新冠肺炎疫情给人类健康和社会运行造成冲击，各国投入大量资源用于疫情防控、开展相关医学研究，以减少经济和民生损失。有学者认为，疫情防控为人类社会发展提供了新视角，将人类社会视为一个复杂系统，有可能引领人类走向更好的未来。围绕复杂系统的概念、特征及其科学发展等问题，本报记者采访了相关专家学者。

　　复杂系统科学兴起

　　根据国际性研究机构复杂系统学会的学者介绍，复杂系统的定义可借用古希腊哲学家亚里士多德的“整体大于部分之和”，即组成部分的集体行为促进了系统属性的出现。

　　美国圣塔菲研究所集体计算小组主任、教授杰西卡·弗莱克（Jessica Flack）谈到，人类生活在一个具有多个相互作用的主体且集体行为难以预测的复杂系统中，理解复杂系统的关键特征，有助于了解和应对全球性挑战。美国圣塔菲研究所复杂性研究教授梅拉妮·米歇尔（Melanie Mitchell）表示，复杂系统的组成部分构成了大型网络，进而产生了复杂的集体行为、精密的信息处理模式，以及通过学习或进化而形成的适应。蚁巢、大脑、免疫系统、经济体、现代能源和远程通信基础设施等，都属于复杂系统。

　　不同学科理论研究的发展和计算机科学的进步，促进了复杂系统理论研究。复杂系统科学起源于20世纪50年代开始发展的控制论和系统理论，同时深受动力系统理论和细胞自动机研究的影响。此外，致力于复杂系统研究的科研机构日益增多。1983年，美国物理学家J. 多伊恩·法默（J. Doyne Farmer）等人举办了首次探讨细胞自动机、动力系统理论、物理学、生物学、化学间关系的会议。1984年，美国物理化学家乔治·考恩（George Cowan）等一批科学家创办了圣塔菲研究所。该研究所以促进跨学科研究为初衷，成为首家聚焦复杂系统的科研机构。2004年复杂系统学会在欧洲成立，并于2006年成为国际性研究机构。

　　英国布里斯托大学复杂性科学副教授卡罗琳·威斯纳（Karoline Wiesner）告诉本报记者，复杂系统科学是一个新兴的科学领域，但它在人类社会发展中占据重要地位。生命系统和智能系统都属于复杂系统，宇宙自身也展现出复杂系统的一些特征。现阶段，在工程、医学、公共政策制定等领域，人们会借鉴系统科学的概念和方法解决重要问题；在商业领域，也开始使用复杂系统科学中“稳健性”“模块化”等术语。

　　威斯纳表示，复杂系统科学具有多个特点：更多意味着不同；非生命系统也能产生秩序；复杂性源自简单性；协调一致的行为不需要总控制器；复杂系统常被作为网络或信息处理系统来建模；复杂系统中存在各种各样的不变性和普遍行为形式；复杂系统科学是计算性的、概率性的；复杂系统科学涉及多个学科；复杂系统产生的秩序不同于复杂系统自身的秩序。

　　存在不确定性

　　弗莱克表示，作为复杂系统的人类社会，具有集体性和耦合性。集体性指人们的行为结合在一起，会引发社会的规模效应；耦合性指人们的看法和行为取决于他人的看法和行为，以及所有人共同建立的社会和经济结构。例如，有投资者看到股票市场的下行趋势，即刻抛售自己持有的股票，其他投资者出于从众心理也开始抛售，最终引发股市暴跌。个体行动的结果总和对系统整体产生的影响，可能加强或改变系统中最初的模式。

　　复杂系统研究的难点在于事件的非正态分布。人们对正态分布的事件较熟悉，其结果大多在预期范围内，而重尾分布（heavy-tailed distribution）事件虽然发生概率低，但影响力大且常超出预期。尾部事件的发生会提高后续同类事件的发生概率，如股市大跌后的回转、大地震后的余震。次级尾部事件的初始发生概率非常低，但第一级尾部事件的发生改变了规则，导致次级尾部事件的发生概率上升。

　　复杂系统还具有非平稳性（nonstationarity）特征。一方面，复杂系统本身以及关于系统的信息流易发生变化。例如，寄生虫与宿主的协同进化现象，即体现出复杂系统的非平稳性特征。另一方面，人们对现有信息的学习和使用会改变个体行为，进而改变系统行为。古德哈特定律提出，在以控制为目标的压力下，任何观察到的统计规律性都倾向于消散；当一项指标变成一个目标，它将不再是一个好的指标。人们可能通过不当操纵达成目标，使这一指标失去作为客观评估标准的功能。

　　应用前景广阔

　　米歇尔表示，复杂系统具有不可预测性，需要对多种可能性进行情景规划。人们应接受并利用复杂系统的不确定性。正如美国数学家约翰·艾伦·保罗斯（John Allen Paulo）所言，不确定性是唯一的确定性，知道如何与不安全感共存是获得安全感的途径。与其试图作出局限性的预测、控制系统行为，并以实现特定结果为优先任务，人们应将重点放在那些能够应对各种可能前景的、设计强健的、具有适应性的系统上。这种将不确定性作为一种具备建设性潜力的事实的方法，被称为新工程学。新工程学要求人们进一步了解集体智慧的产生过程，分为两个阶段：在累积阶段，个体收集关于世界如何运行的信息；在聚合阶段，将个体收集的信息汇合起来。个体可能由于偏见或风险厌恶等因素，错误解读数据，聚合机制将会对此进行弥补。

　　威斯纳认为，复杂系统科学具有理论价值和应用价值。在理论层面，计算神经科学、遗传学、流行病学等科研领域受益于复杂系统科学的发展，吸收了复杂系统科学的研究工具，特别是网络理论。在应用层面，复杂系统研究为解决现实问题提供了思路和工具，如流行病防控。整体而言，复杂系统研究的重要价值在于它提供了一种独特的思维方式——跨越学科边界、针对差异巨大的不同系统，并将真实世界中的现象抽象为可用数学和计算机工具分析的网络。在威斯纳看来，复杂系统科学与传统社会科学互为补充。社会科学带来了极为丰富的知识和值得探索的开放问题，复杂系统科学提供了研究工具和将新问题抽象化的方法，二者结合具有巨大的发展潜力。

　　澳大利亚悉尼大学复杂系统研究小组主任、教授米哈伊尔·普罗科彭科（Mikhail Prokopenko）对本报记者表示，流行病学是当前复杂系统科学协助应对社会性挑战的一个重要方面。例如，今年3月发表的一项研究，运用复杂系统研究研发了一种代理人基模型，成功应用于对澳大利亚新冠肺炎疫情建模。该模型比较了若干种疫情减缓和遏制策略，并就保持社交距离的最低等级提供了实时政策建议。这项研究还准确预测了澳大利亚第一次疫情高峰和限制放松后的疫情反弹时间。普罗科彭科认为，随着人们不断探索这个互相连接的世界，复杂系统研究的规模将持续扩大。