復雜性研究是在解決什麼問題？作者以平實的語言，從研究理論與實踐成果兩方面介紹了復雜性研究的基本思想。 這也是一本涉及跨學科的新領域科學著作，很適合我們深入了解這個新領域的主要動向。 2018年新版的《**推動叢書》全新設計了版式和封面，簡約個性，提升了閱讀體驗，讓科普給你*多想像。 隨書附贈價值39.6元由汪潔、吳京平掰開揉碎,帶你懂科學好書的《經典科普解讀課》**券。

螞蟻在組成群體時為何會表現出如此的精密性和具有目的性？數以億計的神經元是如何產生出像意識這樣極度復雜的事物？是什麼在引導免疫繫統、互聯網、全球經濟和人類基因組等自組織結構？這些都是復雜繫統科學嘗試回答的迷人而令人費解的問題的一部分。 理解復雜繫統需要有全新的方法.需要超越傳統的科學還原論，並重新劃定學科的疆域。借助於聖塔菲研究所的工作經歷和交叉學科方法，復雜繫統的前沿科學家米歇爾以清晰的思路介紹了復雜繫統的研究，橫跨生物、技術和社會學等領域，並探尋復雜繫統的普遍規律，與此同時，她還探討了復雜性與進化、人工智能、計算、遺傳、信息處理等領域的關繫。

作者介紹： 梅拉妮？米歇爾（Melanie Mitchell），研究復雜繫統的前沿科學家，美國波特蘭州立大學計算機科學教授，聖塔菲研究所客座教授。 譯者介紹： 唐璐，博士，畢業於中國科學院數學與繫統科學研究院，現任教於湖南大學。

**部分 背景和歷史
第1章 復雜性是什麼
昆蟲群落
大腦
免疫繫統
經濟
萬維網
復雜繫統的共性
如何度量復雜性
第2章 動力學、混沌和預測
動力繫統理論的起源
對預測的重新認識
線性兔子和非線性兔子
邏輯斯蒂映射
混沌的共性
混沌思想帶來的革命
第3章 信息
信息是什麼
能量、功、熵
麥克斯韋妖
統計力學提要
微觀態與宏觀態
香農信息
第4章 計算
什麼是計算?什麼可以計算
希爾伯特問題和哥德爾定理
圖靈機和不可計算性
定義為圖靈機的明確程序
通用圖靈機
圖靈對判定問題的解決
哥德爾和圖靈的命運
第5章 進化
達爾文之前的進化觀念
達爾文理論的起源
孟德爾和遺傳律
現代綜合
對現代綜合的挑戰
第6章 遺傳學概要
第7章 度量復雜性
用大小度量復雜性
用熵度量復雜性
用算法信息量度量復雜性
用邏輯深度度量復雜性
用熱力學深度度量復雜性
用計算能力度量復雜性
統計復雜性
用分形維度量復雜性
用層次性度量復雜性
第2部分 計算機中的生命和進化
第8章 自我復制的計算機程序

第一章　復雜性是什麼（部分） 一些思想是由簡單的思想組合而成，我稱此為復雜；比如美、感激、人、軍隊、宇宙等。
——洛克（John Locke），《人類理解論》（A，Essay Concerning Human Understanding） 巴西：亞馬孫雨林 幾十萬隻行軍蟻（army ant）在行進。沒有誰掌控這支軍隊，不存在指揮官。單個螞蟻幾乎沒有什麼視力，也沒有多少智能，但是這些行進中的螞蟻聚集在一起組成了扇形的蟻團，一路風卷殘雲，喫掉遇到的一切獵物。不能馬上喫掉的就會被蟻群帶走。在行進了**並摧毀了足球場大小的濃密雨林中一切食物後，螞蟻會修築夜間庇護所—由工蟻連在一起組成的球體，將幼蟻和蟻後圍在中間保護起來。天亮後，蟻球又會散成一隻隻螞蟻，各就各位進行白天的行軍。
專門研究螞蟻習性的生物學家弗蘭克斯（Nigel Franks）寫道，“單隻行軍蟻是已知的行為*簡單的生物”，“如果將100隻行軍蟻放在一個平面上，它們會不斷往外繞圈直到體力耗盡死去”。然而，如果將上百萬隻放到一起，群體就會組成一個整體，形成具有所謂“集體智能（collective intelligence）”的“超生物（superorganism）”。
這究竟是怎麼回事呢？雖然科學家們已經很熟悉蟻群的習性，但集體智能的產生機制依然是個謎。就像弗蘭克斯所說，“我研究了布氏遊蟻（E.burchdli，一種常見的行軍蟻）很多年，我發現，對它們的社會結構了解得越多，對其社會組織的疑問就會越多。” 行軍蟻是許多我們認為“復雜”的自然和社會繫統的縮影。螞蟻、白蟻以及人類這樣的社會生物會聚集在一起，共同形成復雜的社會結構，從而增加種群整體的生存機會，目前還沒有人確切地知道其背後的機理。類似的還有，免疫繫統如何抵抗疾病，細胞如何自組織成眼睛和大腦，經濟繫統中自利的個體如何形成結構復雜的**市場。*為神秘的是，所謂的“智能”和“意識”是如何從不具有智能和意識的物質中湧現出來的。
這些正是復雜繫統所關注的問題。復雜繫統試圖解釋，在不存在中央控制的情況下，大量簡單個體如何自行組織成能夠產生模式、處理信息甚至能夠進化和學習的整體。這是一個交叉學科研究領域。復雜一詞源自拉丁詞根plectere，意為編織、纏繞。在復雜繫統中，大量簡單成分相互纏繞糾結，而復雜性研究本身也是由許多研究領域交織而成。復雜繫統專家認為，自然界中的各種復雜繫統——比如昆蟲群落、免疫繫統、大腦和經濟——之間，具有許多共性。下面我們來一一了解。
昆蟲群落 社會性昆蟲群落提供了極為豐富而神奇的復雜繫統範例。例如，一個蟻群可能由數百隻乃至上百萬隻螞蟻組成，單隻螞蟻其實都相對簡單，它們受遺傳天性驅使尋找食物，對蟻群中其他螞蟻釋放的化學信號作出簡單反應，抵抗入侵者，等等。然而，任何一個在野外觀察過蟻群的人都會意識到，雖然單隻螞蟻的行為很簡單，整個蟻群一起構造出的結構卻復雜得驚人，而且這種結構明顯對群體的生存極為重要。它們使用泥土、樹葉和小樹枝建造出極為穩固的巢穴，巢穴中有宏大的通道網絡，育嬰室溫暖而干爽，溫度由腐爛的巢穴材料和螞蟻自身的身體控制。一些種類的螞蟻還會將它們的身體相互連在一起組成很長的橋，從而可以跨越很長的距離（對它們來說很長），通過樹干轉移到另一蟻穴（圖1.1）。科學家們對螞蟻及其社會結構進行了細致的研究，但現在仍然無法**弄清它們的個體和群體行為：螞蟻的個體行為如何形成龐大而復雜的結構，螞蟻之間如何相互通訊，蟻群作為整體如何適應環境變化（比如天氣變化和受到攻擊）。生物進化又是如何產生出個體如此簡單、整體上卻如此復雜的生物？ 圖1.1　螞蟻用身體建造出一座橋，讓蟻群能迅速通過溝壑（圖片由Carl Rettenmeyer提供） 大腦認知科學家侯世達在《哥德爾、艾舍爾、巴赫》一書中對蟻群和大腦進行了比較，兩者都是由相對簡單的個體組成，個體之間隻進行有限的通訊，整體上卻表現出極為復雜的繫統（“全局”）行為。在大腦中，簡單個體是神經元。除了神經元，大腦中還有許多不同的細胞，但*大多數腦科學家都認為是神經元的活動以及神經元群的連接模式決定了感知、思維、情感、意識等重要的宏觀大腦活動。
圖1.2（上圖）就是神經元的圖像。神經元主要由三部分組成：細胞體，接收其他神經元信號的分支（樹突），以及向其他神經元發送信號的主干（軸突）。大致上，神經元可以處於活躍狀態（激發）或非活躍狀態（未激發）。當神經元通過樹突從其他神經元接收到足夠強的信號時，它就會激發。激發時會通過軸突傳出電信號，然後釋放出神經遞質轉換成化學信號，化學信號又會作用於其他神經元的樹突對其進行觸發。神經元的激發頻率和產生的化學輸出信號會根據輸入和*近的激發狀況隨時間變化。
圖1.2　上圖：神經元著色顯微圖像。
下圖：人類大腦。一個層次上的行為是如何產生出*高層次上的行為呢？ 這與蟻群很類似：個體（神經元或螞蟻）之間相互傳遞信號，信號的總強度達到一定程度時，會導致個體以特定的方式動作，從而再次產生信號。總體上會產生**復雜的效果。前面說過對螞蟻及其社會結構尚未**了解；同樣，對於單個神經元的行為和龐大的神經網絡如何產生出大腦的宏觀行為（圖1.2，下圖），科學家們也沒有弄清楚。他們不知道神經元信號的意義，不知道大量神經元如何一起協作產生出整體上的認知行為，也不知道它們是怎樣讓大腦能夠思維和學習新事物。同樣，*讓人迷惑的也許就是，如此精巧、整體能力如此強大的信號繫統是怎樣進化出來的。