人类的技术，从网站到交易系统，从城市基础设施到科学模型，甚至是为大型企业提供配套服务的供应链系统和物流系统，都已变得过于复杂且相互交错。为什么复杂的技术系统越来越难以理解了呢？我们应该如何看待这个复杂的世界呢？

塞缪尔·阿贝斯曼是一位美国的复杂科学专家，也是专栏作家。 在其所著的让人大开脑洞的《为什么需要生物学思维》中，他指出了我们这代人要面对的一个重要变化，就是空前的复杂性危机，并在书中为我们提供了一个洞悉复杂世界的思考方式，告诉我们不必害怕。

《为什么需要生物学思维》

作者： [美]塞缪尔·阿贝斯曼

出版社： 湛庐文化/四川人民出版社

01

什么是复杂系统？

过去200年的现代化过程，复杂性是个常见的事情，人类社会总是趋向于越来越复杂。 就拿机器来说，从最早的几十个零件到几百几千几万个零件，再到现在一架波音747飞机上面有600万个零件，275公里长的的各种管线。 世界上没有任何一个人能彻底搞得清楚一架波音747飞机到底是怎么回事。

但是没关系，人类也演化出来了一个处理这种复杂系统的方法，吴军老师提到的解决方式就是模块化加上分层协作。 每个人只负责其中的一个模块，然后层层叠加，构成一个庞大的系统。 出了问题也不怕，层层分解，也能找到问题所在。 所以，即使像芯片那么复杂的东西，上面集成了数以亿计的晶体管，但是人类还是可以设计它，制造它和控制它。 复杂性看起来没有这么可怕。

但是，《为什么需要生物学思维》这本书里讲的复杂性，就没有这么简单了。 先来看几个数字。

2015年，谷歌公司统计了自家所有产品的代码，加起来20亿行。 2018年，阿里巴巴公司的程序员，一年写下了12亿行代码。 听起来也还好吧？ 这个数字和一个芯片上的晶体管数量在量级上是差不多。 所以一个芯片我们人类可以控制。 那软件我们人类也可以控制。 但是请注意，它们的复杂性完全不一样。 为什么？ 因为代码和代码之间是要发生互相影响的。 这叫“级联效应”。 十几亿行的代码，一旦发生互相之间的关联互动，而且是一层一层的不同级别的互动，产生的情况有多少种呢？ 肯定比整个宇宙的粒子数量还要多无数倍。

《为什么需要生物学思维》这本书里说，一堆东西放在那里，即使很多很乱，那只是叫“庞杂”。但是一堆东西到了一定数量，他们之间还互相影响，发生“级联效应”，那才叫“复杂”。 一旦达到这样的复杂，那就是一个无法控制的，甚至是无法理解的系统。

所以，“庞杂”是什么？ 就是过去机械时代的工程师的工作。 他们绘制蓝图、按图施工、精确控制、准确无误。 当他们造出了一个机械系统，不管多复杂，他们就是这个系统的神。 但是今天的软件工程师面对的就是“复杂”，虽然系统是他们一行行写的，也是他们造出来的，但他们远远不是这个系统的神。 总有一些他们控制不住的东西，比如他们一辈子都要和bug打交道，永远不可能把它们彻底消除。 不是软件工程师不优秀，而是bug实在太狡猾。 这就像是那个故事讲的，渔夫从瓶子里放出了一个魔鬼，发现这个魔鬼既不听自己的，也收不回去了。

这是一个很深刻的变化。 举个例子，1986年1月，美国挑战者号航天飞机升空爆炸。 不到一个月后，著名物理学家费曼就提交了一份报告，分析出了出事原因是在用于密封固体火箭助推器各部分之间缝隙的O型圈上。 虽然这个分析也很难，需要费曼这样大神级的物理学家才能分析出来，但是毕竟最后罪魁祸首找到了。

但是10年后，1996年，阿丽亚娜5型火箭在发射升空39秒后爆炸，火箭上搭载的4颗卫星均毁于一旦。 为什么呢？ 事故分析表明只有一个模糊的原因，火箭在新环境下使用了一些较为陈旧的软件代码。 但是，没有任何一个承包商被追责。 这次爆炸并不是某个决策失误所致，而是整个发射系统的极度复杂性所致。 其他类似的灾难还有三哩岛核电站事故，尽管有关方面也找到了一个原因，但是究其根本，仍然得归咎于系统的庞大和极度复杂，而非某个部件或决策出了错。

再过10年，2007年，丰田汽车在美国出了一个重大事故，车子在行驶中突然加速，刹车失灵，最后致人死亡。 多年以来，在丰田公司生产的汽车中，有多种型号的汽车都曾出现过此类奇怪且危险的故障： 汽车在行驶过程中会“违背”驾驶员的意愿保持匀速，甚至还会“擅自”加速。 事后，丰田请来专家调查原因。 查来查去发现是软件的原因。 说到底，是因为丰田发动机软件系统过度庞大、极度复杂，没有办法把事故责任明确地归咎于某个设计或部件出了错。

除了软件系统外，人类社会现在的方方面面都被复杂性的浓雾笼罩了。 比如，美国联邦的税法，总页数超过74000页，其实也就是说整个美国没有人知道这个国家到底是怎么在收税的。再比如金融业，一款金融理财产品，经过反复包装、销售之后，谁也搞不懂它是什么了。这个产品在什么时候，可能引爆多大的金融危机，谁也不知道。连金融专家也不知道。

可见，就在过去这几十年里，人类制造的系统的复杂性空前提高了，高到了人类既搞不清楚原因，也找不到罪魁祸首的程度。 有句话说得好： 雪崩时，没有一片雪花是无辜的。 反过来说，雪崩时，因为没有一片雪花是无辜的，所以，也没有一片雪花是要负责的。 这就是我们这代人面对的复杂性。 那怎么办呢？ 难道就只能这样束手无策？

这就是《为什么需要生物学思维》这本书的价值。它的建议就写在书名上—— 我们不能再用物理学的思维来看我们生活的环境，甚至人造的环境也不行，而要用生物学的思维来看待我们的生存。

02

为什么需要生物学思维？

人类的认知能力终归是有限的，随着时间的流逝，我们所构建的各种技术系统变得越来越复杂，系统之间的关联性也变得越来越强，越来越难以理解。 无论人类有多聪明，记忆力有多强，都无济于事，因为这些系统的构建方式与人类的思维方式不一样。 人类不具备同时应对数百万个组成部分及其之间的大量交互，并将所有结果都记在脑袋中的能力，我们的大脑会“严重超载”，继而宣告失败。

生物学思维和物理学思维是理解世界的两种方式。 所谓用物理学思维理解世界，觉得一切可设计、可控制、可预测，那不过是过去200多年才开始流行的一种思维方式。 放长远看，200年，那只是人类社会非常短暂的一个瞬间。

而我们今天讲的复杂的技术系统更接近生物学系统，因此用生物学思维理解技术系统是个不错的选择。 其实，用生物学思维理解世界，其实不过是回归人类生存状态的本来面目而已。和错误共存，和风险共存，只要有效，不求精确，甚至不求甚解，这是所有成功物种的常态。那怎么做呢？

比如，应对风险。物理学的方法是要通过精确，来规避风险。而生物学的方法是通过冗余来规避风险。 昆虫、鱼，通过大量产卵诞生大量的后代，最后活下来的没几个，但是物种基因的安全是有保证的。这就是通过冗余规避风险。人类造飞机也是如此，一个发动机不安全，那就装四个，看起来好像很浪费。但是要知道飞机发动机作为一个复杂系统，要让它做到万无一失是不可能的，就算可能，那成本也会高到不像话。所以，装四个发动机，反而是一种低成本的办法。

再比如，修正错误。物理学的办法，是先搞清楚原理，再改正错误，正本清源。而生物学的方法呢？在各种环境突变中，只要你能生存下来，能穿越进化剪刀，就是好样的，就已经适者生存了，至于是不是已经完全没有错误，生物学不关心，这不重要。

所有这些做法，其实都是在模仿自然界，模仿进化剪刀，创造各种极端的环境，就看谁能生存得下来。 活下来，就是好样的。 至于身上是不是已经彻底没有了bug，没有了缺陷，那既不可能，也不重要。 这就是生物学思维。

03

洞悉复杂世界的正确方式

其实，《为什么需要生物学思维》 这本书给我最大的惊喜，倒不是那些具体的办法，而是一种思维方式。更具体地说就是一个词：欣慰感。 “欣慰感”是中文。书里写的其实是犹太人用的意第绪语中的一个词：naches。这个词的准确含义是，从亲近的人，尤其是自己孩子的成就中捕获的一种替代性的自豪感、欣慰感。

这种感受在人类中其实很普遍，不仅是对自己的孩子那么简单。 比如，一个移民来到一个新国家，他心里很清楚，自己作为第一代移民，这一生再怎么努力，成就也有限，但是通过一代人两代人三代人的努力，总有一天家族会兴旺的。 所以，他就期盼自己的后代更聪明、更成功。 再比如，一个真正有长远眼光的企业家，他心里也清楚，自己在位的时候做得再好也没有用，他必须能培养出合格的继任者，让成功可以继续。 看到继任者干得好，他心里也高兴。 这些感受都是这本书里讲到的“欣慰感”。

那这种情感的本质是什么呢？ 就是承认自己控制不了别人，甚至也理解不了别人，但是在观念上认可那些人是自己的一部分，是自己生命的延续。 让他们代替自己穿越时间，让世界变得更好，来完成自己未竟的愿望。 这就是所谓的欣慰感。

理解了这个词，我们再回头看和技术、复杂系统的关系，是不是有一种恍然大悟的感觉？

我们和孩子是这样，我们和继任者是这样，那对于全人类来说，机器、软件、人工智能何尝不是这样呢？ 这些东西是人造出来的，就像我们生出了自己的孩子。 这些东西复杂到了人不能理解不能控制的程度，反过来想，我们又何尝能够全然理解和控制自己的孩子？ 这些复杂的东西能穿越时间，能完成人完成不了的任务，那我们为什么不可以到技术的成就中去获得这种，我们通常从孩子身上获得的欣慰感呢？

那你可能会说，他们很危险，可能会闯祸。 对，我们的孩子也一样，偶尔也会闯祸，也会不靠谱。 但那又怎样，我们人类不是一代代地对孩子好，抚育孩子，为孩子牺牲，才繁衍到了今天吗？

所以这本书给我们的答案是：

如果我们不能像修理一架机器一样把这个世界修理好，那就干脆像父母和子女那样重新定义自己和复杂系统之间的关系，用共生的温情替代陌生的隔阂。如果恐惧和恶意没有用。那就换成善意和期待试试吧。