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协同学的另一个跨学科应用的例子是维德里希的迁移模型。他区分了社会中微观水平上的个体决策和宏观水平上的动力学集体过程。具有随机涨落的概率性宏观过程用人类社会构型的主方程来描述。一个社会构型中的每一组元都涉及到一个具有特征行为矢量的子群体。社会中迁移的宏观发展可以用计算机辅助作图来示意，其中的混合、聚居、漫游和混合中心的变化，都是由社会子群体的非线性相互作用引起的。在此模型中，人的复杂系统和非人的复杂系统之间的区别是明显的。在微观水平上，人的迁移是意向性的（即受收益考虑引导的）和非线性的（即依赖于个体和集体的相互作用）。协同学的一个主要的结果又是，国家的和国际的迁移效应是不可能用单个的个人自由意志来解释的。我认为，迁移是当代的一个非常重要的课题，揭示了线性的、单极因果性的思维方式是多么的危险。只有良好的愿望而不考虑到个别决策的非线性效应是不够的。线性的思维和行动能激发起全局性的混沌，尽管我们局部的行动带着最良好的愿望。
很遗憾，在经济学中，线性模型仍然处于支配地位。从定性的观点来看，亚当·斯密的自由市场模型已经可以用自组织来解释。斯密强调了，个体的良好的或邪恶的愿望都不是本质性的。与集中化的经济系统相反，供给和需求的平衡，并不由程序控制的中心处理者来指定，而是“看不见的手”（斯密）的结果，即只不过是消费者和生产者的非线性相互作用的结果。经济学家近来对于非线性耗散系统的兴趣，受到了以知识为基础的高技术产业发展的鼓舞，高技术产业具有正反馈效应（即生产增长依赖于技巧的增长，如电子学、计算机工业等等）；这与传统的产业具有负反馈效应形成了鲜明的对比（即生产的降低受到资源的限制如煤炭或钢铁）。一般说来，经济过程是非常复杂的，需要非线性耗散模型。回忆一下种种不同的吸引子，从经济循环到财政混乱，它们只可能以消费者和生产者、财经政策、股票市场、失业等等的非线性相互作用引起的协同效应来解释。甚至在管理领域，也讨论了可能的复杂模型，以通过所有层次上的管理和生产的非线性协同来支持创造性和创新。协同学的分析表明，经济过程是自然的生态循环之中的一个环节。正是我们使经济学和社会学非线性复杂系统成为现实这个大的政治意愿，使自然与人类社会面保持平衡。
人们显然已经获得了一些成功地处理非线性复杂系统的策略。我们将讨论一些应用的例子，包括量子物理学、流体动力学、化学和生物学中的，以及经济学、社会学、神经病学和人工智能中的例子。这些自然科学和人类社会中的成功应用背后，原因是什么？复杂系统方式并不归结为某个特定的物理学自然规律，尽管首先从物理学中发现了其数学原理并有了成功的应用（例如激光）。它是一种跨学科的方法论，可以解释复杂系统中通过微观元素的非线性相互作用造成的一定的宏观现象。宏观 现象的形式多种多样，可以是光波、流体、云彩、化学波、生物分子、植物、动物、群体、市场和脑细胞集合体，它们都是用序参量来标志的（表 1．1）。
表1．1非线性复杂系统的跨学科应用
学科系统元素动力学序参量
量子物理学激光原子（光子）相变光波形式
流体力学流体分子相变液体形式
气象学天气分子相变云彩形式
地质学熔岩分子相变六角形（贝纳德元胞）
化学BZ－反应分子相变螺旋形环形（化学波）
生物学生物分子分子相变结构形式
生物学有机体细胞机体生长机体形式（植物，动物）
生物学群体有机体群体进化群体形式（相互作用形式）
经济学经济系统消费者，生产者等市场机制（即供给和需求）市场形式（相互作用形式）
社会学社会人、制度等历史相互作用形式
精神病学（心理学）大脑神经元认知（学习）表示外部或内部（“自参照”）状态的神经细胞集合体的形式
人工智能（AI）神经（AI）AI神经元学习算法表示外部或内部（“自参照”）状态的神经AI元注集合体的形式
从哲学角度看，重要的是要弄明白，序参量不能归结为系统原子、分子、细胞、有机体等等这些复杂的微观水平。它们有时是可测量的量（例如激光的场势），有时是定性的性质（例如模式的几何形式）。然而，序参量并不只是一个理论性的、没有任何现实性的数学概念。实际上，它们代表着真实的宏观现象的性质，诸如场势、社会或经济的力量、情感甚至思想。有谁会否认情感和思想可以改变世界呢？但是，复杂系统探究方式不是一种形而上学的过程本体论。协同学原理（以及其他原理），对于构造自然科学和人文学科中的非线性复杂系统的模型，提供了一种启发性框架。如果这些模型可以数学化，它们的性质可以量化，那么我们就获得了一种经验性模型，它们可能与数据吻合，也可能不吻合。役使原理表现了另一种优点。由于它减少了复杂系统中的大量的自由度，协同学就不仅仅是启发性的、数学化的、经验的和可检验的，而且也是经济的。这也就是说，它满足了著名的奥卡姆剃刀原理，这一原理告诉我们除掉多余的实体。
我们的探究方式表明，物理的、社会的和精神的实在都是非线性的和复杂的。协同认识论的这个基本结论要求我们，注意我们的行为的严重后果。正如我们所强调的，在一个非线性的复杂的现实中，线性思维是危险的。作为一个例子，我们必须记住，我们需要的是一个生态学和经济学之间有着良好均衡的复杂系统。我们的医生和心理学家，必须学会把人看作复杂的精神和肉体的非线性体。线性思维可能会作出不正确的诊断。医疗中的局部的、孤立的和“线性的”治疗方法，可能会引起负面的协同效应。在政治和历史中，我们必须牢记，单极因果性可能会导致教条主义、偏执主义和空想主义。随着人类的生态、经济和政治问题已经成为全球的、复杂的和非线性的问题，传统的个体责任的概念也变得可疑了。我们需要新的集体行为模型，它们建立在我们的一个个的个别成员和种种不同见解的基础之上。简言之，复杂系统探究方式需要有新的认识论和伦理学结论。最后，它也提供了一个机会，使我们去防止非线性复杂世界的混沌，去利用协同效应的创造性可能。
《复杂性中的思维物质》
克劳斯·迈因策尔著 曾国屏译
2复杂系统和物质的进化
有序何以能够从复杂的、无规的和混沌的物质状态中出现呢？古代的典籍中，哲学家试图将自然现象的复杂性追溯到第一原理。天文学家提出的数学模型，是将他们常见的、无规的、复杂的行星轨道归结为规则的、简单的球体运动。简单性被理解为真理的特征，直至哥白尼也是如此（2．1节）。牛顿和莱布尼茨把某些新东西加进了运动学模型的理论中。微积分使得科学家可以计算一个物体的瞬时速度，并将其形象地表示为该物体轨迹的切向量。速度向量场成为动力系统理论中的一个基本概念。牛顿和爱因斯坦的宇宙理论，使用的是完全确定论的动力模型（2．2节）。
但是，彭加勒发现，从长远观点看，这些模型可能都是不可计算的（多体问题）。甚至对于一个完全的确定论世界，拉普拉斯妖——它可以长期地对宇宙进行计算——的假设也暴露出只不过是一种幻想的虚构。混沌不仅仅出现在天上，也出现在量子世界中（量子混沌）（2．3节）。从方法论的观点看，非线性是混沌的必要条件而不是充分条件。它也使有序的出现成为可能。在现代物理学框架中，宇宙中多种多样结构的出现，包括从基本粒子到恒星和活的有机体，都是用平衡态的相变和对称破缺来建模的（2．4节）。但是甚至从霍金以来，我们也仍未获得一种完整的理论来解释复杂性不断增长的物质进化。前苏格拉底的惊奇——“存在着某种东西而非一无所有”——仍然没有得到解决。
2．1亚里士多德的宇宙和赫拉克利特的逻各斯
前苏格拉底以来，自然哲学的一个基本问题是，有序是如何从复杂的、无规的和混沌的物质状态中出现的。前苏格拉底哲学家们所做的是把自然现象的复杂性按经验还原为“原初”即“原素”。让我们来看一些例子。米利都的泰勒斯（前625－前545）是第一个自然哲学家，据说他证明了第一条几何公理，他认为只有物质性的基本因才可能是万物的原初因。泰勒斯主张，水或湿是第一因。他的证据来自观察：万物的繁茂和种子都与湿有关，而湿物的自然基质就是水。
阿那克西曼德（前610－前545），泰勒斯的学生和同事，扩展了泰勒斯的自然哲学。为何水是万物的第一因？它只是存在于连续的�