随着世界变得日益复杂和相互关联，我们面临的一些最大挑战开始显得棘手。我们应该如何应对金融市场的不确定性？我们如何预测能源的供需？气候变化将如何发展？我们如何应对快速的城市化？我们处理这些问题的传统方法通常是定性的和分散的，并导致意想不到的后果。为了给当今时代的挑战带来科学的严谨性，我们需要发展对复杂性本身更深入的理解。
这意味着什么？当许多部分可以以许多不同的方式相互作用，以至于整体呈现出其自身的生命力时，复杂性就发挥作用了：它适应并在响应不断变化的条件中进化。它可能容易发生突如其来且看似不可预测的变化——市场崩溃就是一个经典的例子。一个或多个趋势可以增强其他趋势，形成“正反馈循环”，直到事物迅速失控并越过临界点，超过这个临界点，行为就会发生根本性的改变。
“复杂系统”之所以如此令人烦恼，是因为它的集体特征很难从底层组件中预测出来：整体大于，并且通常与各部分之和显着不同。一个城市不仅仅是它的建筑物和人。我们的身体不仅仅是我们细胞的总和。这种被称为涌现行为的特性是经济体、金融市场、城市社区、公司、生物体、互联网、星系和医疗保健系统的特征。
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数字革命正在推动我们现在看到的日益增长的复杂性和生活节奏，但这项技术也提供了一个机会。手机和电子交易的普及、个人医疗探测器使用量的增加以及电子化“智慧城市”的概念已经为我们提供了海量的数据。借助新的计算工具和技术来消化庞大的、相互关联的数据库，科学、技术、商业和政府领域的研究人员和从业人员已经开始将大规模的模拟和模型应用于以前定量分析无法触及的问题，例如社会中合作是如何产生的、什么条件促进创新以及冲突如何蔓延和增长。
问题是，我们没有一个统一的概念框架来解决复杂性问题。我们不知道我们需要什么样的数据，需要多少数据，或者我们应该提出哪些关键问题。“大数据”如果没有“宏大理论”与之匹配，就会失去其大部分效力和实用性，并可能产生新的意想不到的后果。
当工业时代将社会的注意力集中在能量的多种表现形式——蒸汽、化学、机械等等——时，普遍的热力学定律应运而生。我们现在需要问，我们的时代是否能产生将能量与信息整合起来的普遍复杂性定律。超越金融市场、人口、生态系统、战争和冲突、流行病和癌症的非凡多样性、历史偶然性和相互关联性的基本原则是什么？一个针对复杂系统的总体预测性数学框架原则上将把任何复杂系统的动力学和组织纳入一个定量的、可计算的框架中。
我们可能永远无法对复杂系统进行详细的预测，但导致对基本特征进行定量预测的粗粒度描述是我们力所能及的。我们无法预测下一次金融危机何时会发生，但我们应该能够预测未来几年内发生危机的概率。该领域正处于科学学科广泛综合的过程中，有助于扭转碎片化和专业化的趋势，并正在摸索一个更统一、更全面的框架来解决社会重大问题。人类企业的未来很可能取决于此。