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“控制论”一词来源于古希腊语“kubernetes”，意思是舵手。它以希腊字母“k”起头，而“Φβk”这一名称中的“k”也具有同样的意思，这是一个学术荣誉学会，它的全名意思是“哲学，生活的舵手”。由希腊语借用到拉丁语，后来又由法语借用到英语中后，它产生了“控制”这一动词，事实上它与操纵和控制均有关，比如控制机器人。但是在控制论的早期时代，机器人通常不能通过感官意念来建立一个进化的图式。只是到了现在，我们才进入了一个真正是复杂适应系统的机器人时代。
就拿可移动的机器人来说吧。在早期它可能装备有传感器，这些传感器能够感觉附近墙壁的存在，并刺激仪器使之产生相应的运动，避开墙壁。另外一些传感器可以探测近前地面上的凸起部分，并以某种预先决定的方式促使机器移动形式的改变，从而使之能够越过那些凸起部分。设计的宗旨就是提供一个对周围环境信号的直接反应。
接下来是“专家系统” （expert system）时代，在这一系统中，某一领域的人类专家将信息以一个“内部模型”的形式输入到计算机中，该“内部模型”可用来翻译输入的数据。用这种方法设计机器人所取得的成就并非是戏剧性的，我们可以用另一个不同领域的例子来说明这一方法。医学诊断可以通过医学专家的建议，在计算机中建构一个“决策树”（ decision tree），从而在一定程度上实现自动化诊断。这里，“决策树”上的每一分支都有确定的、以与病人有关的数据为基础的决策来制定诊断规则。与复杂适应系统的图式不同，这样一个内部模型是固定不变的。计算机能够诊断疾病，但它不能从接连不断的诊断经验中，学得越来越多的诊断知识。它只是重复使用通过咨询专家而形成的同一个内部模型。当然，还可以再向专家咨询，在此基础上重新设计内部模型，将计算机诊断的成功与失败考虑进去。这种情况下，包括计算机、模型设计者和专家在内的广延的系统可被当作一个“反馈回路中包括人”的人为复杂适应系统。
现在，我们正在进入一个计算机充当着不包括人类在内的复杂适应系统的新时期。许多将来的机器人将具有应变与选择的复杂图式。考虑一个有6 条腿的可移动机器人，它的每条腿上有一套用来探测障碍物的传感器和一个信息处理器，这个信息处理器以某种预先安排好的方式对传感器输送的信息作出反应，从而控制该腿的运动，使它产生上、下或前、后的移动。这样的机器人腿与一组老式的控制装置相似。
如今这种设计还应该将各条腿之间的通信形式包括在内，但不是通过一个中央处理器的方式来实现，而是每条腿都能通过通信联系的方式影响其他腿的行为。各条腿彼此之间的影响的强度模式都是一个图式，这个图式将根据外界变化，比如从伪随机数产生器输入的数的变化，而不断变化调整。影响某个待选图式的采用或放弃的选择压力，应该来自于附加传感器，它们是用来探测整个机器人而非仅仅是其中的一条腿所面临的情况，比如它是否在向前或向后移动，它的鼓出部分是否离地面足够高。用这个方法设计的机器人将能够发展这样一个图式，它可以让机器人根据穿越的地域给出适合的步法，并且能随地形的不同而发生变化。我们可以认为这样一个机器人至少是一种原始形式的复杂适应系统。
我听说，麻省理工学院研制出了一个跟这差不多的6 腿机器人，而且它还显示出许多步法，其中之一是昆虫通常使用的一种步法：一边的前、后腿与另一边的中间的腿一起运动。该机器人何时使用这一步法，要视地形而定。
与学习少量关于其必经地域的有用性质的机器人不同，下面我们将要考虑的复杂适应系统不但要探究一个更宽阔的领域，即整个宇宙的大量细节特征，还要研究其一般特征。第七章 科学活动
人类的科学活动是说明复杂适应系统概念的一个很完美的例子。图式即为科学理论，理论与观察之间的比较即为现实世界中所发生的事件。新理论必须与已有的理论进行竞争，部分地以自洽性和普遍性为基础，但最终还是要看它们是否能解释已有的观察结果，并正确地预言新的观察结果。每个理论都是对一类情况高度压缩的描述，它本身尚需要补充一个或多个情况的细节，才能作出某些特殊的预言。
理论在科学中的作用应当是相当显而易见的，但就我自己的情况来说，我是花了很长时间才真正感觉到这一点，尽管如此，我还是愿意将我的有生之年奉献给理论科学。在进入麻省理工学院的研究生院以后，我才终于认识到理论物理学是怎样运作的。
在耶鲁大学读本科时，我在科学与数学课程方面都取得了好成绩，但我并不总是明白所学知识的意义。在多数情况下，似乎只是在考试时将课堂上老师所教的东西回忆出来。当我参加了一期哈佛…麻省理论讨论班以后，我的观点发生了改变。我本来以为，所谓的讨论班只不过是某种课的美名而已。但事实上，它根本不是一门课，而是关于理论物理，特别是原子核和基本粒子物理方面真正的讨论。参加者包括来自两所大学的教授、博士后和研究生；每次先由一个理论家发表演讲，然后大家就他所提出的论题进行广泛的讨论。我没能彻底赏识这种科学活动，因为我的思维方式依然受着课程和分数以及取悦老师的观念所限制。
那次演讲的是哈佛大学的一个研究生。他刚刚完成博士论文，这论文讨论的是由 5 个质子和 5 个中子组成的10 硼（10B）核的最低能态的特点。通过一个看似很有希望，实则不一定管用的近似方法，他判定，最低能态应该具有一个量子单位的“自旋”角动量。物理学家们一般也是这么认为的。当他讲完后，我极想知道，他通过近似方法得到预期的结果，以及坐在前排的杰出理论物理学家们对此有何评论。然而，第一个发言的根本不是理论物理学家，而是一个满脸胡子、好像刚从MIT 的地下室中爬出来的小个子人。他说，“喂，它的自旋角动量不止一个量子单位，是3 个量子单位。我检测过！”蓦地，我明白了理论物理学家的主要目标：不是积极地说服前排的教授们，而是要与观察结果一致。（当然，实验物理学家们也可能出错；但在上述情况下，那个邋遢人所提到的观察结果是正确的。）
我为自己早先没能完全懂得科学活动以何种方式进行而感到惭愧。根据是否与实验结果一致这一标准（当然还有它们的自治性与普遍性）来选择理论的过程，与根据是否能产生可繁殖的生物这一准则而选择基因模式的生物进化过程，并非完全不同。但直到很多年以后，当我更加了解简单性与复杂性以及复杂适应系统时，我才完全重视这两种过程的相似之处。现在大多数物理学家要么是理论家，要么是实验家。有时是理论家走在前面，他们提出一个相当成功的理论体系，该体系能够作出可反复为观察所证实的预言；另外一些时候则是实验家先行一步，他们发现一个意外的结果，这时理论家们必须对它进行分析讨论。但是这样两种不同类型的研究者的存在并非理所当然。物理学领域并不总是这样，而且在其他很多领域——包括文化人类学，考古学和大部分的生物学——中，只有少数专职理论科学家，而且他们未必很受尊敬。在如今享有很高声誉的分子生物学学科中，大部分理论难题都被实验家们相当容易地解决了。结果，许多杰出的分子生物学家都没有强烈地感觉到生物学中需要理论家。
与之形成对比的是，群体生物学有着悠久而光荣的数学理论的传统，这在罗纳德· 费希尔爵士（ Sir Ronald Fisher ）、J。B。S。 霍尔丹（J．B．S．Haldane）和塞瓦·赖特（Sewall Wright）这样一些著名人物中得到了充分的体现。通过他们和其他许多理论家们的工作，无数详细的预言被作出，并且被群体遗传学中的观察结果所证实，甚至数学著作也因之得到了充实。
随着一门科学的成熟及理论方法之深度与威力的增加，理论逐渐成为一种职业。但是，不管是否存在两种活动的不同从业者，理论与观察的作用应该是有区别的。让我们看看两者的相互作用怎样构成复杂适应系统的运作。
理论通常是从大量的观察结果中得出的。在观察过程中，科学家们有意识地从麦壳中挑拣出麦粒，从特殊或偶然的事件中找出规律来。我们通常用一个很短的信息将理论表述成为一个或一组简单的原理。如斯特芬·沃尔夫兰（Stephen Wolfram）所强调的那样，理论是一个可用于很多情况的压缩信息束。一般说来，存在很多种竞争着的理论，其中每个都具有这样的特点。为了对某一特定情形作出预言，每个理论都必须被重新展开，说得更确切些，我们必须给构成理论的那个压缩的一般性陈述，补充一些关于该特殊情形的详细信息。从而可以通过实验进行进一步的观察来检验理论。在对那些观察结果进行预言时，相互竞争的各个理论表现的好坏，将有助于决定它是否能幸存下来。与经过精心构思的实验（特别是那些被重复多次并具有相同结果的实验）的结果很不一致的理论，多半都要被更好的理论所代替，而那些成功地预言与解释观察结果的理论容易被接受，并被当作创立后续理论的基础，只要它们经得起后续观察结果的考验。可证伪性和悬而未决
哲学家们，特别是卡尔·波普尔（Karl Popper），常常强调，科学的基本特征在于它的理论是可证伪的。科学家根据理论作出预言，然后进一步的观察将证实那些预言。当一个理论