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22.9 全球模型的诸多问题

如作物的生产力、耕地、交通等等。在“增长的极限”模型中,这些波动数值的假设都是固定的,但是,在现实生活中,这些假设本身就拥有共同进化的机制,会随着时间的变化而变化。关键在于,必须把学习作为一种内在的回路植入模型。除了这些数值,模拟中——或者说想要预测活系统的任何模拟中,假设的确切构造必须具备很强的适应性。

世界平均化。“增长的极限”模型把世界上的污染、人口构成以及资源的占有统统看做整齐划一的。这种均质化的处理方式,简化了世界,以便稳妥地给它建模。但是,因为地球的局部性和区域划分是它最显著和最重要的特性,这样做的结果最终破坏了模型存在的目的。还有,源自各不相同的局部动态的动态层级,形成了地球的一些重要现象。建立“增长的极限”模型的人,意识到了次级回路的力量——事实上,这正是福瑞斯特支撑这个软件的系统动力学的主要优点。可是,这个模型却完全忽略了对于世界来说极为重要的次级回路:

地理。一个没有地理的全球模型……根本不是这个世界。在整个模拟中,不仅学习必须是分布式的,而且所有的功能都必须是分布式的。

这个模型最大的失败,就在于它没有反映出地球生命所具有的这种分布式的本性——群集本性。

任何终端开放的增长都不能模仿。我曾经问过丹娜·梅多斯,当他们在以一千六百年,甚至一千八百年为起点运行这个模型的时候,得到了什么结果,她回答道,他们从来没有这样运行过这个模型。我当时非常吃惊,因为返溯实际上是对各种预测模型进行实际检验的标准方法。“增长的极限”这个模型的建造者们怀疑,如果进行这样的模拟的话,这个模型会产生出与事实不符的结果。这应该成为一种警报。从一千六百年开始,这个世界就已经进入了长期的增长。而如果一个世界模型是可靠的,那么它就应该能够模拟出四个世纪以来的增长状况——至少作为历史来进行模拟。说到底,如果我们要相信“增长的极限”这个模型对于未来的增长确实是有话可说,那么,这个模拟就必须,至少从原则上说,能够通过对几个过渡期的模拟生成长期的增长。而就它现在的情况而言,“增长的极限”所能够证明的,充其量也就是模拟出一个崩溃的世纪而已。

“我们的模型异常‘强健’,”梅多斯告诉我,“你得千方百计来阻止它的崩溃……总是有相同的行为和基本动态出现:过火和崩溃。

”依靠这种模型来对社会的未来进行预测,是相当危险的。系统的所有初始参数迅速向着终点汇聚,可历史却告诉我们,人类社会是一种显示出非凡的持续膨胀的系统。

两年前,我曾经用了一个晚上的时间,跟肯·卡拉科迪西乌斯聊天。他是一个程序员,正在建造一个生态和进化的微型世界。这个微型世界(最后变成了SimLife这款游戏)为那些扮演神的角色的玩家提供了工具,他们用这些工具可以创造出三十二种虚拟动物和三十二种虚拟植物。这些虚拟的动植物相互影响、相互竞争、相互捕食,然后进化。“你让你的世界最长运行了多长时间?”我问他。“唉,”他叹道,“只有一天。你知道,要保证这种复杂的世界不断运行下去确实是一件困难的事情。它们确实喜欢崩溃。”

“增长的极限”里面的那些情景之所以会崩溃,是因为“增长的极限”这个仿真模型善于崩溃。在这个模型里,几乎每一个初始条件都要么会导致大灾难,要么导致某种(极少情况下)稳定状态——但是从来不会产生任何新的结构,因为这个模型天生不能产生某种终端开放的增长。“增长的极限”没有能力模拟出农耕时代进入工业社会的自然发展过程。梅多斯承认:“它也不可能把这个世界从工业革命带向任何一种接下来会出现的、超越工业革命的阶段。”她解释说:“这个模型所展示出来的,是工业革命的逻辑撞到了无可避免的限制墙。这个模型有两件事情好做,要么开始崩溃,要么,由我们作为模型的建立者对它进行干预、作出改变来挽救它。”

我说:“不能搞一个更好的拥有自身转换能力、可以自动转换到另一个层级的世界模型吗?”

丹娜·梅多斯说:“当我想到,这种结局是系统设计好让它发生的,而我们只是这么往后一靠然后作壁上观,就觉得有点宿命的感觉。

但相反,我们在建立模型的时候,实际上把自己也放在里面。人类的智能进入到这个模型之中,去感知整个形势,然后在人类的社会结构里作出改变。这就反映了在我们脑中出现的系统如何升华到下一个阶段的图景——利用智能介入并重建系统。”

这是拯救世界的模型,可是,它对一个不断复杂化的世界如何运转的建模不适当。梅多斯是对的,走了一条采用智能来插手把它人文化、并改变它结构的路子。不过,这个工作不只是由模型的建立者来完成,也不只是发生在文化的起始点。这个结构的重建发生在全球六十亿个大脑里,是每天发生、每个时代都发生的事情。如果说确实存在着去中心化的进化系统的话,那么人类的文化就是这样一种系统。

任何不能包容这种每日在数十亿头脑中进行的分布式微型进化的预测模型,都注定会崩溃,如果没有这样的进化,文化本身也会崩溃。

二十年后,“增长的极限”模拟模型所

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