不管是草履虫、狗，还是人，他们从经验中学习的能力本身就是生物进化的结果。而且，进化不仅产生了学习，而且还产生了其他的新型复杂适应系统，比如哺乳动物的免疫系统。免疫系统经历了一个与生物进化自身相类似的过程，但是它所需要的时间是以小时或天来度量的，这样使个体能及时地判断出入侵的组织或外来的蛋白质并产生免疫反应，而进化则是以百万年计的。
事实表明，复杂适应系统普遍都会产生出其他的复杂系统。例如，生物进化会促使生物“本能”地解决所碰到的问题，而且它还会使生物体产生足够的智慧，从而通过学习来解决类似的问题。下页的图显示了地球上各种复杂适应系统之间的联系。约40 亿年前，与繁殖及一些可遗传的变异有关的化学反应，导致了首批生命形式的出现，并进而导致组成生态群体中各种各样的生物的产生。然后，生命进一步导致了像免疫系统和学习过程这样的复杂适应系统的产生。对人类来说，符号语言能力的发展使学习扩展成复杂的文化活动，从而在人类文化中又产生了新的复杂适应系统：社团，组织，经济和科学活动。这里列出的仅为其中的几种。既然人类文化中出现了快速而又多功能的计算机，那么我们也可以使它们充当复杂适应系统。
将来，人类可以创造出新型的复杂适应系统。比如有这样一个例子，这一例子曾经在科幻小说中出现过，只是在50 年代早期的一次谈话后，它才引起我的注意。已故的伟大美籍匈裔物理学家列奥·西拉德（ LeoSzilard）曾邀请我和我的一个同事去参加一个关于武器控制的国际会议。我的同事“穆福”·戈德伯格（“Murph”Goldberger，后来他是普林斯顿高级研究院的董事，再后又成为加州理工学院的校长）答复说，他只能参加会议的后半部分。列奥转而问我，我说我只能参加前半部分。列奥想了一下，然后对我们说，“不，那样不好；你们的神经元并不是互相联系的。”将来某一天，不管是好事，还是坏事，这样的相互联系也许会成为可能。可以用金属丝将人和一个先进的计算机连接起来（不通过口语或像控制台那样的连系装置），通过计算机再进一步与另外一个或几个人相连系。以这种方式连系起来的两个人享有共同的思想和情感，而不存在用语言交流时所允许的那种选择性和欺骗性。（伏尔泰应该发表这样的评论：“人们？？使用语言仅仅是为了使他们自己的思想隐藏起来。”）我的朋友歇尔莱·霍夫斯特德勒（Shirley Hufstedler）说，她不会向一对即将结婚的男女推荐这样一种方式，即用金属丝将他们两人连在一起。我想我也不一定会建议这样一种方式（尽管假定这一切都可能，而且会帮助我们解决一些极难解决的人类问题）。但它肯定会导致一种新型的复杂适应系统，一个由许多人组成的真正的混合体。研究复杂适应系统的学者们不但逐渐地通晓了这些系统的差别，而且还熟谙它们的普遍性质。虽然它们的物理属性有广泛的不同，但它们处理信息的方式是相似的。这一共同的特征也许是研究它们如何运作的一个最好的起点。
第三章 信息和原始复杂性研究复杂适应系统时，我们通常关注系统对信息的处理。我们研究信息怎样以数据流的形式到达系统。（例如，将一组图像展示给一个心理学实验对象，那么这组图像就构成了数据流。）我们关注复杂适应系统怎样寻找数据流中的规律性，如何从一些偶然的或者说随意的特征中把它们抽取出来，并将其压缩成一个随时都可能发生变化的图式。（在上例中，被实验者建构一个用来描述那组图像的推测性规律，并不断地对它进行修改。）我们观察得出的每个图式接着又怎样与附加信息相结合，从而得出一个适用于现实世界的结果：一个对被观察系统的描述，对待未发生事件的预言，或对复杂适应系统自身行为的规定。这里所说的附加信息，与从数据流中提炼规律性的同时被搁置到一边的偶然信息属于同种性质。（在心理学实验中，实验对象可能将建立在过去出现的图像之基础上的试探性图式，与接下来出现的图像所提供的信息联系起来，从而对下一步将要出现的图像作出预言。在这种情况下，附加的特殊信息，往往来源于从其中提炼出图式的同一个数据流的后续部分。）最后，我们看这些描述、预言或行为怎样对现实世界产生影响，这些影响又怎样反馈回来，给各种不同图式之间的竞争施加“选择压力”（selection pressure）；一些图式被降级或淘汰，而其中的一个或更多的图式则得以被保留下来，并可能升级。（在前面所举的例子中，如果一个图式所作出的预言与后续图像相抵触，那么接受实验的人多半要抛弃它，而能作出正确预言的图式则被保留下来，并被高度重视。这里，图式的检验是通过使用同一个数据流的后续部分来进行的，这些信息流首先产生了图式，并进而为作出预言提供特殊的附加信息。）复杂适应系统的操作可用图3—1 来表示，该图强调了信息的流动。
像所有其他事物一样，复杂适应系统服从以物质和宇宙的基本物理规律为基础的自然定律。而且，在那些定律所允许的所有情形中，只有某些特殊的情况才允许复杂适应系统存在。
研究宇宙及物质的结构时，我们可以采用研究复杂适应系统时所沿用的方法：集中研究信息。那么，规律性的东西是什么呢？偶然事件与随意性从哪里进入规律之中呢？量子力学与混沌中的不确定性
根据一个世纪以前的经典物理学，由运动规律和宇宙在任意时刻的状态，理论上就能预言宇宙的整个历史。现在我们知道，那是完全错误的。宇宙具有量子力学性质，这就是说，即使知道初始状态和物质的基本规律，我们也只能计算出一组宇宙各种可能历史存在的概率。而且，这种量子力学“不确定性”（indeterminacy）的程度远远超出了我们通常所讨论的范围。许多人熟知海森堡的不确定性原理，该原理否定了同时准确地测量粒子的位置和动量的可能性。虽然几十年来这一原理引起了广泛的注意（有时人们甚至用了一些易于引起误解的措辞），而量子力学所要求的附加不确定性却很少被人们提起。我们将进一步详细地讨论它。即便经典近似被证明是合理的，且量子力学不确定性被相应地忽略不计，也仍然存在普遍的混沌现象，这里力学过程的结果受初始条件如此大的影响，以至于初始状态的微小变化会导致最后结果显著的不同。
在下面摘自享利·彭加勒（Henri Poincaré）1903 年所著的《科学与方法 （ ScienceandMethod）中的一段话（艾华耳斯·彼德逊（ IvarsPeterson）在《牛顿的钟》（Newton’s Clock）一书中曾引用过）里，作者预先考虑了一些关于经典决定论和经典混沌的现代评论：
如果我们准确地知道自然规律和宇宙在初始时刻的状态，我们就能精确地预言该宇宙在下一时刻的状态。
然而，即使自然规律完全为我们所掌握，但无论如何我们却只能近似地知道初始位置。如果我们能以同样的近似程度预言后续状态，这也正是我们所要求的，那么，我们应该说现象被预言了，它受定律的支配。但事实并不总是这样；初始条件中的细小差别可能会导致最终结果的极大差别。前者微小的误差会酿成后者的巨大错误。准确地预言不再可能，所发生的一切都成了偶然的事件。
在本世纪60 年代曾引起人们对混沌产生关注的几篇文章中，有一篇是气象学家爱德华· N．洛伦兹（Edward N ． Lorenz）所写的。事实上，气象学经常提供极中肯的混沌例子。虽然卫星摄像术和使用强大的计算机进行的计算，使得天气预报从多方面来说都是相当可靠的，但是，气象预报依然不能总是准确无误地预言我们大多数人最想知道的情况——本地明天是否有雨。同样，一个已知的风暴系统将要通过哪里，它何时引起降雨，这和几天前，甚至几小时以前的风势与当地地理的详细情况，以及天空云层的物理状态等有关。气象学家所掌握的这方面的数据，哪怕只有极微小的误差，也会致使天气预报对计划集体野餐的人们来说毫无用处。由于不能进行完全准确的测量，因而，混沌行为不但导致了量子力学原理中的不确定性，而且引起了经典层次的明显的不确定性。这两种不可预测性之间的相互作用，是现代物理中很有吸引力的一个方向，但目前很少有人对它进行研究。探求量子不可预测性与经典混沌不可预测性之间关系这一富有刺激性的工作，甚至如此深深地打动了《洛杉矶时报》（LosAngeles Time）的编辑与记者，以至于他们在1987 年刊出了一篇关于这一主题的社论！作者指出这样一个明显的佯谬，即一些理论家研究在经典极限下显示出混沌状态的系统的量子力学性质，却不能发现叠于量子力学不确定性之上的混沌不确定性。
幸运的是，通过许多理论物理学家的努力，这个问题正逐步得到澄清。这些物理学家当中包括我的一个学生托德·布隆（Todd Brun）。他的研究结果似乎证明，将混沌看成一种能将量子力学所固有的不确定性扩展到宏观层次的机制，从多方面来说都是非常有用的。
近来，出现了许多关于混沌的错误说法。从非线性动力学中一种专门名称来看，这一词已被借用来表示任何一种真正的或表面的复杂性或不确定性。例如，如果我就复杂适应系统作一次演讲，但在演讲中可能仅提起过一次与混沌有关的现象，或者也许一次也未提，那么讲完后，肯定会有人恭贺我作了一次关于混沌的精彩演讲。
看来，科学发现对文学界和大众文化产生影响的特征就是，从出现在专业刊物上到出现在通俗杂志或通俗读物里这一过程中，主要的幸存者是某些特殊的词汇，但即使是那些词，也往往只是得到了模糊或不正确的解释。一些重要的限制和区别，有时甚至是实际的概念本身，在这一过程中被丢掉了。看看“生态学”和“量子跃迁”的广泛使用，以至于新时代用语“能量场”，就很能说明这一点了。当然，你可能会争辩说，像“混沌”和“能量”这样的词最初并非是作为专门术语用的。但是，在通俗化的过程中，被曲解的是它们的专业意义，失去了它们最初的语义。
面对着将具有特殊用法的概念，在有效的文学机制中转换成没有意义的陈词滥调的越来越普遍，我们应当作出努力来阻止同样的命运降临到复杂性的各种概念上。我们将不得不专门讨论一下其中的一些概念，来看看每个概念适用于什么范围。
首先，这里所使用的“复杂适应系统”中的“复杂”是什么意思呢？实际上，这里的“复杂”一词不必有严格的意义，这是一种习惯用法。但是，这一词的存在还是隐含这样的意思，即任何这样的系统都至少具有某种最低程度的、并有适当定义的复杂性。
简单性是指缺少（或几乎缺少）复杂性，原意为“只包含了一层（oncefolded）”的意思；而“复杂性”一词则来源为“束在一起”的意思。（值得提出的是，表示层的“plic”及表示束的“plex”均来自于相同的印…欧语词根“plek”。）各种不同的复杂性
简单性与复杂性这对反义词的真正含义究竟是什么呢？为什么说爱因斯坦引力简单，而金鱼复杂呢？这些都不是容易回答的问题——给“简单”下定义并不简单。恐怕一个概念不足以清楚地表达我们依直觉可得的复杂的观念。我们必须定义多种不同的复杂性，而有些可能还没有被想到。定义复杂性的问题是怎样提出来的呢？其中的一种情况，就是计算机科学家对计算机解决某种特定问题需费多长时间的考虑。为了避免这种时间依赖于程序员的聪明程度，科学家们主要只考虑可能的最短解决时间，这就是常常称作的该问题的“计算复杂性”。
但是，即便是最少的时间也仍与计算机的选择有关。在定义各种不同的复杂性时，不断地出现诸如此类的对“背景的依赖性” （ contextdependence）。计算机科学家对于一组近似的问题特别感兴趣，但对长短并不关心；此外，他或她主要关心的是，当问题不断变长而没有限制时，计算的复杂性会发生什么变化。当问题趋于无限大时，解答所需最少时间怎样随问题长短的变化而变化？这样一个问题的答案可以与计算机的细节无关。
事实表明，计算复杂性是一个相当有用的概念，但是它与我们使用“复杂”一词时通常所指的意思不同，比如，它与我们所说的高度复杂的小说情节，或组织构造中的复杂就不一样。在这种情况下，我们更加关心的是，描述所研究系统某些性质需要多长的信息，而不是在计算机上解决某个问题需多长时间。
例如，几十年来，生态学界一直在争论，像热带森林这样“复杂”的生态系统比相对“简单”的生态系统，如在帕沙第纳后边圣加布里尔山高处所发现的橡树和针叶林，是否具有更大或更小的弹性（resilient）。这里的弹性是指从气候变化、火或一些其他的环境变更中幸存下来（或甚至从中受益）的可能性，它与人类的诞生与否无关。现在看来，那些认为简单一点的生态系统更有弹性的科学家们，似乎正成为这场争论的赢家。但他们所说的简单与复杂是什么意思呢？答案当然与对每个森林所给予的描述之长度有一定的关系。为了得出有关森林复杂性的很基本的观念，生态学家们可能会数每个森林中树的种数（典型温带高山上森林中树的种类不到一打，而一个低地热带森林中却有数百种）。他们也可能数鸟类或哺乳动物的种类；同样，结果也是热带低地的种类多一些。如果考虑昆虫，那差别就更加显著了——试想一下一个赤道雨林中会有多少种昆虫。（�