复杂性中的思维-第34章
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这些社会群体的动力学可以按照复杂系统来建模。计算机模拟对于可能的行为发展方式提供总体的洞察，由此有助于管理者去实现发展的适当条件。即使复杂系统的模型是适用的，当然也不可能作出长期预测并通过集中式的领导来进行全面控制。
这种模型是由意向性动因组成的。它们的选择决定于个体的偏爱、期待、信念以及过去的不完整的知识。合作模式是从个体在一定临界值内进行选择所导致的。当群体中一部分领悟到进行合作超过一定临界值时，个体也将采取合作。临界值取决于群体的大小，也取决于从个体的相互关联模式中形成的社会组织的结构。如果允许群体改变其社会结构，就增加了以合作方式来解决社会两难问题的潜力。组织流动性有其优点，但必须与可能丢失效率进行均衡。组织的效率，可以用它在一定时间中获得的总体收益来测量。
在公司中，一般都存在着某种非正式结构和正式结构，非正式结构是人们之间的情感联系模式导致的，正式结构则是由等级组织支配的。非正式结构通过一种自组织过程而实现，它可以用社会中的人际关系结构来代表。这种研究方式可以追溯到20世纪50年代对于城市家庭的社会关系网的研究，现在已发展成为一种高级的计算机辅助的社会学工具。从个体相互关联的微观角度看问题，就形成了一种对于社会结构的全局透视。
图6．17和图6．18中，这些结构被形象化为树状结构。每一分支代表着等级组织中较高水平上的一个子部门。在较低水平上的模式代表了个体，它们造成合作因素的完整循环和造成缺陷的开放循环。把两个个体分开的组织层的数目，是由每一个体从树状结构返溯到其共同起点时的模式数目所决定的。组织中两个单元之间的距离，由隔开的组织层数来度量。两个单元之间的距离越远，它们的行动之间的相互影响就越小。因此，组织树说明了一个群体中的集束数量和程度。
关键性的问题是一个群体的结构和流动性将如何影响合作的动力学。流动性依赖于个体在社会中的移动的难易程度，以及他们是否容易取得成功并扩展到结构。在复杂系统的框架中，系统的宏观性质是从下层的组分的相互作用中衍生出来的，这里在数学上用非线性演化方程来建模。
格兰斯和休伯曼在图6．17a－d中示意了对一个固定的社会结构中某些相转移的计算机模拟，其中由3个大集束构成了3层次的等级，每一个大集束又是由3个3元素的子集束构成的。图6．17d中的最终的总合作是由图6．17a中若干个单元的集束行动所导致的。这些单元相互加强，同时又能够推动一个层次上的单元进一步加入到合作之中。这种合作的增加可以影响结构中单元的合作，甚至可以进一步加入到合作之中。
在一个等级结构中的某个微小的合作行动，就可能引起大范围地转向整个组织的合作。这种一连串增加的合作将导致某个不动的平衡点。但是，具有固定结构的群体容易成长起来并超出持续合作的界限。在这种情况下，群体将迅速演化到它的总偏离的平衡状态。但是即使在这种界限以内，合作模式也是亚稳的，即单元之间的合作不可能长期保持，终归会过渡到发生突然的对称破缺，出现总的偏离。
在流动结构中，个体单元可以在组织中移动。个体根据他们所期待的长期利益而作出合作或偏离的决策。为了评价他（或她）在结构中的地位，他（或她）将把长期报酬与期望值进行比较，如果合乎他（或她）的期望，他（或她）就会呆下去，如果不合乎就会离开，离开的选择是随机的。当个体评价他（或她）的地位时，还会考虑突破现状而形成某种新集束的可能性，如果他（或她）感到这样做并不导致任何损失的话。个体单元是否容易取得突破，决定了取得突破的临界值，它是未来最大可能报酬的某个分数。
图6．18a－e粗略显示了一个流动组织中的相变。最初（图6．19a），群体中的所有成员（按每束4人划分为4束），都是处于偏离中。图6．18b表明，几乎其中所有的成员都已经依靠自己取得了突破。在这种情况下，成员们更倾向于转向某种合作的策略，实现了图6．18c。因为不确定性，成员中不时有集束之间的切换（图6．18d）。当一束变得太大时，该束就可能开始转向偏离。在这一转移阶段（图6．18e），越来越多的成员将取得自己的突破，并重复出现类似的发展。这种类型的循环已经在模拟的组织中反复观察到了。
正如在城市生长的情形（图6．11）或者迁移动力学中（图6．13…图6．16），对社会组织的计算机实验模拟不可能对个体行为得出确定论的预测，但是它们有助于人们理解社会动力学的敏感性和复杂性。因此，就有可能去实现适宜的环境和条件，从而改进相应社会系统中的人们的生活状况。
社会文化进化的模型必须考虑到多个相互作用的方面。如果一个社会是由多层、多部门交叉的耗散结构构成的，我们就必须找到合适的图像去说明它们是如何形成的。在包含相互作用的耗散系统的复杂发展中，新的宏观结构的形成从长期角度看就是一种分散化和非计划事件。而且，在每一方面都包含着许多或明或暗的激励和鼓舞着人的行为的思想、感情和预计。它们无法直接地加以量化，因为它们溶解在一条被称作“生活方式”的洪流之中。然而，一个社会的生活方式是一种典型的社会文化的宏观现象，依赖于多种相互作用的可以鉴明的因素：诸如与经济、技术、工作、旅行、生态和传播媒介相联系的条件状况。
当代世界中，技术的进化已成为一种变化的推动力量，影响着多种多样的生活方式要素。对于自组织过程，一种显著的特征是，技术的发展是自催化的，每一种创新都催化下一种创新的产生。一种主导的思想（“范式”）是把技术和社会进化解释为技术相继被取代的结果，即一种人工物被另一种人工物取代，照此从增长到饱和的发展就可以进行数学建模，表示为相互关联的逻辑斯蒂曲线。断言技术的进展是通过一系列的相变和取代而进行的，意味着它们可以看成一系列相继的逻辑斯蒂曲线。每一条曲线都达到了某种饱和水平。随着每一水平的进化创新，就发展起一条新的逻辑曲线的相变。
在6。3节中，我们已经讨论了技术中的这些相变是与经济的增长或衰退相关联的。计算机和信息技术的发展已经前所未有地影响了几乎所有领域中的人类生活方式。看来可以将其比作一种准进化过程，即产生出复杂性不断增长的计算机和信息系统的过程。当计算机科学家们谈论新一代计算机超越了老一代计算机的复杂性时，就运用着赫伯特·斯宾塞的术语。事实上，系统功能的复杂性已经增加了。但是，另一方面，例如，问题的复杂性（由其所用计算时间来度量）就已经减少了。问题复杂性的减少就是这些技术的准进化过程的一种序参量。
计算机和信息技术系统已经成为社会文化发展中的一项至关重要的技术，以准进化过程进化着。这种过程的复制作用具有某种信息模式，它们构成了文化，并以变化着的方式从这一人群传播到另一人群。与分子和初等有机体不同，人们有其自己的意向性，信息模式的传播过程不是通过机械式模仿来实现的，而是通过通信来实现的。将其与基因相比较，这些复制作用常被称作“縻縻”（memes）。它们包括思想、信念、习惯、道德、风尚和技术等等。
任何能够通过信息通信方式传播的模式就是一种魔摩，甚至在其人类宿主无法表达它或是没有意识到它的存在时也是如此。重要的是，认识到人类文化的复制子是縻縻，而不是人们。正如卡尔·波普尔主张的，我们能够改变我们的思想，使得推动文化进化的不是人们的选择，而是“让我们的理论替我们死亡”。
在复杂系统的框架中，我们当然可以谈论在数学演化方程的抽象意义上的系统“进化”。具有其特殊生物化学机制的生物进化，只是标志了复杂系统的一般数学框架中的特殊模型。因此，人类文化的进化特征，是不可能归结为生物进化的生物化学机制的。但是像“縻縻”这样的概念，不应该被误解为只是一种社会达尔文主义的行话。它们可以说明能够从数学上定义并在经验上检验的复杂系统的基本特征。
在此意义上，世界范围的通信网络的发展，可以被解释为协助人类中的縻縻传播以建立起一种縻縻生态系统的复杂系统的进化。支撑着人类文化的縻縻是多种多样的，也是其变化和选择的机制。在6．3节，我们已经讨论了“经济縻縻”及其市场选择机制。经济市场对于其自身的人类社会环境总是具有一定程度的开放性。在它们的运行中，总是受到广泛的严格程度不一的种种力量的制约，它们是由各种法律和调控机构所施加的。
在人类社会中，法律系统和政府活动为市场提供了某种框架。在复杂系统的框架中，它们不可能免遭进化力量的冲击。它们在政治生态系统中，以其自身的机制发生着进化，进行着法律的变异和选择。一些政治縻縻，如政治欲望、政治口号或政治纲领，可以成为社会热力学相图中的吸引子。在一个开放的民主社会中，它们可能兴旺，但也可能衰落，如果由于竞争替换的选择压力使得它们的吸引力减小的话。
管理现代社会的复杂性的能力决定性地依赖于有效的通信网络。如同生物大脑中的神经网络一样，这些通信网络决定着有助于人类生存的学习能力。在复杂系统的框架中，我们必须为在其经济和文化环境中传播的信息技术进行动力学建模。因此，我们就涉及到信息的和计算的生态学。这样的例子是现实的，预订机票、银行联网、实验室联网都是现实的例子，它们都包括了许多各种各样的计算机网络。
不完整的知识和迟到的信息都是开放计算系统的典型特征，在此是没有中心控制的。这些巨大的网络，从不断增加着种种计算机辅助的信息中心的联接中出现，正在变成一种自组织系统，它们不同于它们的由单个程序控制的组件。它们的非计划性增长导致了巨大的技术复合和运用的多样性，也增加着相互兼容的困难。这种解放着人类文化的独立机器人世界，呈现出一幅令人生畏的景象，可能会是许多可能令人不安的图景的最后结局。
由于世界范围的局域信息和计算机中心的增长不可能通过中心处理者来进行规划，因而就要有一门非线性动力学，应该在复杂系统的框架中对它加以研究。甚至对简化的案例进行研究，也会对现代社会文化进化提供某些重要的洞察。计算生态的复杂相互关联性，违反了传统的等级分解要求，传统管理中进行的等级分解是将其分解为技术的、工业的或管理的部门。现代技术通信网络是增长着的开放系统，其中必定没有诸如机器或人的中心控制、同步控制或一致数据。
不完整的知识导致了某种优化差距，而信息接受的延迟则引起其中单元的振荡。合作以及对有限资源的竞争可能导致协同效应。混沌则阻止了任何稳定的问题求解策略。马尔文·闵斯基已经研究了一种简化的集体问题模型，求解使用的一些独立的单元，它们针对一组相关问题，并发生相互作用。这种例子可以运用于计算机辅助信息系统的分布系统的模型设计中。
贝纳多·A．休伯曼和塔得·哈格分析了一个模型，它有一些中心或成员，能够在种种可能的策略中进行选择，以完成指定的任务（图6。16）。此策略相应于他们所设想的报酬，单元反复地针对不同策略评价所设想的报酬，并转向具有最大报酬的策略。此模型的演化方程决定了过程改变其策略的速率。由于在一定时间间隔中只有一部分成员决定转向，所以系统的动力学必须用几率方程来建模。
此种系统可以显示出种种行为，范围从不动点一直到振荡和混沌。系统中不可避免的振荡可能是延迟的信息所引起的。不完整的知识和延迟甚至可能引起混沌行为。由于报酬依赖于偏爱选择何种策略，动力学和初始条件都将阻止对于长期行为作出预见。
世界正在成为充满数量巨大的计算系统的世界，复杂性在不断增长。其中包括有传统的冯·诺意曼机，向量巨型机，共享贮存多处理器、联接机、神经网络机和成千上万的如同阿米巴那样充满这个世界的个人计算机以及将来的分子计算机。这些计算系统正在逐步与诸如卫星、电话、光纤的种种信息系统联接起来。一个自组织的世界范围的软件和硬件系统网络的思想，已经变成现实了。
例如，1969年，在美国国防部建立了计算机辅助的信息网络。它已经成了一个迅速成长的网络的核心。这个网络已经联接了175000台计算机、936个终端及许许多多的人。在INTERNET的增长中，没有任何中央处理器的计划或控制，而是一个或多或少有些混乱的过程。然而，组织模式从混沌中出现了，或者也将以某种全球自组织的方式衰退。
在复杂的信息网络中，知识和信息分布在多个中心和个别的程序编制者中。它们的复杂性排除了集中计划。如同所有包括目标、资源和行动的系统一样，计算已经用经济学术语来加以描述了。显然，运用着市场机制的软件和硬件的计算市场已经出现。正如我们已经在6．2－3节中见到的，市场是一种自组织的复杂生态系统的形式。按照斯密的基本见解，比起任何程序编制者和集中控制者的计划和理解，消费者进行选择的力量将使得计算市场生态系统为人们提供更好的服务。原因在于，计算生态系统的巨大复杂性和多样性是与人们的市场联系在一起的。
读者可以回忆一下生物生态系统的复杂性，其中有多个层次，包括细胞、器官和机体。同样地，一个计算生态系统的元素，也是按照计算系统的复杂性增长而在不同水平上结合起来的。图6．20示意了全球的USENET网络，它通过许多的局域成长因素而成长起来。该网络的发展现状是包含了37000个节点，它只是INTERNET的一部分。如果人们想要发送或接收电子邮件或利用其他的信息服务，只要找到一个局域的USENET站就可以实现所希望的全球联结。
不过，在计算生态系统与生物生态系统之间的类似性，并不意味着任何的还原主义或生物主义。在复杂系统的框架中，计算生态系统和生物生态系统仅仅是数学演化方程的模型，由此标志了复杂系统的非线性动力学。按照闵斯基的观点，覆盖全球的计算机辅助网络可以解释为一种“市场”或“精神社会”。
哲学上，这种新的世界性“知识媒介”或计算机辅助的“智能”，使我们想起了黑格尔的理念。他的理念是一种“客观精神
