本文版权属于讲座人@frazer和未名湖的鱼群
主讲人简介：77年大学工科，之前知青2年。1986纽约州立大学MBA。做过若干杂事，现退休在亚利桑那州凤凰城陪家人。喜旅游和杂读。
今天的讲座算是去年9月份讲座的继续。上次介绍了复杂系统的概念和特性，但因时间关系，和复杂系统紧密相关的自组织和演化理论并未来得及介绍。今天来补上这部分内容。
今天的内容，先回顾一下上一讲中关于复杂系统的一些基本特性，然后介绍自组织和演化理论中的几个基本概念，再配合几个例子进行说明，特别是通过 介绍BOIDS对鸟群和鱼群的模拟和用英国演化生物学家、遗传学家Waddington的胚胎发育坡来说明演化中若干核心概念。最后试图用这些理论对微信朋友圈中讨论的热点问题，如文明传播、历史规律性和政治模式等做些探讨。
如果没有上一讲的基础，要充分理解本讲将是困难的，所以我这里把上一讲的文档贴在这里，即便现在来不及阅读，也可以讲座之后回过头来再看。
上一讲我所过： 牛顿式的决定论思 维方式只是我们对真实世界的一种简单抽象，但真实世界大多是复杂系统，面对复杂系统，我 们需要转向一种新的思维方式。这种新思维，就是复杂系统思想和演化（或“演生”）的思想。这是一种新哲学和人生态度，它之所以必要，是我们不希望被确定性思维误导，也不希望被此确定性思维推导出来的简单结论所迷惑。
上一讲结尾对复杂系统有十点归纳，我挑4个与今天话题有关的如下：
1. 复杂系统是多主体、多因素、多变量，多主体构成的互为输出输入的 一个超系统， 多主体/子系统/单元间有高度相互依赖性。这些主体（Agent）可以有智能和意识，但也可以是细胞和分子这样的单元。
2. 复杂系统的研究方法，既不认为系统有确定秩序（规律），也不认为系统毫无规律可循，而是研究系统的混沌边缘，即研究系统看似无序中的稳定性和无序海洋中如何产生秩序的孤岛（结构和组织）的机制。对于复杂系统而言，全域和长期行为均难以预测，尽管不是完全随机。这种思维方式几乎可以覆盖自然、社会和历史的一切方面，它让我们一方面避免机械式理性的僭妄， 又让我们在面对无序时保持冷静和乐观。
3. 复杂系统不是简单的部分之和，整体永远大于部分，约化主义有重大缺陷。系统是分层级的，新层级形成时，就会”涌现“出与本层相关的新特性，而这些新特性并不是它的组成部分所具有的，也不是它的子系统的概念和术语可以解释的。对层级而言，构成它的个体性质本身变得不那么重要了，反而是个体之间的关系和互动变得更重要 。这种关系就是一种涌现性质，或者说是这个层级的整体性质。
4. 在复杂系统中，很难判断什么是大因素，什么是小因素。大因素在系统中未必是最重要的变量，所谓小因素反倒可能对系统具有决定性影响，因为复杂系统内变量之间的关系极为复杂，小因素一旦在系统内形成正反馈和获得传染式（病毒式)传播，都会对系统造成巨大改变，而这在起初都是难以预料的。任何简单的概括，都可能筛掉真正的关键因素，而这些关键因素往往是小因素，往往是些不起眼而被认为不是系统的关键变量。
什么是复杂系统的演化？简单地说，复杂系统不是按预先设计的蓝图和预设的轨道变化的，它处于不停的“演化”过程中。它和愿望无关，和观念无关，和抽象的概念无关。“演”这个词含有“自发秩序”或“自组织”的意思，演出什么结果事前并不确定，产生什么结果也无法计算，它是系统内无数单元（Agent = 互动主体）互动和博弈的结果，是一个系统自组织的过程，并不需要外在的设计者或控制者。
自组织的意思说的是这样一个过程：系统的总体秩序由一个看似无序系统中的各单元的本地互动（local interaction)产生。每个单元并不考虑整体的目标和结构，它们只是遵循某个简单的本地规则，但一旦这个本地规则进入正反馈获得放大效应时，就会形成整个系统的某种结构。这个过程是自发的，无需被外部的设计和控制。自组织现象被随机波动触发，然后被正反馈放大。在无序海洋的不可预测中产生可预测的秩序孤岛。
自组织的概念自古就有。古希腊原子论者德谟克里特（前460年到前370年）和古罗马哲学家卢克莱修（前99年到55年）相信：自然秩序的产生，并不需要一个具有设计能力的智慧，只要给定足够时间、空间和物质，秩序会自己产生（原子组合）。
“自组织”一词是康德在1790年的《判断力批判》中提出的。他说所谓系统演化的“目的性”，指的就是此系统的各单元（器官）既为目的，又为手段。一个由此种性质的单元组成的系统就像具有自己的大脑在行事，即它有自我管理和演化能力。即通过自己内部单元的互动（手段）来实现系统的某个外显目的。
自组织是一种极为普遍的自然和社会现象，发生在物理、化学、生物、机器人学和认知系统中。举例如下：
物理：相变，自发对称破裂，自发磁化，液体的热对流、晶体生长、激光、超导等……
化学：分子自集、震荡反应、自动催化网络、液体晶化、网格复合体等……
生物：自发蛋白折叠、生物大分子形成、双层脂膜的形成、生物图样形成、发育生物学中的形态发生、人类动作的协调、昆虫的（蜜蜂、蚂蚁等）和哺乳动物的社会性形成、鸟和鱼的集群现象等。
计算机：细胞自动机、随机图像、演化计算、人工生命等。在集群机器人学中应用自组织理论来产生“涌现”行为。算法优化也是自组织过程，它企图寻找问题的最佳解。如果一个解代表了一个互动系统的稳态，那么这个解就算是被找到了，它就是这个系统的一个收敛结构。小世界网络和无标度网络也是自组织网络，即它们不是自上而下的等级网络。
人类社会： 在社会学、经济学、人类学中我们使用的许多词，如“临界质量”、“羊群效应”、“群体思维”都与自组织现象有关。经济学中，市场经济也是自组织的。Paul Krugman写过一本书叫《自组织的经济》。哈耶克造了一个词叫“耦合秩序”（Catallaxy）来描述自由市场经济中的自愿合作的自组织系统。
我们来看几张图片增加一些感性认识：
晶体的生长
液体漩涡
细菌生长
氧化压力下的细菌自组织
动物身体花纹
分形
洛伦兹蝴蝶
鸟群和鱼群的集群现象
蚁窝
蜂窝
自组织可以从不同的学科角度来理解，但内在的机理都是相通的：
1. 系统论角度：指系统在某种内在机制的驱动下，自行从简单走向复杂，形成复杂结构
2. 热力学角度，指系统通过与外界交换物质、能量和信息，从外部输入负熵和秩序，不断地降低自身的熵值，使系统变得有序。
3. 统计力学角度：指一个系统自发地从最可几状态（高多可选择）向自由度较低的方向迁移的过程；
4. 进化论角度：指系统在遗传、变异和在环境压力的优胜劣汰机制下，使得生物结构和生存模式得到自我完善，获得适应能力的过程。达尔文的生物进化论的最大功绩就是用自组织/适应来解释物种的起源和生物的进化。
下面来介绍一个从简单的局部规则涌现出复杂的全域结构的例子。
我相信很多人都有这种亲身经历，即天上的鸟群或水中的鱼群会突然集体朝某个方向运动，整体上形成一个有趣的机构。这种现象叫swarming 或 herding 现象。
Craig Reynolds（1953年生人）是美国著名的计算机模拟专家，长于用计算机模拟人工生命现象。他在1986年开发了一个叫BOIDS的人工生命的程序，用于模拟鸟类的集群结构.
BOIDS这个词是"bird-oid object"这几个词的缩写，指的是鸟类动物。如同大多数人工生命模拟，Boids是一个研究”涌现“现象的例子，即Boids的复杂性来自能动个体单元（Agent，即这里的Boids）间根据简单的的互动法则而产生的系统结构特性。最简单的Boids世界只需要满足一下三条规则：
一、分离性：每只鸟在移动中不发生碰撞
二、方向校准：根据局部小群的平均方向移动
三、凝聚性：每只鸟都向局部小群的平均位置（小群的中心）移动
还可以加入更为复杂的规则，例如避免障碍和寻求目标等。
显然，这个鸟群并没有一个中心，也没有任何外部指令，每只鸟关心的只是几条简单的本地规则，没有哪只鸟为这个鸟群的整体运动制定了任何形状和路径，但是只要每只鸟都按这三条规则行动，整体上我们就能看到这样的鸟群形状：
这个形状完全是自组织出来的，无需外部指令或中心计划，它根本没有中心。
Boids的运动可以是随机而混乱的（如分群和无序行为）或是有序的。不能预期的行为，例如如何分群或在避开障碍后如何重组等行为模式，可以看成是”涌现“出来的模式。
这里值得指出的是，尽管整个系统没有一个中心，但系统的自组织启动往往是由系统内的一个不起眼的小“中心”带动的。金观涛老师在《控制论和科学方法论》一书中举过一个关于磁化现象的例子，他说：“先有一个组织核心。从磁针的自组织例子我们可以看到，是方向一致的几个磁针的取向具有关键作用，它可以大致确定发展起来的组织（在这里是磁针取向）的形式。比如化学中大晶体的培养是一个自组织过程，在晶体形成之前，溶液内晶体物质的分子处于无规则的分布与运动状态。而晶体形成的过程，就是晶体物质形成组织的过程。在这一过程中，最后形成的晶体组织形式究竟是一个有规则的大晶体，还是很多乱七八糟的小晶体，这完全决定于开始形成的组织核心——即晶核。如果晶核只有一个并且是很规则的单晶，那么自组织系统的发展最后可形成一个在光学上具有很高价值的大单晶。如果晶核很多，并且有的晶核是几个单晶结合在一起，那就生成形状乱七八糟的很多小晶体。”
这里的“晶核”可以类比于鸟群中启动自组织过程的“带头鸟”，以此来说明个体能动性和努力在改变群体结构方面的意义和作用。
为了解释演化思想的基本概念和术语，我现在来介绍一下英国演化生物学家、遗传学家瓦丁顿（Waddington）的胚胎发育坡模型（Epigenetic Landscape）。
瓦氏（1905年到1975年），英国发育生物学、古生物学、遗传学、胚胎发育学和哲学家。奠定了系统生物学和表观遗传学基础。
瓦氏是个白左，支持计划经济并赞扬马克思主义是“深刻的科学哲学”，这个就不去说他了，科学上深刻但政治上幼稚的科学家我们见多了
这是一个非常有趣的并十分生动的模型，瓦氏用这个”胚胎发育坡”来对胚胎发育和生命进化所作比喻，试图说明基因调节（gene regulation)如何决定生物的发育路径。
他的这个发育坡是把生物发育过程比喻为一个玻璃掸子如何从一个带沟迴的山坡坡顶滚到坡底过程，即如何从势能最大点达到势能较低的稳态（或如何从高自由度下降到低自由度的过程）。如果这个弹子是细胞，坡底的各个坑是细胞发育的最终形态（皮肤、毛发、骨骼、神经。。。）那么这个瓦氏坡形描述的就是细胞发育（基因表达）的过程以及说明细胞发育最后会获得什么形态（表观）。
根据生物学的中心法则，生物各组织/器官都是同一套遗传密码（DNA）经过转录（Transcribe）成RNA再翻译（Translate）成各种蛋白的过程，像这样：
请注意，这个发育坡是起伏不平的，掸子从坡顶滚动到坡底的方式有多种，而且难以事前确定。它有这么几个重要组成部分：
1. 峡谷（Valley）：即掸子滚动的路线（胚胎发育的路径），沟迴有深有浅；
2. 山脊（Ridge）：这是峡谷的反面，由山脊构成峡谷，山脊有高有低；
3. 节点（Node）：峡谷分叉处，掸子有多重选择，可按某种概率朝其中一个方向滚动；
4. 盆地（Basin）：即山底那些小坑，这是掸子运动的最终归宿，也是胚胎发育成熟的形态（皮肤、毛发、骨骼、神经、器官。。。）
再来看发育坡的下面，我们可以看到这个发育坡像是一个被许多不同颜色的绳索牵拉着的一个帐篷，底部还对应着不同颜色的小木桩。或者说，是这些木桩的位置和绳索的长度决定了发育坡的地形（山谷、山脊或盆地）
在瓦氏的胚胎发育学中，这些木桩代表了胚胎的底层结构，即DNA密码，是这些DNA密码决定了发育坡的地形。如果我们近似地把这些连线看成是DNA向RNA的转录过程，那么在此意义上可以把由此决定的发育坡看成一个RNA的构形）。
以此比喻，整个生物学的中心法则可以对应为：从木桩（DNA） ——》坡面（RNA）——》坡底（蛋白）的过程
可以把这个发育坡看成是一个生命演化的动力学模型，它解释了演化的动因，方式、方向、可能性和结果
底层的基因网络（Gene Network)和瓦氏发育坡之间可以有某种非线性的数学对应关系，或者说，可以建立一个全域的网络动力学准势方程（Quasi-potential function)。所谓准势能方程描述的是势能的分布情况，而势能分布决定了演化的概率和路径。在此意义上来说，势能方程又是进化的概率密度分布曲面，决定了进化的方向和可能性。
这样一个模型看似是决定性和宿命的，但其中几率扮演着重要作用。基因网络可以因基因交流和突变发生改变，从而改变神经网络的调节互动关系和神经网络的重新连接（Rewiring），从而会改变坡形和进化的概率密度分布。换言之，掸子以何方式滚动、遇到什么节点、以何种概率选择路径、最终流入那个坑都将随之改变。
这种随机性还可以用基因表达的噪音理论来研究，即相同的基因型可转为不同的表现型，相同的基因代码在表达时也会产生表达结果的巨大差异性，其中的原因来自基因表达过程中的“噪音”，它们有多种来源，包括基因表达中的生化反应中的随机因素。因为这些原因，即便没有发生基因突变，在表达过程中也会产生各种随机的可遗传的表型，它们反过来又成了自然选择的基质（Substrate）
如果基因网络本身是处于恒常变化中的，如果DNA在转录成RNA的过程中会因随机因素（噪音）改变的话，那么可以容易推论，瓦氏坡的坡形并非是刚性的，它是柔性的，其形状在不断调整变化之中。
坡形的变化必定改变山谷和山脊的构成，因而改变掸子滚动的速度、动量甚至是在节点处选择方向概率。系统中的这些扰动不一定就会改变掸子滚动的路径，但是如果扰动足够大，如果坡形改变足够大，那么掸子滚动改变路径也是可能的。也就是说，坡形的改变有可能使得掸子落入不同的盆中（或者说胚胎发育成不同的蛋白，或者说历史的发展呈现不同的结局）。
这里牵涉到演化的几个核心概念，想做进一步的说明：一个是路径，第二个是节点，第三是吸引子。
先讲路径（Creode），这个词是瓦氏自造的一个合成词，用来代表细胞发育成某种特定器官所经历的特殊发育路径。这是由“必然”和“通路”这两个词的希腊词词根组成的，受到了基因调节特性的启发，即当胚胎发育被某种外力扰动时，胚胎会通过调节自身的生长和分化并回到自己的正常发育轨道上来。
在瓦氏坡上，当掸子处在深沟中时，外部的扰动不可能阻拦正常发育。但在发育晚期，沟壑较深，外部扰动就很难改变其发育轨道。也就是说，沟越深，掸子逃逸山谷而改变路径的可能性就越低。此时，小球的自由度最小，他的自由和动能被约束在一个“势阱”之中，沟越深，势阱越大，改变路径（改变命运）的几率就越低。
但路径的这个“锁定”性质有几个例外。一个是在起点，另一个是在节点处，第三在于坡形因某种原因发生了结构性的改变。
当小球在坡顶启动时，倒是微小扰动就会导致巨大的路径差异并影响最终结果。所以早期胚胎中的临近点会长出完全不同的结构和表观。这说明起点很重要。在起点处，自由度几乎是无穷大的，势能也极大，但一旦开始滚动，自由度不断降低，势能不断减小，被路径锁定的概率也越大。
路径概念的另一层含义是每条路径最终对应一个终点（盆地），没有什么中间型，要不这样，要不那样，不出现混合型，每条道滚下去都会有不同结果。耳朵就是耳朵，眼睛就是眼睛，不会有耳眼这样的东西。
或者说，最终状态不是连续的，而是具有离散性质。这非常类似电子在不同能级上的跃迁情形，电子只能在离散的能级间跳跃，但不可能停留在1.5级或2.3级这种地方。
第二个概念是“节点”
所谓节点就是路径分叉之处，或者说在滚动（发育）过程中碰到多重选择的地方。
节点给了胚胎发育新的选择，重新赋予了小球自由度进行下一级的选择。路径锁定在这个节点处获得了不确定性，这很像量子力学中的情形，小球在此点的状态是所谓“叠加态”，每个状态都对应某个几率，而且一旦小球选取了（坍塌在）某条路径时，自由度重新丧失，又进入下一轮的锁定状态，重新进入宿命。
显然，节点赋予小球的选择，只是下一级的选择，在任何时刻，小球都不可有选择起点的可能。换言之，历史已经被确定，而且是单向的，不可能逆转，任何新出现的选择都不可能去除自身的历史积累和记忆，任何选项都必须以自身的历史沉淀作为前提。
这点和马尔可夫过程是极为不同的，在马尔可夫过程中，系统的下一步状态只与此刻状态相关而与历史无关。不幸的是，在系统演化中，这个历史包袱是永远背着的，不可能甩掉，小球的状态就是它先前所有路径的积分。
路径积分的本质就是历史叠加，即对每条路径的贡献进行叠加，也可以说是将每条路径的几率叠加起来，就得到了从这一点到那一点的几率。而要描述一条路径，尤其是量子概念下的路径（多么诡异都是可能的）需要你将每一瞬间的位置都表述出来，就是说你的自变量：路径，是要由无限多个量才描述的清楚的，用数学的表达就是，一条路径可以表述为一个无限维度空间中的一个向量。所以，路径积分的自变量是个向量，积分结果是从某一点到另一点的几率密度。
既然有节点，那么小球的滚动（胚胎的发育）就不可能是一条直线，它在整个路径上都有转向和选择的问题，这样使得历史决定论无法成立。在存在多可选择的情形下，小球选取每条路径都对应于某个概率，各条路径的概率只和等于1，而小球在这一点的状态是由各条路径的概率乘以相应的权重之和来决定的。小球未必选取最大概率的路径，这正是节点的概率性质所定义的。
对于已经走过的路径，我们可以马后炮地去画出一条所谓路径，但这条路径却很难用来预测未来的路径，因为你无法预知在未来会碰到何种节点以及节点所对应的各条路径的概率分布。这点对于研究历史有特别的借鉴意义。
下面谈谈吸引子，也就是那些盆地或坑，这里是胚胎发育的终点，形成了成熟的蛋白表观
“吸引子”是系统科学论中的一个概念。一个系统有朝某个稳态发展的趋势，这个稳态就叫做吸引子。吸引子就是动态系统中的这样一组数值，使得系统无论从何起始状态开始，总是朝这些点演化。系统在这些点附近具有某种稳定性，只要扰动不过大。它们就是此系统的不动点。
通俗地说，吸引子就是系统的某种稳态，只要系统有可能进入某一平衡态，这一状态就可以称之为这个系统的一个吸引子，尽管每个稳态的鲁棒性可以相差很大。
从数学上说，吸引子就是运动在相平面上的一个收敛点。
吸引子分为三类：第一类是最简单的吸引子，可以称为定点吸引子或不动点吸引子，例如单摆有一个定点吸引子，百川入海，大海就是百川的吸引子，液体的热平衡态，都属于这类吸引子
第二类吸引子与周期运动有关，如月球围绕地球的运动
复杂系统感兴趣的是第三类吸引子，即所谓“奇异”吸引子”。
奇异吸引子是耗散系统中的混沌现象的重要特征，即虽然系统中的点集是不稳定的，但由这些点集构成系统却能形成一个有序结构。
例如在上一讲中提到的洛伦兹蝴蝶
或者来个漂亮点的
虽然其中的点并不做闭合性周期运动，无法预测其位置和走向，但无论如何变化，它都逃不出这只蝴蝶，像是被这只蝴蝶构成的势阱锁定在里边
奇异吸引子有三个显著特性：第一，对初始条件高度敏感，初始时刻两个极为接近的点，其运动轨道会以指数方式分离，使得局部极为不稳定。通俗地说，就是你无法因为两个点的出发地点十分靠近就预测轨迹大致相同，或结果相近。所谓失之毫厘，差之千里！
第二是奇异吸引子有极为有趣的无穷多层自相似结构。比如分形（Fractals），你无论如何放大看局部，局部的结构与整体的结构都是相似的，像这样：
或这样：
第三，奇异吸引子的维度一定低于相空间的维度，系统的稳定往往是通过降维实现的。从社会学的角度看，如果一个社会越复杂，维度越高，那么它生成各种亚结构和组织的可能性就越大，反之，一个缺乏自由度的社会，就不大可能通过自组织产生新的结构。可以预言，一个企图维稳而将公民原子化的社会，通过自组织形成结构的可能性极低。
相空间中往往存在若干吸引子，而且各自都有自己的吸引域，系统最后朝哪个吸引子演化是无法确定的，任何微小的扰动（涨落）都可能让系统落入某个吸引子。
中国历史在晚清这个节点上，同样经历了多态并存（传统皇权、君主立宪、东亚共荣、共和宪政和国际共产等）的时期。最后虽然落入共产这个坑，但历史稳定在其它几种形态上都是有可能的。
这里面有大量随机因素，无数大大小小的人物和事件都可能让历史转向，稳定在其他吸引子上。如果说落入共产坑有什么必然性，那只能呵呵了。
上面的讨论可能过于抽象，不知道现在还剩下几个听众。作为调剂，我想最后借用系统演化理论来谈一个现实话题：即中国政治转型的难度。
中国政治制度未来向何处走是谁也无法预测的事，但在当下的节点上，不妨可以看看有哪几条可能的路径以及对应于什么吸引子。
在整个政治光谱上，我们可以看到多种振幅较高的政治主张（包括大声嚷嚷的和闷声实行的），例如国家资本主义、权贵资本主义、猫式共产主义、儒家宪政、君主宪政、民主宪政等等等，它们都算吸引子，差别仅在于各自的概率不同，有的是大概率事件，有的是小概率事件。
作为尝试，一国政治制度与其文化和人之间的关系亦可用瓦氏坡进行大致的类比。人大致相当于瓦氏坡的基因网络，文化相当于瓦氏坡面，而政治制度则相当于瓦氏坡中的吸引子。
吸引子并非是独立存在的东西，它是系统中的各单元在互动中达成的某种稳定关系，是一种互适应的结构。
同理，撇开价值判断不谈，中国的政治制度也是中国人自己互动的结果，是中国和这个制度之间的某种自适应。中国人的政治制度是中国人自己玩出来的，多数人不仅不觉得有什么问题，反而觉得是唯一可以接受的制度。中国政治制度作为一种吸引子是中国人自己接受的东西，这和作为瓦氏坡底层的基因网络的中国人显然是分不开的。
简单地说，有什么样的人，就有什么样的文化，就有什么样的制度。这里的"人"，并不是人种意义上的人，而是文化意义上的人（不同的信仰，价值观，习俗等)，因为显然相同人种意义上的人群在不同的文化中可以与另一种制度互适应。
反过来说，不同文化背景的人群可能就无法与这种制度互适应。比如你有另外一套价值观，你对正义，公平和善恶有不同的观念，那么你就无法与此种制度互适应。
比如典型的中国人认为通过权力获得利益是一种值得羡慕的生存能力，而你却认为公共权力不能拿来谋私，或者多数中国人接受通过权力可以减免法律的惩罚，但你却认为法律面前人人平等，非要抗争，那么由你的同类构成的社会就不可能与中国政治制度相适应或共存。
你可能会说，这种制度有太多不公和苦难，但大多数的中国人认为有些不公也是正常的，苦难是不可避免的，再说与我无关。如此看来，极权也好，不公也好，其实已经被大多数人所接受(而且通过洗脑在不断复制遗传)，现存制度已经成为一种稳态，而且鲁棒性还很强(尽管靠高维稳经费维持)
中国尽管自晚清以来就一直有民主宪政的呼声和努力，但必须看到，在中国实行民主宪政的机会其实十分渺茫。之所以会有如此呼声，一是有人看到了实行民主宪政的西方国家在经济军事和技术上的强大，二是有人旅居西方而亲身感受到了"个人的尊严"和生活的舒适。
但这些看到的和体验过的人毕竟是极少数，他们所希冀的理想社会还只是少数人心中的梦想。特别要说的是，在一个极权社会里，并不存在自组织的土壤，所以这个少数不可能获得传染式的快速生长，成为多数人的价值。
一旦进入极权的吸引子，将被约束在其中。此约束意味着构成社会系统的组件（人及组织）间产生相互依赖或协作关系，即这些人和组织适应了所有其他人和组织构成的环境。
以上议论完全没有贬低民主宪政价值的意思，只是感觉它可能与中国无缘。民主宪政属于另一种文化，属于另一种历史，属于另一种路径。
当然，文化决定论也有问题，比如事实上民主制度已经在不同文化的国家得到实行，这说明文化并不锁定制度，而且制度对文化也会反制。但也许值得研究，各种文化下所实行的宪政虽形式相似，但其稳定性(鲁棒性)却有极大差异。有的历数百年而屹立，有的则危机不断，前程未卜。通俗地说，虽然球都落入了宪政这个坑里，但有的是深坑，怎么晃球也出不来，有的是浅坑，一晃就球就出来了，很快就落入别的坑里(吸引子)。
例如民主制度，各国的民主制度虽貌似，但鲁棒性差异极大，英美的民主制度与日韩台的民主制度不同，与印度和土耳其的民主制度更不同，
民主制度可以在基督教国家形成，亦可在传统儒教或伊斯兰国家形成，但各自的稳定性是截然不同的，即对抗扰动的能力非常不同。稳定性强的民主制度对抗扰动的能力强，非有极大能量不能毁坏，而稳定性差的民主制度则一遇风吹草动则动辄崩坏。
不同的社会环境中有不同的吸引子分布，英美社会虽然有伊斯兰信徒或佛教、儒家信徒，都有其社会治理理念，所以都是系统中的吸引子，但它们的吸力微弱，对系统虽有扰动，但不可能让社会转型按沙利亚法或儒家法则治理。
但在如土耳其这样的国家，虽有几十年民主制度的历史，但除了民主宪政这一吸引子之外，伊斯兰沙利亚也是一个巨大的并体量相当的吸引子，宪政制度一旦遇到问题，很容易跃迁到了一个吸引子上去。如过去几十年反复发生的政变。
伊朗的近代史也是一个很好的脚注。从卡扎尔王朝，到1906年的立宪革命，从卡扎尔王朝复辟，到巴列维王朝，再到79年的霍梅尼 伊斯兰革命，政治制度在历史节点（非稳的多态选择点）附近摇摆了七十多年，终于还是回归到了更加稳定的伊斯兰政治。
中国在晚清的历史节点上，同样经历了多态并存、博弈。先是传统皇权统治，后来试图搞君主立宪，日本人来了企图搞东亚共荣、北洋政府和民国政府后来搞共和宪政，最后却被共产国际胜出。这些吸引子都短暂存在过，这正是历史进入节点后变得极不稳定，很容易在多个吸引子之间来回震荡。问题是：现在算是稳定下来了吗？ 自己判断。
许多人断言中国即便搞成民主宪政了（这本身就是极小概率事件），结果一定也会是很糟糕的，因为这很像是把玫瑰嫁接在萝卜上，加上宪政的支持者和推动者本身就拖泥带水，沾染了许多旧社会的观念和毛病。因此，就算实行了宪政，大概率也是短命的，因为其它吸引子的势阱极强，稍有扰动就可能转向。也有人说就得如此努力，成功、失败、再成功、再失败，直至最后的胜利。我对这一点有极大疑问，这个系统是不是最终能够稳定在那个吸引子上是个巨大的问号。你可以坚持这种信仰，但不能断言它一定发生。
好了，我们来把系统演化理论要点归纳一下：
1. 演化理论把宇宙、生命、历史、文化中形成的秩序和结构看成一个在多重主体互动下的展开和“涌现”的过程，而不是一个外来智慧的设计过程；
2.演化理论认为结构/秩序的涌现过程是从高能态向低能态，从高维到低维通过自组织产生新结构的建构过程，如此构成一个结构套结构的层叠结构，每层都有各自的序参量和描述法则；每一个新结构都超越老结构而具备自己独特的系统特征、关系、功能和动力学法则；
3. 演化思想重视历史性，及任一存在都是之前所有路径的积分，由其全部历史决定，具有“历史记忆性”而非“马尔可夫性”，基因中记忆了其全部历史过程；时间是每个存在的必要标签。
4. 每个系统都具有独特性，即对应于特定的路径和历史，路径不同，则历史不同，历史不同，则系统记忆不同，因而有不同的吸引子和结局；
5. 演化理论认为复杂系统具有不可约化性，所以其未来无法通过决定论推出。系统演化有很强随机性：起点不同，节点不同，面临的选择不同噢乖，每条路径的概率不同；系统规律可以事后总结，但基本没有预测性；
6. 从短期来看，系统往往会被路径锁定：一旦进入路径便被“锁定”，如同落入势阱，非有外部能量输入不可逃逸。
7. 从哲学上说，演化思想与自然主义和经验主义高度契合，即以现实本身作为思考的出发点和目的，而非把思考建立在理念上和形而上的推论上。演化理论最多对短期、局部做概率性预测，而对全域行为和长期趋势保持诚惶诚恐的态度；
8. 演化是无序和有序的交替过程，是一个不断寻求稳态的过程，即多个博弈方形成互适应，接受和建立一种稳定关系的过程；
9. 演化论的关键词包括：自组织、涌现、路径、节点、概率、稳态、吸引子、鲁棒性等；
10. 系统是演化主体和其环境构成的一个不可分割的整体，演化主体在演化过程中也改变自身的环境，环境不是外在的东西，吸引子也不是外在的东西，它们本身就是演化主体的创造物。整个系统也在演化，不仅是其中的生物体
就这样吧，就此打住，谢谢大家！
