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一种新科学的基础
基本思想概论
三世纪前，科学被戏剧性的新观念所改变，即基于数学方程的规则可以用来描述自然界。我在这本书的目的是启动另一个这样的转变，并介绍了一种新的科学是基于更普遍的类型的规则，可以体现在简单的计算机程序。

我花了二十年的时间去建立所需要的知识结构，但我对它的结果感到惊讶。我发现，随着我所发展的新科学的发展，突然有可能在一系列基本问题上取得进展，这些基本问题从来没有在任何一个已有的科学领域得到过解决。
如果理论科学是可能的，那么在某种程度上，它所研究的系统必须遵循一定的规则。然而，在过去的整个精确的科学，它通常被认为，这些规则必须是基于传统的数学。但是，使我在这本书中开发新科学的关键实现是，事实上没有理由认为，像我们在自然界看到的这些系统应该遵循这样的传统的数学规则。
在历史早期，人们可能很难想象更一般的规则是什么样的。但今天我们被包围

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通过计算机，其程序实际上实现了各种各样的规则。我们在实践中使用的程序大多是基于专门执行特定任务的极其复杂的规则。但程序在原则上基本上遵循任何明确的规则集。我在这本书中描述的新科学的核心是我对程序的一些最简单的规则的发现。
有人可能会认为，首先，我当然会这样做，如果一个程序的规则是简单的，那么这将意味着它的行为也必须相应简单。因为我们在建造事物的日常经验往往给我们直觉，创造复杂性是困难的，并要求规则或计划本身是复杂的。但十八年前我所做的关键发现是，在程序世界里，这样的直觉甚至不正确。
在某种意义上，我做了一个最基本的可以想象的计算机实验：我做了一系列简单的程序，然后系统地运行它们，看它们的性能。我发现我很惊讶的是，尽管他们的规则简单，程序的行为往往远非简单。事实上，即使是一些最简单的程序，我看着有行为，是复杂的任何我见过。
我花了十年多的时间才得出这个结果，并意识到它的后果是多么的深远和深远。回顾过去，没有理由在几个世纪以前就找不到结果，但我越来越多地把它看作是整个理论科学史上最重要的一个发现。除了开辟了广阔的新领域的探索，它意味着一个彻底的反思如何在自然和其他地方的工作过程。
也许最引人注目的是，它产生了一个长期以来被认为是自然界唯一最伟大的奥秘的解决方案：什么秘密让大自然看起来如此轻易地产生如此之多，以至于在我们看来如此复杂。
毕竟，在自然界，我们可能会看到像正方形和圆圈这样简单的形状。但实际上，自然界最显著的特征之一是

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在广泛的物理，生物和其他系统，我们不断面临着什么似乎是巨大的复杂性。事实上，在整个历史的大部分时间里，人们几乎理所当然地认为，这种复杂程度远大于人类作品的复杂性，只能是一种超自然的存在。
但我发现许多非常简单的程序产生巨大的复杂性，立即表明了一个相当不同的解释。我们需要的是，自然界中的系统就像典型的程序一样运行，然后它们的行为往往是复杂的。而这种复杂性在人类文物中并不常见的原因是，在构建这些过程中，我们倾向于使用特别选择的程序，只给我们足够简单的行为，使我们能够看到它将达到我们想要的目的。
有人可能会认为，在过去的几个世纪里，他们所有的成功，现有的科学早就设法解决复杂的问题。但事实上他们没有。事实上，他们在很大程度上已经明确定义了他们的范围，以避免直接接触。虽然他们用数学方程描述行为的基本思想在像行星运动这样的情况下运行得很好，但在行为相当简单的情况下，当行为更加复杂时，几乎不可避免地会失败。在生物学中的自然选择的观点的基础上，或多或少相同的描述是真实的。但是，从程序的角度来看，我在这本书中开发的一种新的科学，是第一次能够作出有意义的陈述，即使是非常复杂的行为。
在现有的科学中，在过去的一个世纪里，大部分的重点都是对系统进行分解，找出它们的基础部分，然后尽可能多地分析这些部分。特别是在物理学中，这种方法已经足够成功，现在的日常系统的基本组成部分是完全已知的。但是，这些组件如何共同作用，甚至产生一些最明显的特点，我们看到的整体行为在过去仍然是一个几乎完全神秘。然而，我在这本书中开发的新科学的框架内，终于有可能解决这样一个问题。

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从现有科学的传统可以预期，它的答案将取决于各种细节，并有相当不同的不同类型的物理，生物和其他系统。但是在简单程序的世界里，我发现相同的基本行为形式一次又一次地发生，几乎与基本细节无关。而这表明，有相当普遍的原则，确定整体行为，可以预期不仅适用于简单的程序，而且系统在整个自然世界和其他地方。
在现有的科学中，每当遇到一个现象，似乎是复杂的，它几乎理所当然地认为，这种现象必须是一些基本机制，本身是复杂的结果。但我发现，简单的程序可以产生巨大的复杂性，清楚地表明，这实际上是不正确的。事实上，在这本书的后面部分，我将展示，即使是非常简单的程序似乎捕捉到的重要机制，负责各种重要的现象，在过去似乎总是过于复杂，允许任何简单的解释。
在科学史上，新的思维方式最终可以解决长期存在的问题并不罕见。但是，我一直很惊讶，在我所能解决的现有科学基础上，有多少问题是用简单的程序思想来解决的。例如，一个多世纪以来，关于热力学行为如何在物理学中出现的问题一直存在混乱。然而，从我对简单程序的发现，我已经形成了一个非常简单的解释。在生物学中，我的发现首次提供了一个明确的方法来理解许多生物如何表现出如此巨大的复杂性。事实上，我甚至有越来越多的证据表明，用简单的程序来思考将有可能构建一个真正的物理基础理论，从空间，时间，量子力学和我们宇宙的所有其他已知的特征将出现。
当数学被引入科学时，它首次提供了一个抽象的框架，在这个框架中，没有直接参照物理事实，就可以得出科学的结论。然而，尽管

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在过去的几千年里，数学的发展一直专注于特定类型的抽象系统，而这些抽象系统通常以算术或几何的形式出现。但我在这本书中描述的一种新的科学在某种意义上介绍了什么是更一般的抽象系统，它本质上是基于任何类型的规则。
有人可能会认为，这样的系统将是过于多样化的有意义的一般性陈述。但关键的想法，使我能够建立一个统一的框架，我在这本书中描述的新的科学是，正如任何系统的规则可以被视为对应于一个程序，所以它的行为也可以看作是对应于一个计算。
传统的直觉可能表明，做更复杂的计算总是需要更复杂的基本规则。但是，引发整个计算机革命的是一个显著的事实，即可以建立具有固定基础规则的通用系统，从而有效地执行任何可能的计算。
然而，这种普遍性的阈值通常被假定为高，只有通过精心制作和特殊的系统，如典型的电子计算机达到。但在这本书中的一个惊人的发现是，事实上，有系统的规则是简单到足以描述只有一句话，但普遍。这立刻表明，普遍现象在抽象系统和自然中比以前想象的更加普遍和重要。
但对许多发现我已经导致了一个更彻底的结论的基础上，总结了我所称的计算等效原理：当人看到的行为，显然不是简单的在本质上是任何系统可以为相应的思想来计算等效的复杂性。这一基本原则对科学和科学思维有着前所未有的影响。
首先，它立即给出了一个基本的解释，为什么简单的程序可以显示行为，似乎我们复杂。对于其他过程，我们自己的感知和分析过程可以

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计算思想。但是，虽然我们可以想象，这样的计算总是比那些简单的程序更复杂，计算等价的原则意味着他们不是。我们观察到的这些系统和我们观察到的系统之间的等价性使得这些系统的行为似乎对我们来说是复杂的。
原则上，一个人只要通过实验和观察发生的事情，就能发现某一特定系统的行为。但是，理论科学的伟大历史成就通常围绕着寻找数学公式而不是直接让人们预测结果。实际上，这依赖于能够加快系统本身执行的计算工作。
而计算等价的原则现在意味着，这通常是唯一可能的，而不是特殊的系统与简单的行为。对于其他系统将倾向于执行计算，是一样复杂的，我们可以做的，即使我们所有的数学和计算机。这意味着这样的系统在计算上是不可约的，因此，实际上找到它们行为的唯一方法就是跟踪它们的每一步，花费与系统本身一样多的计算工作量。
因此，这意味着在某种意义上，理论科学有一个基本的局限性。但它也表明，有一些不可替代的，可以实现通过时间的推移。它导致了我们如何作为人类的解释，即使我们可以遵循明确的基本规则仍然可以在一个有意义的方式显示自由意志。
整个历史上许多最重要的科学进步的一个特点就是它们显示出我们人类并不特别的新方式。在某种程度上，计算等价的原理也同样如此。因为它意味着，当涉及到计算或智力时，我们最终不会比所有简单的程序和各种各样的系统更复杂。
但是，从计算等价的原则，也出现了一种新的统一：跨越广泛的系统，从

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物理。传统的数学科学方法在物理学上取得了巨大的成功，到现在为止，几乎所有人都认为任何严肃的物理理论都必须建立在数学方程的基础上。然而，这种方法仍然有许多常见的物理现象，物理有很少的话。但是考虑到我在这本书中开发的简单程序的思维方式，它最终似乎有可能取得一些戏剧性的进展。事实上，在这本书的过程中，我们会看到，一些非常简单的程序似乎能够捕捉到的许多物理现象，以前似乎完全神秘的基本机制。
现有的理论物理方法往往围绕连续数和微积分或有时概率的想法。然而，本书中的大多数系统只涉及简单的离散元素，具有一定的规则。在许多方面，这种基础结构更为简单，最终使人们能够识别出许多根本的新现象。
物理系统的理想化，捕捉一些特征而忽略其他普通模式。在过去，最常见的是捕捉一些简单的数值关系，例如可以表示光滑曲线。但是，根据我在这本书中探索的简单程序的新模型，它可以捕捉到各种更复杂的功能，只能真正看到在明确的行为形象。
在物理学的未来中，最大的胜利无疑是为整个宇宙找到一个真正的基础理论。然而，尽管偶尔乐观，传统的做法并没有使这似乎近在咫尺。但是，随着我在这本书中开发的方法和直觉，我终于相信一个严重的可能性，这样的理论实际上可以被发现。
生物学。现在人们对生物有机体的细节了解了很多，但在一般理论中却很少出现。经典的生物学领域倾向于用自然选择来对待进化

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一个基础的概念，一般的观察生命系统通常应分析的基础上进化的历史，而不是抽象的理论。部分原因是，传统的数学模型似乎从来没有接近甚至捕捉到的复杂性，我们看到在生物学。但这本书中的发现表明，简单的程序可以产生高层次的复杂性。事实上，这样的程序可以重现生物有机体的许多特征，例如，似乎捕捉到的一些基本机制，通过遗传程序管理产生实际的生物形式，我们看到。因此，这就意味着，可以为生物系统制造出各种各样的新模型，并可能看到如何模仿它们的操作的本质，比如说医学目的。只要有简单的程序的一般原则，这些原则也适用于生物有机体，使人们有可能想象在生物学上构建新的一般抽象理论。
社会科学。从经济学到心理学，物理科学的成功无疑是一个普遍存在的有争议的假设，即坚实的理论必须以数字、方程式和传统数学为基础来制定。但我怀疑，人们往往会有更好的机会，捕捉社会科学现象的基本机制，而不是使用新的科学，我在这本书的基础上开发简单的程序。毫无疑问，很快就会有各种各样的说法，我的想法应用到社会科学。事实上，从这本书中出现的新的直觉可能几乎立即解释过去的现象似乎很神秘。但是这本书的结果表明，科学方法的应用不可避免地会受到根本的限制。将有新的问题制定，但它需要时间之前，它变得清晰，一般的理论是可能的，当一个人必须不可避免地依赖于具体案件的判断细节。

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艺术。大自然似乎很容易产生伟大的美。然而，在过去的艺术大多只是必须满足模仿这样的形式。但是，现在发现，简单的程序可以捕捉本质的机制，为各种复杂的行为在自然界中，人们可以想象只是抽样这样的程序，探索概括的形式，我们看到的性质。传统的科学直觉和早期的计算机艺术可能会导致人们认为简单的程序总是会产生画面过于简单和僵化的艺术兴趣。但是，通过这本书，可以清楚地看到，即使是一个程序，可能有非常简单的规则往往能够产生的照片，具有惊人的审美素质有时让人想起自然，但往往不同于以往任何时候都见过。
技术。尽管它取得了所有成功，但自然界中仍然存在着许多比任何技术都能产生的更复杂和更复杂的东西。但本书中的发现表明，通过使用简单程序中体现的规则类型，可以捕获许多本质的基本机制。由此看来，想象一种全新的技术实际上可以达到与自然一样的复杂性。与传统工程的经验导致的一般假设，执行一个复杂的任务，需要构建一个系统，其基本规则是在某种程度上相应复杂。但这本书中的发现表明，事实并非如此，事实上，极其简单的潜在规则，例如，可能直接在原子层次上实现，通常都是需要的。这本书的主要内容是关于基础科学的。但我毫不怀疑，在几十年的时间里，我所做的一切将导致技术基础的重大变化，以及我们掌握宇宙提供的基本能力，并将其应用于人类自身的目的。

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过去的一些举措
我的目标在这本书是足够广泛和根本的，不可避免地有以前的尝试，以实现至少其中的一些。但没有这本书的思想和方法已经有了基本的问题，最终提出几乎不可逾越的每一个主要的方法都试过了。
人工智能。当电子计算机最早发明的时候，人们普遍认为不久他们就可以像人类一样思考了。在20世纪60年代，人工智能领域的发展与人类思维过程的理解和实现他们在计算机上的目标。但是做这件事比预期的要困难得多，在一些分拆之后，基本上没有取得什么进展。然而，在某种程度上，基本问题一直是要了解大脑中看似简单的成分如何能导致思维的所有复杂性。但现在终于在这本书中开发的框架有可能有一个有意义的基础。事实上，在这本书的理论和实践思路的基础上，我猜想，戏剧性的进展最终将可能在创造技术系统，能够像人类的思维。
人工生命。自从机器存在以来，人们一直在想他们能在多大程度上模仿生活系统。最活跃的，从20世纪80年代中期到20世纪90年代中期，人工生命领域本身主要表现为计算机程序可以模拟生物系统的各种功能。但通常情况下，假定必要的程序将是相当复杂的。然而，这本书中的发现表明，实际上非常简单的程序就足够了。这样的程序使行为的基本机制更加清晰，可能更接近真实生物系统中正在发生的事情。
突变理论。传统的数学模型通常基于不断变化的量。然而在自然界中，经常会看到离散的变化。流行于20世纪70年代，突变理论

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关注的是，即使在传统的数学模型，一些简单的离散变化仍然会发生。在这本书中，我没有从任何连续性的假设开始，我研究的行为类型往往比灾难理论更复杂。
混沌理论。混沌理论的领域是基于观察，某些数学系统的行为的方式，任意敏感地依赖于其初始条件的细节。首先在19世纪末，在20世纪60年代和70年代的计算机模拟之后，这一现象逐渐凸显出来，它的主要含义是，它意味着，如果初始条件的任何细节不确定，那么最终将无法预测系统的行为。但是，尽管有一些声称在流行的帐户相反，这一事实并不意味着行为必然是复杂的。事实上，它显示的是，如果有复杂的初始条件的细节，那么这种复杂性将最终出现在大规模的行为的系统。但是，如果初始条件简单，那么就没有理由不相应地简单化行为。然而，我在这本书中所展示的是，即使初始条件非常简单，仍有许多系统产生高度复杂的行为。我认为正是这种现象导致了我们在自然界中看到的明显复杂性的大部分。
复杂性理论。我在20世纪80年代初的发现使我想到，复杂性可以作为一个基本的独立现象进行研究。渐渐地这变得相当流行。但是大部分的科学工作都是以我最早的发现为基础的，而且是在现有科学的一个或另一个框架内进行的，结果是它在任何一般性和根本性问题上都没有取得什么进展。我在这本书中描述的一种新的科学的一个特点是，它最终使发展的基本现象的复杂性的基本认识，其起源。

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计算复杂性理论。发展主要是在20世纪70年代，计算复杂性理论试图描述某些计算任务是如何执行困难。它的具体结果往往是基于相当具体的程序，结构复杂，而简单的行为。然而，在这本书中的新的科学，探索更一般的类的程序，并在这样做开始新的光在计算复杂性理论的各种长期存在的问题。
控制论。在20世纪40年代，人们认为通过类比电机来理解生物系统是可能的。但从本质上说，唯一可用的分析方法是从传统的数学，几乎没有典型的生物系统的复杂行为被成功捕获。
动力系统理论。数学，开始大约一个世纪前的一个分支，动力系统理论领域一直关注与研究系统进化的时间根据数学方程的某些种类和用传统的几何学等数学方法来描述可能的行为方式，这样的系统可产生。但我在这本书中争论的事实是，许多系统的行为从根本上来说过于复杂，无法以任何方式有效地捕捉到。
进化理论。达尔文进化论的自然选择经常被假定为解释我们在生物系统中看到的复杂性，事实上，近年来，该理论也越来越多地应用于生物学之外。但它从来没有明确的为什么这个理论应该意味着复杂性产生。事实上，我会在这本书中争辩说，在许多方面，它往往反对复杂性。但这本书中的发现提出了一种新的和完全不同的机制，我相信事实上，我们在生物学上所看到的大多数复杂性的例子都是负责的。
数学实验。通过计算计算数据来探索数学系统的思想有着悠久的历史，随着计算机的出现和