复杂群决策系统的突现及其机理，本文主要内容关键词为：机理论文,系统论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：N945.25 文献标志码：A 文章编号：1000-8934(2009)05-0011-05
1 导言
近年来，由于复杂性科学、认知科学和心智哲学的兴起和发展，突现(emergence)这个曾经极富争议、甚至有点声名狼藉的哲学概念，在多年的沉寂后，又重获新生，并成为当代复杂性科学和哲学研究的一个前沿和热点。以研究复杂性著称的美国圣菲研究所已明确提出：复杂性实质上就是一门关于突现的科学。他们甚至将突现作为圣菲的一个主题和理念。国外的许多重要哲学杂志以及国际会议也以突现作为重要论题[1]。但对于一个具体的实际系统而言，何谓突现性？突现产生的机理是什么？以及如何对其加以管理和控制以期望的突现产生？对于这些问题的研究则是目前急需解决的重点论题。基于上述研究背景，本文尝试从复杂性科学的突现理论出发，对一类具体的系统即复杂群决策系统进行剖析，探讨复杂群决策系统的突现定义、决策机理以及突现的管理与控制问题，从而为群决策问题的研究提供一种新的研究视角与思路，研究结论对于复杂群决策系统在决策机制设计、过程模式处理、群决策支持系统构建等方面都具有方法论的指导意义。
2 突现
有关突现的思想最早可以追溯到古代的亚里士多德的著名命题“整体大于部分之和”和老子的“有生于无”，近代可以追溯到穆勒(J.S.Mill)提出的两种因果关系学说。穆勒认为，存在两种因果关系，一种是“合成因果关系”，即由同质的原因以合力的原则导致其结果，这个结果等于诸种同质原因分别作用的总和，这种因果关系由同质定律所支配；另一种因果关系称为“异质效应”，其特征是多因共同作用产生的结果，不等于各个原因单独作用的总和，这种因果关系由异质定律所支配。1875年哲学家卢斯(L.H.Lewes)继承了穆勒的思想，将第二种因果关系称为“突现”，由此正式赋予突现以哲学意义。19世纪末20世纪初，一批学者开创了英国突现主义学派，他们主要在哲学层面上，以“突现”为核心概念勾画了一个突现理念与问题的全景。他们将突现概括为以下四个特征：首先突现性是高层次所具有的新性质；其次突现具有不可预测的新奇性；再其次突现表现为层次间具有不可还原性；最后突现表现在高低层次之间存在着两种因果关系。到了20世纪30年代，突现论日趋式微。但英国突现主义提出的许多观点已触及了突现的主要问题，当代各种突现论可以说是在英国突现主义提出的突现四个基本特征的基础上进行不同程度的取合与深化。20世纪90年代后，随着复杂性科学、计算机科学、生命科学和认知科学等交叉学科的迅速发展，科学地解释突现现象成为当代科学研究的一个目标，突现也重新成为哲学反思的重要议题。
(1)突现的概念及其新特征
目前，不同学者从不同的学科背景和研究思路赋予了突现新的内涵。如杰菲里·戈尔德斯坦因认为：突现是指在复杂系统的自组织过程中突现出新的、和谐的结构、类型和性质，相对于微观过程来说，突现是在宏观水平上出现的现象[2]；霍兰在《突现》一书中反复强调的是“多来自少”，“输出比输入多”，“突现就是由简单的行为组合而产生的复杂行为”，“突现表现为整体大于部分之和”，“简单中孕育着复杂性”，所有这些都说的是同一个意思：由少数几条规则控制的系统能够产生出惊人的复杂性，这就是突现[3]；卡斯蒂认为：突现是作为总体系统行为从多个参与者的相互作用中所产生出的系统论泛称，是一种从系统的各个组成部分的孤立行为中无法预期、甚至无法想象的行为；我国学者龚小庆认为突现就是构成系统的各个主体(子系统)依据一定的规则进行相互作用并最终形成稳定的系统整体结构的过程。纵观不同学者有关“突现”的描述及定义，可归纳为两种不同的观点。观点之一是：突现是复杂系统表现出的各个组成部分不能表现的行为，即系统的整体行为。这个观点涉及到如何理解系统的整体特性来自于系统的组成部分特性。更一般的说法是：大范围的宏观系统行为是如何来自于微观层次上的详细结构、行为和关系等。观点之二是：突现是系统的一种功能，这种功能是依靠系统与环境的关系而表现出来的，没有这种关系，系统无法独自拥有这种功能。
笔者认为：突现是一种可识别的、可重复的、整体具有而部分不具有，出现在系统的宏观层次上的新的、协同的结构、功能、模式、行为和性质等。因为突现虽然具有惊奇性，但它首先是一种客观现象，惊奇性并不是其本质的特征，而只是它的一种表现形式。虽然整体的突现性质无法从部分及其相互作用规则中准确的预测出来，但只要条件具备突现就应当发生，并且是可以识别的。通过不断地修正研究对象的模拟模型，可以逐步逼近，再现所发生的突现现象；这样在现实世界中，就可以利用已有的有关突现研究的原理和方法，诱导期望的突现产生，防止不期望的突现产生，我们把期望的突现称为正突现，而不期望的突现称为负突现。所以，理论上而言，一切突现现象都是可识别的。至于目前有些学者认为突现现象是不可重复的、无法识别的，事实上这是一种错误的观点，因为现在认为的不可重复、无法识别是受现在认识的局限性导致的，随着人类科学技术的提高，突现会逐渐被人们所认识并被诱导向正突现发生。尽管人们现在还不能完全预测和掌控突现的发生，但至少人们已经意识到突现的普遍存在性，随着研究的进一步深入，目前突现已呈现出了以下一些新的特征[4，5]：
一是突现的整体性
整体性就是系统具有了其组成部分所不具有的一种整体性质。但对于复杂系统突现，这个整体模式不仅是指一种宏观层次的性质、一种固定的、静态的有序结构，更多的是指复杂系统表现出来的动态的有序过程，一种变动的，可持续一段较长时间的序列[6]。
二是突现表现为“由小到大、由简入繁”的新颖性
众多复杂事物都是由小而简单的事物中发展而来的，从而具有比原先简单事物更为复杂的特征：复杂的行为并非出自复杂的基本结构，极为有趣的复杂行为是从极为简单的元素群中突现出来的。
三是突现现象的规则可寻性
突现的产生是由适应主体在某种或多种毫不相关的简单规则的支配下产生的。这种简单规则在某种情况下会相当复杂，但我们完全可以将它简化为一种或多种的规则，这样使得我们在认识突现现象时变得容易一些。
四是突现表现为高层次具有下向因果作用和不可还原性
所谓下向因果作用就是处于层级的低层次的所有过程受到高层次规律的约束，并遵照这些规律行事。也就是说，在进化突现的过程中，整体模式的形成，会对低层次的个体产生一种下向因果作用。整体模式这个相对于其组成成分的宏观层次，具有自己独特的行为和规律，并对低层次的行动主体产生约束作用。具有下向因果作用已被视为突现性的一个较强的本体特征。因此，对突现性的解释就不可能用还原的方法论体系。
五是突现的历史性
任何突现都是一个过程，在这个过程中时间是不可逆的。亚历山大的演化以宇宙太空作为最基本的材料，成为其突现进化论的重要内容，也就是为了说明突现的不可逆性。普利高津在耗散结构中更是将时间的方向看成其理论的出发点，认为突现现象是一种在不可逆的时间中演化的结果。
(2)适应性受限生成过程模型
突现是复杂系统中普遍存在的现象，现实世界中很多的现象都可以归结为突现。但由于产生突现的系统组成元素、系统结构以及动力学特性等千差万别，这就给描述一个系统的突现性带来了一定的困难。不过研究者们从没有停止过探寻一种能够描述和研究不同系统中的突现的通用方法，以便从中找到它们的共同规律。现在至少可以看到有四种模型平台提供给我们研究突现现象：SWARM、REPAST、ASCAPE和TNG-Lab。在上述平台中都有一个共同的核心即受限生成过程CGP(Constrained Generating Procedure，简称CGP)[7]。受限生成过程是由遗传算法之父霍兰提出的用于研究突现的一种有力的工具模型，该模型主要包括三个核心部分[8]：一是系统的主体元素或智能体，它是受限生成过程模型的基本元素，比如西洋跳棋中的棋子；二是各主体元素产生的一系列行为，该行为是动态的，可以看做是一过程；三是该系统元素的动态行为是受某种规则或机制约束的，因此该模型称为受限生成过程。霍兰认为低层次的行动主体之间通过相互约束和适应，行动主体之间的局部作用向全局作用的转换，能够产生出一个新的整体模式，即具有新性质的一个新的层次。这些新层次又可以作为“积木”通过相互汇聚、受约束生成新的模式，即更高一个新层次和新性质。由此层层突现，不仅产生了具有层级的系统，而且表现出进化突现的新颖性、新事物[9]。霍兰的受限生成过程主要揭示和强调了行动主体之间的一种相互适应和约束生成的复杂性，并通过计算机模拟出系统在几个简单规则的支配下，如何从低层次的主体突现出高层次的新主体的过程。这个机制为人们理解突现提供了有效的方法和工具，因此得到学术界的广泛认同。但霍兰的受限生成过程未能很好地表达环境对主体的约束作用。作为突现机理模型的受约束生成过程，双向约束是必要的。也就是说，应将主体问的约束划分为两部分即系统环境机构约束和系统内部机构约束。
因此，我们可以对霍兰的受限生成过程加以改进，给出一个适应性受限生成(Adapting Constrained Generating Procedure，简称ACGP)的突现机制。对于决定机构行为与状态的转换函数，我们仍然采用公式S(t＋1)＝f(I(t)，s(t))。至于机构间相互作用的网络，则应该区分为两类：一类是处于环境的机构对系统及其元素的相互作用网络，我们称之为“高层次机构的网络”，它们主要是对系统内部元素进行控制和影响，是一种下向约束作用；一类是系统内部各种机构的相互作用网络，我们称之为“低层次机构的网络”，它们主要是内部元素间的影响，对于系统的整体模式突现来说，是一种上向的约束生成作用，主要表现为一种自组织过程。这样适应性受限生成的突现机制，就可以用两组方程来表示，一是突现的自组织受限生成过程的表达式，二是突现的适应性受限生成过程的表达式，这种双向约束的条件有效地区分了系统的边界。该适应性受限生成突现机制建模过程如下[10，11]：
第一步：识别组成系统的基本元素——机构以及机构的主要状态。一个系统中可能含有多个机构，它们可能属于同一种类，也可能属于不同的种类，在这些机构中最为重要的是具有适应性的主体；其后要定义不同类机构的状态，那些具有适应性的主体机构状态限制了主体在接受到刺激时如何反应，并由此形成和调整对未来发展的决策判断。确定了机构以及机构的状态之后，还要定义机构的转换函数，一个(组)转换函数定义了一(多)种结构。
第二步：定义机构的连接方式以构成高层次机构的网络和低层次机构的网络。一种比较简单的方法就是将一个机构的输出作为另一个机构的一个输入，然后将它们连接，对系统中的所有机构重复这一过程即可构成整个网络。
第三步：用各个机构的状态定义整个适应性受限生成模型的状态，比如说用各个机构的状态组成的向量作为整个模型的状态。
第四步：从基本的机构开始，逐层定义更复杂的机构，再用这些更高层的机构去定义适应性受限生成模型，然后进行模拟，如果达到预期的结果则最终确定主体的适应性活动，否则进行回声反馈，重新适应学习。
3 复杂群决策系统的突现
现实生活中复杂群决策系统是普遍存在的，例如上市公司董事会决策、政府宏观规划与战略决策以及网络招投标决策系统等[12，13]，这是由群决策本身的内在属性决定的，不能单纯地认为简单群决策系统是复杂群决策系统的一种特例，仍然沿用处理传统简单群决策系统的一些理论与方法，比如机械论、还原论等，如果那样做，必然会降低决策效果。因此，必须深入探讨复杂群决策系统的特有决策模式与规律，研究复杂群决策系统的决策机理，为复杂群决策系统的研究提供方法论指导。可以说复杂性科学的突现理论为解决上述问题提供了非常有效的解决途径。
在复杂群决策系统中，突现不仅存在，而且是非常常见的，正如中国有句俗语所说“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”就是最为有力的证明，复杂群决策系统的魅力就在于这种“1+1＞2”的整合与放大效应，或者叫做增效作用。究竟如何判断一个具体系统突现的存在性，穆勒提出了判断突现存在与否的三个条件：首先，一个整体的突现特征不是其部分的特征之和；其次，突现特征的种类与组成部分特征的种类完全不同；最后，突现特征不能由单个个体的行为中推导或预测出来。结合突现的一般定义，针对复杂群决策系统中的实际情况，本文认为复杂群决策系统的突现是指群体在一定的决策环境中，各决策主体通过相互作用，从而使群体决策能力与绩效远远超出同样数目的个人决策能力与绩效之和，这种整体具有而局部不具有的行为与价值特征就是突现。对于上述定义可以从以下几个方面进行理解：首先，复杂群决策系统的突现行为特征指的是决策能力，价值特征指的是绩效即决策的效果，许多决策个体组成决策群体并作用于一定的问题，形成群决策系统，系统所表现出来的决策能力是各个体所不具有的整体特性，同时整体也表现出增效性；其次，这种突现行为产生是决策主体在一定的环境之下受某种规则约束不断相互作用的结果，这种规则可能简单也可能复杂，即使是最简单的规则也可能产生复杂的突现行为和特征；最后，整个决策过程所表现出来的突现行为特征不能由单个个体的行为所预测出来，但整体的这种行为特征具有动态性和规律性，会存在大量不断生成的模式和结构，这些模式和结构是可以通过某种工具或方法加以预测和控制的。
4 基于ACGP的复杂群决策系统突现机理
根据以上适应性受限生成过程(ACGP)的思想和建模过程可以深入考察复杂群决策系统的决策机理。在复杂群决策系统中，单个决策主体的行为改变，只是局部的行为，这种局部行为必须通过多决策主体间的相互作用、相互影响，才能形成复杂的群决策系统，从而产生突现现象，实现群体决策的增效能力。根据突现理论的观点，复杂群决策系统产生突现的根本原因在于系统的适应性受限生成过程，这一过程描述如下：
(1)参与决策的每一决策主体根据输入的信息做出某种反应，对输入进行处理并产生最终的输出行为。当然，对每一个决策主体来说，都存在多个输入和多个输出的可能。
(2)多个决策主体通过环境和内部机构两种相互作用而连接成网络模型，这个网络就是适应性受限生成过程。一方面处于宏观层面上的外围环境如群体文化、行为特征、技术水平等与内部决策群体构成高层次机构的网络；另一方面系统内部各决策主体通过一定的结构方式如层级、网状等方式构成低层次机构的网络，通过这种下向和上向的约束构成整个复杂群决策系统网络模型。
(3)决策主体一旦通过内外两种相互作用连接成网络，就会在一定的决策规则下生成所有可能性集合。由此，适应性受限生成过程就存在各种可能的状态。
(4)不同的决策主体通过相互作用产生适应性受限生成过程，新的适应性受限生成过程再通过相互作用生成更加复杂的适应性受限生成过程，如此反复，直到生成期望的突现结果。
从以上分析可以看出，要实现复杂群体决策的增效能力，必须对复杂群决策系统的突现实施有效的管理与控制，管理与控制的重点是对决策主体的行为进行正确的引导：一是控制决策主体的相互作用程度。要根据具体的情况对决策主体的相互作用进行管理，对一些危机决策问题，比如救火、防洪、地震等，由于其发生的突发性，造成的后果大，必须马上采取措施，否则会造成更大的损失，这时候的决策时间是第一位的，需要尽快给出方案，此时的决策就应该减少成员间的相互作用，以便统一行动；但对于一些影响国家、政府、企业全局发展的重大决策问题，如果决策失误会造成长期致命损失的决策问题就应该鼓励所有决策主体相互作用来促使突现现象的发生，此时可以采用头脑风暴、德尔菲、情景法等来激发群成员的创造性；二是控制群体成员间的信息交互。群体成员间的信息交互可能是完全的信息交互，也可能是不完全信息交互[14，15]。采用匿名的方法会使群成员没有顾虑地表述自己的观点，可以增进决策成员间的信息交互并促使突现现象的发生；三是控制决策主体的行为规则。作为目前具有最高智能的人类组织，可以对群体决策的过程和结果进行总结归纳，在一定程度上把握成员规则对整体突现结果的影响，进而通过主动地改变群体成员遵循的规则，引导有利于群体突现现象的发生。
5 结论
本文从复杂性科学的突现理论出发，根据突现的一般含义以及突现所呈现的新特征，建立了适应性受限生成模型，提出了复杂群决策系统的突现概念，并结合适应性受限生成模型，解释了复杂群决策系统的决策机理。通过这些研究具有如下启示和价值：首先有助于人们对复杂性科学的突现有着一个更加深入地理解和把握，突现不能只局限于理论上的研究，更应该结合具体的实际系统进行实践意义上的研究，这样才能够发挥突现的理论研究与应用价值；其次，简单群决策系统并不是复杂群决策系统的一种特例，传统的机械论、还原论并不适应复杂群决策系统研究，需要重新探究处理复杂群决策系统的新范式；最后，对于复杂群决策系统在决策机制设计、过程模式处理以及群决策支持系统构建等方面找到了哲学意义上的方法论依据。