2004-刘劲杨-哲学视野中的复杂性

刘劲杨博士

指导教师：刘大椿

提交日期： 2004年

关键词：复杂性　哲学　复杂性理论　还原论

摘要

复杂性研究角度极多，彼此研究界线高度交叉却又互不相同，不啻乎一个“复杂性丛林”。这不仅造成人们对复杂性理解的众说纷纭，更常常导致不同领域、不同背景的复杂性研究者们由于缺乏一个共同的范畴框架，彼此无法真正沟通，已严重阻碍到对复杂性的进一步探索。显然，复杂性不仅需要科学的探索，也需要哲学的反思。当前对复杂性研究的一个迫切任务，就是要以哲学的视野从宏观层面对复杂性研究进行一番梳理，揭示出各种复杂性理论的理论基点及其暗设目标，厘清彼此讨论的界线，阐明当前复杂性研究中的主要困惑，以尽快走出“复杂性丛林”，进入更广阔的复杂性探索领域。

本论文在对复杂性问题的背景、复杂性词源学考量的基础上，把当代复杂性理论分别纳入了四种较为基本的理论基点之中，建构出一个能从宏观层面切入复杂性并能以哲学对其反思的“范畴框架”。论文主要观点简述如下。

一、复杂性转向、复杂性的词源学解释

复杂性问题不只是科学问题，复杂性理论的涌现有着当代科技与文化的深深烙印，或者说正是当代科技与文化的转向才使复杂性问题成为可能和必要。当代科技的“复杂性转向”与文化的“后现代转向”具有许多相似性，它们都不是由一种范式向另一种范式的转变，而是由一种范式向多种范式的转变，呈现为：实在的过程化、绝对的相对化、方法的多元化、知识的跨界化。词源学角度的分析，使我们能更好理解自身是在何种意义下使用“复杂的”、“复杂性”等相关语词的。盖尔曼对“Plectics”一词的倡导，强调了复杂事物是从小而简单的事物中发展而来的。苗东升从分形角度对汉语中“复杂”一词进行了解读。Paul Cilliers通过对“Complex(复杂的)”和“Complicated(复合的)”的区分，强调了复杂系统所具有的六大特征：组分数目巨大、组分间存在着复杂的相互作用、开放性、远离平衡、历史性、信息不完全性。

二、客体—复杂性

属本体论范畴，认为复杂性是客体的客观属性、性能或状态，存在着客观的复杂性本质与规律，复杂性研究就是复杂性科学研究。这一角度是复杂性研究的主流与前沿，也是取得实质性成果最为丰富、对人们产生影响也最大的研究视角。

1.存在与演化

存在与演化是这一层面的论述主题。与作为“存在的科学”的经典科学不同，复杂性理论的目标就在于建立关于演化的科学。怀特海的过程哲学对此有深刻阐述。怀特海认为，过程比实在更为根本地存在着。存在在任何意义上都不能从过程中抽象出来，时间并不等同于瞬间的集合，空间也不等同于体积的加和。存在就是一个过程。

2.客体—复杂性理论

Nicholas Rescher把客体—复杂性归为三大类：组成复杂性、结构复杂性、功能复杂性。吴彤强调了三类客体—复杂性：结构复杂性、边界复杂性与运动复杂性。客体—复杂性理论包括三部分内容：第一部分可称为“复杂性规律探索”，包括耗散结构理论、协同学、超循环理论、复杂适应系统理论等；第二部分为非线性数学，主要包括突变理论、分形理论、混沌理论；第三部分是指借助计算机研究而从事的复杂性模拟与仿真的研究。本论文对前两部分进行了阐述。

三、认识—复杂性

属认识论范畴，这一视角认为复杂性的确认与人类主体认知模式、认识能力、认知难度相关。讨论涉及到两个维度：一是认识—复杂性的客观性维度，本文深入分析了数学、计算机领域内的基于算法的复杂性理论对认识—复杂性的客观测度；二是“认识—复杂性”的主观性维度，着重讨论了“复杂性究竟是观念的复杂还是实在的复杂”这一问题。

1.认识—复杂性的客观测度

计算复杂性理论认为：我们可以把解决问题的时间、空间耗费的代价作为判定该问题是否属难解的复杂性问题的客观依据，无算法问题或计算超过人类生存限度的问题都是最复杂问题；描述复杂性理论认为：在一给定粗粒度下，不同对象复杂性程度的高低可由比较该对象的“最短长度描述”得以区分。本文认为，这种基于算法的复杂性实质是对问题能行性难度的判断，并不同于我们通常所理解的复杂性。有效复杂性理论与算法复杂性理论紧密相关，在一定程度上突破了主客二分思维的束缚，但有效复杂性在总体上依然是一个模糊的概念。

2.认识—复杂性的主观性考量

对“复杂性究竟是观念的复杂性还是实在的复杂性？”的追问，引发本文对复杂性研究中“假象简单性错误”与“不确定的潜能性的错误”(培里)的思考。本文认为，复杂性并不是纯粹的本体论或认识论的对象，任何实在的复杂性总是要借助观念性的形式才能为主体所认识，复杂性的揭示取决于我们在充分认识它时遭遇到多大程度的认识困难，在此意义上，复杂性就是观念的复杂；另一方面，观念的确认又依赖于实在，对“认知困难”的客观确定必须回到本体论层面，一切复杂性归根到底又是实在的复杂性。

四、方法—复杂性

属方法论范畴。在这一层面，我们可以依据解决方法的不同对复杂性问题与简单性问题作出区分，即凡是不能用还原方法处理的或不宜用还原方法处理的问题都是复杂性问题(钱学森)。此外，既然还原方法已成为复杂性问题的一个判据，我们就有必要结合复杂性，在方法论意义上探讨究竟什么是超越还原。

1. 开放复杂巨系统理论

钱学森认为真正的复杂性问题就是宏观及宏观以上的层次的开放复杂巨系统问题。在系统工程实践中颇有成效的“从定性到定量的综合集成方法”，把经验、知识、智慧以及各种信息集成起来，形成一个高度智能化的人—机结合以人为主的综合集成系统。这一方法可以处理跨层次系统问题，体现为还原思维和整体思维、定量操作与专家智慧的统一。

2. 对超越还原的思考

本论文区分了超越中的信念超越与方法超越、强意义上的还原论(整体论)与弱意义上的还原论(整体论)的不同，深入比较分析了菲立普提出的三种整体论与还原论的论争，试图揭示出超越还原的主要目标与所处困境。

无论是“还原论”还是“整体论”都不是只具有方法论的意蕴，它们还体现为一种本体论信念?。本体论与方法论不是同构的，实在世界的复杂性远远超越了逻辑范畴，方法论无法重演本体论。对还原信念的超越并不必然会导致对还原方法的超越。大多的批判都忽略了强还原论与弱还原论的巨大区别。事实上，弱还原方法与弱整体方法的差别并不是人们通常理解的那样巨大。本论文认为，在一定程度上，世界是因人类主体思维的割离本性才被解释(分解)为支离破碎，我们只能在这些支离破碎的思维逻辑点中重新拼合世界。从这个意义上来说，科学是难于彻底离开还原方法的。无论是在方法层面还是本体论信念层面，我们对还原论的超越都不是决裂式的抛弃，而是扬弃。对Phillips三种整体论的不同层面分析表明，超越还原问题的实质就是部分与整体间的跨层次问题，它是一切复杂性方法的一个核心难题。这一困难在于，一切能行性方法都是可还原的，这意味着，除非我们彻底超越方法，否则我们无法超越还原。

五、作为不确定性的复杂性

在这一视角，本文强调了复杂性中的不确定性，试图揭示它在本体论、认识论及方法论层面，对本质、规律及方法的巨大挑战。

1. 复杂性本质的不确定性

复杂性科学得以建立的一个基础性信念在于，不同复杂现象间存在着某种共同的复杂性本质。复杂性“单一本质说”与“集束说”是探求复杂性本质的两种主要思路。“单一本质说”的最大理想是能找到一切复杂性现象的源泉，即复杂性中的“这一个”。最有可能接近单一本质说的是非线性说。但复杂性是非线性的并不等同于非线性就是复杂性。“集束说”这一思路的问题在于，我们根本无法确定究竟是“哪一些”会成为代表复杂性本质确定无疑的“这一些”。维特根斯坦“家族相似说”对复杂性的启发在于，也许复杂性本质根本无法清晰定义，它以一种成长中的网络形态存在，不同的复杂现象在这张网上可以具有盘根错节、精略粗微的各种相似与交叉，能揭示这张复杂性之网本质的决不是局部的结点与中心，而是不同复杂性之间不间断地交缠。

2. 复杂性规律的不确定性

复杂性理论难免会面临规律的困惑：如果否认复杂性规律的存在，我们就无法理解观实中众多复杂性现象的类似；如果完全承认复杂性规律，接受规律存在的绝对必然性，复杂性规律又似乎是在以一种普遍性代替另一种普遍性，以一种决定论取代另一种决定论，而这恰恰是复杂性理论对经典科学理论的批评并要尽力克服的。

对传统科学来说，科学规律的必然性可区分为严格必然性与统计必然性，二者并不完全相同，但均可体现为对未来的确定预言力。本文进一步认为，科学必然性具有层级性，可区分为逻辑必然性、理论必然性、实在必然性、实践必然性。休谟的分析表明，规律必然性成立的基础在于自然一律性原理的假设。本论文结合对罗素五个公设的分析，认为传统科学规律的必然性是对存在的必然性而不是对演化的必然性?。对复杂性规律的必然性考察表明，复杂性领域内的必然性虽然目标是针对演化的，但其断言是对“会产生新奇性”的预言而不是对“新奇性”本身的预言。复杂性理论的功能主要在于解释世界而不在于传统科学意义上的规律的准确预言，其必然性是难于穿越存在的限度的。

3. 对复杂性方法的不确定性

几乎所有复杂性问题都是跨层次问题，超越还原的主要目标就是超越部分与整体的层级。本论文认为在层级问题研究中应区分“构成性超越”与“生成性超越”的不同。构成与生成是跨层次复杂性问题的解决中一对重要的张力。“构成性超越”，是指基于构成性关系的前提，来更好地处理好整体与部分之间的关系，前提与结论具有演绎性；“生成性超越”，是指基于生成性前提，来理解、应对层次的跨越，它只具有一些基本的原则并没有既定的方法与程式，以策略性思考、博奕方式来实现超越，但它不具能行性。复杂性方法的困难在于，如果希望方法能够跨越层次，这就要求方法能由演绎性的逻辑演算达到对非逻辑性、非线性问题的把握，这意味着我们似乎要找到一种不是方法的方法。

六、理解与应对

对于复杂性问题，通常有两种基本的解答方式：一是“理解”；二是“应对”，前者追求“理论的真”，后者追求“事实的好”。显然，复杂性问题不仅是理论问题，它还是我们必须应对的实践问题。既有的复杂性理论过多地倚重于“理解”而在一定程度上忽略了“应对”对于解决复杂性问题的意义。完全的理解很难达到，它要求对世界及其前后因果复杂关联都要有科学的解释，是对复杂性的绝对性追问。应对复杂性，则并不试图首先对复杂性进行理解，而是把“应对”作为理解复杂性的基础，其目标不在普遍的复杂性规律而在建立适用于一定情形中复杂性的可行的应对方法(论)原则或应对策略。

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