复杂适应系统理论

二、复杂适应系统理论

（一）复杂性科学概述

复杂性科学是一门研究复杂性和复杂系统的科学，是系统科学发展的新阶段，是现代系统科学与非线性科学进一步发展、融合的产物，也是当代科学发展的前沿之一。

随着科学的发展和进步，系统科学从20世纪30年代开始兴起，人们逐渐认识到系统大于其组成部分之和，系统具有层次结构和功能结构，系统处于不断发展之中，系统经常与其环境（外界）进行物质、能量和信息的交换。20世纪40年代，贝塔朗菲（L.Bertalanffy）建立了开放系统一般系统论，提出了系统具有整体性、有序性和目的性，但他并没有对有序性、目的性做出满意的解释；^[66]维纳（N.Wiener）以信息、反馈和控制的新观念研究系统行为，总结出跨越工程与生物界的一般性规律——控制论。信息论是针对通信中信号的传输而提出的，它与系统论、控制论一起并称为现代系统理论中的“老三论”^[67]。然而“老三论”的应用在社会经济领域却没有设想的成功，到20世纪70年代，有人哀叹“控制论时代的终结”，这正是系统科学即将进入一个新阶段的前兆，这个时期的系统观念被称为第一代系统观。^[68]

与此同时，人们认识到系统在远离平衡的状态下也可以稳定（自组织），确定性的系统有其内在的随机性（混沌），而随机性的系统又有其内在的确定性（突现），耗散结构论、突变论、协同论、混沌论、超循环论等新科学理论也相继诞生，为复杂性科学提供了理论基础。然而，当人们试图把第二代系统思想应用于经济、社会等系统时还是不能令人满意。原因在于，尽管理论上对于自组织、突变、分形等现象进行了分析与描述，但在具体问题的解决上没有提供可供实施的方案，系统观需要进一步深化。

这种趋势使许多科学家感到困惑，也促使一些有远见的科学家开始思考并探索新的道路，当前无论是霍金（S.Hawking）关于时间的观念，还是盖尔曼（M.Gell-Mann）关于基本粒子的理论；无论社会科学还是自然科学，都把目光集中到了复杂性的研究上，复杂性科学就是在这样的背景下提出的。普利高津（I.Prigogine）指出：“我们确实处于一个新科学时代的开端。我们正在目睹一种科学的诞生，这种科学不再局限于理想化与简单化情形，而是反映现实世界的复杂性”^[69]。

20世纪80年代，沃夫曼（S.Wolfram）对元胞自动机进行了全面研究，将其动力学行为分为四大类^[70]：平稳型、周期型、混沌型、复杂型，其中复杂型为出现复杂的局部结构。80年代末，兰顿（C.Langton）受到康威（J.H.Conway）“生命游戏”的启发，在对沃夫曼动力学分类的分析和研究的基础上，提出“混沌的边缘”的口号，从此拉开了由“涌现”表达出的复杂性研究的序幕。

元胞自动机的提出为许多复杂系统的研究提供了有力的工具，但元胞自动机在实际应用中仍然受到限制，其主要原因在于规则的简单性与真实性之间的矛盾，网格空间与真实空间的矛盾。^[71]因此，“主体”概念的引入是对基于静态规则的元胞自动机模型的一大改进，主体是对复杂系统中个体的一种抽象。通过定义主体间的相互作用，利用计算机进行仿真而得到的系统整体的结果称为群体智慧。群体智慧是一个包含范围非常广泛的概念，它具有以下特点：系统由众多的主体构成，主体遵行的演化规则相同，主体与环境交互，系统演化是众多主体共同作用的结果，如进化算法、蚁群算法、粒子群优化算法、神经网络等。^[72]群体智慧在算法研究上给予研究者许多启发，然而在系统的研究方向上，仍然显得过分理想化。复杂适应性系统（Complex Adaptive System，简称CAS）理论的提出构筑了一个新的系统思想。^[73]

总体看来，复杂性科学尽管目前仍处于萌芽和形成阶段，但已引起了学术界的广泛重视，圣菲研究所（Santa Fe Institute，简称SFI）的考恩（George Cowan）认为，它将是“21世纪的科学”。复杂性科学在近年来的发展过程中获得越来越多的关注和好评。究其原因，主要是其在科技创新方法论层面的重大突破。传统的科学方法论主要包括哲学层面的还原论、整体论，随着复杂性科学的兴起，其研究也采用了许多传统科学研究未采用甚至排斥的研究方法，导致传统方法论受到了极大的冲击。当然，复杂性科学方法论虽然对传统科学方法论构成了的挑战，但是这并不意味着传统科学方法论被完全推翻，其实复杂性科学方法论是传统科学方法论的有益的补充。该方法论对复杂性科学自身的健康发展也有着重要的意义。

（二）复杂适应系统(CAS)理论

复杂适应系统理论（CAS）是复杂性科学的重要研究成果。CAS理论的提出为人们深入认识、理解、控制和管理复杂系统提供了一种全新的思路和框架。

CAS理论主要是由遗传算法的首创者计算机科学家霍兰（John H.Holland）提出的。众所周知，关于复杂性的产生机制，是复杂性科学的主要研究领域，该领域的研究反映了人们对系统演化规律的深入思考。这种思考成为复杂适应系统理论提出的内在动力。为什么会出现复杂性，CAS理论借助“适应性造就复杂性”的基本思想，对该问题做了一种尝试性回答。当然，这只是复杂性之所以能够产生机制之一，但是绝不是其涌现的唯一源泉。适应性产生了复杂性，催生了复杂适应系统，该类系统是现实世界中常见的，但是又非常重要的一种复杂系统，该系统蕴含着自然界中的生物和生态系统，以及人类社会中的经济、社会和政治系统的共同特点。

CAS理论的基本思想体现在微观和宏观两个层面。在微观层面，CAS理论的最基本的概念是“主体”，即系统中具有适应能力的、主动的个体(Adaptive Agent)。一个系统具有适应性，主要是指该系统能够与外部环境互动，能够与其他主体发生复杂的、非线性的相互作用。该系统作为一个主体，在与外部环境和其他主体进行交互作用过程中，形成了一种“学习”活动，并不断“积累经验”，且根据学到的经验改变自身的结构和行为方式。整个宏观系统的演变或进化，包括新层次的产生、分化和多样性的出现，新的聚合而成的更大的主体的出现等等，都是在这个基础上逐步派生出来的。但是单独用“主体”这个概念，很难完全表达出CAS理论的丰富内容的。围绕“主体”这一CAS最核心的概念，霍兰进一步提出研究适应和演化过程中特别要注意的七个相关概念：聚集、非线性、流、多样性、标识、内部模型、积木。为描述个体怎样适应和学习提供了概念基础。在这些概念的基础上，霍兰通过三个步骤，建立了他所定义的具有主动性的主体的基本行为模型，这三步是：(1)建立执行系统的模型（刺激—反应模型）；(2)确定信用分派的机制；(3)提供规则发现的手段。

在宏观层面，CAS是指由微观层面的主体组成的系统，这一系统在主体之间以及主体与环境的相互作用中形成和发展，并表现为宏观系统中的分化、涌现等各种复杂的演化过程。

CAS理论因其思想新颖和富有启发，在较短的时间内就在许多领域得到了广泛应用。例如，在经济学(微观经济学和宏观经济学)、生物与环境科学(生物个体与生态系统)和社会科学(心理学与社会学)中都存在“从微观到宏观的过渡难题”。霍兰在前面所定义的主体模型的基础上，建立整个系统的宏观模型——回声模型(Echo Model)。整个回声模型可以简单做如下描述：整个系统包括若干个位置，每个位置中有若干个主体，主体之间进行交往，交流资源和信息。这就是最基本的回声模型。CAS理论的一个重要特点就是它的可操作性。圣菲研究所开发的软件平台——SWARM，具体实现了这个特点。^[74]

CAS理论对于人们的思维方法具有不少启发，在经济、生物、生态与环境以及其他一些社会科学与自然科学中，该理论的概念和方法都得到了不同程度的应用和验证。当前，CAS理论还在推动着人们对于复杂系统的行为规律进行进一步的深入研究，其影响仍正在逐步传播扩大。

行政改革是一项长期的、复杂的、系统的工程，涉及社会的方方面面。高校科技成果转化直接涉及科技和经济两大复杂系统的互动关系，在行政生态理论的基础上，应用复杂适应系统理论，有助于全面、深入地分析高校科技成果转化过程中的政府职能，为科学地界定政府职能、提高高校科技成果转化的效率提供具有可操作的政策建议。