一、复杂性研究概况 复杂性是相对于简单性而定义的。所谓的复杂性指的就是一种复杂的属性或状态。许多科学家相信自然界的基本规律是简单的。还原论的基本思想也就是找出复杂现象或事物背后的简单机制。自牛顿时代以来，经典力学和还原论就一直是科学研究的基石。然而，还原论和决定论无法分析和恰当地解释复杂系统特征性的突现性质。上世纪三四十年代随着系统科学的发展的不断深化，逐渐出现了新的发展阶段———复杂性研究。到了上世纪六七十年代自组织理论、非线性科学的兴起掀起了复杂性研究的第一个高潮。[1]从上世纪八十年代至今，伴随着协同学、软系统理论、耗散结构论、混沌理论等理论的出现和持续活跃，又掀起了复杂性研究的又一轮高潮，之后便产生了SFI和OCGS理论。当下，有的学者把复杂性研究主要分为三大学派：欧洲学派复杂性研究，以普里高津学派为主要代表；美国学派复杂性研究，以圣塔菲学派为主要代表；中国学派复杂性研究，主要是钱学森学派。 （一）普里高津学派 普里高津学派复杂性研究的主要特点是：在基础科学层次上———耗散结构论，探索复杂性，理论视角比较高；以自组织理论为其学术旗帜，他们认为复杂性是由于自组织而产生；同时他们对复杂性进行了深刻的哲学审视，提出了许多有代表性的思想。他们把自己的研究明确划归复杂性科学。普里高津学派被普遍认为是最早把复杂性研究称为复杂性科学，并对其进行系统的论述；其次，他们还拓宽了复杂性的意义。对于复杂性传统的认识是，只有在生命水平以上的层次才会出现复杂性，在物理和化学等领域出现的问题根本谈不上是复杂性问题。但是，普利高津从理论层面对其进行了反驳，并证明了，复杂性是客观世界普遍存在的，同样包括物理层面，而不同领域的复杂性之间具有显著的差别；除此之外，“他还首次系统的梳理了复杂性科学的概念体系，也称为‘复杂性词汇’，具体包括：非线性、非平衡、衡、远平衡、稳定性、自发性、不可逆性、有序、无序、反馈、突变、涨落、自组织、耗散结构、信息等。”[2] （二）圣塔菲学派 圣塔菲学派对世界复杂性研究产生了非常广泛的影响，获有“世界复杂性研究中枢”的称号。该学派以圣塔菲研究所为中心，形成了一个流动的研究群体，世界各地的复杂性研究学者都可以被吸引参与。在这里他们拥有了交流、融合、升华的机会。因此，大量的复杂性研究成果在这里涌现。而圣塔菲自身就是科学前沿涌现出来的一个复杂适应系统。它的主要贡献有：发展了复杂性研究的自组织论进路；扩展了复杂性研究的信息论进路；丰富了复杂性研究的生成论进路；拓展了复杂性研究的计算机模拟进路；开辟了复杂性研究的涌现论道路。[3] （三）钱学森学派 我国开展对复杂性研究主要是从二十世纪八十年代开始的，研究队伍比较庞杂，凡是国外一些大的学派，基本上都有跟踪。但是都不成学派。所谓的中国学派，主要是指钱学森学派。钱学森对中国的复杂性研究最突出的贡献有两点：一是倡议和指导了“系统学讨论版”的学术活动，推进了国内对系统科学及其相关理论的深入探讨；另一个是在上世纪八十年代总结并提炼了“开放的复杂巨系统”理论以及“从定性到定量综合集成方法”的方法论。正是这一成就使得我国的复杂性研究能够在世界上独树一帜，同时这也是钱学森学派在复杂性科学研究中能够“独领风骚，屹立群伦”的根本原因。[4] 二、从三种生物组织水平看生物系统的复杂性 复杂性是生物学具有的固有属性。生物学系统，不论是从细胞还是到生态系统，都是由许多相互影响的复杂方式所构成的。虽然我们可以获得许多关于系统的各个构成部分的知识，但是，我们却很难获得一个复杂的生物学系统的真正定量的以及整体的知识。尤其是，当整个系统中的某一个组成部分发生改变或者是其所处的环境发生改变时，我们更难以获得这个系统是怎样调整其功能的。现代系统论之父冯•诺依曼早就说过，“阐明复杂性和复杂性概念应当是二十世纪科学的任务，就像十九世纪的熵和能量一样。”[5]对于生物学而言，目前为止最成功的、最有效的研究方法依旧是还原论思想指导下的描述性的研究方法。然而，当面对大量的有价值的数据信息时，这种方法就有可能会面临计算机科学中所讲的NP———complete问题，同时也不会对整体视野下复杂现象的定量解释有所帮助。但是，复杂性理论的出现对还原论的假定提出了质疑。它提出了新的概念框架，并且希望能够引导科学范式的迁移。生物的复杂性体现在各个方面，而我们主要从以下三种生物组织水平上———细胞、中枢神经系统以及自然生态系统，去体验生物系统中的复杂性问题研究。 （一）细胞系统 细胞是整个生物体系中复杂的一个系统。若干年来，科学家们在还原论方法论思想的指导下，利用不断革新的生物技术通过对某个基因、某个蛋白质或者是某个生物化学过程进行细致的分析和研究，使得生物学的分子领域取得了划时代的成就。我们也了解了许多关于基因及其产物如何运作的知识。但是，细胞是一个小而全的功能单位。我们只有综合细胞中所有基因及其产物的知识，才能知道细胞作为一个整体是如何工作的。这种“综合”也已经开始研究。例如，当不同的基因决定产物的序列时，一些信号通道的反应就可以被人们所预测。然而，这其中许多通道都是相互联系的，并且还会有多种调控步骤的层叠，同时又会有许多反馈步骤包含于这些多种调控步骤的层叠之中，这就使得人们对一些反应的预测变得尤为困难。细胞内绝大多数的情况都是相互联系的。为了从整体上把握这种相互联系，我们必须找到一个方法去对细胞内的许多组分和产物的等级结构进行分门别类，判定这些组分和产品如何相互影响和被控制，认识多数细胞过程如何适应环境条件的变化以及对变化的条件作出反应。[6]#p#分页标题#e# （二）中枢神经系统 作为生命系统的指挥和协调中心———神经系统，其中枢功能结构为大脑，近十年来脑功能的科学研究是复杂科学领域中的一个热点。大脑的结构十分的复杂。按照空间尺度，它的组织层次可分为：分子、膜、突触、神经元、核团、回路、网络、层、投射、系统。在较低的层次上是无法观察到大脑所表现出来的某些高级功能的。因为，这些高级功能之中有些是由各个单元之间的相互作用而涌现出的集体行为。人的思维规律虽然是不断变化的，但是在最低层次的客观规律是不会变化的。脑功能的复杂性首先体现在各神经子系统自身的高度非线性、不稳定性和适应性；其次体现在它们之间相互连接的非均匀性及大规模并行等特点。不仅如此，即使在非常简单的神经系统中也存在着令人惊异的复杂性，这反映在它们的功能、演化历史、结构和编码方式。比如，单个神经元放电的时间序列包含复杂多样的时间模式，反映了神经细胞内的复杂的动力学过程。[7] （三）生态系统 地球生态系统被定义为生物和其非生物环境的整合，包含着一种人类和自然界之间存在一个强烈的反馈作用，是一种典型的复杂系统。人们一直试图了解群落和生态系统水平上的复杂性与稳定性之间的关系。在这里，人们把生态系统看做是一种处于混沌的边缘或临界态的适应性复杂系统。生态系统内部的相互作用构成了其有序化、自组织及复杂化的主要动力。这里生态系统被看作一种适应性复杂系统，处于混沌的边缘或临界态。其内部作用是生态系统复杂化、有序化及自组织的主要动力。例如，史密斯森热带研究所（STRI）的KlausRuetzler领导的研究组对红树林生态系统中微生物与营养成分之间的相互关系的研究。他们利用CarrieBow珊瑚礁岛上海洋定位站的大量资料，对伯里兹、佛罗里达和巴章马的长期定位观察所取得的数据进行了非线性分析。他们的结果说明了红树林群落内部和群落之间的营养物质的分布并非是均匀的；土壤的肥力从氨到磷沿狭窄的空间梯度变化；人为的营养富集是主要因子。最后，这项研究说明了自然、农业、水产养殖和城市污染源的变化对红树林生态系统中各成分之间脆弱平衡的影响程度，也说明了网络分析方法有助于综合相关学科的发现以及模拟生物的复杂性。[8] 三、结语 科学研究的最终目的是为了理解自然世界。自牛顿时代以来，科学研究的基础一直被还原论和经典力学所占据。科学家们无论是在认识论的层面还是在本体论的层面都选取了还原论的方式，试图将世界的复杂性通过还原，并对其还原的最简单的组分的分析来得以解决。上个实际五十年代，分子生物学的研究逐渐增多。生物学家们也都是利用还原论的方法，通过对生物系统的还原并对其还原组分的物理和化学性质进行分析来解释生物系统。在分子生物学研究范式的指引下，生命科学取得了巨大的进展。正如DNA双螺旋模型的创立人之一克里克（1916—2004）所说，“现代生物学研究的终极目标是用物理和化学原理解释所有生物现象”[9]。在相当长的一段时间内，生物学的发展笼罩在一种还原论的思想下。然而，自上世纪末以来，基因组学、蛋白质组学、代谢组学以及生物信息学等生物学学科逐渐兴起并兴盛。这使得一场深刻的革命在生物学领域开始发生。很多生物学家开始逐渐认识到还原论的局限性，都认为复杂的生物系统需求一种新的研究范式的诞生。而复杂性理论恰好就可以提供这一新的概念理论。 对生物学的复杂性研究，从方法论上弥补了以前的单一的还原论模式，从方法论上为生物学的研究指出了新的道路，使生物学的发展由以前的还原论与决定论，走向了新的整体论。尽管，复杂性研究为生物学的研究指出了一个新的方向，但是到目前为止，生物复杂性研究还仅仅是一个开端。生物复杂性研究所面临的基础理论框架的建立、跨越多个生物系统的普遍量度、生物复杂性研究数据的、不确定性、弹性和脆弱性、系统分析与分子技术融合的信息处理问题等等将会是21世纪生物复杂性研究的新的挑战。
