当科学达到极限时，学会提出不同的问题

与准备理科考试的高中生交谈，你可能会听到两件事：他们害怕物理，对生物学相对满意。奇怪的是，这与大多数研究人员的观点相反。科学的时代精神是物理很容易。它的简单性来自于创造水晶理论的能力，这些水晶理论对从亚原子粒子的存在到光线如何绕过恒星的一切都具有很强的预测性。另一方面，生物学则很难提炼成优雅的定理和数学方程式。出于这个原因，一些著名的思想家认为细胞和森林比遥远和难以观察的黑洞更难理解。

但是，也许没有轻松或艰难的纪律这回事。也许只有简单和困难的问题。生物学之所以看起来这么难，只是因为它被一系列非常难的问题所定义。物理学看起来很简单，只是因为几个世纪以来，富有洞察力的思想家们的努力产生了一系列可以回答的问题。

具有讽刺意味的是，生物学之所以如此具有挑战性，是因为我们离它很近。问问自己：谁“更容易理解”--是恋人还是同事？我们与生物学--以及心理学和社会科学--的亲密关系，促使我们用已经掌握的深厚知识来审问这些现象。我们会问非常详细的问题，然后我们会对看似神秘或矛盾的答案感到惊讶。

在穿过森林时，我们可能会观察到枫树上不寻常的叶子形状。这可能会让我们想知道为什么树叶有裂片，为什么它们在秋天变红，树叶凋落物中生活着什么昆虫，它们是如何分解和喂养土壤的。这些问题看起来很复杂，尽管我们问得很自然。相比之下，冰冷浩瀚的太空真空和看不见的小夸克对我们来说是如此陌生，以至于我们感到自豪--至少在开始时--说出关于这些实体的最简单的事情，即使只是为了证明它们的存在。

亲密关系有时也会减慢我们对物理的理解。行星如何运动的问题是人类最古老的困扰之一，并贯穿于许多不同的神话中。然而，由于我们人类的自我陶醉，长期存在的本轮理论错误地将地球放在宇宙的中心-这个错误持续了大约2000年。当这个问题被抽象为牛顿物理学中的力、质量和重力问题时，行星运动变得更容易预测和理解。

对于物理学家来说，仍然有很多棘手的问题需要纠结。如果物理学将其声誉寄托在预测下一次可能干扰地球电信的太阳耀斑上，它将被视为一门更复杂、更困难的学科。为什么？因为对产生太阳表面动态的许多机制进行建模-所有涉及到的引力、电磁、热和核过程-是极其棘手的。至于行星运动，如果我们认识到太阳的巨大使我们可以忽略其他天体的影响，我们就可以对行星的运行轨迹有一个足够好的了解。但是如果我们真的想关注这些细节，我们很快就会发现，我们不能准确地预测三个质量相等的物体的运动。同样，在混沌理论中，我们了解到我们只能粗略地猜测运动耦合在一起的两个摆的具体位置。然而，我们不能肯定地说，这两个钟摆都会在哪里。

也许我们对生物学的要求太难了。我们如何拯救一个人的生命？为什么这只蓝鸦比另一只稍微黑一些？但是，仅仅因为我们对生物学的要求更高，并不意味着我们不能提出稍微简单一点的问题。事实上，利用“简单”的物理原理可以帮助我们找出如何找到这些问题。物理学家特别擅长寻找普遍存在的大规模现象，这些现象适用于多个系统，很可能是简单的共享机制的结果。

以生物缩放的想法为例。这一概念源于早期的观察，即哺乳动物的代谢率通过幂律可预测地非线性地依赖于身体大小。幂律是一种数学关系，它告诉我们，随着系统大小按数量级(即某个数字的倍数，通常为10)增加，一个特征会发生多大程度的变化。因此，当一种生物的体重增加1000倍时，生物比例原理准确地预测了它的代谢率将增加100倍。

但是，同样的数学怎么可能适用于像两个物体之间的引力和跨越不同栖息地的混乱的物种形成过程这样简单的事情呢？在物理学中，幂律指向在所有尺度上运行的共享机制和对称性。在生物学方面，我们自己以及杰弗里·B·韦斯特(Geoffrey B West)、詹姆斯·H·布朗(James H Brown)和布莱恩·J·恩奎斯特(Brian J Enquist)的研究表明，起作用的基本机制是血管网络结构和流动。事实证明，血管往往能够有效地跨越身体，向生物的所有细胞输送资源，同时减轻心脏的压力。这一简单的洞察力催生了越来越多的成功理论，这些理论使用优化的生物结构的想法来预测诸如森林中树木的分布、我们需要睡眠多长时间、肿瘤的生长速度、细菌的最大和最小尺寸以及任何环境中可能的最高树木等现象。

然而，生物学也会产生自己独特的问题。例如，正如我们在圣达菲研究所的同事杰西卡·弗拉克和大卫·克拉考尔所展示的那样，代理人(如灵长类动物、神经元和黏液霉菌)的信息处理和决策能力导致了不同于纯物理系统的独特类型的反馈、适应性和因果关系。生物系统的额外复杂性是否可以通过扩展受物理学启发的观点(如信息论)来解释，还有待观察。也许生物学和复杂系统的研究总有一天会进步到难以克服的难题，或者对这些问题进行精彩的重塑将导致消除当前的挑战。这可能会显示出一条通向更简单答案的道路，就像查尔斯·达尔文(Charles Darwin)通过从自然选择和变异的角度重新阐述关于生命的起源和多样性的问题所做的那样。

物理学家菲利普·安德森(Philip Anderson)在他的文章“更多就是不同的”(More Is Different)(1972)中强调了试图将一切减少到最微观水平的危险。取而代之的是，他专注于在不同尺度的自然现象中发生的复杂性的跃升-例如从量子力学转向化学。然而，读者经常忽视他的论点，即有效的理论应该依赖于解释系统潜在机制的积木-即使这些积木是相对较大或中等大小的实体。

基于后一种观点，我们的论点是，我们不知道黑洞是否比森林简单。直到我们有了一个解释森林存在的普遍有效的理论，或者直到我们能观察到黑洞坍塌和蒸发的最详细的动力学，我们才能知道这一点。如果不彻底定义我们向每个系统提出的问题类型，就不能做出相对复杂的声明。在某些类型的调查中，我们的知识可能会受到冲击，但更多的时候是关于我们提出的问题，而不是关于系统本身。

所以物理可以很难，生物可以很容易。难度的程度更多地取决于被问到的问题，而不是现场情况。在复杂系统科学中，这两个视角之间的交界处往往取得了巨大的进步。前进的一条路是先解决简单的问题，然后用我们的答案试图找到对更详细的问题和理论有帮助的原则。通过从简单的问题开始，我们可以慢慢地“积累”到困难的问题，这是可能的。或者，在相反的方向上，观察不同学科现象的奇怪相似性，可能会使我们倾向于寻找全新的机制和原理。这有时需要一个不那么详细、更抽象的视角--我们的同事约翰·米勒(John Miller)在他的书“粗略看待整体”(2016)中引用了诺贝尔奖获得者物理学家默里·盖尔-曼(Murray Gell-Mann)的话。这些粗糙的外表--被物理学的遥远所逼迫，被生物学的亲密性所掩盖--在未来的几年里应该会在科学上产生更深刻的洞察力和简单化。