《系统思考导论》读书笔记

问题

1. 复杂世界的挑战

认识世界的第一步，在于承认我们认知的局限性。

相较于世界的广阔与复杂，我们所掌握的知识显得微不足道。

2. 机械论与力学系统的简化

以牛顿对太阳系天体运动的解释为例，尽管太阳系中存在着无数天体和未成形物质，但早期的行星分析却忽略了绝大多数物质，这在今天看来是难以想象的。这种简化，是力学得以建立的基础。

正如松果体之于大脑、DNA之于细胞、蜂王之于蜂群，如果仅从质量的角度考虑，它们在整体中都显得微小。然而，当我们深入探究人体的奥秘、细胞生物学原理以及蜂群的社会组织时，会发现它们在整体功能中扮演着不可或缺的角色。

因此，力学可以被视为一门研究特定系统的科学，这些系统能够很好地被力学近似原理所描述。

3. 计算复杂度的平方律

当问题规模增大时，计算量将如何增长？这是理解系统复杂性的关键。

平方律指出：描述N个物体之间的关系，所需的关联方程数量将以N的平方形式增长。这揭示了随着系统规模增大，计算复杂度呈指数级增长。

4. 简化：科学的必要手段

牛顿在研究太阳系天体运动时，采取了大量的简化措施，例如：

1. 仅考虑万有引力，忽略了地磁效应、静电作用等其他因素。
2. 将万有引力方程 F=GMm/r² 设定为两个物体之间的作用力在任何时候都与第三者无关。
3. 由于太阳的质量远大于其他行星质量的总和，忽略了行星之间的相互作用力。

通过这些简化，原本需要耗费大量时间和金钱才能完成的计算，变得可以通过人脑进行，从而推动了科学的进步。

求解一个包含n个方程的系统需要n²次计算，而计算n个仅含1个方程的独立系统，则仅需要n次计算。

正是由于计算的平方律的存在，以及世界本身的复杂性，我们才需要进行简化，以便更好地理解和应对。

5. 统计力学与大数定律：处理随机性

在考虑空气的特性时，由于计算平方律的限制，我们往往只能关注其平均特性，并采用统计方法。

大数定律指出，随着观测样本数量的增加，观测值会趋近于预测的平均值。

薛定谔提出了N的平方根定律，该定律表明：

偏离的量级约为√n，相对误差的数量级为1/√n，其中n为共同体现这些定律的分子数。这揭示了统计分析中，样本量对结果准确性的影响。

随机性是保证统计计算结果可靠的关键特性。

6. 中数定律：应对复杂系统

通过以上对机械力学和统计学的分析，我们可以总结出一张图表（此处应插入图表，展示不同系统的特性）。

图表中，区域3代表着有序的复杂性，这正是系统思考所关注的“中数系统”。

计算的平方律和N的平方根定律，都不完全适用于中数系统。将这两种定律结合起来，便得到了中数定律，用以描述复杂系统的行为。

中数定律指出：对于中数系统而言，可以预见的是，它与任何理论之间都或多或少地存在着较大的波动、不规则性或偏差，这源于系统的复杂性和不确定性。

中数定律的重要性，不在于其精确的预测能力，而在于其广泛的适用范围。严格意义上的机械学系统和统计学系统都十分罕见，我们周围充斥着各种各样的中数系统，例如社会、经济和生态系统。

中数定律可以被理解为墨菲定律——凡是有可能发生的，终将发生，这强调了在复杂系统中，我们应做好应对各种意外情况的准备。

科学在特定领域取得了巨大成功，但在处理中数系统时，其预测能力和解释力往往受到限制。

因此，我们需要对中数系统进行一定的“压制”，即通过简化、抽象等方法，来更好地理解和控制。

科学技术在分解和细化的过程中取得了前所未有的成功，但同时也带来了诸多问题。我们往往忽略了，在分析和求均值之外，还会产生哪些意想不到的后果。

系统思考，正是一种关注于寻找解决复杂问题有效途径的思维方式。 系统思考，关注的是寻找解决复杂问题的有效途径。

方法

1. 有机论、类比与活机论：借鉴生命系统的智慧

系统学研究试图通过发现一般规律，来促进对中数系统的思考，并强调这些规律的实践意义。

有机论则试图将与生命系统相关的知识，通过类比的方式应用到其他系统，从而获得处理复杂问题的新方法。

然而，这种做法的问题在于，我们对生命系统本身的认知还不够深入，而且类比过程可能不够严谨，容易产生误导。

但需要明确的是，任何模型都是我们用已知的知识，去理解未知的领域，这决定了模型的局限性。

科学尚未能成功地将一切现象都归结为物理和化学原理，这便为有机论留下了发挥空间，使其能够从更广阔的视角看待问题。

当然，科学是否能够解释一切，本身就是一个纯粹的哲学问题，至今仍无定论。

从根本上说，科学也依赖于一定的信念。在科学无法完全解释的领域，有机思维能够为我们提供有益的补充。

2. 科学家：思维方式的差异

在此，我们关注的是思维的运作方式，而非对其进行价值判断。

一些科学家之所以能在不同领域取得成功，并非因为他们能够将原有的思维模式迁移到新的领域，从而发现新的联系。

要成为一名出色的通才，就应该对任何事物都保持开放的心态，避免预设任何先决信念，保持好奇心。

在罗素看来，信念就是在缺乏充分证据的情况下，仍然相信某种事物。这强调了信念在认知中的作用。

3. 系统思考的核心信念

但是，人无法脱离信念而生存。如果没有信念，我们甚至无法迈出下一步，因为我们无法确定脚下的地面是否能够支撑我们的体重，这反映了信念对于行动的重要性。

一般系统论的主要信念是：经验世界自身的秩序，具有一种被称为“二阶序”的秩序，这是一种更深层次的、隐含的秩序。

发现一般系统规律的主要方法是归纳，即从观察到的具体现象中推导出普遍适用的规律。

由于归纳法并非普遍有效，因此我们可能会犯错，但它能够加快我们前进的步伐，并在实践中不断修正我们的认知。

4. 系统思考的几个基本定律

• 定律守恒定律——当发现事实与既有定律不符时，可以选择拒绝接受该事实，或者修改定律的定义，但绝不能轻易抛弃定律本身，这体现了对规律的尊重。
• 喜悦特性定律——每一条一般定律至少应适用于两种情况，这反映了定律的普适性。
• 沮丧滥用定律——任何一般规律至少应存在两个例外情况。换言之，如果你从未犯错，那就意味着你可能没有充分探索，或者没有进行足够的尝试。
• 组合定律——整体大于部分之和，强调了系统各部分之间的相互作用。
• 分解定律——部分大于整体之局部。

面对中数系统，我们无法完全依赖上述定律获得精确的估计。但是，它们可以帮助我们避免在通往正确估计的道路上犯下重大错误，并提供一定的指导。

5. 系统思考的实践类型

• 促进思维过程——确定思维方式，提出关键问题，从而激发更深入的思考。
• 研究特殊系统——关注实际的需求和真正的目标，确保思考的针对性。
• 创造新的定律、改造旧的定律——在实践中不断创新，改进现有的理论和方法。

系统学正在不断发展壮大，我们是否可以避免构建过于复杂的“庞大机器”，转而构建更加灵活、适应性更强的体系？

我希望能够将系统思考带回到它本应服务的普通大众身边，让更多人受益，这是一种竭尽全力的努力和尝试。

系统与幻觉

1. 系统：观察世界的视角

不同的人可能会看到不同的事物，例如，一个女巫、一个少女，或者什么也看不到，这取决于观察者的视角和经验。

最值得反思的错误观点是，有些人试图探究画作的“真实”含义，他们意识到了自我中心论的局限性，并认为自己站在更高的层面进行思考，试图超越观察者的视角。

然而，认为真理可以独立于观察者而存在的观点，本身就是一种最大的自我中心论。如果真的存在这样的真理，又有谁能够发现它呢？这引出了对客观性的深刻思考。

• 如果我是一颗行星，我又是如何被太阳的巨大引力所吸引的？
• 如果我是一只牡蛎，我会因为一粒沙子而感到烦躁吗？这体现了不同视角下的感受差异。
• 如果我是一只青蛙，我会轻易地被影子吓到吗？这强调了环境对行为的影响。
• 如果我就是大自然，我会选择“说谎”吗？这引发了对自然规律的思考。

以上问题都在某种程度上阻碍了科学的客观性和发展。

只有坚信外部世界的真实存在，我们才能在科学的道路上不断前进，并探索世界的奥秘。

“外部世界独立于人的感知而存在”——这一信念构成了所有科学的基础（爱因斯坦），这强调了科学的客观性。

但这种信念本身，也属于一种启发式思维方式，具有一定的局限性。

力学家无法明确指出哪些系统完全符合力学规律，数学家也无法准确界定数学的应用范围，这说明了科学的边界。

这就是“香蕉原理”——启发式思维方式无法确定其适用的边界，这说明了启发式思维的局限性。

我们抱着启发式思维一路前行，并对此深信不疑。但我们需要意识到，我们所坚信的，可能仅仅是建立在假设的基础之上的一种“幻觉”，尽管这种幻觉是如此强烈，以至于我们难以忘怀，这提醒我们保持批判性思考。

2. 绝对思维与相对思维：系统目的与观察者

对于非人造系统，我们往往不清楚其产生的真正目的，因此也难以形成绝对思维，例如，我们不能认为大自然的存在就是为了服务于人类，这体现了对系统目的的理解。

对于人造系统，我们通常清楚其创建的目的，因此容易形成绝对思维，例如，汽车工厂在生产汽车的同时，也会产生垃圾，但我们往往只关注其生产汽车的功能，而忽略了其他方面。

3. 系统：集合的视角

当我们采用数学集合的方式来描述系统时，往往会忽略观察者对集合的影响，这可能导致对系统的片面理解。

观察者实际上决定了如何选择集合中的元素，这强调了观察者的主观性。

选择元素的方法主要有：穷举法、典型元素法和规则表示法，这取决于研究的目的和可用的信息。

由于名称的模糊性和不确定性，穷举法这种看似基础的操作，实际上也存在一定的风险，这说明了定义的重要性。

更糟糕的是，用推导法代替穷举法，尤其是在使用典型元素来表示集合时，更容易出现问题，这可能导致对系统的误解。

规则表示法的问题在于，我们很难清晰地表达规则的所有细节，这增加了理解的难度。

4. 观察者与观察结果：笛卡尔积与一致性

从观察者的角度来看，使用笛卡尔积可能是一种更为严谨的方式，用于描述观察者的观察能力。

它从两个方面来理解观察者：其能够观察的类型（广度），以及在每种类型中，其能够选择的结果范围（深度），从而更全面地刻画观察者的视角。

例如，{A类型×B类型}，其中A:{a1, a2, a3}，B:{b1, b2, b3, b4}，展示了笛卡尔积的应用。

由于笛卡尔积可能会产生组合错误，因此集合中可能会出现无法观察到（即不存在）的元素，这提醒我们注意观察的有效性。

但是，只要观察的广度和深度被恰当地定义，那么至少可以确保在观察集合中，不会排除任何观察者能够观察到的结果，从而保证观察的完整性。

5. 无关法则：符号与结果

无关法则指出：定律不会因为其所选择的特定符号而发生改变，这强调了符号的抽象性。

一旦采用这种集合方法，再加上符号的无关法则，就能够有效减少名称的模糊性，从而对不同观察者的结果进行一致性比较，并提高分析的准确性。

如果对于B中的每一个元素，A中都不会出现两个不同的元素，那么我们可以认为A和B的观察结果是一致的，这提供了判断一致性的标准。

对于同样的事物，如果A比B的观察分类更细致、分辨率更高，那么作为观察者，A就比B更具优势，这强调了观察的细致程度。

而理想化的“超级观察者”必须具有超越现有任何观察者的视角——在极端情况下，它必须能够看到包含所有观察者观察结果的各种可能组合的乘积空间，这展现了对“超级观察者”的定义。

然而，这种笛卡尔积的乘积空间的组合数量，会随着观察人数的增长而呈指数形式增长，因此，对于中等以上复杂程度的问题，我们很难设想“超级观察者”能够发挥有效作用，这说明了“超级观察者”的局限性。

对观察结果的解释

1. 状态：观察的视角

对于同一个黑箱音乐盒的组合状态，从超级观察者、有听力障碍的物理学家以及音乐盒发明者的角度来看，会得出截然不同的观察结论，这说明了状态的相对性。

2. 眼-脑定律：观察与理解的平衡

物理学家可能会忽略某个音阶，发明者可能会忽略灯光闪烁（因为他知道这没有实际意义），而超级观察者虽然观察到了所有的细节，却容易陷入只见树木不见森林的困境，这说明了观察的侧重点。

在某种程度上，脑力和眼力是可以相互弥补的。但是，“脑”和“眼”之间的平衡不能过度偏向任何一方（过于精确的测量结果反而会给结论的建立造成障碍），这强调了观察的整体性。因此，科学的任务就是要找到两者之间的最佳平衡点，从而获得最准确的理解。

3. 广义热力学定律：概率与观察

我们应该承认，任何所谓的“客观”事物，都是由两个方面的要素构成的：物质本原和观察者的精神倾向。忽略后者同样容易使我们陷入主观的泥潭，这说明了观察者的重要性。

• 广义热力学定律（第一种形式）——在没有特殊限制的情况下，出现概率较大的状态，比出现概率较小的状态更容易被观察到，这体现了概率对观察的影响。

• 广义热力学定律（第二种形式）——我们频繁看到的事物，往往也是频繁发生的，原因在于：，这说明了观察与实际发生的关联。

  1. 存在满足某种状态所需的物理原因。
  2. 存在某种精神上的原因。

从“人”的角度考虑，我们不能试图研究事物的全部情况，否则所有事物都将呈现出细微的差别，进而成为特例，科学分类和规律也将无从谈起，这说明了简化和抽象的必要性。

结合定律——在研究任何事物时，都不能试图研究其所有的情况，这重申了简化原则。

4. 功能符号与简化思维

因此，我们通常会从自身的角度出发，选择事物的若干重要特征，并建立函数：y=f(a,b,x)。但由于观察的局限性，我们可能会忽略某些具有重要影响的特征。另一方面，对于影响因子的测量也无法无限精确下去。当达到某个微观层面时，因子a与b甚至会相互矛盾。因此，通过观察，我们无法获得全部的信息，这说明了观察的局限性。

5. 不完全与过于完全：观察的边界

6. 广义互补性原理

广义互补定律——任何两种观点都是互补的，这强调了多角度思考的重要性。

对观察结果的分解

人脑的能力是有限的，而人类智力中唯一看似无限的能力，或许就是自我欺骗的能力——尤其是在面对人脑是否无限这个问题时。

在面对不熟悉且复杂的对象时，我们通常会先试图获取一种“全面”的观点，力求包含所有的现象。

然后，我们会尝试获得一种“最小”的观点，合并那些不必要区分的状态，以减轻观察的负担。

然而，这两种方法都存在其固有的局限性。

那么，我们再来看看常用的第三种方法：由于人脑的局限性，我们转而获取一种“独立”的观点，即将观察到的状态分解成若干不相关的部分，以此来减轻脑力的负担。

差别法则——定律不应该依赖于特定的符号表示，但事实却往往与此相反。

1. 科学的隐喻与分解

经验公理——未来会像过去一样，因为在过去，未来也总是像过去一样，这是一种基于经验的推断。

面对同样的系统，不同的人会以不同的方式将其分解为不同的子系统集合。这主要是因为每个人都受到自身分解世界的固有模式的影响，从而体现了观察的主观性。

通过这种类似于“比喻”的方式，子系统被比喻成不同的事物，从而帮助我们理解复杂系统。

2. 事物与边界：分解的挑战

子系统之间原本渐变且相互交错的边界，往往会被过度简化，从而割裂整个系统的有机性，这体现了分解的风险。

3. 性质与不变法则：分解的依据

在分解过程中，我们往往会根据事物的性质来划分子系统，这提供了分解的依据。

而对于观察者而言，性质本身就具有精神上的作用，这强调了观察者的主观性。

我们可能会认为某些性质比其他性质更为“自然”，但这仅仅表明我们更习惯于以那样的方式进行观察，从而影响分解的结果。

因此，在某种分解过程中，一些部分之所以能够成为子系统并保持不变，是因为它们被观察者认为是“有价值”的，这说明了价值判断对分解的影响。

反之，那些成为边界的部分，则往往被认为是“不重要”的，这体现了边界划分的主观性。

• 不变法则——对于任意给定的性质，都存在一些能够保持它不变的转换，以及一些能够改变它的转换，这说明了性质的相对性。
• 不变法则——对于任意给定的转换，都会保持一些性质不变，同时改变另一些性质，这说明了转换的影响。
• 不变法则——要理解变化，只有通过观察那些保持不变的东西；要理解恒久，只有通过观察那些发生变化的东西，这揭示了理解变化与恒久的辩证关系。

4. 分割：分类的精确性

数学上的精确分类（遵守反射性、对称性和传递性）与科学的实用分类之间，存在着很大的区别，这说明了科学分类的复杂性。

• 反射条件——对于每个状态x，有序对(x, x)必须存在于关系表中，这是精确分类的一个基本要求。
• 对称性——d与h是否相同？h与d是否相同？对于这两个问题，应该有相同的答案，这体现了分类的对称性。
• 传递性——如果B是A的朋友，C是B的朋友，那么C一定是A的朋友。很明显，对于朋友关系而言，传递性并不成立，这说明了分类的局限性。

此外，由于整体大于部分之和，因此分解总是会损失一部分整体的特征，这意味着真实系统的特性是无法被完全研究的，这说明了分解的固有缺陷。

5. 强连接定律：系统的复杂性

容易被分解的“松散组织”早已被分解殆尽，剩下的都是“系统”这种难啃的硬骨头。这些系统的内部连接紧密程度高于平均水平，其中任何一部分的改变，都会对整个系统的性质产生影响，这体现了系统的复杂性。

• 强连接定律——平均而言，系统的连接紧密程度要高于平均水平，这说明了系统的复杂性。
• 强连接定律——系统由多个部分组成，其中任何一部分都无法被单独改变，这体现了系统的整体性。
• 强连接定律——在系统中，很少有事物是完全等同的，这说明了系统的多样性。

对行为的描述

1. 仿真：白箱方法

与解释和分解观察结果的“黑箱”方法相对的，是“白箱”方法，即对系统进行仿真，从而更深入地理解系统的内部机制。

2. 状态空间：仿真的可视化

由于人类的视觉感知仅限于三维空间，因此仿真的“状态空间”通常被限制在二维或三维（即两种或三种属性）中。此时，空间中的一个点就代表了系统的一种状态。如果维度高于三维，我们通常需要采用投影等方式对其进行降维，但这无疑会丢失部分信息。因此，面对投影图像时，说“这是立方体的图像”要比直接说“这是立方体”更为精确，这强调了可视化的局限性。

• 图像法则——在谈到与维度降低相关的问题时，无论你想表达什么，都请在最后加上“……的图像”这几个字，这提醒我们注意降维带来的信息损失。
• 历时法则——如果行为线发生自相交叉的现象，那么该系统要么不是由状态决定的，要么就是我们看到的只是一个投影，而非完整的视图，这说明了状态空间的完整性。
• 共时法则——如果在同一时刻，两个系统处于状态空间中的同一位置，那么很可能是因为空间维度过低，导致视图不够完整，这说明了维度对观察的影响。

除了使用投影的方法进行降维外，我们还可以采用视点变换的方法：将多个属性结合成为数量较少的属性，并在其中保留每个属性的一小部分，而不是像投影方法那样完全放弃某些属性，这提供了另一种处理高维数据的方法。

可以看出，一旦某个属性“浮出水面”，白箱方法就能够将其“来源”分析得十分透彻。但这里存在一个前提，即如果不经过适当的变换就对行为进行观察，我们可能根本无法提取出合适的属性，这强调了选择属性的重要性。

3. 时间：行为的基准

1-2-3 法则——如果你无法想到三种错误使用某种工具的方法，那就说明你还没有真正理解如何使用这种工具，这是一种检验理解程度的方法。

4. 开放系统中的行为：环境的影响

5. 不定法则：系统与环境

不定法则——我们无法准确地将观察到的约束归结于系统还是环境，强调了系统与环境的相互作用。

一些系统问题

1. 系统的三元论：观察的维度

系统的三元论——1、为什么我会看到我所看到的？2、为什么事物会保持不变？3、为什么事物会发生变化？，这构成了系统思考的三个基本问题。

2. 稳定性：系统的可接受行为

系统的一些可接受的行为，以及环境的一些期望之内的行为。也就是说，我们需要在状态空间中定义环境变化的范围，以及相应的系统变化范围，从而分析系统的稳定性。

3. 存续性：存在与延续

存在与延续的问题，这是对系统长期表现的关注。

4. 同一性：事物的标识

事物的标识问题，即如何识别和区分不同的系统。

5. 调节与适应：系统的自我调整

6. 旧车定律：调节与适应的关系

• 旧车定律——调节作用发挥良好的系统，不需要进行适应性变化。系统可以通过其适应性变化来简化其调节工作，这揭示了调节与适应的关系。
• 旧车定律——如果一种看待世界的方法没有对观察者产生压力，那么它就不需要改变。如果一种看待世界的方法对观察者产生了压力，那么就需要对其进行改变，这强调了观察者在系统中的作用。