《系统科学导引》

 

 

 

这是吴金闪老师的新书《系统科学导引》和相应的视频课程的导引，在这里吴老师非常清晰地勾画了这门课程的内容架构。大家学会，什么是科学；什么是系统科学；学会一点系统科学是如何来分析问题的的方法；了解系统科学一般来说有哪些比较典型的，大家认为用了这些系统科学方法能够处理的例子。还希望大家能够学会学习的方法，学会教的更少、学得更多的学习的方法，以及对应的教学方法

 

该课程已经在网易云课堂上线，欢迎大家访问下面链接学习相关内容！

http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1004570034

 

 

《系统科学导引》这门课的视频课程已经上线了，《系统科学导引》这本书也基本上书稿定了，然后再稍微做修改，就可能在近期发表。那我在这里介绍一下这个视频课程，以及这本书。

 

 首先，什么是系统科学。这是我对整个书和视频做的一张概念地图。我们一页一页来看，最后我们会回到这个整体。所谓系统科学就是两部分，一部分是系统，一部分是科学。我们就要回答，什么是科学，什么是系统？那系统科学是什么呢？系统科学就是具有系统特点的一种科学。

 

我们先一样一样来回答。整体除了这样回答系统科学之外，也就是《系统科学导论》之外，还会讲一部分系统的数理基础，以及讲一些可以用来处理具有系统科学特点的具体系统的方法。这些方法，我把它叫做系统分析方法。

 

那么最重要的，或者我们今天想主要领大家一起来看一下的就是这个，什么是系统科学。那什么是系统科学？我们说过了，就分系统和科学两部分来说明。我们先来看，什么是科学？科学就是你想搞清楚一些关于这个世界的行为的观察，是为什么会出现的？

 

你想弄明白。你可以做一个模型出来。这个模型比如说是一个数学的，是一个可以用来计算的。从你这个模型里头得到的结果，和你对这个世界的观察，你从这个世界当中提出来的问题，是有很大的相关性的。甚至大多数时候，比如说，是能够和这个世界当中你观察到的现象相符的，也就是能够用来解释你观察到的现象的。那么这样一个东西就是科学。

 

也就是说，你希望有一个，通常情况下是数学的理论、数学的模型、数学的结构来描述这个世界，来描述现实。那么在这样一个所谓的科学的里面，最重要的事情第一是实验观察，第二是要用尽量少的假设，去解释尽量多的东西。也就是说，你不仅需要一个个的模型、一套套的理论，你还希望这些理论和模型，它是成体系的、成系统的，从少数的几个最基本的假设就能得到很多其他的一些结果，那这就是科学。

 

那在整个科学当中，你还会发现一件非常非常重要的事情是什么？叫批判性思维，也就是说，如果没有批判性思维，仅仅是有观察和数学，甚至有对系统性的追求，那也是不够的。所谓批判性思维是在我思考的任何一步，我都不会把没有经过我理性考察的东西，当作我进一步思考的基础。

 

就是别人说的话，或者某一次、两次做出来的实验结果，这些东西都不能当成你进一步思考的基础，都不能当成你理论的基础，你必须去做。对于实验来说，要重复去做验证。对于理论来说，不管是谁发明的理论，你都不能认为它是正确的，你必须去做检验。比如说它跟事实是不是相符的，比如说，它是不是能够用更少的理论来说明更多的现象。

 

那由于人类的语言在思考的时候，并不能完全满足我们对于批判性思维的要求，很多时候的准确性可能会略有不够，所以人类发明了数学这样的语言，用数学来表达我们的思考过程。所以除了当做描述这个世界的一套语言工具之外，它还有当做我们表达思考的工具的意思，这是数学。

 

从这里你看见，所谓科学其实就是建立两样东西之间的联系。一样是你的心智模型、你的思考，通常表现为数学结构；一样是现实世界。建立联系的过程当中要用好比如说批判性思维，以后我们还会讲到一个叫做系联性思考的东西，那系统科学是什么呢？它首先是科学，所以它在这一点上，也是一模一样的。

 

如果说物理学研究的是事物的构成以及运动，化学或者是生物学研究的是有生命的客体，它的行为和运动，比如说，大脑这个科学研究的是思维到底是怎么回事？思维当中的信号怎么传播？那么类似这种具体的学科，它都有它自己特定的研究对象，

 

现在我们来问系统科学是什么？它是不是也有一堆特定的研究对象？我们只要把这堆特定研究对象的现象搞清楚，把它背后的数学模型构建起来，并且验证是可以拿来用的，那是不是就成为一个像物理学或者化学、生物学这样的具体学科了呢？那非常悲惨，它不是。而且目前来说，系统科学是一个不这么成熟的科学，所以这一点就更难说了。

 

经常有人会说什么东西都是系统，那是不是什么东西都是系统科学的研究对象呢？它肯定不是。为什么？因为如果有一样东西它宣称什么都可以研究，我百分之百断定告诉你它是伪科学。因为没有任何一个外延上的限制的，就会导致它没有任何实际上的内涵。就是外延越大，它的内涵会越不明确、越少，所以它肯定是伪科学。

 

我既然说了系统科学又没有自己特定的研究对象，言外之意就是说，什么样的系统它都可以拿来做研究。我又说，系统科学它不能没有特定的研究对象，那它的研究对象到底是什么？它是一个比较特殊的学科，它研究的对象可以来自于各个具体不同学科的系统，但是它们有某样共同的特点。这个特点，我管它叫系统性。

 

那我们再来回答，什么是系统科学的系统性？我们先大概说一下这个系统性，一会儿再举一两个例子来让大家体验这个系统性。比如说，当我们把一个系统的各个组成部分都搞清楚之后，我们发现，我们还是不知道整体它是做什么的。当我们遇到这样的事情的时候，我们说这样面对的问题具有一定的系统性。

 

一个例子就是，比如说你可以把电脑每一部分都拆开，你都搞清楚，但是你不知道它整体上可以发挥电脑的作用。你可以把自行车一直拆到零件，甚至分子、原子的层次，可是你还是不知道自行车整体上是干嘛的？那么这种从个体构成一个整体的时候，整体上会出现额外的个体不具备的这种行为的性质，就叫做系统性。那在系统科学里头有一个词叫涌现性。

 

还有一种情况跟涌现性比较像，也会出现这个系统个体之外整体上的层次的行为，这种东西我管它叫间接联系。我给大家举个例子。比如说，如果我们要去记忆汉字，要去学会汉字怎么写，有一个方法就是每一个汉字都独立去记，每一个字都回去写50遍，反正我也能记住，那这个代价很高。

 

可是如果你仔细地去看汉字，你就会发现，很多汉字之间有结构上的联系，而且这个结构上的联系往往代表了这个汉字和别的汉字读音上的联系，以及这个汉字和别的汉字含义上的联系。也就是说，结构上的联系通常并不是无辜的，它同时会带来别的东西上的联系。那么这个时候，你只要注意到这个联系，可能你的学习就会不一样。

 

比如说，如果你汉字全都是这样的，一个木是木，两个木是林，三个木是森，那我们只需要学会什么呢？金木水火土这五个基本字，其他东西全组合出来就行了。那这样的话汉字就非常非常容易学会。当然实际上，汉字不是所有的字都这么组合得来的。那多大程度上可以有一些基本的结构组合得来呢？这是我们需要搞清楚的第一个问题，以后再具体课程里头我们会搞清楚这个问题。

 

假设我们现在已经有了汉字之间相互联系的这样一张图，我们再来看我们可以问哪些问题。第一，我们显然可以在个体的层次上来问这样的问题。如果我们想学某个字，比如说我们想学“林”这个字，想学“黑”这个字或者墨水的“墨”这个字，我们怎么办？我们在这张图里头找到“黑”这个字在哪里，它跟别的字是怎么联系的？

 

如果你真的去找你就会发现，“黑”和两个字有联系，一个是器皿的“皿”，一个是“火”。“墨”和“黑”有联系，还和“土”有联系。那自然就会启发你说，其实没准“黑”真的是和烧火以及那个上面放着的器皿，实际上是个盘子有联系。如果小时候你玩过这个游戏你就知道,在蜡烛上面放一个凉凉的盘子，那个盘子的底部就会有烧出来的黑的灰。“墨”就是把这堆黑的灰收集起来以后，做成墨的形状就可以来当墨了。

 

那么这个时候你就发现，在个体的层次，局部的层次，在学习每个具体的汉字的时候就更加有用了。但是还不够。你接着还可以问什么问题呢？你还可以问我刚才问的问题，哪些是基本字？哪些字应该先学？那么学习顺序这个问题，是在个体的问题之上的问题。

 

也就是说，如果你的眼睛当中只看见了一个一个的字，只有它们局部的联系，你甚至连学习的顺序这个问题都提不出来。比如说，如果我们按照基本字的方法的话，就应该先学这个图上那些比较红的、比较大的字，比如说金、木、水、火、土、人、口、手这样的字。那么，是不是只要考虑这样的问题，所谓大就是跟别的联系多，是不是只要考虑联系多呢？也不是。以后我们具体讲这个工作的时候你会发现，我们还需要考虑哪一个字被用的比较多，就是使用频率的问题。

 

那更多的细节就不去说了，这个例子就告诉你说，如何从孤立的一个一个汉字来学，变成有联系的、可以局部来用，以及有了这个整体的联系之后，你可以问整体性的问题。实际上还有另外一个整体性的问题，有了这个联系我们是不是可以有个更好的检测汉字的方法，能够比如说测50个汉字就知道你大概1000个汉字认识不认识。

 

在没有联系的时候，这个问题是不可能的，因为每个汉字都跟灯泡一样，你就一个个去检验好了。可是一旦有了联系，你想如果我问你“木”认识不认识？你回答是否，难道我还会去检测“林”和“森”吗？一般情况下你可以认为不用去检测了。

 

所以，一旦事物之间有联系，确实会导致这个问题就会更加复杂。可是它也带来了新的，解决这个问题的机会。也就是说，对于某些整体性的问题来说，你不仅要考虑这个字和那个字的直接联系，你甚至还要考虑由于这个字和那个字联着，这个字又和另外一个字联着，导致的整体上的传播的效果。

 

那有另外一个更好的例子能告诉你这个传播的效果是怎么回事？那这个例子在经济学里头已经有了。经济学家问如何去衡量每个产业部门的重要性？那第一种衡量重要性的方法就孤立起来看，每一个产业部门看在今年得到了多少产值？或者倒过来，得到了多少多少投资？这个显然也可以反映这个部门的重要性。

 

可是，如果你真的这么看的话，在一个部门的重要性上，你会出很大的问题。什么部门呢？交通部门的重要性。如果你去看交通部门的重要性，看它的产出，它只有过桥、过路费，那么这个产出跟别的领域、别的部门去比它实际上是很低的。

 

那为什么它又很重要呢？这个时候它的重要性的来源在于，交通这样一个东西，一旦它没有了，有可能它会影响大量其他的部门之间的联系，整个就没有了。比如说，农民种的东西就卖不出去了，都窝在山里了。那整个结构性的影响就会导致，这个产业产生非常大的变化。

 

那么这样的东西它的重要性，是不能通过它本身的产出和投入来衡量的，它必须看它在哪些地方发挥了它的效果？这些效果又怎么扩散起来发挥了它的效果。一个跟这个故事比较像的例子是，Google的PageRank算法。那么这种间接联系又如何去衡量？

 

这种系统性的问题，也就是一旦出现整体和部分之间并不是完全可以做相加的，个体和个体之间由于联系会带来相互影响的这样的问题之后，能不能解决这种类型的问题。这个就是系统科学所要解决的问题。

 

所以这里头有几个关键词，一个是间接联系、涌现性，还有相互作用。就是事物之间，由于存在相互的联系，通常情况下，它们的某种量加起来，它不等于这个事物合起来那个整体所具有的某种量。

 

那么有的时候大家也叫它“1+1≠2”，有的时候大家也叫它“整体性的思维”。我都不太喜欢这样的词，因为在相互作用的角度来看，它们是一件非常非常正常，只要存在着相互作用，那么它们俩合起来的那个东西所代表的某种值，比如说它的能量，它就不可能是两个分开以后各自所具有的能量的和，它必然有一部分能量是由于它们相互作用所带来的能量。

 

那么一般情况下，这样的系统还具有多个体的特点。也就是说，一般来说它不会是一个小球，或者两个小球这种系统，一般会是很多很多的小球。那为什么会是很多很多的小球呢？因为涌现性这种现象，一般情况下，会需要多个个体来体现。

 

比如说我们有一堆球，一个一个的时候它只能干什么呢？只能在那蹦来蹦去，两个的时候会出现稍微丰富点的行为，会有这种相向的运动，或者是相离的运动，还有这种平移的运动。那么它已经比自己蹦来蹦去要丰富一点了，可是也不是一种全新的运动模式。

 

如果我有一堆小球连在一起，它会有什么样的运动模式呢？它有的时候会出现波这种新的运动模式。如果你玩过绳子你就知道，很多很多个小球被连在一起它会出现波这种新的运动模式。而如果研究清楚波了，就能整体上把握这根绳子的行为。

 

所以，一般我们的系统科学的特点是具有相互作用的，具有涌现性的，需要考虑间接影响的，并且一般情况下是多个体的。至于是不是所有的这种系统都是我们系统科学研究对象呢？这个问题我们暂时还回答不了。我们只能说，大概来说具有这些特点，如果这个学科有一天变得更成熟，有了自己的体系、有了自己的方程，那没准我们可以更好的回答这个问题。

 

同样的，这门课的目的除了给大家介绍什么是系统科学，以及教你一些系统科学所需要的数理基础，以及系统分析方法之外，另外一个更大的梦想就是希望能够促进这门学科的发展，使得它变得更加成熟。

 

那这门课关于数学物理的部分，有比如说随机过程、统计力学、力学，概率论、矢量空间、集合和映射等等这样的内容。那一般来说，这些在别的大多数课程里头，都是一个单独的学期，甚至更长的时间所要教的内容。

 

所以，我所要做的事情是，希望用一个新的角度，来让你认识你以前所学过的数学和物理学。希望尽管有的时候你没学过，也可以看懂我教给你的这些数学和物理学。但是，最好希望你有一点点基础，这个时候就能更好的发挥这门课的作用，因为它是带你去爬一座座的山，带你去上一个个的层次。如果你连最基本的概念也要从这个课里头来学，这还是可以做到的，但是会比较累。

 

那在系统分析方法上，大概讲哪一些呢？我会讲比如说系统图示法、广义投入产出、网络科学，一点点的优化理论、一点点的动力学系统的方法，还会花比较多的时间，和统计物理结合在一起，讲相变和临界性。

 

这个课程的设计，第一是，你会发现内容非常多。每一节课都是人家一个学期完成的，但是我需要在这么短的时间里头去完成它，那到底怎么做的呢？这是这门课，我想推荐给大家的另外一个原因。整个这门课的设计思想叫做，教的更少，学得更多。那怎么做到的呢？

 

在每一门学科里头，我都问几个比较典型的问题。第一个问题是，它的研究对象是什么？它的典型的研究问题是什么？第二个问题是，它有没有一些典型的思维方式，接着，它有没有一些典型的分析方法？有的时候还问它和别的学科的关系怎么样？当你问完了这几个问题，并且找到答案，或者你学习的时候问这几个问题，想着去找它们的答案，那么这个时候你教和学就不一样了。

 

你会发现，大多数的知识本身都不需要学。你所要学的那些知识，那些概念以及概念之间联系的目的是什么呢？是来回答我刚才问的那几个问题，我管刚才那几个问题叫学科大图景。你一旦这样来学东西，你会发现你只要体会了这门课是什么，这门课里头典型的思维方式、典型的分析方法是什么？那么有了这个铺垫之后，将来具体的知识你都可以去自学。

 

所以，我只需要给你一些例子，给你一些概念的例子、概念之间的关系的例子，帮助你建立整个大的框架，告诉你这个学科大概是这个样子的，但是里头的每一条小路如何去走，就交给你自己去走。这样的学习方法，我也希望你能够学会。我也希望这个东西能够给这门课或者相关课程的老师们有一定的参考的价值。

 

我把我刚才说过的所有的内容，整理成了一个大的图，你可以看见里头各个部分都包含什么，以及各个部分它们之间的关系是什么？除了这样一张图能够使得你大概看出来这个学科是个什么样的学科之外，我再做了一个我这本书的主要章节主要内容的概念地图。那从这里头，我们用另外一个角度能够看见这本书或者这个课主要是关于什么的？

 

首先是，这本书和这个课程用举例的方式作为主要呈现内容的方式。所以你会看见，我所说的每一个系统科学的特点都是通过例子来展示的。在这个例子里头是为什么可以体现这个系统科学的特点。

 

你还会发现我在介绍这个数学、物理基础的时候，甚至整个内容的选择的时候，遵循了用尽量少的例子、用尽量少的核心概念来完成我所谓的学科大图景的展示。那么这个时候，你可以看见，系统科学在数学物理基础里头，这些尽量少的东西是怎么做的，以及每一部分它其实是怎么联系在一起的。在这些线条上你会发现每一部分之间的联系。

 

如果你稍微仔细看一下，你会发现，其实这个联系，很多很多时候竟然是一样的。那这也是我尽量想做的事情，就是告诉你一些共通的东西。由于有了这些共通的东西，才能使得我们用更少的时间去学习更多的内容，用更少的具体的概念去学习。

 

所以，通过这门课我希望大家学会，什么是科学？什么是系统科学？学会一点点系统科学是如何来分析问题的？了解系统科学一般来说有哪些比较典型的，大家认为用了这些系统科学方法能够处理的例子。我还希望大家能够学会学习的方法，学会教的更少，学得更多的学习的方法，以及教的更少，学得更多的教学的方法。

 

当然，系统科学专业的学生是本书、本课程直接的对象。那么除了系统科学的专业的学生之外，如果你是对数据学科感兴趣的，或者是对很多实际现象的建模感兴趣的，或者是对数学和物理的新的角度的理解感兴趣的学生和老师，那都可以是这本书以及这个视频适合的对象。

 

谢谢大家，欢迎大家继续来学习这个课程，来看这本书。