复杂性科学作为一门研究复杂系统及其多层次、多元交互现象的前沿学科，正逐渐成为二十一世纪科学发展的重要方向。摘自著名物理学家斯蒂芬·霍金的预言，“二十一世纪将是复杂性的世纪”，这句话不仅反映了科学界对复杂性研究的高度期待，也揭示了传统单一学科难以解答的深刻问题亟需跨领域、跨尺度的综合视角。复杂性科学强调的不仅是系统中大量组件或子系统之间的相互作用，更是这些简单规则背后涌现出的令人惊讶的整体行为。其研究对象涵盖从生态系统、社会网络到经济金融、人工生命等多个领域，并且这些系统特征通常无法通过还原主义方法有效解读。复杂性科学并非简单系统的对立面，而是不可分割整体的研究，它需要通过跨学科的合作，不同专业背景的研究者共同探究复杂现象，展开多层次的交叉对话。这种合作模式在推动科学创新的同时也带来出版和学术交流上的挑战，因为复杂性科学的成果往往难以在传统学科期刊中找到合适的发表平台。
复杂性的理念并非现代科学的全新创造，而是一个逐渐演进的跨学科视角，它融合了多领域对大规模互联系统中的不确定性和多样性的理解。从东方古老哲学到西方科学思想史的多个重要节点，都隐含着复杂系统的认知框架。十七世纪法国哲学家笛卡尔在其遗作《灵魂的情感》中提出了人类生活是多种本质不同部分相互作用形成网络，其局部效应能够引发全局复杂反应的观点。这种早期思想虽未被严谨形式化，却为后来的复杂系统理论奠定了哲学基础。 现代复杂性科学的正式框架逐步建立于上世纪，特别是在1960年代，政治科学家及人工智能先驱赫伯特·西蒙发表了《复杂性的架构》，为研究复杂系统提供了蓝图。1972年，物理学家菲利普·安德森提出“更多即不同”的重要理念，强调虽然所有自然现象皆可被基本定律支配，但基于这些基本定律重新构建宇宙的能力是有限的，指出了跨尺度和多层次的科学视角的重要性。
哲学家埃德加·莫兰对系统论和整体主义的批判深化了复杂性视角，他主张一种不割裂生活全貌的思考方式，强调情感、直觉以及社会历史背景的结合，推动了复杂性思想在人文社会科学领域的发展。 生命科学领域对复杂性的好奇心也催生了关键理论的突破。量子力学奠基人薛定谔提出理解生命的本质需引入甚至超越现有物理定律的新原理。诺依曼和乌拉姆构想的自复制自动机开启了对生物复杂性起源的模拟研究。生物学家帕克和考夫曼分别从自组织结构出发，提出基因网络和自组织临界性模型，揭示生命系统中秩序与混沌并存的本质。这些跨学科的思想融合，体现了复杂系统研究“整体观”的核心价值，也推动了网络科学、社会科学等领域的理论革新。
复杂性科学具有鲜明的社区特征，汇聚了来自数学、物理、生物学、社会科学、计算机科学乃至人文学科的研究者。过去十年，该领域持续迎来新成员，共同推动科学视野的拓展。计算机技术和大数据的发展使得复杂模型的构建和分析成为可能，生态学、政治学、神经科学等学科纷纷利用复杂性方法深化对自身领域系统的理解。复杂性研究强调“整体·多维”和“跨尺度”，这恰恰反映了从孤立理想系统向具备交互性开放系统转变的科学趋势。 在学术出版领域，复杂性研究面临特殊挑战。传统期刊往往以学科为界，限制了复杂性研究的跨界传播。
许多复杂性相关论文不得不在单一学科期刊中进行大幅度调整，丢失部分研究原貌，或者分散发表在多学科综合期刊中，缺乏专项聚焦。近期新兴的期刊如npj Complexity则致力于为复杂系统研究提供专业而开放的交流平台，鼓励拥抱新颖、非传统的科学视角，同时保持研究内容对广泛学科群体的可读性，促进跨领域知识的共享和碰撞。 复杂性科学的发展轨迹无疑是跨学科对话和融合的写照。它强调不同学科的知识交流和方法论整合，避免陷入片面领域专业化与闭门造车。确保复杂性研究成果兼具创新性与可理解性，需要研究者构建多样化专家网络，持续聆听并融入其他学科的知识体系。成功的复杂性研究不仅解决大规模系统中的难题，也避免成为拥有专属术语和封闭圈层的学科，从而保持活力和开放性。
复杂科学的同志们引用已故诺贝尔物理学奖得主、复杂系统先驱穆雷·盖尔-曼的观点：“科学家的无尽好奇心驱使着我们，将科研视为一场令人愉快的游戏。”这种对探索未知和复杂性的热情，是引领复杂性科学不懈前进的精神内核。npj Complexity期望汇聚任何学科怀抱好奇心的科学工作者，致力于推动科学知识的边界，不断探索并挑战复杂世界下的新现象和新理论。 复杂性科学作为一种具有广泛亲缘关系的研究领域，其邻近者包括系统论、控制论、生态学、政治科学及其他关注多组件交互系统的领域。“复杂性”作为术语，其开放和模糊的概念包容了角色的多样性，也正因如此难以用一句话精准定义。然而，明确的是，复杂性研究对从理论到实验再到实际应用甚至哲学伦理问题的全方位探讨有迫切需求。
跨越网络科学、人工生命、计算社会科学、系统生物学、数据科学、生态进化、动力学系统、经济金融以及社会复杂性等领域，复杂性科学正尝试用统一的科学工具应对疫情、错误信息传播、气候变化、全球不平等、人权运动、新技术调整以及它们之间的非线性交互等全球最紧迫的挑战。 这类问题的复杂性决定了无法单一维度解决，必须依托跨学科视角进行综合分析，促进学科间的理解与合作。然而，这也意味着传统的同行评审机制面临压力，因其需要吸纳领域外的新语言和新思维。对这些复杂问题的科学探究不仅是学术挑战，更是社会责任，复杂性科学社区正以开放、包容的姿态应对这些挑战，建立专属的学术交流和评估平台。 总结来看，复杂性科学不仅是一门跨学科的科学，更是一种思维方式、一种科学共同体的集体精神。它强调对系统整体的理解和对局部互动的深刻洞察，推崇多视角、多尺度协同合作。
未来，复杂性研究将继续引领科学界打破学科壁垒，促进创新方法论的发展，为人类应对纷繁多变的现实问题提供科学依据和技术支持。随着科技进步和大数据时代的到来，复杂性科学无疑将为学术界和社会带来更多启示，引导我们走向更加系统化、智能化和可持续的未来。
