真实的世界中充满了纠结的、错综复杂的互赖性，而科学并不是用来对付它们的——事实上，科学恰恰是要积极地回避如此让人不快的事实，它更喜欢将事物简化，去适应“发条型宇宙”。
我的理解是科学本身并非不能解决复杂问题，而是科学解决问题的基本逻辑就是简化模型针对性解决，而整个需要化繁为简的过程其操作者不是别的东西，而是我们人类自己，与其说是科学技术的迅猛发展不如说是人类对科学和技术的应用，再就是思维抽象为基本问题和基本模型范式的能力。
把生态系统当作能够预测其轨迹的机器来处理，这是危险的愚蠢行为。
经济体系是人类因素错综复杂地扭结、纠缠的产物，任何试图对其以线性方式进行预测和控制的努力都会陷入困境。
人们依然在争论：我们对经济学的理解是否已经足够，足够到可以对经济进行些许的干预，比如调整贴现率。但是苏联中央计划经济的墓碑似乎又告诉我们，有些东西还是无法套上还原论的紧身衣的，就如同对生态系统的干预所遭遇的失败一样。牛顿、泰勒这些思想家推崇机械的、还原论的思维——将任何事情都分解成几个构成部分，或者对个体因素进行优化，但运用这种思维去控制错综复杂体系的努力大多会归于无效，有些还会造成毁灭性的后果。
我们已经走向“错综复杂”的“多对多”环境，而我们设计的仍然是日益“复杂”的解决方式：天才的管理者制定出精细的操作条例以及自上而下的组织架构，试图覆盖所有的可能性。这样做的基本理念在于他们相信任何问题都可以窥知其全貌，这种理念至今未曾消散。任何人如果在公司或政府中工作了几十年都会看到，规则和文书工作似乎在不断地增长。很多企业在不断走向规模扩大的同时，依然采用严格的自上而下的多层级职能结构，仿佛只要顶级不发布号令，下面就不得行动。除了执行力有所提升之外，在“综合复杂”的环境中，组织的行为是被动的，像一个臃肿的官僚机构。
有关病毒扩散的数据能让我们看到在我们这个网络化的世界里病毒传染模式如何，却无法知道病毒的下一次爆发会在哪里，也无法精确地知道最终谁会染病，以及谁会是下一个感染者。可见，理解和预测并不总是一回事。
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