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哲学园鸣谢
系统科学基本原理的诞生意味着系统科学从探索到成熟的转变。系统科学基本原理，即三个自组织规则的对称自发破缺（三破缺、生万物），具有微观、介观和宏观的普适性和物理学的简单性，为各学科领域复杂系统的逆向工程和机制解析提供理论指导。系统科学基本原理揭示了还原论和系统论的辩证统一关系，补全了基于还原论的现代科学体系的短板，推动学科大融合，助力突破各学科瓶颈。
研究领域：系统科学，复杂 patterns，复杂系统逆向工程，大脑智能原理
现代科学诞生的近300年，人类对自然世界的认识发生了飞跃。科学方法是认识和改造自然最行之有效的方法，没有之一。还原论和逻辑实证是现代科学的两大基石，归纳法和演绎法是两大主要科学方法。随着科学知识的积累和信息爆炸，科学逐渐被分为不同学科和领域，单个学科的知识汗牛充栋，像托马斯杨和庞加莱一样的通才可能后无来者了。科学分科是一把双刃剑。一方面，分科的过程是对海量知识的系统梳理和分类，其有利于人们对特定类型知识的系统学习和满足工业化生产对专业人才的需求；然而，另一方面，分科的负面效应造成了学科之间的割裂和学科难以交叉的困境。伴随着人工智能的发展，机械记忆性的知识和相关应用将逐渐被AI所取代，而人脑对知识的创造性获取和整合难以被目前基于多参数拟合的人工智能所替代。经过了近现代科学发展的黄金时期，单一学科的发展或进入瓶颈，或进展缓慢，亟需多学科思想的交叉与融合，打破学科边界，使得科学知识回归本源，这正是系统科学的价值所在。钱学森先生提出的系统科学理念是科学发展的大势所趋。系统科学诞生的目标明确，主要针对还原论的局限和学科壁垒问题。与此同时，系统科学也有明确的研究对象，主要针对表现出复杂现象的各种复杂系统。小到病毒，大到宇宙星系，从沙丘到宇宙中最复杂结构——大脑，从菌群到人类社会，复杂系统无处不在。简单系统只存在于人类思维的设计和高度简化中，复杂系统才是自然世界的主角。
然而，系统科学一直缺少基本原理和学科方法，与其它学科相比被认为偏“软”。虽然，系统科学有老三论和新三论，以及自组织临界性等理论，但是仍然缺少一般性的普适理论和第一性原理。系统科学更像哲学，提出了很多概念，例如自组织、涌现、自适应、耗散结构、协同等，但这些概念往往难以清晰界定，例如，“涌现”几乎可以完全被替换成“奇迹”，在各种情境下不会造成任何理解困难。涌现通常也被解释成整体大于部分之和，或者整体性质不体现在个体之中。其实，涌现这个概念的模糊性反应了人们对复杂系统认识的不足。所谓涌现，主要源于系统中个体之间的相互作用和协同，这种相互关系产生新的信息，自然无法体现于单一个体之中。涌现和自组织等模糊概念的大量使用，是缺少对复杂系统一般规律和底层原理认知的无奈之举。通过与传统的物理、化学和生物等学科的对比，我们能够更加清楚地认识系统科学的现状。成熟学科都有自己的第一性原理和方法论。例如，物理学的基本原理是对称和守恒，物质由基本粒子构成和存在四种基本力；化学的基本原理是质量守恒，原子最外层电子和电子层数决定化学性质；生物有遗传物质（DNA、RNA），其所编码的蛋白质构成所有生物体，碳的四个共价键导致生物分子结构的多样性和生物复杂性。甚至对于经济学、社会学、心理学这些没有那么“硬”的学科，也能总结出学科的基本原理。例如，这些学科共同的研究对象是人，人的第一性原理可以简化为有限理性；经济学也同时研究人的价值创造和交换问题。与这些成熟学科相比，系统科学缺少自己的第一性原理和方法论。这与系统科学的多学科交叉，和研究对象的复杂性和广泛性密切相关。对任何学科，其基本原理和方法论需要具有普适性，适用于本学科的所有研究对象。系统科学所研究的复杂系统遍及所有学科，要提出具有普适性的第一性原理和明确的方法论非常具有挑战性。而且，更加令人沮丧的是，自从著名物理学家菲利普安德森的“More is different”的经典论文发表之后，学术界逐渐形成了共识，即由于存在从微观到介观，再到宏观的全同性和对称性的逐渐破缺，以及从物理、化学、生物一直到社会学的新机制的逐级涌现，复杂系统和现象需要具体问题具体分析。因此，物理学的简单普适理念可能不再适用，很可能不存在复杂系统和复杂性的普适原理和方法论。难道系统科学命中注定是现代科学的异类么？系统科学需要打破现代学科的基本范式么？如果系统科学无法找到普适的第一性原理和方法论，还能被称作一门学科么？如果系统科学只是不同学科方法的汇总，系统科学存在的价值是什么？钱老创立的系统科学为什么在国外不存在？中国特色适用于科学领域么？当前，系统科学仍然处在现象积累和提出窄域模型阶段，类似于生物学的前身博物学。针对系统科学关心的复杂现象和对象，学者提出了很多模型和理论，用于解释特定现象。例如，自然界的各种斑图、分形结构、混沌现象、复杂群体行为、复杂网络和宇宙结构等。用于解释这些现象的模型理论包括元胞自动机、多主体模拟、复杂动力系统、耗散结构理论、自组织临界性、分形和混论理论等。然而，很多模型仍然处于唯象层面，缺少对复杂系统底层原理和复杂现象之间内在联系的认识。以分形为例，产生分形的数学迭代方法，与树、血管、河流和闪电等生物和自然分形结构的生成机制没有直接关系，而只是模拟分形表面现象和特征的唯象方法。总之，在2024年之前，系统科学并不具备传统学科意义上适用于所有本学科研究对象的基本原理、方法论和科学体系。按照当前学科划分的基本原则，系统科学严格意义上并不是一门传统意义上成熟学科。
钱老因为意识到现代科学还原论的局限，创立了系统科学，其顺应时代发展。但是，系统科学的基本原理和方法论等很多方面有待完善，这是每个系统科学人的责任、义务和首要目标。如果系统科学没有自己独特的基本原理和系统理论，就难免时常被人质疑。2024年，系统科学基本原理的出现，标志着系统科学走向成熟。这一基本原理可以被称为非对称自组织，或自组织的对称破缺，即三条自组织规则的对称自发破缺产生自然界的各种复杂现象和模式，也可被总结为“三破缺，生万物”。三条自组织规则只涉及基本物理量（见图1），可简述为：（1）个体对周围群体施加正、负力；（2）个体受力的叠加；（3）所受合力改变个体状态。自组织的对称自发破缺包括4种：（1）正负力的范围、强度和时间破缺；（2）空间介质方向、梯度和变异性破缺；（3）状态的初始构型和上下界破缺；（4）双向作用关系破缺。
图1：三自组织规则和三种典型对称破缺示意图。这一系统科学基本原理适用于从基本粒子，到介观自然界，再到宇宙尺度的所有系统。这里的正负力可以代表四种基本力、分子生物的正负调控作用、神经元的兴奋和抑制作用、动物捕食和共生关系、社会吸引和排斥作用、合作和对抗等；对称破缺可以自发出现在物理和化学系统之中，也可通过未知的方式编码到基因中，并进一步体现在分子调控、神经系统和生物群体行为之中。三条自组织规则的对称破缺组合能够产生自然界中的各种复杂现象和时空模式（见图2），包括各种图灵斑图（动物外表图案和玄武岩等）、分支分形（树、肺、河道、闪电）、地毯分形（海螺花纹、杨辉三角）、螺旋波（阿米巴虫释放物质、化学振荡、海螺壳、飓风、星系）、靶波（心跳、生长因子）、平面波、时空混沌（混沌地毯和倍周期分叉）、斑图渗流（非连续相变）、分形到混沌的相变（分形地毯到混沌地毯）、混沌和秩序共存（波的边缘混沌）、自组织临界性（地震、山火）等。在生成各种复杂现象的同时，课题组给出了斑图渗流相变的解析解、有限尺度标度分析、分形到混沌的相变解析解、螺旋波、靶波和平面波的各种特征的解析解等（见表1）。系统科学的基本原理连接了无机和有机世界，适用于任何学科和层级的复杂系统。对称性和对称破缺穿透了所有学科层级，与自组织相结合具备了新的内涵，有望成为各领域研究复杂性的基本原则。
表1：复杂斑图、模式和现象的理论解析解，包括斑图渗流相变点、混沌的涌现、分形—混沌相变、波长、波速、转速等
系统科学基本原理是各种复杂系统内在自组织机制的高度抽象，其科学价值主要包括两个方面。一方面，基本原理揭示和统一了各种生命和非生命复杂现象的底层简单机制，另一方面，基本原理对于指导各种复杂系统的逆向工程有指导意义。虽然，复杂系统的自组织机制可以抽象为非对称自组织和正负力等的对称破缺，但是，对于某一特定系统，需要逆向工程该系统中基本单元之间正负相互作用的具体表现形式和单元状态所对应的物理量等，才能真正理解该系统特性和原理，并预测和控制系统的整体行为和表现。
图2：基于复杂性涌现的简单一般原理模拟生成的自然界复杂图案、现象、模式和理论分析。
基于系统科学基本原理的复杂系统逆向工程，并不是基本原理的简单和直接应用，需要结合特定学科的发现和知识体系，创造性地以基本原理为指导，才能完成该复杂系统的逆向工程。具体来说，确定某一复杂系统基本单元的过程，就是该系统所在学科基于还原论方法的一系列科学探索和发现的结果。任何系统的逆向工程，首先，需要还原到该系统的基本单元，然后基于系统科学基本原理，重构基本单元的自组织机制和相互作用模式。以钟表为例。假设一个外星人来到地球，他看到了人类制造的机械钟表，并且想要理解钟表的工作原理。首先，外星人需要将钟表拆开成零件，也就是了解组成钟表的基本单元。对于传统还原论来说，研究已经完成。但是，对于理解复杂钟表，第二步更为关键。外星人需要再将零件逐一组装起来，并且让钟表重新运转，才能真正理解钟表的工作原理。在组装的过程中，外星人逐渐理解钟表中的各种功能模块，例如陀飞轮结构、发条势能和动能的转化、齿轮传动和变速的计时原理等。系统科学基本原理的科学意义在于，告诉人们大自然是如何通过一种普遍的自组装方式，组合各种复杂系统单元，从而构建各种各样的复杂系统，并表现出丰富多彩的复杂现象。所以，系统科学基本理论基于还原论，超越还原论，重塑传统认知，助力突破各学科的瓶颈。
下面以大脑为例，展示系统科学基本原理如何指导大脑的逆向工程和开发大脑智能算法。人脑是目前已知最复杂的结构体。目前，脑科学还处在现象积累阶段和还原论阶段，类似生物学的前身博物学，仍然缺少大脑基本原理和系统理论方法。卡哈尔通过改进高尔基染色法发现神经元，标志着脑科学的诞生。伴随着分子生物学的进步，神经元的分子生物基础也得到了大量研究。同时，脑连接组学随着实验技术的进步也得到了长足发展。这些研究都属于基于还原论研究范式下的科学发现和知识积累，仍然缺少对脑神经系统的逆向工程，即缺少对大脑神经元的自组装和结构功能涌现的理解。这是系统科学基本理论施展的舞台。有人可能会提出疑问：连接组学不就是想通过重建神经元连接和脑区连接，在神经网络层面理解大脑，与系统科学理念不是相同的么？其实，这是对系统科学基本理论的误解。神经元和脑区连接，仍然属于复杂表象，其结构和功能受到生物体内外部环境的影响。不同的人，经历不同，神经元连接也会不同。以有302个神经元的秀丽隐杆线虫为例。每只线虫的神经连接强度和结构都有所差别，反映了线虫所处生活环境的差异。目前，通过纳米切片等实验技术，已经精确地恢复了一些线虫的全部神经连接结构。然而，计算机模拟结果与完全重现线虫神经系统的全部功能相去甚远。主要原因在于线虫神经网络的自适应性和可塑性。没有两只神经网络完全相同的线虫，就像没有两片相同的树叶。线虫神经网络结构受到神经元第一性原理的支配；与此同时，神经网络又受到外界环境的影响，演化成为对环境具有一定适应性的结构和功能。连接组学方法，忽视了外界环境的作用，即神经网络演化过程中的输入，从而无法完全模拟神经网络结构的演化和形成过程，所以无法理解结构、功能和环境适应性之间的因果关系和机制。类似的问题存在于不同模式生物的连接组学研究之中。连接组学本质上仍然属于还原论，即期望通过还原连接结构的方式，理解神经网络的复杂功能。系统科学基本原理指出了这种还原论模式的局限性，并且给出了黑箱的打开方式。系统科学基本原理指出，任何黑箱正确的打开方式是首先还原到系统的基本单元，然后在基于系统科学基本原理，归纳和发掘基本单元的第一性原理和基本作用方式，进而基于第一性原理自适应地重组基本单元，从而重建整个系统的结构和功能。对于大脑和神经网络系统，基本单元是神经元和胶质细胞，其中胶质细胞在新陈代谢、免疫、神经修复、突触可塑和信息传输等方面起辅助作用。所以，从功能角度出发，大脑的第一性原理可以等效为神经元的基本原理，即整合发放和突触可塑性。其中，整合发放可以由HH方程刻画，也可以进行简化。但是，另一方面，虽然有赫布法则和STDP等规则，脑科学对突触可塑性的认知仍然不够全面。系统科学基本原理揭示了突触可塑性所涉及的全部可能机制和对称破缺的关系。基于第一性原理，神经元通过自组织形成神经自适应系统（见图3）。该系统内存在复杂的自组织机制，可以分为层内自组织和层间自组织两类。这一组织架构支持信息的自下而上和自上而下的双向信息传输和协同。该双向协同过程与特征强化和识别、记忆提取、注意、多模态协同等认知功能和智能的涌现密切相关。与信息传输相对应，存在三种典型的信息编码模式：群体编码、稀疏编码和分形编码。这三种编码方式共同实现了复杂记忆信息的存储和提取。在这种层级神经网络中，神经元之间存在广泛的合作和竞争关系，有些类似生态系统。每个神经元在关键发育期寻找其自身的信息生态位。找不到生态位的神经元会被胶质细胞回收。关键发育期就像大理石变为雕像的过程：无用的神经连接被剪枝，无用的神经元凋亡，最终保留的神经网络结构涌现认知功能和智能。具有终身可塑性的海马体，就像一块橡皮泥，白天被捏成特定形状；在夜间睡眠的过程中，一部分重要的形状会被投射到高层的新皮质，固化形成长期记忆；其余部分重新恢复到橡皮泥的出厂设置，等待第二天重新塑形。海马体的主要作用是信息过滤，为了解决信息爆炸和新皮质的硬盘存储和读取能力有限的问题。同时，海马体也是大脑神经网络克服灾难性遗忘问题的关键结构。
理查德费曼说：“我创造不了的东西，我就不理解”；小平说：“实践是检验真理的唯一标准”。将大脑理论转成智能算法，与经典实验发现进行比对，是在当前实验手段有限的情况下唯一有效的检验方法。基于大脑原理开发的智能算法，具有与人脑发育过程高度的相似性，包括逐层前向训练方式、超小样本、自然场景刺激、无监督学习、参数自适应调节等，与深度学习大模型有本质区别。大脑智能算法得到了16种认知神经科学、神经生理学、脑发育、脑疾病和行为心理学中重要实验的检验（见图4），包括突触强化和弱化的分子调控动力学吸引子、敲除调控分子造成的突触动力学损伤和脑疾病严重程度的强相关、视觉棋盘错觉、视觉马赫带错觉、外侧膝状体（LGN）的轮廓特征提取能力、初级视觉皮层的侧抑制、初级视觉皮层神经元的朝向偏好涌现、初级视皮层的超功能柱和风车结构、视觉拥挤现象的Bouma’s定律、行为心理学的耶克斯-道德森倒U定律、决策时间和动机的U型关系、决策的漂移扩散现象、决策行为和时间的对应关系、感知双稳态和视觉意识切换的神经振荡和全脑同步等。
图4：大脑智能算法得到的16种经典认知神经科学、神经生理学、脑发育、脑疾病和行为心理学的重要实验和实证结果。
大脑智能算法的基本原理和架构与当前以深度学习大模型为代表的人工智能连接主义有很大区别。在关键机制方面，大脑的层级自组织机制对应连接主义的多参数拟合；在训练方式方面，大脑的局部前向训练和前馈反馈结合的方式，对应连接主义的反向传播算法和梯度下降；在训练样本方面，大脑感知觉的小样本无监督训练，对应连接主义的大样本监督学习；在可解释方面，大脑基于神经元第一性原理的自组织机制可解释，对应连接主义的黑箱；在可靠性方面，大脑信息编码、提取和纠错的高度可靠性，对应连接主义的概率统计和匹配模式的不可靠性；在通用性方面，大脑新皮质高度同质化的通用性，对应连接主义的不通用。正是这些大脑和人工智能连接主义在底层原理和机制方面的巨大差别，造成人工智能在可解释性、可靠性、数据需求、通用性、适应性和能耗等方面的局限，也是当前连接主义人工智能范式难以构建通用智能的主要原因。
还原论作为现代科学的基石，已经取得了举世瞩目科学的成就，深刻地改变了世界。然而，随着科学的发展，还原论的局限性愈发明显。在复杂性、生物学、宇宙学和社会经济等很多领域，科学仍然面对有很多挑战，亟需托马斯库恩所说的“范式转换”。针对现代科学所面对的各种挑战，一些观点将科学的局限归咎于还原论，呼吁建立以系统论为中心的新范式。但是，这种认为还原论已经过时，并将还原论与系统论完全对立的做法，是对系统论和还原论两者的误解，是受到二元论思维影响的狭隘认识。否定还原论就是否定现代科学的成果，这并不符合客观事实。但是，如何解释还原论方法面对大脑等复杂系统的局限呢？不识庐山真面目，只缘身在此山中。还原论的局限，并不在于还原论本身，而在于系统科学基本理论的缺失。理解任何复杂系统的原理，首先需要还原到系统的基本单元，这就是传统学科的基础以及获得相关知识的主要途径。在还原的基础上，系统科学基本理论给出了基本单元自组织的一般模式和导致复杂现象涌现的机制。换句话说，系统科学基本理论揭示了大自然自组织和自组装的基本原则。就像理解钟表的工作原理，首先要把钟表拆成零件，但是只有拆分不足以理解整个系统；需要再把零件组装完整并恢复钟表的功能，才能真正理解系统的工作原理。传统学科的瓶颈源于自组装过程系统方法的缺失。以安德森为代表的传统观点认为由于存在从物理、化学、生物一直到社会学的逐级涌现的独特机制，以及从微观全同性和对称性到宏观的逐渐破缺，很可能不存在复杂系统的普适机制和原理，物理学的简单和普适性不适用于复杂系统和复杂性研究；所以需要具体问题具体分析，找到不同复杂系统机制涌现的特性是研究的核心。但是，系统科学基本原理重塑了这一复杂性的共识，指出了复杂性的涌现存在普适原理，即大自然在不同尺度和层级的自组装一般机制。系统科学基本原理补全了基于还原论的现代科学的短板，阐明了还原论与系统论的对立和统一的辩证关系。还原和非对称自组织相辅相成，缺一不可，共同指导复杂系统的逆向工程和机制解析。系统科学基本原理受到东方哲学思想的深刻启发，与还原论的有机融合将是未来科学的发展方向，对于推动多学科大融合和突破各学科的瓶颈将会起到不可估量的作用。王文旭，北京师范大学，教授。主要从事复杂系统、大脑原理和类脑人工智能的交叉科学研究。提出了复杂性涌现的简单普适原理，大脑神经元生态自组织原理和大脑智能算法。本文首发于《中国指挥与控制学会通讯》，经作者授权转载。
