這是拯救世界的模型，可是，它對一個不斷複雜化的世界如何運轉的建模不適當。梅多斯是對的，走了一條採用智能來插手把它人文化、並改變它的結構的路子。不過，這個工作不只是由模型的建立者來完成，也不只是發生在文化的起始點。這個結構的重建發生在全球六十億個大腦里，是每天發生、每個時代都發生的事情。如果說確實存在著去中心化的進化系統的話，那麼人類的文化就是這樣一種系統。任何不能包容這種每日在數十億頭腦中進行的分散式微型進化的預測模型，都註定會崩潰，如果沒有這樣的進化，文化本身也會崩潰。

粗糙不說，而且是份草圖。福瑞斯特的粗糙模型反映出明顯的迴路和力量，他的直覺感到是它們統治著大型經濟體。至於數據，只要現成，他都抓過來用來做快速估計。羅馬俱樂部，資助了那次會議的集團，來到麻省理工學院，對福瑞斯特拼湊起來的這個原型進行評估。他們受到眼前所看到東西的鼓勵。於是，他們從大眾汽車基金會籌到資金聘請福瑞斯特的夥伴丹尼斯·梅多斯對這個模型做下一步的工作，繼續完善它。在1970年剩下的時間里，福瑞斯特和梅多斯共同改進「世界動態」模型，設計更為周密的流程迴路，並滿世界地淘選最近的數據。

太空中的微型照相機帶回了地球的全貌照片，驚艷絕倫，用老式的辭意表達：是既令人振奮又令人恐懼。這些照相機，連同由每個國家湧出的大量的地面數據，組成了一面分散式的鏡子，反映了整個地球系統的畫面。整個生物圈越來越透明。地球系統開始預測未來——像所有系統都會做的那樣——希望知道接下來（比如說，在下一個二十年裡）可能發生什麼事情。

包含局部性和地區性的差異，

重新發布的「增長的極限」模型，運行在一個被稱為Stella的軟體程序上。Stella採用由傑伊·福瑞斯特在大型計算機上制訂出的動態系統方法，再把它移植到蘋果電腦的可視化界面上。「增長的極限」模型是一張用各種「庫存」與「流」編結而成、給人深刻印象的網。庫存（貨幣、石油、食物、資本諸如此類）流入某些特定的節點（代表一般進程，比如說耕種），在那裡引發其他庫存的流出。舉例來說，貨幣、土地、肥料以及勞動力流入農場之後，就會引流出未加工的食物。而食物、石油和其他一些庫存流入工廠則生產出肥料，從而完成一個反饋迴路。由迴路，次級迴路和交叉迴路組成的意大利麵似的迷宮構成了完整的世界。每個迴路對其他迴路的影響都是可以調整的，而且視現實世界中的數據比率而定。比如，每公斤肥料、每公斤水，能在一公頃的田裡生產出多少糧食，又會產生多少污染和廢料。確實，在所有的複雜系統里，單一調整所產生的影響都無法事先估量；必須讓它在整個系統中展現出來之後，才能進行測度。

二十世紀七十年代，在講述了數千年關於地球的過去、關於天地萬物的傳說故事之後，地球行星上的居民開始講述第一個關於未來可能發生的故事。當時的高速通訊，第一次為他們展示了自己家園全面的實時視圖。來自太空的圖像非常迷人——黑色的遠景里優美地著懸挂一個雲蒸九_九_藏_書霞蔚的蔚藍色球體。而地面上正在發生的故事就沒那麼可愛了。地球每一個象限發回來的報告，都在說地球正在分解。

梅多斯的夢想，同樣是福瑞斯特的夢想，是美國中央司令部那些戰爭博弈者的夢想，是法默和他的預測公司的夢想，也是我的夢想。而這個夢想就是：創造出一個系統。這個系統要能夠充分反映出真實的、進化著的世界，使得這個微型模型能夠以比真實世界跑得更快的速度進行運轉，從而把它的結果投射到未來。我們想要預測機制，不是出於預知命運的使命感，而是為了獲得指引。理念上，只有考夫曼或者馮·諾伊曼的機器，才能自行創造出更為複雜的東西。

為了做到這一點，模型就必須擁有「必要的複雜性」。這個術語，是二十世紀五十年代由控制論專家羅斯·艾希比創造出來的，他最早製作出了一些電子自適應模型。每一個模型，都必須一點一滴地提取出無數現實的細節，匯聚起來壓縮成像；它必須濃縮的最重要的特質之一，就是現實的複雜性。艾希比總結了自己那些用真空管造出迷你模型的試驗，得出了這樣的結論：如果一個模型過於急切地簡化了複雜現象，它就會錯失目標。模擬的複雜程度，不得超出它所模擬的複雜性的活動領域，否則，模型就跟不上它所模擬的東西的曲折路線。另外一位控制論專家，傑拉爾德·溫伯格，在他的著作《論穩定系統的設計》中給這個「必要的複雜性」提供了一個非常貼切的比喻。溫伯格提示說，想象一下，一枚制導導彈瞄準了一架敵機。導彈自己並非一定也是一架飛機，但是它必須具備與飛機的飛行行為複雜性旗鼓相當的飛行複雜性。如果這枚導彈不具備至少與目標飛機一樣的速度，而且在空氣動力學方面的敏捷程度也不如那架目標敵機，那它肯定打不中目標。

這個模型極具爭議性，而且受到極大的關注，主要是因為其中蘊含著顯著清晰又令人討厭的政策意義。不過，它永久性地把有關資源和人類活動的討論提升到了必要的全球範圍。「增長的極限」模型的並沒有成功的孕育出其他更好的預測模型，而這恰恰是它的作者們希望做到的。相反，在其間的20年裡，世界模型都受到懷疑，主要是因為「增長的極限」引發的種種爭議。具有反諷意味的是，在（二十年後的）今天，公眾唯一看得見的世界模型，仍然是「增長的極限」。在模型發布20周年紀念日的時候，作者們只略做改動又重新發布了這個模型。

沒有為學習留下餘地。一批早期的批評者曾經開玩笑說，他們用「增長的極限」模型模擬1800～1900年這段時間，結果發現「街上堆了一層有20英尺高的馬糞」。因為當時的社會，使用馬來進行運輸的比例正在增長，所以這是一個邏輯外推。那些半開玩笑半當真的批評者認為，「增長的極限」模型沒有提供技術學習、效率提高，以及人類行為自律能力、改革發明能力的規則。

錯誤的假設。甚至最好的模型，也會因為錯誤的前提而誤入歧途。就「增長的極限」來說，它的一個關鍵性的原始假設，就是認為世界只容納了可供250年使用的不可再生資源，而且對於這種資源的需求ｈｔｔps://ｒeａｄ•９9csｗ.ｃom在迅猛發展。二十年過後，我們已經知道這兩個假設全都是錯誤的。石油和礦物的儲量增加了，而它們的價格卻沒有增加；同時，對某些原材料的需求，比如銅，並未呈指數增長。1992年重新發布這一模型的時候，作者對這些假設做了修改。現在的基礎假設是污染必然會隨著發展而增加。如果以過去的二十年作為指南的話，我能想象，這樣的一條假設，在未來的二十年中，也需要修正。這種基本性的「調整」必須要做，因為「增長的極限」模型需要它……

能夠大量運行各式各樣的情景，

二十年後，「增長的極限」模擬模型所需要的就不僅僅是更新換代了，它需要完全重做。利用它的最好方式，是把它看成一個挑戰，是建立更好的模型的一個新起點。一個真正的全球社會的預測模型，應該滿足下面這些條件：

我之所以不把焦點放在「增長的極限」世界模型上，是因為我想指摘它那些強有力的政治內涵（畢竟，它的第一個版本激發了一代反增長的激進主義分子）。確切地說，這個模型所具有的種種不充分性，恰好跟我想在本書提出的幾個核心論點相對應。為了把這個系統的某段情景「前饋」到未來，福瑞斯特和梅多斯勇敢地嘗試模擬一個極端複雜的、具有適應性的系統（在地球上生活的人類的基礎結構）。這個福瑞斯特/梅多斯模型所突出的，不是增長的極限，而是某些特定的模擬的極限。

有限的總體情景。「增長的極限」與其說是在探索各種真實存在的多樣性的可能的未來，倒不如說它不過是在一組頗為有限的假設上演繹大量微小的變化。它所探查的那些「可能的未來」，絕大多數似乎都只是在它那些作者們那裡才說得通。二十年前建立模型的時候，作者們覺得有限的資源會枯竭是個合理的假設，他們就把那些沒有建立在這個假設基礎上的情景忽略掉了。但是，資源（比如稀有金屬、石油或者肥料）並沒有減少。任何一種真正的預測模型，都必須具備能夠產生「想象不到」的情景的能力。一個系統在可能性的空間要有充分的活動餘地，可以遊盪到出乎我們意料之外的地方，這很重要。說它是一門藝術，是因為模型擁有了太多的自由度，就變得不可駕馭了，而把它拘束得太緊，它就變得不可靠了。

任何終端開放的增長都不能模仿。我曾經問過丹娜·梅多斯，當他們在以1600年，甚至1800年為起點運行這個模型的時候，得到了什麼結果，她回答道，他們從來沒有這樣運行過這個模型。我當時非常吃驚，因為返溯實際上是對各種預測模型進行實際檢驗的標準方法。「增長的極限」這個模型的建造者們懷疑，如果進行這樣的模擬的話，這個模型會產生出與事實不符的結果。這應該成為一種警報。從1600年開始，這個世界就已經進入了長期的增長。而如果一個世界模型是可靠的，那麼它就應該能夠模擬出四個世紀以來的增長狀況——至少作為歷史來進行模擬。說到底，如果我們要相信「增長的極限」這個模型對於未來的增長確實是有話可說，那麼，這個模擬就必須，至少從原則上說，能夠通過對幾個過渡期的模擬生成長期的增長。而就它現在的read.99csw.com情況而言，「增長的極限」所能夠證明的，充其量也就是模擬出一個崩潰的世紀而已。

「增長的極限」裏面的那些情景之所以會崩潰，是因為「增長的極限」這個模擬模型善於崩潰。在這個模型里，幾乎每一個初始條件都要麼會導致大災難，要麼導致某種（極少情況下）穩定狀態——但是從來不會產生任何新的結構——因為這個模型天生不能產生某種終端開放的增長。「增長的極限」沒有能力模擬出農耕時代進入工業社會的自然發展過程。梅多斯承認，「它也不可能把這個世界從工業革命帶向任何一種接下來會出現的、超越工業革命的階段。」她解釋說：「這個模型所展示出來的，是工業革命的邏輯撞到了無可避免的限制牆。這個模型有兩件事情好做，要麼開始崩潰，要麼，由我們作為模型的建立者對它進行干預、作出改變來挽救它。」

丹娜·梅多斯：「當我想到，這種結局是系統設計好讓它發生的，而我們只是這麼往後一靠然後作壁上觀，就覺得有點宿命的感覺。但相反，我們在建立模型的時候，實際上把自己也放在裏面。人類的智能進入到這個模型之中，去感知整個形勢，然後在人類的社會結構里作出改變。這就反映了在我們腦中出現的系統如何升華到下一個階段的圖景——利用智能介入並重建系統。」

在麻省理工學院的計算機實驗室里，一位謙遜的工程師拼湊了第一份全球電子數據表。傑伊·福瑞斯特從1939年開始就涉獵反饋迴路，改良轉向裝置的伺服機制。福瑞斯特和他在麻省理工學院的同事諾伯特·維納一起，沿著伺服機制的邏輯路徑直到計算機的誕生。在為發明數字計算機提供幫助的同時，他還把第一台具有計算能力的機器應用於典型工程技術理念之外的領域。他建立了各種能夠輔助公司管理和製造流程的計算機模型。這些公司模型的有效性，激發了福瑞斯特新的靈感。他在波士頓一位前市長的幫助下，建立了一個城市模型，模擬整個城市。他憑藉自己的直覺，非常正確地意識到級聯反饋迴路——雖然用紙筆不可能進行追蹤，但是計算機卻能輕而易舉地追蹤——是接近財富、人口和資源之間互相影響的網路的唯一途徑。那麼為什麼不能模擬整個世界呢？

「增長的極限」模型有很多可抨擊的地方。其中包括：它並非極度複雜；它塞滿了反饋迴路；它演練情景。但是，我從模型里還發現有如下弱點：

從一些更靈活、更有根據的假設開始，

從環球外膜收集的數據中，我們獲得了第一印象——我們的地球受傷了。沒有一種靜態的世界地圖能查證（或者反駁）這個景象。也沒有一個地球儀能夠列示隨著時間推移而起落的污染和人口圖表，或者破譯出一個因素與另一個因素之間的那種相互關聯的影響。也沒有任何一種來自太空的影片，能夠詮釋這個問題，繼續下去會怎樣？我們需要一種全球預測裝置，一個全球假設分析的數據表。

兩年前，我曾經用了一個晚上的時間，跟肯·卡拉科迪西烏斯聊天。他是一個程序員，正在建造一個生態和進化的微型世界。這個微型世界（最後變成了SimLife這款遊戲）為那些扮演神的角色的玩家提供了工具，他們用這些工具九-九-藏-書可以創造出32種虛擬動物和32種虛擬植物。這些虛擬的動植物相互影響、相互競爭、相互捕食，然後進化。「你讓你的世界最長運行了多長時間？」我問他。「唉」，他呻|吟道，「只有一天。你知道，要保證這種複雜的世界不斷運行下去確實是一件困難的事情。它們確實喜歡崩潰。」

活系統必須為存活而預期。可是，預測機制的複雜性絕不能蓋過活系統本身。我們可以詳細地考查「增長的極限」模型，以此作為預測機制固有困難的實例。選擇這個特殊的模型有四個理由。首先，它的重新發布要求把它（重新）看做人類的預測努力可以依賴的預測裝置。其次，這個模型提供了方便的二十年期進行評估。它二十年前偵測到的那些模式是否仍佔有優勢？第三，「增長的極限」模型的優點之一在於它是可以評論的。它生成的是可以量化的結果，而不是含糊其辭的描述。也就是說，它是可以檢驗的。第四，為地球上人類生活的未來建立模型是最野心勃勃的目標。無論成功還是失敗，如此傑出的嘗試都會教給我們如何運用模型預測極其複雜的適應系統。人確實要反躬自問：到底有沒有信心模擬或預測像世界這樣一種看起來完全不可預測的進程？反饋驅動的模型能夠成為複雜現象的可靠預報器嗎？

「我們的模型異常『強健』，」梅多斯告訴我，「你得千方百計來阻止它的崩潰……。總是有相同的行為和基本動態出現：過火和崩潰。」依靠這種模型來對社會的未來進行預測，是相當危險的。系統的所有初始參數迅速向著終點匯聚，可歷史卻告訴我們，人類社會是一種顯示出非凡的持續膨脹的系統。

實施分散式學習，

世界平均化。「增長的極限」模型把世界上的污染、人口構成、以及資源的佔有統統看作是劃一的。這種均質化的處理方式，簡化了世界，使足以穩妥地給它建模。但是，因為地球的局部性和區域劃分是它最顯著和最重要的特性，這樣做的結果最終破壞了模型存在的目的。還有，源自各不相同的局部動態的動態層級，形成了地球的一些重要現象。建立「增長的極限」模型的人，意識到了次級迴路的力量——事實上，這正是福瑞斯特支撐這個軟體的系統動力學的主要優點。可是，這個模型卻完全忽略了對於世界來說極為重要的次級迴路：地理。一個沒有地理的全球模型……。根本不是這個世界。在整個模擬中，不僅學習必須是分散式的，而且所有的功能都必須是分散式的。這個模型最大的失敗，就在於它沒有反映出地球生命所具有的這種分散式的本性——群集本性。

這個模型內里連接著某種類型的適應。當危機發生的時候（比如污染增加了），資本資產就會轉過來處理危機（於是污染的生成係數就降低了）。可是，這種學習，既非分散的，也不是終端開放的。事實上，這兩種類型建模都不容易。本書其他地方提到的很多研究都是有關在人造環境或自然環境中實現分散式學習和終端開放式增長的開拓性努力。而如果沒有這種分散的、終端開放的學習，要不了多少日子，真實的世界就可以勝過模型。

1970年，在瑞士參加了有關「人類處境」的會議之後，福瑞斯特坐在返程的飛機上，開始草擬第一九九藏書個公式，一個將會形成他稱之為「世界動態」模型的公式。

如果可能的話，展現不斷增長的複雜性。

我：「不能搞一個更好的擁有自身轉換能力、可以自動轉換到另一個層級的世界模型嗎？」

丹尼斯·梅多斯和他的妻子丹娜，還有另外兩個合著者，一起發布了一個功力增強了的模型，裏面存滿了真實的數據，名為「增長的極限」。作為第一個全球電子數據表，這一模擬獲得了巨大的成功。有史以來第一次，整個地球的生命系統、地球資源，以及人類文化，都被提煉出來，形成一個模擬系統，並任其漫遊至未來。「增長的極限」模擬系統作為全球警報器，也是非常成功的。它的作者們用這樣的結論提醒全世界：人類現有路徑的每一次擴張，幾乎都會導致文明的崩潰。

「增長的極限」模型得出的結果發表后的許多年裡，在全世界範圍內激發的社論、政策辨論和報紙文章成千上萬。一幅大字標題驚呼：「計算機預測未來令人不寒而慄」。這個模型的發現要點是：「如果當前的世界在人口、工業化、污染、食品生產以及資源消耗方面的增長趨勢保持不變的話，那麼這個星球將會在接下來的100年之內的某個時刻達到其增長極限。」模型的製造者們曾經以數百種差別細微的情景進行了數百次的模擬。但是，無論他們如何進行權衡，幾乎所有的模擬都預測到人口和生活水平要麼逐漸萎縮，要麼迅速膨脹然後立刻破滅。

現實生活中，印度、非洲、中國以及南美的人口並沒有按照「增長的極限」模型的假設性規劃來改變他們的行為。而他們之所以適應，是因為他們自有的即時的學習周期。比如，全球出生率的下降速度快得超過了任何人的預測，使得「增長的極限」這個模型（和絕大多數其他預測一樣）措手不及。這是否歸因於「增長的極限」之類的世界末日的預言的影響呢？更為合情理的機制是，受過教育的婦女生育的子女少，過得也越好，而人們會仿效過得好的人。而她們並不知道，也不關心全球的增長極限。政府的種種激勵促進了這些本來就已經出現的局部動態的發展。無論什麼地方的人總是為了自己的直接利益而行動和學習。這也適用於其他方面的功能，比如作物的生產力、耕地、交通等等。在「增長的極限」模型中，這些波動數值的假設都是固定的，但是，在現實生活中，這些假設本身就擁有共同進化的機制，會隨著時間的變化而變化。關鍵在於，必須把學習作為一種內在的迴路植入模型。除了這些數值，模擬中——或者說想要預測活系統的任何模擬中——假設的確切構造必須具備很強的適應性。