1、貌似沒啥了不起
2021年諾貝爾物理學獎，頒給了三個科學家，表彰他們“對理解複雜系統的開創性貢獻”。引號裡，至少傳遞出兩個意思：
首先，複雜系統是很難理解的，以前人類理解的很不到位。
其次，三位的貢獻讓人類對複雜系統的理解上了個新臺階。
具體啥貢獻呢？
真鍋淑郎（美國）、克勞斯·哈塞爾曼（德國），這兩位“對地球氣候的物理建模，量化變異性並可靠地預測全球變暖”，得了一半獎金。
喬治·帕裡西（義大利），他“發現從原子到行星尺度的物理系統的無序和漲落的相互影響”，得了另一半獎金。
乍一看，這也沒啥了不起的呀：原子、行星等物質的相互影響，牛頓三定律說的清清楚楚啊，我高中就會了。預測全球變暖就更簡單，我也會——二氧化碳是溫室氣體，人類的能源消費量越來越大，二氧化碳排放量也越來越大，所以全球一定變暖嘛！
瞧，這就是完全不理解複雜系統的簡單思路。
假如地球像玻璃球那樣單純，大氣層只有二氧化碳的量在變大，那麼，剛才這套推斷是沒問題的。
然而地球是個複雜系統，溫度變化的因素海了去了。二氧化碳這個單一因素的微量變化，會不會起主導、決定性作用，那是很難搞清楚的，而做到量化、可靠地預測，就是難上加難了。至於物質之間相互影響，就算簡化到物體都是質點，相互之間只有純潔的引力，也只能搞定兩體運動，再多一體都搞不定，這就是難倒人類幾百年的三體問題。然而三體還遠遠稱不上覆雜系統。
2、什麼是複雜系統
你高考答的物理題，那些彈簧、小球、斜面、拋物線、重力加速度……無論組合得多複雜，也只需簡單的幾何代數手法，跟F=ma扯上關係，就可以算出小球的狀態。因為，這都是理想化的簡單系統。
但現實世界永遠不會這麼簡單，我們只聊兩點體會一下：
一是複雜無處不在。比如最簡單的一隻氣球，裡面有無數個空氣分子——無數體。你隨便指定一個分子，人類都沒有能力算出它下一秒在哪兒。因為，每個分子都是各種速度、各種角度，橫衝直撞，相互影響。情況太複雜，你沒法測量分子們的狀態，也沒法列出那麼多方程，列出來了也求不出解，超出了我們的測量、計算能力。這就是複雜系統。顯而易見，氣球裡的空氣，只是最單純、最小的一種複雜系統。
二是隨機無處不在。小尺度的比如：分子做熱運動，會發射電磁波，影響其他分子的運動，而電磁波的方向是隨機的。大尺度的比如：沒有兩片相同的樹葉，也沒有兩處相同的地形——為啥呢，既有微觀隨機因素的影響，也有複雜系統本身隨機性質的互動影響。
打個比方，對面走來20歲的蘇菲瑪索or八兩金，伊沒看你，更沒碰你，卻可以微妙地改變你的腳步，因而改變你之後的一切時空關係——腳踩哪塊地、擦肩哪個人……這個微妙的影響，最終會傳遞到整個世界。
現在我們可以腦補一下，大氣層該有多複雜：量大，密度不均，緯度變化與溫度，水系分佈與溼度，生態系統，地形，塵埃，等等，各種因素的微妙變化，都在影響大氣運動狀態。
這種情況下，想從微觀入手，透過掌握每個分子的運動狀態，來精確掌握它們的宏觀運動，那就是痴人說夢了。
那可怎麼辦呢？
3、看整體
沒人想不到看整體，也沒人不想掌握整體，小到人體，大到宇宙，全世界古人，最早都主張過：看整體，看整體......但要做到可量化計算、可重複驗證、可靠地預測，就難如登天了。
所以，看整體，是一個知易行難的主張。
就好比炒股、買理財、投資P禿P，就算是豬，都會主張：要買將來看漲的、肯定能兌現的。但是請問，誰會漲，漲多少，啥時候漲，誰肯定兌現？這就難比登天了。是的，人類社會的一切，都是複雜系統，包括每個人本身。
回到那個氣球，裡面一堆亂哄哄的空氣分子，你怎麼看整體？拿在手裡盤出包漿麼？
科學家的辦法是，從微觀出發，搞了幾個可以觀測的宏觀量，比如：
體積：分子們共同佔據的空間。
壓力：分子們亂動亂撞，對接觸物造成的一種垂直接觸力。
溫度：分子們熱運動的烈度，振動越劇烈，就是溫度越高。
內能：分子熱運動能量總和的統計平均值。很顯然，物體的質量、體積、形態不變的情況下，溫度越高、內能就越大。
如此這般，再假設這個氣球中，每個分子的狀態，都有相同的可能性，簡單講就是假設它們機率均等——這就把微觀與宏觀態，對應起來、聯絡起來了。
從這個思路出發，就可以發展出“整體看問題”的物理學了。只需幾個宏觀量，就可以愉快地玩耍可觀測、可計算的老遊戲了。
有點科學精神的同學可能會問：這個思路，比如這個假設、這些宏觀量，靠譜嗎？
靠譜。
科學家們從微觀態出發，理論推匯出了宏觀量，研究大量粒子的宏觀統計規律，發展出了統計物理學。又從測量出發，利用實驗的方法，確定了宏觀量，研究能量轉化等宏觀規律，發展出了熱力學……微觀、宏觀連線嚴密；理論、實驗相互印證。
當然，這些學科之間，不是獨立的，而是你中有我、相互成就的。我們看一眼作出貢獻的部分科學家名單，體會一下有多頭疼就好：麥克斯韋、玻爾茲曼、吉布斯、達朗貝爾、拉格朗日、哈密頓、雅克比、托馬斯·揚、科里奧利、卡諾、邁爾、亥姆霍茲、克勞修斯、焦耳、開爾文、能斯特、普朗克、愛因斯坦……
有了他們的工作，我們不用去追蹤單個的粒子，就可以研究分子運動、流體運動，就可以設計蒸汽機、內燃機、冰箱空調航天器，就知道研究永動機純屬浪費公共資源。
人類進入工業社會，離不開這些學科的支撐。
如此，複雜系統的問題，貌似就迎刃而解了？現實哪有那麼便宜！
4、混沌
大概70年前，圖靈等科學家發現，一個複雜系統，就算是最簡單的東西，只遵守最簡單的規則，並且很方便用公式來表示，不用包括機率，也會自發地產生不可預測的現象。
啥叫“自發”呢？就是不勞別人干涉內政，俺自己就可以突變——莫名其妙地大起大落。
比如用公式模擬奶牛花紋的形成，你知道它肯定能成奶牛花紋，但花紋啥時候出現，出現後的具體形狀、大小，它完全無法預測，是隨機的。現實正是如此，你找不到兩片一樣的奶牛花紋。
遵循簡單規律，演化出複雜、有規律、但無法準確預測的結果，這種動態系統，在自然界普遍存在。或者說，它就是自然。
最簡單的，比如風吹黃沙，你知道會形成有規律的沙浪、沙丘，但啥時候形成，具體啥形狀，你無法預測。即使放在實驗室，同樣的風，吹同樣的沙，也絕不會組成一模一樣的沙浪。同樣的種子，種在同一片土地，也長不出同樣的樹枝。就算是一個精子與一個卵子結合、分裂，在同一個子宮孕育的同卵雙胞胎，也不會一模一樣。
大概60年前，美國氣象學家洛倫茲等科學家發現，在一個複雜系統中，即使某個條件只發生極微小的變化，它的影響也會隨著系統的發展，被不斷放大，從而對整個系統的演化，產生巨大的影響，促成完全不同的、無法預期的結局。
對這個現象，洛倫茲科普道：一隻南美洲亞馬孫河流域熱帶雨林中的蝴蝶，偶爾扇動幾下翅膀，可能在兩週後引起美國德克薩斯的一場龍捲風。
這就是著名的蝴蝶效應。混沌理論從這裡生根發芽了。地球、水體、大氣……都屬於混沌系統。
世界上有多少蝴蝶？有多少比蝴蝶擾動小、擾動大的事物？沒人知道。
好吧，總結一下，在一個複雜系統中：
首先，就算是條件都是決定性的，也會產生隨機的結果，無法預測。
其次，粒子的很多行為本身就是隨機的，它們的微小變化也就無從預測。
再次，每個微小變化都會影響整個系統的最終結果。
又次，每個複雜系統所處的環境也是隨機的，比如水體、大氣流動過的地形等等。
這就是混沌系統。交給你，你怎麼玩兒？
聊到這兒， 對於量化、可靠地預測複雜系統有多難，我們算是管中窺豹了。
天氣就屬於混沌系統。這就是為什麼，即使對地球大氣，進行全方位、立體式、密集廣泛的實時觀測，跟蹤計算，我們也無法精確預測天氣。
短期的比如明天哪裡下雨，下多大，溫度多高，準確率還算有實用價值。至於下週此時此地下不下雨、降水量、溫度多少，那就只能像股評節目一樣參考了。
不然，這個國慶假期的第4天，我國北方遭遇冷空氣和暴雨的雙重暴擊，怎麼會令廣大遊客猝不及防呢？
所以，摸清粒子們湊在一起時的行為，就非常重要了。
5、喬治·帕裡西幹了啥
不同的物質，在不同的溫度、壓力等條件的變化下，會在氣體、液體、固體等不同物態間切換。粒子凝成固體，通常是晶體。晶體的粒子排列有規律。但有些時候，比如溫度驟降或壓力暴增，粒子快速凝結在一起，排列不規則，無序，這就是非晶體，玻璃就是一種典型的非晶體。
帕裡西的研究，簡單講叫“自旋玻璃”。這裡的玻璃，指的是無序性質。這裡的自旋，指的是磁自旋。磁極的指向，就是它的方向。
在鐵磁性物質中，磁自旋多指向同一個方向。
在反鐵磁性物質中，相鄰的磁自旋交錯反向排列。
以上兩種都有序。
而自旋玻璃，是一種特殊的金屬合金，比如，把鐵原子，隨機混合到銅原子的網格之中。它的磁自旋方向就是隨機的，無序的。
這樣搞法，即使只有幾個鐵原子，它們也會相互干擾，徹底改變材料的磁性——找到它們的行為規律，對於理解這些無序狀態下的群體行為，非常重要。
1975年，大衛·謝靈頓、斯科特·柯克帕特里克，提出了一個重要的自旋玻璃模型，算是邁出了艱難的一步，但這些數學技巧，從物理角度說，難以解決實際問題。
1979年到1984年間，帕裡西引入了“複本對稱破缺”的概念，應用到上述模型，給出了平衡態的解。
這一步很關鍵，科學家們在此基礎上廣泛探究，引發了統計物理深刻的發展，廣泛應用在各種無序體系，包括曾經刷屏的神經網路等等。
帕裡西與卡達爾、張翼成在1986年提出的KPZ方程，進一步推進了隨機過程的描述。奧地利籍數學家馬丁·海爾對這個方程的研究成果，獲得了2014年的菲爾茲獎。
這些工作，對於研究隨機現象是如何被隱藏的規則支配的，有著深刻的意義，從而，被認為是對複雜系統理論最重要的貢獻之一。
6、真鍋淑郎幹了啥
在大氣中，二氧化碳目前只佔總體積的0.04%，而溫室氣體還包括甲烷、水蒸氣等等。水蒸氣在不同地區，低可0.01%，高可4%。同等質量下，甲烷的溫室效應，可達二氧化碳的25倍。
理解了複雜系統、混沌系統，就不難理解：確定二氧化碳對氣候的影響，是有多難。
上世紀60年代，真鍋淑郎在二氧化碳的氣候角色的研究中，領導了相關物理模型的發展。
他引入了空氣團因對流而產生的垂直輸送，以及水蒸氣的潛熱。在此基礎上，簡化了模型緯度——縮減為一維模型：一個垂直的圓柱體，延伸至大氣層40公里......
透過不斷改變各種氣體的濃度，反覆測試模型。得出結果：當二氧化碳水平翻倍時，全球溫度上升超過2°C。
7、克勞斯·哈塞爾曼幹了啥
聊他之前，我們還得回顧一下地球的複雜：地球是圓的，地軸是偏的，水體分佈是隨機的，地形是隨機的，在不均勻的太陽輻射下，溫度、溼度、壓力變幻莫測。於是各地天氣變化捉摸不定，而且差異巨大——這些天氣加在一起的發展趨勢，就是全球氣候趨勢。
所以，真鍋淑郎那個圓柱裡的天氣，如果不能和現實的地球氣候聯絡起來，就不具有現實意義。
哈塞爾曼的工作，就是運用混沌理論，把天氣和氣候成功地聯絡到了一起。
哈塞爾曼的決定性技巧，就是把天氣的快速變化，作為噪音納入計算。
受愛因斯坦的布朗運動理論啟發，他建立了一個隨機氣候模型，證明了快速變化的大氣，會導致海洋的緩慢變化。
這個模型，包含了眾多噪音、訊號的識別資訊，就像指紋，可以被分離出來，識別它們對氣候變化的影響。
模型顯示：自19世紀中期以來，大氣中的二氧化碳含量增加了40%，在過去150年裡，地球溫度上升了1°C。這與實測相符。
而二氧化碳含量增加，是人類的鍋。
8、咋辦
複雜系統雖然不能精確預測，但它有規律。掌握了這些規律，我們就可以透過調整某個關鍵因素，來影響後續結果。
當然，根據混沌理論，我們調整某個因素，無法掌控、預知它的長期影響究竟是怎樣的、有多大。
那要如何呢？好辦，就是實時觀測其短期影響，作出即時反應，不斷調整，從而促使系統發展，符合我們的預期方向。舉個例子：
一個油田，地上有處於複雜環境的管網、設施、員工......地下有隨著開採不斷變化的油氣藏......這就是一個複雜系統、混沌系統，而相關資料，我們只能掌握一些可採集的片段——相比而言，真不如氣象部門搞天氣預報採集的全。
這種情況下，怎麼能更好地讓油田可預期地發展呢？
一個廣泛認可的方向是：利用現有理論，把那些地質認識、開發知識、管理理論、公理公式，寫進軟體，連線硬體。幹嘛呢？一邊採集資訊，預測短期趨勢，一邊實時作出反應，最佳化行為。如此不斷、及時調整，從而讓整個油田發展，符合我們的的預期方向。
比如，基於IPM油氣生產一體化模擬與最佳化系統的DOF數字油田智慧管理系統，就是這方面的佼佼者。它可以根據各油田的實際情況，一地一策，獨家定製智慧油田，達到“全面感知、自動操控、趨勢預測、生產最佳化”，實現油氣田生產一體化最佳化與智慧管理。
這個廣告聊完，我們就知道，人類應該咋辦：控制二氧化碳排放，對照模型，實時觀測氣候變化，及時調整，讓氣候朝我們預期的方向發展。
9、幾句廢話
這位同學又不服氣了：既然結論這麼明確，直接減少二氧化碳排放不就行了，還對照、調整個啥？
咳咳，地球是個複雜系統，二氧化碳有排放，比如動物呼吸、工農畜牧業、火山爆發，等等；二氧化碳也有消耗，比如光合作用、二氧化碳人工合成澱粉、碳酸鈣沉積，等等。
假設，地球上火山爆發等地質運動減緩（長期看這還真是趨勢），人類排放降低，而碳酸鈣沉積速度不變的情況下，將來二氧化碳會短缺，你讓植物怎麼活？
植物活不下去，誰能活？
再說，就算不考慮植物和食物，當二氧化碳減半時，地球極可能進入冰河期喲，你不怕冷嗎，去哪兒挖煤取暖？
所以，再正確的主張，也不能一根筋。任何行為方向，都要根據現實變化，適時地予以調整。這才是滄桑的人間正路。
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