《复杂》

上百万只蚂蚁在一起组成蚁群，群体就会组成一个整体，形成具有所谓“集体智能”的“超生物”。

跟人的大脑、免疫系统一起，蚁群成为在《复杂》一书中被反复提及的复杂系统的例证。在这种不存在中央控制的情况下，系统中单个个体自行组织、彼此交互，从而形成适应性的进化模式，这种复杂性所呈现出来的迷人之美的来源，就是这本书希望所揭示的。

复杂性学科，似乎必然指向复杂的研究。逐渐被更多科研人员接受的是，用交叉学科而不是单一学科对复杂系统进行探究才是可行的共识。在这里，作者渊博的多学科背景经验给了读者一次跨越认知的机会，从混沌学，到统计力学，到信息论，到计算科学，到进化论，到现代综合，到遗传学，到度量方法，到网络科学。为了帮助作者理解，部分内容甚至要追溯到学科的起源。

可以想象，每一门汇集了多年学者研究成果的科学，只落入本书的一个章节甚至更少，这不仅对读者，而且对于作者都是莫大的考验。我自己的阅读感受是智力和记忆被严重地挑战，容易囫囵吞枣，或者顾此失彼。但粗粗浏览完一遍之后，我尝试跳脱出来，再从外部去获得一次观看全貌的机会，不得不赞叹作者学识之下所呈现的研究之美。

但更重要的是，本书或者说复杂系统对于其他领域或者现象的启示。虽然作者会利用蚁群、大脑、免疫系统频繁展示复杂系统之美，但它们似乎更像是成熟系统，复杂学科研究的是果之成因。而如果用复杂系统理论来观察解释经济行为和态势，生态系统的保护，控制流行病，不止于研究成因，甚至可以预测，这都会是复杂学科带来的更大益处。

如何管理（大型）企业组织，作为复杂学科可能惠及的领域之一，是作者在书中仅有一次提及。而我在阅读本书的过程中，对此有不止一次的联想，很是有趣。

跟复杂系统中组分类似，企业组织中也存在类似的组分——雇员个体，以及由个体组成的团队或者部门。个体的经验学识、认知背景都不同，或许因为某种原因组成了团队或部门，虽然团队或者整个组织有统一的目标和方向，但这并不妨碍也不会完全隐藏掉个体行为的随机性——比如我们常常称为的“想法比较多”或者“自扫门前雪”。这样在个体之间形成的交互和信息交换，牵制和拉扯，共同来最后实现组织在既定的方向上往目标靠近。

我愿意称之为组织动力学，因为大量个体存在的这种随机性交互（ThoughtWorks尤甚），组成了所谓的企业文化和氛围，往企业目标靠近，这种从无序到有序的逆熵生长，就是我们所谓的最理想的组织形态——去中心化和自组织。

有趣的是，不管是蚁群，还是人的大脑和免疫系统，似乎都可以被视作完整意义的自组织状态，而企业则是自组织的初级的初级吧。我们是不是可以把原因归结于因为企业组织的组分——人的个体又是一个尤为复杂的系统呢？

网络科学对于企业组织形态的观察，也有有趣的发现。

比如“小世界”，跟学者研究过的自然、社会和技术网络中大部分具备的特征一样，企业里面同样存在高度的集群性（比如团队和部门）、不均衡的度分布（比如因为个体职责和经验不同而带来的彼此联系多寡）以及中心节点结构（比如团队和部门的Lead）。而成因在网络科学里面已经存有假说：在系统内需要快速传播信息，以及产生和维持可靠的远程连接的高成本，要注意这二者其实是相互矛盾的。而这恰恰是任何组织里面再普遍不过的内部状态之一。维持或者无视这样的内部状态，甚至引发政治，是对企业整体的伤害。

而“无尺度”会比较抽象一些，我简单地将其理解为网络整体形态（比如企业文化和自组织能力）不会随着规模的变化而有差别，即“在不同尺度下具有不变性”。但无尺度网络的稳健性仍然有受限的约束，对节点（个体）的随机删除具有稳健性，但如果中心节点失效或是受到攻击就会非常脆弱。我想这同样是自组织性企业最大的挑战吧——不会受限于规模的变化，反而是自我适应与调整，保持自组织本色。