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第282章 涌现与复杂科学（第2页）

无论是催化剂中无数微生物的协同作用，还是大脑中亿万神经元的复杂连接，它们都不是简单的线性系统。

它们的宏观行为都无法通过拆解分析其微观组分来预测和理解。

这些都是复杂科学的研究范畴。

白牧辰一直以来所使用的，从地球文明的知识体系中继承而来的一种科学思维——还原论。

这种思维模式相信，要理解一个复杂的系统，最好的方法就是将其不断地拆解，分解为最基础、最简单的组成部分。

只要彻底搞懂了每一个零件的行为规律，就能反向推导出整个系统的运作方式。

这就像修理一块精密的机械表。

你可以把它拆成一堆齿轮、弹簧和指针，研究清楚每一个零件的功能，最后就能理解整块手表是如何报时的。

在这个模型里“整体”等于“部分之和”。

这种方法在第二阶梯的大部分领域都无往不利。

它帮助人类理解了从天体运行到原子结构的一切。

但现在白牧辰撞上了一堵墙。

无论是那团催化剂，还是她自己的大脑，都无法用还原论来完美解释。

把催化剂里的微生物一个个分离出来单独研究时，那种神奇的冶金能力就消失了。

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研究单个神经元时也找不到“意识”和“思想”的踪迹。

在这些系统里，关键不在于零件本身，而在于零件之间那看不见的、复杂无比的连接与互动模式之中。

一旦拆解，这些最重要的特性就随之湮灭。

在这里“整体”是远远大于“部分之和”的。

而专门研究这类系统的科学，就是复杂科学。

复杂科学的核心，也是复杂科学最迷人的概念被称为“涌现”。

涌现指的是系统中的低层次微观个体，在遵循一些极其简单的局部规则进行互动时，会在高层次的宏观上自地“涌现”出全新的、复杂的、且在微观层面完全不存在的结构、模式或属性。

白牧辰的思绪中浮现出几个经典的地球案例。

比如蚁群。

单个蚂蚁的行为逻辑非常简单，无非是跟随信息素、搬运土粒、躲避危险。

没有任何一只蚂蚁的大脑里存有蚁巢的设计蓝图。

然而，成千上万只蚂蚁遵循着这些简单的局部规则，却最终“涌现”出了能够调节温湿度、结构复杂得如同地下城市的宏伟蚁巢。

又比如鸟群。

每一只鸟只遵循三条简单规则：别撞上旁边的同伴，努力跟上旁边同伴的平均方向，并保持与它们大致相同的度。

然而，成千上万只鸟在空中遵循这三条规则，却“涌现”出了壮观无比，同仿佛由一个统一意志在指挥的鸟群形态。

这种宏观层面的复杂模式是无法通过研究单个个体来预测的。

你就算把一只蚂蚁从里到外研究得再透彻，也永远无法推导出蚁巢的最终形态。

白牧辰明白了自己研究的症结所在。

只是解决短板需要时间。

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