今日心情：
有些焦躁的一天，在硬核小组里一说，发现大家都很焦躁。再一细聊，发现大家刚好都是在生活中遇到了非常消耗能量的事情。
《斯坦福大学人生设计课》提到过，所谓消耗能量就是单方向产出得不到能量回流滋养，哪怕这件事是你擅长的。
破天荒中午就开始运动，因为确实太乏了，运动完果然脑子会好一点。然后什么都不想，早早睡觉，今天又是新的一天~
早起读书第439天
阅读书籍：《复杂之美》
作者：【美】约翰·H·米勒
翻译：潘丽君
阅读范围：P001——P018
多年前就读过约翰·H·米勒的《引爆点》，读的并不认真，主要原因是因为看不懂。这次读《复杂之美》是刚好在第五项修炼里面看到了相关推荐，发现作者也是他。
自己百度了一下作者：
约翰·H.米勒，卡内基梅隆大学经济学和社会学教授，同时担任世界级专业部门一社会与决策科学系的学术带头人：主攻行为经济学、复杂系统以及决策科学等领域，还在美国圣菲研究所(复杂系统科学的权威机构)担任多个领导职位。
米勒教授是首先提出并创立复杂系统理论的社会科学家之一，也是跨越多个领域的集大成者；他的论文涵盖人类学、商业、复杂系统、计算机科学、经济学、法律、医学、组织学、物理学以及政治学等专业。
最近读书发现，当代很多学者除了在某个领域里很深入，还会涉及到其他领域的研究。（巴菲特的跨学科阅读学习也是很让人惊叹）这也反映了，在新科学的引导下，跨学科去学习了解事物是一个必然的趋势。
之前不喜欢读难懂的书，是因为书中涉及到太多陌生知识点，以至于明明都是认识的汉字，却不知道书在说什么，读起来就非常费劲。而现在，我会把这些不懂的知识点当做我重新去认知世界的线索，其中就包括系统。米勒的《复杂之美（人类必然的命运和结局）》是对系统思维一次简洁的探究，书中涉及的是一门新兴学科，它探究了统治着物理学、生物学和经济学的一些基本原则，比如“突现论”。
他揭示了那些表面上毫无关联的现象中令人诧异的相似性，比如，蜂群中的“蜂巢思维”与消费者行为，锥螺对局部刺激而改变外壳图案的反应与市场对局部刺激作出的反应。《领导力与新科学》中说，当组织不知该如何进一步工作时，去观察生物的特点，它们跟人类的行为有着如此相似之处。
也许《复杂之美》就是一个启发我们把事物关联起来的开始。
科学之争：复杂性与还原论
科学就像是在给复杂的世界绘制地图，让人们对难以理解甚至有些恐惧的景象有了一个大致了解。好的地图可以去伪存真，留下精髓，有足够的指导作用。
在科学中，清楚地去忽略一些信息往往比事无巨细全部标记更重要。不同的地图会带给人不同的视角，哪怕是描绘同一个地方。比如山地地图主要是标记出当地的山丘，而我们开车前进可能需要的是公路地图。如果不顾及目的和用途就盲目绘制地图，那失败是必然的。
“还原论”或者简化论策略的核心要义是，只要我们有了某个小的区域的详细内容，就可以将这些内容拼凑在一起，得到一整个内容。感觉很有道理的样子，但实际上是一场徒劳。
因为事物之间是相互作用的，即便我们对每一个部分都了若指掌，也无法知道它们组合成一个系统时，彼此之间会产生什么互动。因为互动也会改变着原有的状态。这就像是婚姻，两个很好的人未必能形成很好的婚姻。合作也是如此，即便对对方了解的非常清楚，但具体做起事情来是不是顺畅，还是需要真正在一起工作磨合。
新兴科学的崛起，不可避免地超越了传统的学科分界。根据新兴的课程，我们可以了解到，简单的事物会产生复杂性，而复杂的事情也会具有简单性。原先人们一直认为将事物拆解成最简单的单元就可以理解事物的观念，也被改变了。
数学家斯塔尼斯拉夫·乌拉姆和约翰·冯·诺依曼利用世界上第一批可以编程的计算机来追寻注入机器能否进行自我繁殖等问题的答案，实际上已经模糊了学科的界限。他们将数学和计算机模型用于研究的创造性方法，让我们发现，无论多么简单、局部的组合件，一相互作用就会出现复杂的全局行为。
随着研究开辟出新的前沿领域，我们发现复杂系统的可信原则不可避免的存在着。交互系统使个体与与主体之间产生反馈回路，这些反馈循环推动这系统行为。个体之间进行互动是系统的基本属性，互动网络是复杂系统的基本元素。
反馈：小波点引发蝴蝶效应
反馈、异质性、杂音和网络等核心原则为我们理解复杂性提供了新的纬度和视角。
有些复杂系统，比如人的思想，就是在完全分散、缺乏控制的情况下产生了一致、且富有成效的决策。还有些系统，比如运动会的运动员，自发地组成了一个关键的共同体，呈现出共同的行为和特征。
2008年的金融危机，影响了几十亿人的生活。通过这个危机，我们可以发现：在经济蓝图中，每一个个体，如业主、信用评级机构、抵押贷款经纪人等，各自做出的决策都是理智的，然而所有行为放在一起，就出现了悲剧性的反馈回路。
这场危机就是把经济学作为一门专业学科的重大失败。经济学家不但未能预测到这场金融海啸，甚至在它出现时，他们也完全不知所措。其中一个原因是传统还原论研究范式的失败，专家们习惯于将食物分解成许多简单的部分进行研究，试图捕捉“超级消费者”的行为来理解所有消费者。
他们的工具是“代表性主体”分析法，这个工具的顺利运转必须有一个必要前提，那就是系统中所有的主体的高度同质性。
虽然从理论和时间角度看，同质性的确是一个非常有用的假设，但复杂系统表明，异构系统的行为没那么容易被代表或者被均质化。因为异构系统的变化相较于同构系统要来的缓慢。
复杂系统通常有一些固有的随机性，这与参与主体行为和互动结构休戚有关系。一般来说，我们在组织中都会将随机性降到最低。但随机性其实是达尔文进化论的基础，正是由于随机性，“更高级和更优质”的生物才会一直优胜略汰生存下来。变化是一种动力。
接受系统中的随机性迫使我们要让出一部分控制权，但这恰恰是最明智的举措。有效的分散决策可能是是从复杂系统理论中诞生的最佳办法，也是最新的古老理念。细菌其实在不需要大脑参与的情况下，就可以做出与大脑参与后相似的选择模式，是不是细思极恐？理解了这个过程，我们就可以了解蜜蜂的自然分工与巢穴生死存亡之间有趣的关系，也表明了分散的管理机制可以用于解决难题。
复杂性在有互动主体参与的系统中产生。把一些行为简单的主体通过特定的方式连接在一起，就会形成影响全局意义的行为。改变链接方式，又会有新的全局行为产生。了解了这个，就是理解复杂系统的基础。阿里巴巴，抖音其实都是这样的系统逻辑。
沙堆实验：经济和社会系统都有临界点
复杂性还有一个基本原则，就是标度定律的存在。
19世纪生物学家发现，如果适当的放大或者缩小比例进行分析，一些生物体的许多物理和生理特征总是以简单的方式排列着。那么我们在知道一只老鼠的心率和体重后，就可以推测一只母牛的心率。这有点儿像我在上一本书中，提到的：大自然在各个层次上都具有自相似性。
标度定律也会在其他复杂系统中出现。比如城市和企业规模，最大的城市规模或企业的规模是二线城市或企业的二倍，是三线的三倍，并以此类推。甚至连战争爆发的次数和其中死亡人数也受到标度定律的影响。
理解了标度定律，为我们提供了认识未来的另一扇窗。
在复杂系统中，中各主体间时刻进行着竞争和合作，竞争会让个体得到些许好处，但合作会让个体有更大红利。但不幸的是，多数系统都是竞争多过于合作。那么我们可以去制订出一个模型，来观察并理解合作的出现和延续。让一个小的细微变化，促成系统中合作的出现，从而使个体获得更大的红利。
在观察沙堆的时候，我们会发现，如果我们每次都很随意地扔出一粒沙子，它可能会稳稳地落在某个地方，满满堆成堆，但这种无序的堆放每次都在加剧着沙堆的不稳定，到最后一定会发生坍塌。
沙堆故事告诉我们一个道理：一旦进入临界状态，即便是一粒沙子的跌落也会导致坍塌，从而前功尽弃。
无论是社会状态，还是我们的生活，其实都不难发现像沙堆故事一样的道理。由政治体系主导的文明，往往就会带领人们走向一种临界状态，很可能芝麻绿豆大的一件小事就能导致一种古老文明的坍塌。
所以，去探索复杂性是非常值得我们去做的一件事情，复杂性无处不在，且这个探索的旅程会充满灵感、敬畏，并最终会呈现出独到的见解。
以上，是我今天读书所得，希望能对你有所帮助。
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