保证群伴的集体行动显示出整体的最优化和行为的多样性”(25)。通过运用计算机模拟手段来实现上述原则可以看到,无组织的群伴聚合为一个单一的自组织群体。“有趣的集体效应作为遵循几条原则的行动主体之间的相互作用的结果而突现出来。”(26)可见,计算机模拟方法,可以使我们更清楚地理解和认识系统突现出各种复杂的整体行为模式背后的简单性规则,也就是“简单性如何产生复杂性”的机制。这为哲学上理解“突现”这个曾经被披上神秘性面纱的概念提供了重要的科学依据。

  (二)适应性与突现现象的受约束生成机制

  霍兰提出的复杂适应系统理论,被广泛应用于模拟解决人类社会的许多复杂系统问题。在自然科学和社会科学中,复杂适应系统有别于物理适应系统的一个最基本特征是:它们由大量不同要素聚集而成,而这些要素是具有适应性的主体。霍兰认为,正是适应性主体之间的相互适应,以及与适应性主体的聚集而产生的新的主体的适应性,形成复杂的反馈回路,使系统突现出具有新颖性和不可预测性的整体性行为,这也是复杂适应系统难于分析和解释的重要原因(27)。霍兰用“受约束生成过程”解释了“适应性造就复杂性”的机制。他认为,由于适应性主体在生成复杂性的过程中,特别是在混沌边缘,几乎具有无限的可能性状态空间,是简单规则所支配的适应性主体(他也称之为机构)间的相互作用约束了这个可能性,就像国际象棋的规则约束了可能的多样的棋局构型一样。作为“机构”的适应性行动主体,它起到一种转换函数的作用:将环境的输入和适应性主体自身的状态,转变为下一个输出状态的转换函数。这个转换函数对应着客观世界的自然规律或各种行为的“游戏规则”。这个规则虽然是相对简单的,但它的迭代作用使其产生出复杂的结果。正是在约束和限制生成的动态行为的可能性过程中,展示出各种事先不能准确预测的突现性质。可见,简单规则(转换函数)的约束性在复杂适应系统的复杂性生成中具有关键性作用。另一方面,环境对于系统的状态空间也会施加一种约束,通过适应性选择对系统施加约束。能生存下来是那些能适应环境的构型和状态,不适应的则会在环境的选择压力下消失。群体遗传学创始人休厄尔·赖特(Sewall Wright)用适应性景观(fitness landscape或adaptive landscape)对这种约束与适应性生成过程做了形象的解释(28)。

  从系统本体论的观点看,相互作用和相互作用所依据的规律,本身就是一种约束,是对要素、行动主体或系统的可能状态空间的约束。相互作用导致的整体性的突现,本质上就是一种受约束的生成过程。控制论创始人艾什比(W.Ross Ashby)曾说:“事实上,‘规律’只是‘约束’的同义语。如牛顿定律告诉我们用以表明行星位置与速度可能有的矢量(这是个较大的集合),在天体运动中实际出现的只有一小批,牛顿定律就突出了这小批矢量的各元素所取的值。”(29)“没有约束的世界是混乱到极点的世界。”(30)生成性与突现性是复杂系统的重要动力学特征。近年来,计算机模拟方法迅猛发展,不仅成为人们认识和处理复杂性的一种重要手段,也引起哲学家对突现这个古老的哲学问题的重新关注。从爱思唯尔《科学哲学手册》第十卷“复杂系统哲学”中可以看到,“突现性、依随性、因果网络、机制解释等成为了科学哲学、认知科学哲学、心灵哲学等哲学研究领域的重要概念和前沿问题,而且渗透到社会学、政治学和管理学等学科”(31),突现性系统思维逐步成为这些领域中新的研究进路。

  综上所述,从一般系统论到复杂性理论,当代系统哲学已形成一种关于认识和处理复杂性问题的系统整体论理念和系统思维,超越还原论的方法论诉求也在不断地丰富和发展。

  注释:

 、傺赵笙、范冬萍、张华夏:《系统科学导论——复杂性探索》,北京:人民出版社,2006,第33-54页。

 、赗obert.L.Flood,“Complexity:A Definition by Construction of A Conceptual Framework”,Systems Research,Vol.4,No.3,Sept.,1987,pp.177-185.

 、跩ohn H.Miller & Scott E.Page,Complex Adaptive Systems:An Introduction to Computational Models of Social Life,Princeton University Press,2007.

 、躆ichael C.Jackson,Critical Systems Thinking and the Management of Complexity,John Wiley & Sons Ltd,2019.

 、軼.Brian Arthur,Complexity and the Economy,Oxford University Press,2014.

 、轈liff Hooker(ed.),Philosophy of Complex Systems,of Handbook of the Philosophy of Science,Vol.10,Elsevier,2011.

 、進ichael C.Jackson,Systems Thinking:Creative Holism For Managers,John Wiley & Sons Ltd.,2003,p.xiii.

 、郲美]贝塔朗菲:《一般系统论:基础、发展和应用》,林康义、魏宏森等译,北京:清华大学出版社,1987年,第2页。

 、嵬,第2页。

 、釲udwig von Bertalanffy,General System Theory:Foundations,Development,Applications,George Braziller,1968.

  (11)[美]贝塔朗菲:《一般系统论:基础、发展和应用》,修订版序言第3-6页。

  (12)同上,修订版序言第4页。

  (13)[美]贝塔朗菲:《一般系统论:基础、发展和应用》,第51页。

  (14)同上,第51页。

  (15)A.D.Hall & R.E.Fagan,“Definition of System”,L.von Bertalanffy,& A.Rapoport(Eds.),Yearbook of the Society for the Advancement of General Systems Theory,Vol.1,1956,pp.18-28.

  (16)George J.Klir,Facets of Systems Science(2nd ed.),New York:Kluwer Academic/Plenum Publishers,2001,p.9.

  (17)Ibid.,p.6.

  (18)[比]G.尼科里斯、I.普利高津:《探索复杂性》,罗久里、陈奎宁译,成都:四川教育出版社,1986年,中文版序言。

  (19)湛垦华、沈小峰:《普里戈金与耗散结构理论》,西安:陕西科学技术出版社,1982年,第156页。

  (20)[德]哈肯:《协同学——大自然构成的奥秘》,凌复华译,上海:上海译文出版社,2001年,第7页。

  (21)参见范冬萍:《复杂系统的因果观和方法论》,《哲学研究》2008年第2期;范冬萍:《复杂系统突现论——复杂性科学与哲学的视野》,北京:人民出版社,2011年。

  (22)M.Mitchell Waldrop,Complexity:The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos,Touchstone,1992,pp.88-89.

  (23)Craig W.Reynolds,“Flocks,Herds and Schools:A Distributed Behavioral Model”,Computer Graphics,Vol.21,No.4,July,1987,pp.25-34.

  (24)Paul Humphreys,Emergence:A Philosophical Account,Oxford University Press,2017,pp.45-46.

  (25)范冬萍:《复杂系统突现论——复杂性科学与哲学的视野》,第97-100页。

  (26)Andy Clark,Mindware:An Introduction to the Philosophy of Cognitive Science,Oxford University Press,2000,p.108.

  (27)John Holland,Complexity:A Very Short Introduction,Oxford University Press,2014,p.9.

  (28)Sewall Wright,“The Roles of Mutation,Inbreeding,Crossbreeding and Selection in Evolution”,Proceeding of the Sixth International Congress of Genetics,Vol.1,1932,pp.356-366.

  (29)W.Ross Ashby,An Introduction to Cybernetics,Chapman & Hall Ltd.,1957,pp.130-131.

  (30)Ibid.,p.131.

  (31)范冬萍:《系统科学哲学理论范式的发展与构建》,《自然辩证法研究》2018年第6期。

    来源:《现代哲学》2020年第4期 作者:范冬萍

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