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《人工科学：复杂性面面观 第七章》
复杂性的概念
历史上的三次兴趣波包括：一战后的兴趣表现在有很强的反还原论，主张是，整体超越部分之和；二战后主要关注反馈与自体平衡在维持复杂系统方面的作用；目前主要关注产生和维持复杂性的机制，关注描述分析复杂性的分析工具。
整体论与还原论
整体论存在强解释和弱解释。在强解释中，整体论施用与生命系统，与现代分子生物学完全抵制。施用于心智时，用来支持这样的主张：机器不能思考，思维所涉及的不仅仅是神经元的排列和行为。
在弱解释中，复杂系统的组成部分的相互关系在这些组成部分相互孤立时是不存在的。因此，引力吸引力必须有两个或者更多的天体才能实现。
我们常常引入一些新的理论概念来说明某些量是很方便的，那些量不能直接观察到，但是可以用可观察量之间的关系来定义。我们经常采用这样的概念以避免指称组员子系统的细节，只指称这些子系统的总体性质。
当研究组元在整个系统中的相互作用时，组元的细节往往可以忽略，但是，在忽略子系统之间的相互作用的情况下，往往可以对具体子系统的短期行为进行描述（类似于控制变量的方法）。
采用对突现的这一弱解释，我们可以在原则上坚持还原论，尽管根据部分性质之知识严格推论出总体的性质是不容易的。采用这一实用的方法，我们就可以在复杂性的每一连续层次上构建近独立性理论，但是同时还可以构建中介理论，以说明每一较高层次怎么用低一层次上的组元及其关系来解释。
控制论和一般系统论
控制论是伺服机构理论（反馈控制系统）、信息论和现代存储程序计算机的结合，所有这些分支领域都对复杂性带来全新的启发。信息论用熵的减少来解释组织化的复杂性，系统从外源吸取能量并将其转换为模式或者结构，就可以实现熵减。
反馈控制表明，系统可以怎样趋向目标，适应变化的环境，从而消除了目的论的神秘。
系统论中的控制论，从反馈和自体平衡的角度考察自适应系统的的行为，并将选择信息的理论用到这个概念中，是很有益的。反馈与信息的概念提供了对范围广泛的众多情形进行观察的视角。
对复杂性的第二波探索的主要贡献，在于它提醒人们注意的一些比较具体的概念，而不是一般系统论这一泛泛的说法。
对复杂性的当前兴趣
对复杂性的第三次兴趣动机主要在于理解和把握世界上的一些大规模系统的日益增长的必要性。第三波兴趣中出现的新观念包括：突变，混沌，遗传算法，元胞自动机。
突变论（catastrophe theory）
这一套坚实的数学理论，其任务是根据非线性动态系统的行为模式对之分类。突发事件发生于一类特别的系统。这类系统可以采取多种不同的稳态；但是当系统处于状态之一时，系统参量的微笑变化就会使系统突然转向另一种稳态——或进入一种无限增大的不稳态。
复杂性与混沌（theory of chaos）
混沌系统也是建立在坚实的数学基础上的，混沌系统是确定性的动态系统，只要对其初始条件有疑似微小的扰动，就会完全改变其路径。虽然是确定系统，但是具体行为却是不可预测的。
高速计算机揭示出了普适数的概念，告诉什么时候系统会从有序行为（orderly bahavior）变为混沌行为（chaotic behavior）。
混沌导致人们认识了一个关于平衡的广义概念——“奇异吸引子”。古典非限行理论，一个系统可能到达稳定平衡，也可能在一个极限环（如行星轨道）内永久振荡。然而，混沌系统还可能进入其状态空间的一个区域（奇异吸引子），并永久待在那里。
在奇异吸引子中，运动不会停止，也不可预测。
突变世界或混沌世界中的理性
混沌世界并不是不可控制的，尽管无法详细地预测未来，未来作为集总现象（aggregate phenomenon）是可以控制的。
混沌系统在奇异吸引子内运动，将其局限在一个具有可欲性质的小范围内，这样混沌就成了可容忍的噪声。
复杂性与进化
当前最复杂系统的研究多专注于复杂性的突现，即系统进化。特别吸引人的是两种研究进化问题的计算是遗传算法和元胞自动机的计算机算法。
遗传算法 一个生命体可以用一个特征清单或者特征矢量来表示。进化根据对生存的适应度来评估这个矢量。一代又一代，特征及特征的组合发生着变化。自然选择使得适应性更强的特征得以保全。将以上过程抽象就可以构造一个进化过程的计算模型。
元胞自动机与生命游戏 以上过程用来模拟进化的概率，元胞自动机用于在抽象层次上对进化过程进行模拟。兰顿创造一个能模拟自繁殖元胞自动机的计算机程序。
