今天跟大家来分享一下我对于一个理论的观察和学习研究，今天非常想谈论的两点是非线性理论和复杂系统。
首先还是用一个例子来举例说明，我们知道一个常见的现象，单只蚂蚁你放在地面上，它基本上会乱窜，不知道到底去做什么，也不知道去寻找食物或者寻找巢穴，根本发现不了单只蚂蚁的运动有什么规律，直到蚂蚁找到了蚁群。
对于单只蚂蚁来说，你可以把它看成一个智商极低的生物。但是如果你去观察一个蚂蚁群，你就会发现它拥有特别强大的智慧。一个蚁群就等于一个高级的智慧生物，它能够筑出漂亮而精美的巢穴，可以发动工蚁集体去寻找食物，能够搬运食物，能够相互合作，能够去进一步得繁衍生息。并且这个智慧群体有非常强大的容错性，比如蚂蚁的巢穴被毁，或者蚂蚁蚁后死亡，他们会重新选出新的蚁后、重新构建新的巢穴。
这不就是一个妥妥的高级生命体吗？
所以蚁群就是一个非常典型的复杂系统。那为什么单只蚂蚁的智商极低，但是组织成了蚁群后就会变成一个非常富有想象力，具有强大的纠错性，甚至是有智慧的生物群体呢？
这个关键点叫做涌现。
那么涌现到底是什么样的一个力量呢？简单来说就是简单的生命个体在复杂的交互中，到达了一定的临界点后就会形成智慧行为的点。当这个群体构成了一个数量级以后，就会出现一种全新的智慧的力量，这个我们称之为涌现现象。
我们用我们人类的行为来解释一下，当我们所有人都在用搜索引擎的时候，我们都会说去用搜索引擎搜索一下，当使用的人越来越多的时候，我们就会涌现出一个新的词语，叫你去"百度一下"，也就是"百度一下"在这里面就变成了一个动词，而非特指原来的搜索引擎。这个我们人类不知道什么时候会在不经意间达成这么一种默契，使得"百度一下"变成了搜索的代名词，这就是一种涌现的力量。
我们换另外一个场景来解释，也就是在高速公路上面的堵车情况。几乎我们所有的交通要道在满足了一定的条件之后，一定会发生拥堵。而在发现交通拥堵的时候，就是一种涌现的现象，在我们单辆汽车通行或者少于一定数量的汽车通行都会畅通无比。但是到了某一个临界点以后，不管有什么样良好的交通管制策略、导航地图，我们都会发生严重的拥挤。
这个就是因为我们简单的交通系统到了一定复杂的程度以后就会出现这种涌现的力量，它在某个时间点就一定会出现拥塞的情况。而这个拥塞的情况对于局部来说可能是不透明的，比如对于某个具体的司机而言，无法确认为什么会拥堵，有时候你开过拥堵点，但你会发现这里的交通情况其实没有任何的车祸或者什么的，但确实实实在在地拥堵上了，甚至堵了几个小时。
因此复杂系统显示出来的"涌现现象"未必全部是正面的，也可能带来一定的害处，就如我们上面交通拥堵的例子。
所以对于单个的个体来说，在复杂系统里面是非常必要的一环，但是你对全局所发生的情况可能是完全未知的。所以复杂系统是一种对于个体感知层面的升维，也就是复杂的系统，并不是简单的把个体的力量相加。
那复杂系统的定义到底是什么？很遗憾，我们在日常生活里能碰到很多我们认为是"复杂"的系统。但是没有一个明确的科学定义，布里斯托大学的James Ladyman和James Lambert两位教授也指出，当前并没有对复杂系统有一个科学和明确的定义。两位教授在其共著论文《What is a Complex System?》也指出，通常我们认为的复杂系统是无法简单地预测和控制的系统，比如大脑、比如全球经济等。
复杂系统所展示出来的现象一定是非线性的。
复杂系统会表现出来各种各样的情况和特征，特别是当参与者数量比较少的情况下，它所展现出来的现象相对来说是非常容易解释的。但是复杂系统它会有一个非常明显的非线性关系，也就是在初期的时候，你不管是观察还是预测，都容易解释，但是一到了某个临界点以后，它就会变得非常的复杂。这个时候它依然存在一些只有上帝知道的规律，但普通人完全无法百分之百去预测到。
有一位生物学家做了一个实验，他去帮自己的小孩和一个猩猩用同样一个方式去养育。当七岁以前他发现小孩子和猩猩的成长过程相对来说是比较相似的，甚至在一定程度上猩猩的发育速度可能还超过了人类小孩的发展速度。
所以很多时候就可以通过对猩猩的发育观察，能够去推断小孩子的生长发育过程。但是一旦到了七岁之后，人类智商发展的线性关系就完全没了，这个时候猩猩依然停留在一种比较简单的自然水平，而人类小孩发育的过程就变成了指数水平，完全不可能以猩猩的生长发育情况来推断人类的发展情况。
人类的智商相对动物而言，就是一种极为特殊的非线性系统。
一条道路的通行能力也是一样，在汽车比较少的时候我们可以粗略地判断出通行能力，汽车通行的数量越多，这条路通行的效率会越高，当然达到了某一定的临界点以后，它不增反减。汽车的数量再稍微增加一点点，整个交通的通行情况反而会变得更差，甚至出现极端的拥堵。当到了临界点后，成为了复杂系统，这时候想上各种规则、教育驾驶员的驾驶水平、树立告示牌等等都无法彻底解决堵车带来的混乱问题。
我们举一个房地产的例子来说也是一样，在初期的时候，我们会发现整个经济的情况会随着科技水平的大量运用成一个线性的增长，比如说我们在改革开放之后，由于引进了外贸有大量的投资和基建，我们整体的GDP稳固地在上升，房价也基本上保持了几十年的增长神话让所有人感觉到这个房价只涨不会跌。所以很多人会有一个很明显的惯性思维，认为房价会继续保证一个线性的增长。然而到了2022年的疫情之后，我们会发现整个房价迎来了一个巨大的拐点，也就是随着时间往后推移，它不仅房价没有继续往上升，反而还开始持续往下行。这就是复杂系统最明显的特征，它不是一种线性的关系，我们在局部观察，它可能是线性的，它可能上涨，也可能下跌，但是我们把时间周期拉得更大一点，它会有急剧的波动。
在复杂系统里面，这一本书里面有提到我们有一个非常经典的函数，也就是当我们的初始值改变的情况下，最终能展现出来的图形会千变万化，也就是在修改一个参数的时候，哪怕参数只是变化了一点点，它就能够使得整个系统发生非线性的急剧变化。
所以这里面从进化论的角度来看，生物假如在几百万年前发生了一点点微小的基因突变，那么它在未来可能就是不可预测的，同一个生物由于某个小突变可能会演化出来完全不同的物种。所以这也是生物界里面有很多问题现在是不可以解释的原因，我们不能够明白为什么人类和相关的生物差距会如此之大，在几千万年前，在几百万年前到底发生了什么，我们已经无从得知，但我们一定知道这种整个复杂的生物系统在它初始时候的某一丁点的变化，就有可能引发一个巨大的蝴蝶效应。
那么研究复杂系统和非线性规律，能给我们带来什么样的帮助呢？
复杂的系统是不能做定量预测的。
之所以被称作为复杂系统，就是因为它的构成的因素有成千上万。所以我们不大可能通过单一元素或者几个固定的因素，我们就能够去推导出复杂系统形成的机理，或者去推断复杂系统的未来走向。这里面有一个非常典型的研究就叫做三体问题。也就是我们对于两个天体的运动规律是非常容易研究的，我们能够预测其运行的轨迹，但是到了三个天体之后，我们就完全无法掌握其复杂的运动规律。
所以对于复杂系统的精准预测一定是不可靠的，比如说对于全球经济体来说就是一个复杂的系统，我们无法精确地预测经济的走向。因此具体经济的明细走向一定是会有各种各样的因素的，没有人能够去精确预测一些细节。其本身的原理就是因为复杂的系统，其实复杂因素千变万化。
当然在当前的社会上，针对股市和经济的预测，已经变成了一种非常轻松和不负责任的做法。所以你会这样看到各种财经类的博主、自媒体博主，会大言不惭地预测各种事件的发生，经济的走向。推荐购买各种基金和股票，煞有其事地保证你能够赚到某一些收益等等。
抛出一些是直接诈骗之外，大部分就是有一种自由言论而已，因为这群人可以不对结果负责。我一直说过，如果预测的人敢用自己的全部身家，甚至是卖房借钱去买某个股票，我才认为他至少在一定程度上自己是相信的，否则只是嘴炮而已。
道理很简单，哪怕只要一个财经博主有55%的预测概率能够成功，它就能够快速地成为千万富翁和亿万富翁，又何必在这里面辛辛苦苦收割普通的群众呢？如果是50%的概率，那跟我找一条狗来买股票又有什么区别？
复杂系统个体之间是有关联关系的。
一个复杂系统并不是简单的在数量上面的堆积。对于没有关联关系数量上的堆积，我们可以举出很多例子，比如说一个建筑体就是砖块和水泥简单的堆砌关系。我们完全可以预测一项工程的时间周期、抗压情况。就是因为建筑相对它的原材料来说是一种简单的线性关系。
比如雪崩就是雪花的简单相加，最终在某个重力因素下，导致雪山不能承受压力进而形成雪崩。雪花和雪花之间没有复杂的交互关系，因此雪崩并不是一种"涌现现象"。
而对于一个人类社会，一个经济体或者是一种生命体之间，它们是存在一种正反馈或者负反馈的关系。所以这里面就存在着一个非常大的非线性问题。比如管理一百个人的村子跟管理一百万万人的城市，跟管理一个亿人的国家，他们的复杂度是完全不在一个量级上的。
所以我们经常听说的"治大国如烹小鲜"的说法，这个在复杂系统的尺度上来说是不恰当的。治理国家的这个复杂度是远远超过管理几个人炒一盘菜的复杂度的，甚至完全无法在定性和定量上比较，这句话最多就是用一种形象的说法，告诉老百姓治理国家是个什么样的体验，"烹小鲜"而已，反正老百姓也没有机会去体验一下治国实践。
所以这也是一定程度上比如我们大型国家的管理经验，就不能完全照抄类似于新加坡这样小国的管理经验。从复查系统的视角上面来说，一定是不适用的，如果我们只是简单地照搬新加坡的国家管理经验，放到治理十四亿人的国家上面，一定会出乱子。
我们有一句非常典型的古语叫做量变引起质变。这句话给了很多人一种误导，就是我不断地重复努力，就一定能达成自己预期的结果。
首先，这句话是非常片面的。所以由于这句话，很多人把它奉为圭臬。很多人会以这句话来激励自己重复地去训练做一模一样的事情。通过复杂系统这个原理我们就知道，如果只是简单机械地重复，是完全不会有量变到质变的过程呢，也就是你重复的次数再多也到达不了临界点。这也就是你在家里、小区里重复打一百年的乒乓球，你都到达了不专业的入门级别水平。而专业水平的核心，就是教练要从你的千百次训练里，寻找到你每次打球之间的特点和缺陷，并加以改良优化，才能最终实现质变的过程。
从另外一个方面我们也很能够理解，如果只是简单机械地重复某一件事情就成为高手的情况的话，那么全世界大部分人都会成为高手，因为大部分人还是在基础性的，简单性的工作重复而已。比如公交车司机日复一日地开车，是否二十年后就到了专业赛车手的水平呢？程序员日复一日地996，是否就到了Java之父的水平呢？当然，马士兵貌似还真成功了。
总结
那么对于复杂系统的研究到底能给我们人类带来什么样的一个思考呢？
我觉得可能在更大的层面上来说，只不过让我们更加理解了世间万物的本质，也就是我们理解了复杂性的本身是什么。现在科研机构其实已经非常的发达了，对很多事情进行了研究，对于复杂系统的研究相对来说进展比较薄弱，一方面是因为它是一个非常的复杂的科学，另外一方面它还是一个跨科学的一门学科。
当然现在国际上已经有很多大学的机构开始有这种交叉的学者来研究复杂系统。那目前看来复杂系统给我们带来对于这个世界的认知是非常地重要的，我们了解到了复杂系统的本质是不可解释的、不可预测的、非线性的。
这给我们具体的生活带来了很多指导作用，比如说我们明白有些事情它就是非线性的，你不能够以当前的情况来预测和推理未来会发生什么样的情况。比如就以我们最近的这个情况来说，你的经济发展的势头非常好，但并不代表它明年，后年一直会发生得很好。也不能从当前变得很差的情况下，去预测未来一定更差，这都是违反了复杂系统的底层原理的。
当有人在告诉你他能够预测经济股票的走向的时候，你一定不能够相信他就能够百分之百地做到一个非常好的预测。因为复杂系统在本质上决定的它就是不可预测的，它就是一种混沌系统。
当你要学习某一件东西的时候，你如果要有一个本质上的成长，你一定发现你要学习的这个东西是要产生内在关联性的，是要有反馈性的，而不是简单的堆砌，所以只有在量变到了质变的情况下的话，你才会有一个指数级的变化。而这个指数级的变化依赖于你学习里面的相互交融和相互反馈。
在学习了复杂系统的理论之后，你就不会简单地把一件事情的某一个结论归因到某一个简单的因子上。不管是小到个人成长，大到家庭，社会或者国家，某些事情的存在本身就是一个复杂因素导致的结果不可能通过单一的方式去治理或者解决某一个巨大的复杂问题。
所以在学完这种复杂系统的情况下，我觉得变得更加坦然和客观地看待未来发生的事情。所以用一句话来总结本文文章的主题，我觉得应该就是：看清这复杂系统的本质，明白其复杂的内在关联性，用以更好的提高个人认知能力。
更多精彩内容，关注公众号：ali老蒋，或点击加我好友深度沟通：ali老蒋 - java开发者