[论文解读] How can we think the complex?

Carlos Gershenson, Francis Heylighen|ArXiv.org|Feb 16, 2004

Complex Systems and Decision Making参考文献 38被引用 76

一句话总结

本文提出了一种通过超越经典还原论思维来思考复杂性的概念框架，强调不确定性、适应性和自组织性。它主张复杂系统需要接受不可预测性和分布式智能的模型，从而通过适应性、自组织的过程实现有效管理，而非依赖确定性控制。

ABSTRACT

This chapter does not deal with specific tools and techniques for managing complex systems, but proposes some basic concepts that help us to think and speak about complexity. We review classical thinking and its intrinsic drawbacks when dealing with complexity. We then show how complexity forces us to build models with indeterminacy and unpredictability. However, we can still deal with the problems created in this way by being adaptive, and profiting from a complex system's capability for selforganization, and the distributed intelligence this may produce.

研究动机与目标

• 解决经典思维在理解复杂系统时的局限性。
• 识别将还原论和决定论应用于复杂现象时的内在缺陷。
• 提出一种概念思维的转变，转向接受不确定性与不可预测性的模型。
• 探讨适应性和自组织性如何作为管理复杂性的机制。
• 为管理组织和系统复杂性提供哲学与理论基础。

提出的方法

• 批判性地审视经典思维及其关于可预测性和控制的假设。
• 引入不确定性作为复杂系统固有属性的概念，拒绝确定性模型。
• 强调适应性行为在应对复杂环境中不可预测性时的必要性。
• 突出自组织作为复杂系统中产生有序性和智能的关键机制。
• 提出分布式智能源于局部互动，而非集中控制。
• 使用概念建模与哲学分析，将复杂性框架化为一种动态的适应性过程。

实验结果

研究问题

• RQ1 当经典思维应用于复杂系统时，其根本局限性是什么？
• RQ2 我们如何在不丧失分析能力的前提下，对表现出不确定性和不可预测性的系统进行建模？
• RQ3 适应性和自组织性在何种方式下可作为管理复杂性的机制？
• RQ4 分布式智能如何从复杂系统中的局部互动中产生？
• RQ5 为有效思考和管理复杂系统，需要发生何种概念思维的转变？

主要发现

• 经典思维无法解释复杂系统固有的不确定性和不可预测性。
• 复杂系统无法通过确定性模型实现完全控制或预测，因此需要采用适应性方法。
• 自组织使复杂系统能够在无集中指挥的情况下生成秩序与功能。
• 分布式智能源于局部互动，使系统能够适应并响应变化的环境条件。
• 适应性对于应对复杂环境中固有的不可预测性至关重要。
• 为有效管理复杂性，必须实现从控制到适应的概念思维转变。