盡管我們不能洞悉神秘而把它變為知識，但是認識到神秘的存在是重要的；盡管遮蔽不會從終極的實在上被揭開，但是我們應該認識到遮蔽的存在。
——柯拉柯夫斯基
一般認為，複雜性研究是２０世紀３０－４０年代係統科學發展的深化與新階段。霍金曾說，２１世紀是複雜性科學的世紀。２０世紀６０－７０年代以自組織理論、非線性科學為代表的研究掀起了複雜性的第一個高潮。２０世紀８０年代的複雜性研究得到一批諾貝爾科學家的大力推動，並由傳統科學領域拓展到計算機科學、生物學、經濟學、人工智能、生命科學、認知科學等廣闊領域。世界著名的《ＳＣＩＥＮＣＥ》雜誌於１９９９年４月推出複雜性研究專輯，一批前沿科學家就其各自專長對物理、化學、生物、生態、地理、環境、氣象與神經科學等領域的複雜性問題作了闡述。２００５年，諾貝爾獎得主、物理學家格羅斯提出物理學未來的２５個問題，複雜性問題位居其列。複雜性成為當代科學的真正前沿，其深刻的思想內核更是輻射到管理學、社會學、曆史學等人文社會科學和更為廣泛的文化領域。２０世紀８０年代開始，許多新鮮的名詞都來自複雜性領域，諸如非線性、分岔、混沌、蝴蝶效應、自組織、臨界、湧現／突現等。複雜性研究的重要奠基者、諾貝爾化學獎獲得者普裏高津指出，複雜性研究將開創人與自然、科學與人文的新對話。
複雜性顯然並不僅僅是一個科學問題。麵對複雜性，科學與哲學都還在探索中。前沿科學家們宣稱複雜性正在開創新科學，是新一輪的哥白尼革命。保守的科學家們則持懷疑態度，認為至多隻存在科學的複雜性問題，根本沒有什麼複雜性科學。哲學這隻貓頭鷹向來姍姍來遲，對複雜性的哲學思考更是欠缺。直到２０世紀８０年代初，法國思想家埃德加·莫蘭還指出“無論在科學思想裏，在認識論思想裏，還是在哲學思想裏，複雜性的問題現在仍然是不受重視的。”然而，複雜性正日益成為一個獨立的研究領域、一類普遍問題、一種與傳統科學不同的新方法，乃至成為一種引領人類未來的新思維範式。思考複雜性，尤其是從哲學角度思考複雜性，是當下時代的重要任務。
迄今為止，複雜性仍被包裹在錯綜複雜的叢林之中。對複雜性的思考越深入，我們就越會堅信“自然界沒有簡單的事物，隻有被簡化的事物”，可這種堅信卻也逼迫我們去懷疑複雜性問題的可能性。因為我們似乎隻能確認“不能確認複雜性”這一事實，我們根本無法確切知道複雜性是什麼。但如果複雜性意味著我們不能肯定有這樣一個問題，或者我們永遠不能知道它的真正結構、規律等是什麼，那麼也就沒有什麼是複雜性問題了，盡管我們可以聲稱知道它的存在。複雜性研究一方麵需要以科學的視野超越常識性的簡單直覺，厘清顯見的誤解，走向規範；另一方麵，我們要以深刻的哲學視野來解開複雜性之謎，澄清複雜性思想，建構複雜性範式。
一、穿越複雜性叢林
若以１９４８年韋弗發表的《科學與複雜性》一文作為正式起點，當代複雜性研究已興起半個多世紀。複雜性研究的角度極多，它們彼此間的界線非常模糊、內容高度交叉卻又不盡相同。複雜性研究呈現為一片不斷生長、盤根錯節的“複雜性叢林”。這可大致歸結為以下幾個問題。
基本概念不一致
２０世紀的傑出數學家、現代電子計算機之父馮·諾伊曼曾指出，闡明複雜性和複雜化概念應當是２０世紀科學的任務。然而，複雜性研究最為尷尬之處就在於，到目前為止我們還沒有一個統一的複雜性概念。
遍布複雜性叢林的，首先就是“雜草叢生”的各種複雜性概念。據麻省理工學院物理學家勞埃德等的統計，僅科學領域內的複雜性概念就有幾十種乃至上百種。大致包括：信息、熵、算法複雜性；算法信息含量、費希爾信息、熵、自描述代碼長度、參數個數或自由度或維Ｌｅｍｐｌｅ－Ｚｉｖ複雜性、共有信息或通道容量、演算共有信息、相關性、儲存信息、條件信息、條件演算信息含量、計量熵、分形維、自相似、隨機複雜性、混和、拓撲機器容量、有效或理想複雜性、層級複雜性、樹形多樣性、同源複雜性、時間計算複雜性、空間計算複雜性、基於信息的複雜性、邏輯深度、熱力學深度、規則複雜性、Ｋｕｌｌｂａｃｈ－Ｌｉｅｂｌｅｒ信息、區別性、費希爾距離、分辨力、信息距離、演算信息距離、Ｈａｍｍｉｎｇ距離、長幅序、自組織、複雜性自適應係統（ＣＡＳ）、混沌邊緣等等。此外，“複雜的”、“複雜性”、“複雜化”、“複雜係統”、“複雜問題”、“複雜性研究”、“複雜性科學”、“複雜性理論”等用語都無法界定清楚，這還不包括“湧現”、“複雜適應係統”、“自組織”、“自組織臨界性”、元胞自動機、遺傳算法等其他專用術語。
任何明確的概念總是與確定的指稱相聯，複雜性概念的難點恰恰在於目前它還無法找到這樣的確定指稱，它是一個開放的、處於成長中的概念體係，引發多層麵、多領域的激烈論爭。這種狀況注定了複雜性概念難於統一，勉強統一的概括又不可避免地呈現為模糊性、不確定性甚至神秘性。複雜性已成為現代科學中最複雜的概念之一。
研究邊界模糊
複雜性叢林的主體是枝繁葉茂、盤根錯節、邊界模糊的各種複雜性理論。迄今還未形成完全獨立於傳統科學的複雜性科學類別，複雜性研究是以多學科交織的形態散布於傳統科學的各個類別中的。隨著複雜性研究的深入，其相對一致的學科形態越來越顯露。通常認為，當代複雜性研究群體大致包括如下理論：與傳統科學有緊密聯係的耗散結構理論、協同學、超循環理論、突變論；非線性科學中的混沌理論、分形理論等；基於計算機仿真研究的複雜適應係統理論、進化編程、遺傳算法、人工生命、元胞自動機；以及中國學派的複雜巨係統理論。這些理論可以被視為複雜性科學的內核。此外，複雜性的概念與理論在物理科學、生命科學、經濟科學、社會科學等領域的應用以及哲學領域的思考可視為複雜性科學的外圍。這麼龐大的一個學科群究竟是否存在一個統一的學科範式，這正是複雜性研究的一個基本困惑。複雜性是一個自然科學問題，還是一個具有更廣泛意義的問題？複雜性科學與傳統科學的本質區分是什麼？複雜性理論真能引發科學的革命？複雜性的開放性與成長性似乎注定了複雜性研究是難於統一的。如沃爾德羅普在《複雜》一書的序言所說，這門學科“如此之新，其範圍又如此之廣，以至於還無人完全知曉如何確切地定義它，甚至還不知道它的邊界何在，才是它的全部意義之所在。”但是，如果無視如此之多的不統一狀況，那麼複雜性研究就有成為“混雜學”的危險。
學術用語失範
複雜性理論及其思想的開創性，使其成為當下時代的一股洪流，引起人們越來越強烈的關注，滲透到眾多領域，成為一定程度上的“顯學”。不同領域、不同學科的人們以不同目的在不同的場合、不同的層麵上論及複雜性，使用著“複雜性”這一概念及其相關術語。信手拈來的複雜性相關用語就有：物質複雜性、生物（生命）複雜性、社會複雜性、文化複雜性、經濟複雜性、人生複雜性；科學複雜性、技術複雜性；時間複雜性、空間複雜性、過程複雜性；狀態複雜性、關係複雜性、機製複雜性、信息複雜性；組分複雜性、結構複雜性、功能複雜性；管理複雜性、心理複雜性、行為複雜性、目標複雜性；算法複雜性、計算複雜性、方法複雜性、操作複雜性、規則複雜性等等。這個現象既反射出複雜性已被普遍重視，又反映出對複雜性不嚴肅的泛濫。複雜性用語失範的現象頻發，人們賦予複雜性一詞過多的日常語言意象。複雜性甚至成了世界的神秘性與不可知性的新隱喻。
知識累積困難
在複雜性研究中，既沒有相對一致的基本概念與研究範式，又缺乏相對明晰的學科界限，再加上專業術語的失範，已導致人們對複雜性的理解千差萬別。這種狀況必然造成不同領域、不同背景的複雜性研究者們無法溝通，相關的知識累積就特別困難。我們無法確認複雜性是世界的一種更本質的特性，還是僅僅為了滿足認識需要而暫用的一個“占位符號”？我們很難找到還有其他什麼領域能像複雜性這樣，在基本概念都還很模糊的情況下，發展成如此發達的知識話語體係：在縱向維度上，它跨越從本體論、認識論、方法論到實踐的各個層麵；在橫向維度上，它涉及自然、生物、社會、經濟、心理等眾多領域。一些複雜性思想的鼓吹者們更是要以複雜性理論來解釋和應對人類麵臨的一切複雜現象與難解問題。其嚴重後果是，隨著複雜性叢林的不斷擴張，我們獲得的不是知識的實質進步，而是複雜性話語的泡沫。