秩序→复杂→混沌。
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- 2022.04.19：整理并完成初稿
读后感
现在回过头来看这本书，感觉平平无奇。但是再看看出版时间，感觉真的是预见未来，这才是真正的科学探索，引领时代！
读书笔记
- 他们尤其想弄清楚的是，为什么甚至在免费为村民们提供现代化的生育控制措施以后，农村的家庭仍要平均每家生七个孩子——而且村民们对他们的国家因为人口过多而经济停滞的情况似乎完全清楚。
- 阿瑟说：“我们发现，孟加拉的可怕困境，是村民的个人利益和群体利益之间的关系导致的结果。”对任何一个农村家庭来说，既然孩子很小就可以开始干活，尽可能地多生孩子就可以带来很大的好处。由于一个没有防御能力的寡妇，其亲戚和邻居很可能登门来把她的财产拿走。所以一个年轻的妻子为了自己的利益就要尽可能多、尽可能早地生儿子，这样等到她老了的时候就有已经成年了的儿子来保护她。所以就有这样的话：“族长们、竭力抓住丈夫的女人们和农业社会——所有这些利益合起来造成了多生孩子阻碍发展的现象。
- 活细胞的内部世界，至少也像混乱无序的人类社会一样复杂。然而这就是科学。他说：“我发现自己以前对生物学的认识是非常幼稚的。当你受过我这样的训练，受过数学、工程学和经济学的训练，你也会倾向于把科学看成一种非得是能用定理和数学表现的东西。但只要把视线一移向窗外的生活、移向生物体和自然界，我不知怎么就会觉得，科学变得无能为力了
- 阿瑟认识到，在生物世界里，很小的机会能被扩大、利用和积累。一个小小的偶然事件能够改变整个事情的结局。生命是不断发展的，生命有它的历史。他想，也许这就是为什么生物世界显得如此具有自发性和有机性
- 普里戈金提出的问题是：为什么世界上总是存在结构和秩序？结构和秩序是从哪里来的？ 这个问题比听上去要难以回答得多，特别是当你考虑到，这个世界的总趋势是走向腐朽。铁会生锈、倒下的树会腐烂、澡盆里的热水会渐渐降温，一直降到与它周围的东西同样的温度。自然界好像对解体结构，把事物搅和成某种平均水平，要比对建立结构和秩序更感兴趣。
- 事实上，在某种有限的区域里，一个系统是能够自发形成完整而连续的复杂结构的
- 普里戈金在他的一篇文章中写到，其实也可以把经济想象成是一个自组织的系统。在这个系统里，市场结构是通过对劳动力、货物和服务的需求来自发组织和运转的。
- 然而，正反馈恰恰是常规经济学中所没有的。正好相反，新古典经济学假设经济运转完全是受制于负反馈的：即，受制于微小的事件消失的倾向。他还记得在柏克莱时他听经济学教授反复强调这一点时感到有些困惑。当然，他们并没把这叫做负反馈。在经济学教条里，消失的倾向被清晰地表述在“报酬递减率”这一概念中：即，第二块糖不如第一块糖好吃。或者说，施两遍化肥不会得到双倍的收成。也可以说，任何事你干的次数越多就越没效用、越无利可图、越索然无味
- 正反馈，报酬递增率，也许这种现象真的发生在经济生活中。也许正反馈和报酬递增率能够解释他周围真实的经济生活中蓬蓬勃勃、错综复杂、丰富多采的现象。
- 复杂地交织在一起的正反馈和负反馈无法不使事物形成系统。
- 旧经济学 新经济学 ◆ 报酬递减率 ◆ 报酬递增率起到很大作用 ◆ 建立在19世纪物理学理论之上（均衡、稳定、决定性的动力） ◆ 建立在生物学理论之上（结构、特型、自组、生命周期） ◆ 人们完全一致 ◆ 强调个体生命；人们是分散的和不同的 ◆ 如果不存在外在干扰、所有人的能力也都相等的话，我们就能到达天堂 ◆ 外在干扰和人的差异变为驱动力量。不存在天堂。经济系统永远在伸展 ◆ 经济的成份由数量和价格组成 ◆ 经济的成份是特有型式与可能性
- ◆ 从一切事都处于均衡状态这个意义上来说，经济中不存在真正的动力 ◆ 经济永远处在时间的边缘，它不断向前发展，经济和结构时常在组合、退化和发展 ◆ 把研究的对象看作是结构简单的事物 ◆ 把研究对象看作是天生复杂的事物 ◆ 经济学就像物理学那么简单 ◆ 经济学是极其复杂的科学 他
- 。人们问，如果这个世界可以形成不计其数的可能的形式、如果最终形成的特有的经济形式只是不过出自于历史的偶然，那么你怎样对事情做出任何预测呢？而如果你不能对事情做出预测，那你又怎么能说你所从事的是科学呢？阿瑟不得不承认这个问题提得好。经济学家们很久以前就决意要使经济学成为像物理学那么“科学”的学科。
- 高技术几乎可以被定义为“凝结的知识”。它的边际成本几乎为零。这意味着，你每生产一个拷贝，就会使生产成本更低一些，而且还不止这个，每生产一个拷贝，也是一个学习的机会。在生产微处理器集成电路块的同时也得到了经验的收益，诸如此类。所以，增长生产能够获得巨大的报酬。简而言之，整个生产体系是受报酬递增率规律支配的。
- 因此阿瑟削尖了铅笔，开始投入工作。他需要的是一个能把报酬递增率动力规律揉入经济学中的数学框架。这个数学框架要能清晰地、逐步地表明，市场是怎样在多种可能的结果中做出选择的。“在现实世界里，最终结果不是碰巧发生的，而是积累而来的，是一个个小小的机会被正反馈扩大而来的
- 复杂的魅力比这还要来得深刻。部分是因为复杂系统可以被计算机模拟，部分是因为新的数学认识。到八十年代初，科学家开始认识到，许多混乱而复杂的系统可以被一种强大的理论描述成“非线性动力学”（nonlineardynamics）。在这个过程中，科学家们被迫面对一个令他们窘困的事实：整体真的可以大于部分相加的总和。
- “不知为什么，我想证明秩序是最初就出现的，并不是后天置入和演化出来的。我有意识地要证明，在遗传调节系统中，秩序是天然而成的，带有不可避免的性质。秩序以某种方式自由地存在于事物之中，它是自动形成的。”他推测到，如果情况果真如此，那么，生命的这个自动而自组的特征就正好和自然选择法背道而驰。根据达尔文的描述，任何一种生物体的精确的遗传详况都是随机演变和自然选择的产物。但生命本身的自组，即秩序，却具有更深刻、更根本的含义。秩序纯粹地产生于网络结构，而不是产生于细节。事实上，秩序是造物主的头等奥秘。
- 这些技术之网就像生物生态系统一样会经历演化创造的爆发期和大面积的灭绝期。比方说，汽车这样的新技术取代了以马代步的旧技术，而随着以马代步方式的消逝，铁匠铺、快速马车、水槽、马厩、养马人等也消失了，依存于以马代步方式的整个技术子系统突然就崩溃了，就像经济学家约索夫•熊彼得曾经称为“毁灭的飓风”那样。随着汽车的出现，铺设完好的道路、加油站、快餐厅、汽车旅店、交通法院、交通警察和交通指示灯也纷纷出现了。新的商品和新的服务设施开始发展壮大，每一项新内容的插入都是因为以前出现的商品和服务设施为它们开辟了空间。
- 这个过程是他所指的报酬递增率的一个绝好的范例：每当一项新技术为其它商品和服务开辟了合适的空间时，进入这个新的空间的人就会在极大的诱惑下尽力帮助这项技术的发展和繁荣。更有甚者，这个进程正是锁定现象背后的主要驱动力：一个特定的技术能够提供给依附于它的其它技术的新空间越大，就越难以改变这种技术发展的方向，除非有一种较之强得多的技术出现。
- 如果发明是老技术的新结合，那么，随着我们有越来越多的可供利用的老技术，可能性发明的数额就会急剧增加。他认为，事实上，事物一旦超越了某种复杂性的临界点，就会出现一种类似他在自动催化组中发现的相变。而在复杂性临界点之下，一些国家仅仅依存于少数几种工业生产上，这些国家的经济也趋于脆弱和停滞。在这种情况下，无论你向这个国家注入多少投资都没有用。“如果你一味地只是出产香蕉，那么，除了出产更多的香蕉之外，你就别无它望了。”但如果一个国家开始努力朝多样化方向发展，将经济的复杂程度增至超越临界点，那这个国家就会进入一个发展和发明的爆发性阶段——就是一些经济学家称之为的“经济起飞”阶段。
- 但如果相互作用的复杂性达到了一定的程度，考夫曼的数学定律就可以精确地界定这意味着什么——这个系统就会是超越临界点的系统，自动催化现象就会变得不可避免，秩序就会自由存在于其中。
- 荷兰德一开场就指出，经济学是桑塔费研究所致力于研究的“复杂的适应性系统”的一个最好范例。在自然界，这样的系统包括人脑、免疫系统、生态系统、细胞、发育中的胚胎和蚂蚁群等。在人类社会，这样的系统包括文化和社会制度，比如政党和科学社团。事实上，一旦你学会了如何辨认这些系统，这些系统就变得无处不在。但无论你在什么地方发现这些系统，它们似乎都有某种至关重要的共性。
- 第一，每一个这样的系统都是一个由许多平行发生作用的“作用者”组成的网络。在人脑中，作用者是神经细胞；在生态系统中，作用者是物种；在细胞中，作用者是细胞核和粒线体这类的细胞器；在胚胎中，作用者就是细胞，等等。在经济中，作用者也许是个人或家庭。或者，如果你观察商业圈，作用者就会是公司。如果你观察国际贸易，作用者就是整个国家。但不管你怎样界定，每一个作用者都会发现自己处于一个由自己和其他作用者相互作用而形成的一个系统环境中。每一个作用者都不断在根据其他作用者的动向采取行动和改变行动。正因为如此，所以在这个系统环境中基本上没有任何事情是固定不变的。
- 更进一步的是，一个复杂的适应性系统的控制力是相当分散的。比如说，在人脑中并没有一个主要的神经元，在一个发育的胚胎中也没有一个主要的细胞。这个系统所产生的连续一致的行为结果，是产生于作用体之间的相互竞争与合作。即使在经济领域也是这种情形。问一问任何一位在久滞不去的经济衰退中挣扎的总统吧：无论华盛顿怎样调整银行利率、税收政策和资金供给，经济的总体效果仍然是千百万个人的无数日常经济决策的结果。
- 第二，每一个复杂的适应性系统都具有多层次组织，每一个层次的作用者对更高层次的作用者来说都起着建设砖块的作用：比如一组蛋白、液体和氨基酸会组成一个细胞，一组细胞会组成生理组织，一组生理组织会形成一个器官，器官的组合会形成一个完整的生物体，一群不同的生物体会形成一个生态环境。在人脑中，一组神经元会形成语言控制中心，另一组神经元会形成行动皮层，还有一组神经元会形成视觉皮层。一组劳动者会以完全相同的方式形成一个部门，很多部门又会形成更高一级的部门，然后又形成公司、经济分支、国民经济，最后形成全球经济
- 还有荷兰德认为非常重要的一点是，复杂的适应性系统能够吸取经验，从而经常改善和重新安排它们的建设砖块。下一代的生物体会在进化的过程中改善和重新安排自己的生理组织；人在与世界的接触中不断学习，人脑随之不断加强或减弱神经元之间无数的相互关联；一个公司会提升工作卓有成效的个人，为提高效率而重新安排组织计划；国家会签定新的贸易合同，或为进入全新的联盟而重新结盟。 在某种深刻而根本的层面上，所有这些学习、进化和适应的过程都是相同的。在任何一个系统中，最根本的适应机制之一就是改善和重组自己的建设砖块
- 第三，所有复杂的适应性系统都会预期将来。很明显，这对经济学家来说没有什么可大惊小怪的。比如说，对一个持续已久的经济衰退的预期会使个人放弃买一辆新车，或放弃过一个很奢侈的假期的计划，这样反过来又加深和延长了经济衰退。同样，对石油短缺的预期也能导致石油市场抢购和滥卖的巨浪——无论石油短缺的情况是否会出现和消失。
- 更为一般性地说，每一个复杂的适应性系统都经常在做各种预期，这种预期都基于自己内心对外部世界认识的假设模型之上，也就是基于对外界事物运作的明确的和含糊的认识之上。而且，这些内心的假设模型远非是被动的基因蓝图。它们积极主动，就像计算机程序中的子程序一样可以在特定的情况下被激活，进入运行状态，在系统中产生行为效果。事实上，你可以把内心的假设模型想象成是行为的建设砖块。它们就像所有其它建设砖块一样，也能够随着系统不断吸取经验而被检验、被完善和被重新安排。
- 最后一点，复杂的适应性系统总是会有很多小生境，每一个这样的小生境都可以被一个能够使自己适应在其间发展的作用者所利用。正因为如此，经济界才能够接纳计算机编程员、修水管的工人、钢铁厂和宠物商店，这就像雨林里能够容纳树獭和蝴蝶一样。而且，每一个作用者填入一个小生境的同时又打开了更多的小生境，这就为新的寄生物、新的掠夺者、新的被捕食者和新的共生者打开了更多的生存空间。而这反过来又意味着，讨论一个复杂的适应性系统的均衡根本就是毫无意义的：这种系统永远也不可能达到均衡的状态，它总是处在不断展开，不断转变之中。事实上，如果这个系统确实达到了均衡状态，达到了稳定状态，它就变成了一个死的系统。荷兰德说，在同样的意义上，根本就不可能想象这样的系统中的作用者会永远把自己的适存性、或功用性等做“最大化”的发挥。因为可能性的空间实在是太大了，作用者无法找到接近最大化的现实渠道。它们最多能做的是根据其他作用者的行为来改变和改善自己。总之，复杂的适应性系统的特点就是永恒的新奇性。
- 顺序还指出了动力系统中的一个具有挑战意味的转变： 秩序→“复杂”→混沌
- 更广泛地说，共同演化会使针锋相对的合作风格在这个充满背信弃义劣行的世界上蔚然成风。爱克斯罗德说，假设少数采取针锋相对策略的个人在这个世界上通过变种而产生了。那么，只要这些个体能相互遇见，足够在今后的相逢中形成利害关系，他们就会开始形成小型的合作关系。一旦发生了这种情况，他们就能远胜于他们周围的那些背后藏刀的类型。这样，参与合作的人数就会增多。很快，针锋相对式的合作就会最终占上风。而一旦建立了这种机制，相互合作的个体就能生存下去。如果不太合作的类型想侵犯和利用他们的善意，针锋相对政策强硬的一面就会狠狠地惩罚他们，让他们无法扩散影响。爱克斯罗德写道：“这样，社会进化的齿轮就会有所掣肘。”
- 他在这份“宣言”中写到，人工生命与常规生物学基本上是相反的。人工生命不是用分析的方法——不是用解剖有生命的物种、生物体、器官、肌理、细胞、器官细胞的方法——来理解生命，人工生命是用综合的方法来理解生命。即，在人工系统中将简单的零部件组合在一起，使之产生类似生命的行为。人工生命的信条是，生命的特征并不存在于单个物质之中，而存在于物质的组合之中。其运作原则是，生命的规律一定是其动力形式的规律，这种规律独立于四十亿年前偶然在地球上形成的任何特定的碳化物细节之外。人工生命将用计算机，或也许是机器人等新型媒介来探索生物学领域的其它发展的可能性。人工生命研究人员将能够取得像宇宙空间科学家把宇宙探测船发射到其它星球上那样的成就。也就是，从宇宙的高度来观察发生在其它星球上的事情，从而对我们自己的世界有新的了解。“只有当我们能够从‘可能的生命形式’这个意义上来看待‘已知的生命形式’，才能真正理解野兽的本质。”
- 他说，从抽象的组织角度来看待生命，也许是人工生命研讨会上产生的最为瞩目的思想。这一思想与计算机科学紧密相关绝非偶然。这两者之间有着许多共同的知识之源。人类一直在探索自动机的奥秘，即，机器何以能够产生自己的行为。自法老王时代开始，埃及工匠利用水滴的原理发明了时钟。公元一世纪，亚力山大的西罗撰写了气体力学的论文。在这篇论文中，他描述了加压的气体如何使各种类似动物和人类形状的小机器产生简单的运动。一千多年以后，在欧洲进入伟大的时钟工业时代后，中世纪和文艺复兴时期的工匠便设计出日益精巧的、可以敲击报时的钟表。有些公用钟表甚至还有许多数字符号，具有计时和报时的全套功能。在工业革命时期，从时钟自动化技术又发展出更加高精尖的过程控制技术，即，工厂的机器由一组复杂的转动凸轮和相互连接的机械手所操纵。十九世纪的设计师们在把可移动凸轮和具有可移动栓的转动鼓轮这些改良的技术结合进来后，研制出了一种能够在同一台机器上产生多种动作序列的控制器。随着二十世纪初计算机器的发展，“这种可编程的控制器的引入便成为一般功能计算机早期发展的雏形。”
- 朗顿说，人工生命研讨会一再强调这样一个主题：获得类似生命行为的方法，就是模拟简单的单位，而不是去模拟巨大而复杂的单位。是运用局部控制，而不是运用全局控制。让行为从底层涌现出来，而不是自上而下地做出规定。做这种实验时，要把重点放在正在产生的行为上，而不是放在最终结果上。正如荷兰德喜欢指出的那样，有生命的系统永远不会安顿下来。
- 而这个概念的美妙之处在于，一旦你看到了生命和计算之间的关系，你就能够从中推导出大量的理论。比如说，为什么生命总是充满了出其不意的事件？因为总的来说，即使从原则上，我们也无法从某组特定的泛基因型来预测其泛表现型会产生什么样的行为。这就是不可断定性定理，这是计算机科学的最为深刻的研究成果之一：除非计算机程序完全无足轻重，否则，要知道结局的最快途径就是运行这个程序，看它会产生什么结果。没有任何通用性程序能够比这更快地扫描计算机密码、输入数据，然后给你一个结果。
- 以学习和进化为例。既然节点非常简单，那么网络的整体行为几乎完全就是由节点之间的相互关联来决定的。或用朗顿的话来说，相互关联中编入了网络的泛基因型密码。所以，如果要改善这个系统的泛表现型，只消改变这些节点之间的相互关联就行了。法默说，事实上，你可以通过两种方法来改变这种相互关联。第一种方法是让这些关联还呆在原地，但改善它们的“力度”，这相当于荷兰德说的采掘式学习：改善你所原有的。在荷兰德的分类者系统中，这种改变是通过水桶大队算法来实现的。这个算法对导致了良性结果的分类者规则实行奖赏。在神经网络中，这是通过各种学习算法来实现的。对算法的学习带给网络一系列的已知输入，然后加强或减弱关联的力度，直到这一关联能做出恰当的反应。
- 第二种更彻底地调整关联的方法是改变网络的整个线路布局，摘除一些老的关联点，置入新的关联点。这相当于荷兰德说的探索性学习：为获得大成功而做大冒险。比如，在荷兰德的分类者系统中，通过两性交配，产生不可模拟的新版本，从而达到基因算法的相互混合，正是这种情形。由此产生的新规则常常带入以往从未有过的新信息。这样的情形同样也出现在自动催化组模型中，出现在当偶尔有新的聚合物自动形成的时候，其情景就好像在现实世界发生的那样。由此产生的化学关联点能够给自动催化组打开在聚合物空间探索全新世界的大门。但在神经网络中这却不是常情，因为神经网络的关联原本是不能移动的突触的模拟。但最近在不少神经网络迷做的实验中，神经网络确实能够通过学习而重新布线
- 法默说，简而言之，关联论的概念说明，即使节点和单个作用者是毫无头脑的死物，学习和进化的功能也能涌现出来。更广义地说，这个概念非常精确地为一种理论指明了方向：即，重要的是加强关联点的力度，而不在于加强节点的力度，这便是朗顿和人工生命科学家所谓的生命的本质在于组织，而不在于分子。这一概念同时也使我们对宇宙中生命和心智从无到有的形成和发展，有了更深刻的了解。
- 法默说：“我们正悄悄地朝自组现象的解密挺进。但了解组织远比了解混乱更难得多。我们仍未发现关键的概念，起码还不能以清晰的、定量性分析的形式阐述自组织的概念。我们需要像阐述氢原子那样清晰地阐述这个概念，能够把它拆解开来，对其机制做出完美而清晰的描述。但我们现在还做不到这一点。我们对这个谜只有支离破碎的了解，对其每一部分的了解都是孤立的。比如，我们现在对混沌和分形有了很多了解，混沌理论告诉我们，由简单的零部件组成的简单的系统是如何产生极其复杂的行为的。我们对果蝇的基因调节也已知之甚多。对在少数特定情况下大脑中的自组是如何发生的，我们也略有所知。在人工生命领域，我们创造了‘玩具宇宙’的全景。这些模型的行为略微反应了自然系统中的真实情形。但我们能够完全对它们进行模拟，任意对它们做出改变，完全知道是什么导致它们现在的行为。我们希望我们最终能够退后一步，将所有这些集成为一个完整的进化与自组的理论。”
- 不幸的是，自组织的临界性只能告诉你崩落的整体统计，但却无法告诉你任何一个特定的崩落。这也说明，理解与预测不是一回事。试图对地震做出预测的科学家最终也许能够做出准确的预测，但却不是因为了解了自组织的临界性就能做出准确的预测。他们所处的情状，就好比一小群住在临界的沙堆上的科学家。这些微观的研究者当然可以对四周的沙粒进行详尽的度量，尽力对那些具体的沙粒何时会发生崩落做出预测。但掌握全球性的幂律丝毫无助于他们做这样的微观预测，因为全球性行为并不有赖于局部细节。事实上，如果沙堆科学家想竭力防止他们已经预测到的沙崩，那么即使他们了解全球性幕律也不可能力挽狂澜。他们当然能够用树起支架和支撑结构的办法来防止沙崩，但他们最终无非是把这里的沙崩转移到了别处。全球性的幕律仍然不会改变。
- 在介于有序的状态和混沌的状态之间，整体适应度无疑会达到顶峰。考夫曼说：“从我们做过的无数模拟的结果来看，最大的适应度恰恰出现在相变阶段。所以关键在于，所有作用者都改变自己的景观，就好像受到一只无形的手的控制。每一个作用者这样做都是为了有利于自己，从而使整个系统在共同进化中向着混沌的边缘发展。
- 现在让我们假设，共同进化的复杂系统确实能够自我趋于混沌的边缘，这就很类似盖亚，即一种吸引物，一种我们共同自我维持、具有永恒变化的特点的状态。在这个状态中，旧的物种经常遭到灭绝，新的物种不断涌现。如果我们真的把这想象成是经济体系，那就是新的技术不断出现，不断取代旧的技术。如果这是真的，那就意味着，平均地说，达到混沌的边缘是我们做得最出色的事。从某种意义上来说，我们注定为自己创造的这个永远开放、永恒变化的世界，是我们力所能及的最佳杰作。
- 极其简单的等式能够产生令人吃惊的、不可预测的结果。阿瑟说，同样的道理在一个又一个的领域不断得到证实。“人们认识到，逻辑和哲学是混乱的、语言是混乱的、化学动力学是混乱的、物理学是混乱的、因此经济自然也是混乱的。这种混乱并不是显微镜下的尘土所造成的，而是这些系统本身所固有的。你无法抓住它们，把它们限制在一个洁净的逻辑之盒中。”
- 结果就爆发了复杂性科学的革命。阿瑟说：“从某种意义上来说，这场革命是针对还原论而来的。当有人说：‘嘿，我能从这个极其简单的系统入手，瞧，它产生了如此复杂而不可预测的结果’时，复杂性科学的革命就算开始了。”复杂性理论不是基于牛顿式机械化预测的比喻，它似乎更接近于一颗树从树种长成参天大树的比喻，或者好比一个计算机程序从几行编码展开，甚至或许是一群头脑简单的鸟儿，有机而自组。这当然是朗顿头脑中对人工生命的比喻。他的整个观点就是：复杂而类似生命的行为是几条简单的、由下而上的规则所导致的结果
- 牛顿的机械化运动的比喻接近正统的新教，这个比喻认为宇宙基本上是井然有序的，我们并不是有赖于上帝来创造秩序。这样说有些偏向天主教了。这是说，上帝安排了世界，而只要我们循规蹈矩，秩序自然存在。如果我们每一个人都各行其责，追求我们各自的正当权益、努力工作。不打扰别人，那么这个世界会自然趋于均衡。那么我们就能最大化地实现自己的利益，我们应得的利益。这样说也许不太神学化，但这是我对基督教的一种印象。
- “而另一种理论选择——复杂性的特点——则完全是道教的。在道教中，秩序不是天然固有的，‘世界从一开始，一变成二、进而变成许许多多，许许多多又导致无穷无尽。’在道教中，宇宙是广袤的、无定性的、永恒变化的。你无法将其钉死。虽然其元素永远不变，但它们却永远在进行自我重组。所以这就像一个万花筒：世界的含义在于模型和变化，世上万事万物虽有重复之处，但却永远不可能一模一样地重复，世事永远新颖、永远不同。”
- “我所说的，对东方哲学来说基本上不是什么新鲜的东西。东方哲学一向把世界看作是一个复杂的整体。这个世界观无论在科学界、在文化界，还是在西方，都变得越来越重要了。人们的观念正在非常缓慢地从对自然的剥削，即，人类与自然的对立，转变为人与自然的共存。我们看世界的眼光开始摒弃幼稚，变得成熟起来。当我们了解了复杂系统，就是开始懂得我们是这个永恒变化、互相制约、非线性运动的万花筒般的世界的一部分。”