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由于耗散相变的条件是十分普通的，这就使之有了广泛的跨学科应用。物理学中，激光是一个典型的例子。化学的贝洛索夫…札鲍廷斯基（BZ）反应中，当特定的混合在一起的化学物质处于临界值，就出现了浓度环或螺旋卷。各个环波之间的竞争非常清楚地显示出这些现象的非线性，而叠加原理成立时这些环波应该相互穿透，如同光波那样。
非线性的耗散复杂系统的相变由协同学来解释。我们可以更定量的方式说，旧的结构变得不稳定，并由控制参量的改变而被打破。在微观水平上，旧的状态的稳定模是受到不稳定模的支配（哈肯的“役使原理”）。它们决定着描述系统的宏观结构和系统的序参量。相变的种种不同的最终模式，对应于不同的吸引子。种种不同的吸引子可以形象地描述为流体，其速 度被逐步加速。在最初的水平上，显示的是均匀平衡态（“不动点”）。在较高速度的水平上，可以观察到两个或两个以上的螺旋，它们是周期的或准周期的吸引子。最后，有序退化成确定论混沌，这是一种复杂系统的分形吸引子。从哲学上看，我希望进一步强调，协同学中物质的微观描述有别于宏观有序状态。于是，协同学的有序概念使我想起赫拉克利特的“逻各斯”或亚里士多德的“形式”，它们在物质的转变过程中产生出自然的有序态。当然，古人在这里用的不是数学描述。
用更数学化一些的语言来说，复杂系统的微观观点是用态矢的演化方程来描述的，方程中每一分量都依赖于空间和时间。这些分量可以代表流体的速度分量，它的温度场，或化学反应中的化学物质的浓度。协同学的役使原理允许我们消除代表着稳定模的自由度。在主要的近似中，相应于这些系统的非线性，演化方程转变成特殊形式，在此出现了模式之间的竞争。不稳定模的主导项的幅度称为序参量。它们的演化方程描述了宏观模式的形成。最后的模式（“吸引子”）通过相变而实现，此过程可以被理解为某种对称破缺。从哲学上看，物质的进化是由赫拉克利特早已提到的对称破缺引起的。
第三章分析“复杂系统和生命的进化”。科学史和哲学史上，人们曾相信“死”物和“生”物之间是界线分明的。亚里士多德把生命解释为一种自组织的力量（隐德来希），它推动着植物和动物朝向其最终形式生长。一个活系统能够靠自己来运动，而一个死系统只可能从外部来推动。生命用目的论来解释，即用指向某种自然目标的非因果力（“生命力”）来解释。18世纪，康德揭示了活系统的自组织不可能用牛顿物理学的机械系统来解释。他在一段著名的话中说，能够解释青草叶片的牛顿还没有出现。19世纪，热力学第二定律描述了封闭系统朝向最大熵状态或无序态的不可逆运动。人们又如何来解释在生命的达尔文进化中的有序的形成呢？波耳兹曼强调，活的有机体是开放的耗散系统，与其环境发生着交换，这并不违背封闭系统的第二定律。但是，在从波耳兹曼到莫诺的统计解释中，生命的出现仅仅是一种意外的事件，是“在宇宙边缘”的局部宇宙涨落。
在复杂系统的框架中，生命的形成不是偶然的，而从耗散自组织意义上讲是必然的和合乎规律的。宇宙中，只有生命出现的条件（例如出现在行星地球上）才可能是意外的。一般地，生物学中将个体发生（有机体的生长）与种系发生（物种的进化）加以区别。在任何一种情形下，我们遇上的都是复杂的耗散系统。这种系统的发展，可以用远离热平衡的相变来解释，即由分子、细胞等等的非线性（微观）相互作用引起的（宏观）序参量的演化得到解释。生物系统（植物、动物等等）的形式用序参量来描述。亚里士多德关于自然目的的目的论，用相变的吸引子来解释。但是，这里不需要任何特殊的“生命力”或“目的力”。从哲学上看，生命的出现可以在非线性因果性和耗散自组织的框架中得到解释，尽管出于启发式的原因，它可能会使用目的论语言来描述。
我要向读者指出，生物大分子的前生物进化已经由曼弗雷德·艾根等人进行了分析和模拟。斯宾塞以复杂性增加为标志的生命进化思想，可以在耗散自组织理论中得到精确化。众所周知，图林分析了有机体数学模型，将其表示成复杂元胞系统。格里斯奇、迈恩哈特等人用关于细胞聚集的演化方程描述了有机体（例如软泥霉）的生长。对于阿米巴，当环境中细胞营养物处于某个临界值，其非线性相互作用引起了如软泥霉的宏观有机体的形成。序参量的演化对应于宏观有机体相变过程中的聚集形式。成熟的多细胞体可以解释为机体生长中的“目标”或（更好的）“吸引子”。
甚至生物群体的生态生长也可以运用协同学概念来说明。生态系统是复杂的耗散系统，包括植物或动物之间以及与其环境之间的相互的非线性代谢作用。两种群体与其营养源的共生，可以用3个耦合的微分方程来描述，爱德华·洛仑兹已经用这种方程描述了气象学中天气的发展。在19世纪，意大利数学家洛特卡和沃尔特拉描述了两个处于生态竞争中的群体的发展。两个复杂群体的非线性相互作用，由两个耦合的捕食者和被捕食者的微分方程来描述。该耦合系统的演化具有一个稳恒的平衡点。演化的吸引子是周期振荡子（极限环）。
复杂系统理论使得我们可以对自然界生态系统的非线性因果作用进行分析。自从工业革命以来，人类社会与自然界的生态循环结合得越来越紧密。但是，线性的传统工业生产模式使复杂的自然平衡受到重大威胁。人们假定自然界中拥有无穷无尽的能源、水源和空气等等，利用它们时也不会干扰自然界的平衡。工业会生产出无穷无尽的物品，而无需考虑如同臭氧洞或废物利用那样的协同效应。生命的进化转化成为了人类社会的进化。
第四章“复杂系统和心－脑的进化”，讨论了也许是最有思辨性的复杂系统的跨学科应用。在哲学史和科学史上，已经提出了多种多样的解决心－身问题的主张。唯物主义哲学家如德谟克利特、拉美特利等人主张，把精神还原为原子的相互作用。唯心主义者如柏拉图、彭罗斯等人则强调，精神是完全独立于物质和大脑的。在笛卡尔、艾克尔斯等人看来，精神和物质是相互作用、独立存在的实体。莱布尼茨信奉一种形而上的精神和物质的平行论，因为它们不可能进行物理性的相互作用。在莱布尼茨看来，精神和物质是在“前定和谐”中存在，如同两个同步的钟表。现代精神哲学家如西尔斯则捍卫一种进化自然主义。西尔斯争辩道，精神以意向性的精神状态为标志，它们是人大脑的生化作用的固有特征，因而不可能由计算机来模拟。
但是，复杂系统理论不可能归结为这些或多或少片面的主张。复杂系统探究方式是一种跨学科的方法论，适用于讨论诸如大脑这样的细胞器官的非线性复杂系统。精神状态的形成（例如模式识别、情感、思想）用大脑集合体的（宏观）序参量的演化来解释，序参量是远离热平衡的学习策略中由神经细胞的非线性（微观）相互作用造成的。具有精神状态的细胞集合体被解释为相变中的吸引子（不动点、周期的、准周期的或混沌的）。
如果大脑被看作一个神经细胞的复杂系统，那么它的动力学也就假定由神经网络的非线性数学来描述。例如，通过与应用于描述物理学、化学和生物学中模式形成的演化方程进行类比，模式识别也就解释成为一种相变。从哲学上看，我们就获得了一种跨学科的研究纲领，由此可以把神经计算的自组织解释为一种具有共同原理的物理学、化学和神经生物学演化的自然结果。正如在模式生成的情形，特定的模式识别（例如一张脸的原型）是用其特征集的序参量来描述的。一旦给出了属于该序参量的部分特征（例如脸的一部分），序参量就会完成其余的特征，使得整个系统以联想记忆方式起作用（例如在给出脸的一部分时重构出所贮存的脸的原型）。按照哈肯的役使原理，所识别的模式的特征相应于模式生成中受役使的子系统。
对于意识、自我意识和意向性的形成，情况又如何呢？在协同学中，我们必须对大脑的外部状态和内部状态进行区分。在感知和识别的外部状态，序参量相应于神经细胞集合体，代表着外部世界的模式。大脑的内部状态只是自参照状态，即只是包括精神状态的精神状态，而不包括外部世界的状态。在传统的语言哲学中，我们说人可以反映他们自己（自反映），也能够将外部世界的状况反映到他们自己的内部情感和意向（意向性）的状态之中。在新近的神经生物学研究中，科学家们推测，意识和自我意识作为自反映的神经实现，其形成取决于“元细胞集合体”产生速率的临界值。“元细胞集合体”即是代表了细胞集合体的细胞集合体，这细胞集合体又代表着细胞集合体，如此等等。这种假说（如果是成功的），只能解释诸如意识的形成特征的结构。当然，细胞集合体的数学演化方程并不能使我们获得与他人获得的感受不同的感受。在消极的意义上，科学是盲目的。但是，它也有积极的意义：个人的主体性得到了保留：非线性动力学的计算和计算机辅助的模拟原则上是有局限性的。
无论如何，复杂系统探究方式解决了一个传统的形而上学之谜。莱布尼茨曾经这样描述这个谜：如果我们把大脑想像为一台如碾磨机那样的大机器，我们可以进入其中的内部机制，我们将发现的只不过是如同嵌齿轮那样的一个个机器元件，而不可能找到什么精神，更不用说什么人的灵魂。当然，在微观水平上，我们只可能把神经元的发展描述为大脑中的脑部件。但是，在宏观水平上，复杂神经系统中的非线性相互作用引起了有一定序参量的细胞集合体的形成，而序参量是不可能用单个脑细胞的状态来验证的。整体并非部分之和。
显然，复杂系统探究方式对于心－身问题提供了解答，它们超越了传统的唯心主义、唯物主义、物理主义、二元论、相互作用论等等解答。对于所谓的自然智能和人工智能之间的区分，重要的是要注意，非线性复杂系统的原理并不取决于人脑的生物化学的作用。在大脑复杂系统是物理和生物进化产物的意义上，人脑是这些原理的一种“自然的”模型。但是，由人的技术生产出其他的（“人工的”）模型也是可能的，尽管它们的实现会遇到技术上和伦理上的限制。
第五章中，我们讨论“复杂系统和人工智能的进化”。在此描述了神经计算机和协同计算机的发展，并与图林机和基于知识的系统进行了比较。在协同计算机中，序参量方程允许一种新的（非霍布）学习方式，它是一种最大限度减少突触数目的策略。与旅晶型的神经计算机（如霍普菲尔德系统）不同，神经元并非阈值元件，而是执行一种简单的代数操作如乘法和加法。除了确定论的均匀性霍普菲尔德网络以外，还有所谓的波耳兹曼机，这是一种非确定论处理元件和分布知识表示的随机网络构造，数学上用能量函数来描述。与霍普菲尔德系统运用霍布学习策略不同，波耳兹曼机倾向于一种后向传播策略（威德劳－霍夫规则），采用具有隐含神经元的多层网络。
一般说，学习算法的目标在于通过自组织来减少大脑的内部世界模型与真实环境之间的信息－理论测量的差距。人们最近对于神经网络领域兴趣的恢复，主要是受到统计力学和非线性动力学技术的成功运用的鼓舞，这些成功运用的领域包括固体物理学、旋晶物理学、化学平行计算机、光学平行计算机以及——在协同计算机的情形——激光系统。另外的原因是，计算资源和技术水平的最新发展，使得对非线性系统进行计算处理越来越可行。从哲学上讲，认识论的传统课题，如感知、想像和认知，都可以在跨学科的复杂系统框架中进行讨论。
复杂系统探究方式的一个重要应用是神经仿生学和医学。人脑不仅是一台作为自然界进化产物的脑计算机，而且也是我们身体的一个中心器官，它需要医学上的治疗、康复和保健。例如，神经手术这个医学分支，专注于保持人的精神的生物载体的健康。神经仿生学的一个基本目标是关注未来的脑－心体的健康。近年来，器官移植中引入了新的诊断手段和技术设施，它们建立在从复杂动力学系统看待大脑所获得的新见解的基础上。因而临床治疗的变化是不可避免的。神经病和心理疾病可以解释成高度敏感的非线性系统中的复杂状态。甚至医学治疗也必须考虑到这个复杂器官的高度敏感性。另一种更为思辨性的新技术是电脑化空间。感知、情感、直觉和幻想可以是人工神经网络的产物吗？虚拟现实已经成为现代文化哲学中的一个关键词。
在经历了