血小板聚集率高与胎停 分解与聚集



系统思考的基本假设是“点即结构”,是非线性的,这意味着,我们通常使用的从一般观察归纳出理论的工具,如趋势分析、均衡测定、样本均值等等,都失灵了。

事实上我们还有另一种简化复杂的标准方法,把相似的事物聚集成“类”(物以类聚),比如“树”、“汽车”、“人”、“房屋”,把“类”看成是世界的基本模块,重复使用,我们能把一部电影的情节分解成人们熟悉的片段,也可以把“类”进行重新组合,创造出我们从未见过的事物—狮身人面兽、龙和美人鱼就是用人们熟知的动物身体的某些部分重新组合而成的。

这也是建模的主要手段之一,建模时要决定哪些细节与感兴趣的问题无关,从而被忽略,忽略了细节的差异后,把事物分门别类,再以“类”作为模型的构件开始建模。

在复杂性系统研究方法中,计算机建模是一个主要方法,这其中也许有着与复杂系统本身相一致的某种特性。

“科学”有这样一个惯性:试图把一切事物分解成基本因子,从而获得对这个世界的理解和认识,例如物理学分解到分子、原子,化学分解到元素,生物学分解到基因,并在此基础上不断深入地细分。找到了基本因子以后,再通过认识因子之间的关系和相互作用,还原成事物本身,我们把类似的科学研究理论称为还原论。

 血小板聚集率高与胎停 分解与聚集

从基本因子还原到事物本身的过程,是一个严密的逻辑推理过程,并且是一组线性的推理过程,其数据要么来自推理,要么来自实验结果。

我们给这类方法得出的结论冠以“科学”的称谓,然而这一切都是“线性”的。

“科学方法”之所以得以实现,得益于两个前提:

1、任何领域的科学研究都为自己“划了个圈”,把这个“圈”从现实世界中孤立出来进行分析,在一个封闭的系统中确定因子,并研究因子之间的关系,例如:经济学不考虑“人”的独特行为方式。

2、任何领域的科学研究都设定了一系列“假定不变”的参照体系,如果突破这些参照体系,理论将完全变成另外的样子,比如爱因斯坦突破了牛顿力学的参照体系后,创立了相对论;哥白尼把宇宙中心由地球转移向太阳后,引起了科学理论的根本转型。

科学发展史,就是一部不断突破参照体系和范围的历史。系统思考就是要突破传统科学研究所采用的“假设”、“参照体系”和“范围”,试图系统地顾及所有的影响系统的因素,并希望在所有因素都处于不确定状态的前提下,找出它们之间相互作用的机制,这是一个巨大的挑战。

科学的发展史,同时也是一个“否定之否定”的过程。也许系统思考需要走一条与线性思考完全相反的研究之路。

线性思考是把简单问题复杂化,比如牛顿把规则曲线分解为无限个直线,从而获得规则曲线的数学表达。也许系统思考需要走一条把复杂问题简单化的路子,一条与分解、细化相反的路子,一条压缩、聚集、提炼、选择的路子。因为影响系统的因素太复杂太不确定,我们无法“系统地”把握它们,哪怕借助计算机也显得捉襟见肘,我们要“系统地对待”系统,就必须首先找到“确定不变”的可以系统地对待的因子。

其实,与线性和还原论完全相反的认识方法古而有之,就是类聚法,它早于“科学”,伴随着人类活动的全部历史。类聚法主要包括因素类聚和关系类聚,前面提及的“汽车”、“房屋”之“类”是要素类聚,把相似的过程或关系总结为“经验”则是关系类聚。在复杂系统中,传统意识中的“因子”变得不确定,只剩下确定的“关系”,如果我们要寻找复杂系统中的确定,那就是关系的确定。“关系类聚”是一种符合自然特性并且非常有效的方法,但却很难被冠以“科学”的称谓。

经验具有历史性、地域性和主观性,从而有不确定性。

经验不“科学”,却主宰着我们的生活,比如企业在招聘时强调经验,领导者都是些富有经验的人,经验成为价值的代名词。

如果我们能够科学地对待经验,经验将显现出突破性的价值。

为了寻找经验的科学性,我们可以试着问这样的问题:

有没有什么经验在不同的历史时期反复出现?

有没有什么经验在不同的地域反复出现?

有没有什么经验95%的人都认同?

如果有,它就是相对确定的,它就可以被冠以“科学”之名。

  换句话说,我们需要寻找那些在不同历史时期、不同地域反复起作用,被大多数人认同的经验,我们称这样的经验为“模式”。

“模式”是关于“关系”、“相互作用”、“结果”和“趋势”的表达。

“模式”是解决一类问题的方法论。

经验提炼到“理论”的高度,就是“模式”。

在上一章,我们认为“在什么什么情况下,有一个什么问题,如何解决”是表达系统的基本句式,这里提及的“模式”和表达系统的基本句式惊人地吻合。

模式的结构:“在什么什么情况下,有一个什么问题,如何解决。”

系统的特性就是由那些反复出现、并反复起作用的模式涌现出来的。(我们会在接下来的章节中论证这一直觉)。

 

  

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