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哎呀，大家好，我是谁呢？嗯… 就叫我老王吧，随便啦。今天咱们随便聊聊，啊，这个第八章，叫什么来着？哦，对了，叫“性质胜于原因”。
一开始啊，就说了一个挺深的，叫“不变性即真理”。 哎哟，这听着就有点哲学的味道了。其实说白了就是，知识这玩意儿啊，得跟真理挂钩，要不然就不是知识，变成宣传了。 就像那个，真理吧，它得是能经得起时间考验的，是吧？很多信息变来变去的，它得在那儿稳如泰山，不能随便动摇。
这就跟抽象有点像了。 你想想，抽象的东西，它是一个大的分类，下面有很多小的概念。就算那些小的概念变了，那个大的分类还是在那儿。 比如说，狗。 就算一半的狗品种都灭绝了，或者又冒出来一千个新的狗品种， “狗”这个概念还是“狗”。 只要还有一些相关的细节，这个大的概念就不会消失。 抽象的东西啊，比那些细节活得久。
这个道理啊， 其实对物理世界也一样。 高层次的物质结构，总是比低层次的细节更持久。 注意啊，我说的是复杂的系统，不是简单的。你要是把汽车变速箱里拿掉一个齿轮（简单系统），那换挡肯定就不行了。 但是在复杂的系统里，就不是这样了。 高层次的物理结构，它是由很多很多种可能的配置来实现的。 就像那个，怎么说呢，系统的“换挡杆”一样。 因为有很多种方式都能实现这个功能。
咱们观察到的那些涌现出来的结构和行为，它们实现的方式最多，所以啊，它们才是不变的。 如果我们观察到的东西，只有那么几条路才能实现，那它也太脆弱了，根本没法在复杂的自然环境里生存下去。
所以啊，抽象的层次越高，就越稳定。不管是信息还是物理世界，都一样。 这就告诉我们，有一个判断真假的依据。就像自然界只保留能生存的东西一样，真理也是那些不管外界怎么变化，它都能保持不变的东西。 这就是“不变性即真理”的意思。
我们追求的知识，必须跟真理挂钩，它不能建立在那些细枝末节上。 细节嘛，肯定是很短暂的，没法告诉我们真相。 只有那些最抽象、最高层次的模式，才能长久存在，才能反映自然和生命的本质。
这就引出了一个关于知识的重要认识。 知识应该是汇聚的，而不是积累的。 这跟我们现在科学和工程领域说的完全不一样。 他们总是说，人类的知识是无止境的，总有更多东西要学。 说我们要不断地揭开新的层面，去探索自然的奥秘。 说知识就像一个不断扩大的圆圈，边界只会显示出更多的未知。
但是，如果真理是不变的，那探索再多，发现的也是我们已经知道的东西。 很多时候，确实是这样。 没错，在深海里发现新的物种，是很新鲜，很吸引人。 但是，新的物种，也只是生命的一些过程的具体例子而已。 永远都会有新的物种被发现，但这并不意味着我们学到了什么全新的东西。
现在啊，大家都在说知识增长，但我要说的是知识汇聚。 大部分科学和工程都是在积累和整理知识。 但是，只有还原论的知识，才会不断增长。 因为还原论的知识是由碎片和细节组成的，永远都会有更多的细节可以挖掘。 但如果我们对自然的运作方式保持诚实，就会发现那些细节并不能解释我们测量、观察和体验到的结果。 还原论的基本假设是，碎片和联系能够揭示现象的运作方式。 但这是不对的。
我们学到的那些内部的碎片，并不能解释自然现象的结构和行为；不是还原论者认为的那种方式。 认为碎片和联系能够导致我们体验到的结果，这只是一种方便的方式，用来划分我们看到的东西，并相应地分配责任。
之前啊，我已经说过了，涌现是信息处理结构解决难题的必然结果。 涌现并不是从小碎片到大碎片的因果关系，而是找到将多个输入映射到较少输出的必要配置。 这种计算完全是为了解决自然问题中的嵌套层次。
还原论之外的知识和真理，是关于不变性的，只有持续存在的东西，才是不变的。 这就让我们不再认为知识是不断增长的。 知识不是积累更多的信息，而是看到相同的模式一遍又一遍地出现。
对于知识的理解啊，如果从复杂性角度来说，这就是一个巨大的转变。 任何基于内部细节和外部体验之间的因果关系的知识理论都是不正确的。 我们当前的科学和工程范式所带来的理论的方法、有效性和范围，都与自然的运作方式背道而驰。
把知识定义成一个充满了尚未被发现的真理的宇宙，是有问题的。 这并不是说没有什么发现可做了， 但是，这重新定义了我们所说的“发现”。 发现不是揭示一些隐藏的内部细节，而是构建一些有效的东西。 不是发现新的知识，而是发现能够解决当前挑战的解决方案。 不是单纯的实践，而是构建事物。 我们的创造性解决方案不能源于先前的知识，它必须自行涌现。
知识的汇聚，就是为什么几千年前的哲学，今天仍然适用。 古代发现的真理，是从动荡的生活中诞生的不变的抽象概念。 那些生活的内部细节与现代人的生活几乎完全不同，但这些真理仍然适用。 这并不是想把哲学真理和当今技术联系起来，这只是信息在自然界中运作方式的一个不争的事实。 再次强调，我们不能完全将信息与物理世界分开，人类试图这样做只是为了认识上的方便。
这并不意味着当我们看到海洋深处，或者雨林树冠下的新物种时，我们不会感到惊讶。 但是，当我们观察这些物种时，它们最真实的物理和行为模式并不令人惊讶。 它们只是大自然解决问题的一个例子，解决它们所处环境中的问题。 这些发现最终都会回归到相同的核心真理。
科学和工程上的发现，与其说是揭示我们从未知道的东西，不如说是揭示我们一次又一次看到的相同的核心模式。 真正的知识，与自然最契合的那种，是汇聚的，而不是增长的。
接下来咱们说说“解释的暴政”。 科学把解释作为它的存在理由。 它的使命是解释世界如何运作。 他们说，科学的力量在于它能够揭示我们观察到的现象背后的因果关系。 科学是为了揭示自然的秘密，并用它们来为人类知识的增长和技术进步做出贡献。
把科学的目的建立在解释上是有缺陷的。 今天的科学解释，听起来像一个值得实现的目标，但它完全依赖于内部知识的概念，使其主要成为还原论。 他们说，要科学地解释某件事，就要讨论它是如何在内部运作的。
解释会提出关于给定现象的输出是如何产生的因果故事。 如果我们以一个相对简单的系统，比如原子（相对于我们的体验来说很简单），我们可以用电子跃迁来解释我们在材料中看到的颜色。 电子从不同的能级跃迁，放出特定频率的光子，我们的眼睛将这些频率感知为颜色。
但是，这真的是颜色的全部吗？ 光子发射无疑起着一定的作用，但颜色存在于复杂领域，而不是简单领域。 对任何事物的感知，都远远超过了一些基本粒子撞击我们眼睛的简单计算。 我们的大脑正在处理和解释我们所看到的东西。
有些人会说，我们可以不断地增加更多的还原论来解释，试图解释缺失的东西。 除了光的物理特性，我们可以剖析我们视觉系统的生物学，也许还可以增加一些心理学来解释颜色主观解释。 我们可以说，颜色感知涉及到眼睛内的一系列过程，包括光感受器细胞对光的吸收、视网膜的信号处理，以及将信号传输到我们所说的大脑中的视觉皮层。
但是，光照条件、其他周围的颜色以及感知上的个体差异等因素呢？ 我们不知道所有人看到的颜色是否都一样。 甚至可能在文化层面上存在一些影响，从而导致对我们所看到的事物的不同联想和解释。
我们可以不断添加更多的解释来说明对颜色的感知，但到什么时候，这会变成无稽之谈呢？ 虽然原子发射光频率是颜色的一个方面，但它几乎没有提供任何解释力。 增加生物学和心理学的解释只会让水变得更浑浊。
还原论解释的问题在于，我们总是可以制造它们。 我们总是可以选择系统的一个部分，并揭示其孤立的存在。 但这个孤立的部分几乎不能解释我们测量、观察或体验到的东西。 事实上，孤立一个事物几乎不能告诉我们事物是如何产生的。 大多数人倾向于相信孤立的原因的唯一原因是，我们假设孤立的部分与感知有因果关系。 但它没有。 它不能。 我们知道这一点，因为在复杂情况下，碎片不会导致我们感知的属性，而且不是以任何确定性的意义。 然而，这就是科学企业推销解释的方式。 这种假定的决定论已经深深植根于社会对科学的看法，以至于当提供解释时，我们假定它与我们所看到的东西有因果关系。
解释的核心谬误在于，对于复杂的现象，它们无法被验证。 与可以通过重复观察来测试的预测不同，复杂领域的解释对被推翻具有高度的免疫力。 想象一下，通过测量大脑某个区域的活动来解释愤怒的情绪。 是的，活动是真实的，测量也是真实的。 我们甚至可以将测量结果细化到任意程度，从而提高我们解释的精确度。 但这些都不能使大脑区域和体验之间的联系更真实。 还原论发现和人类体验之间的实际联系在很大程度上是虚构的。 它基于一个假定的因果关系，而这个关系并不存在。 我们知道它不存在，因为自然不是这样运作的。 自然不是通过较低层次事物的因果联系来产生较高层次事物的。
考虑奥卡姆剃刀原则，这个解决问题的原则建议寻找简单的解释，而不是更复杂的解释。 使用简单解释的目的不是因为它们更容易理解，或者因为更简单的理论必须更真实，而是因为简单的事物可以被推翻。 奥卡姆剃刀之所以有效，是因为它承认了认识上的谦逊，说我们不能知道某件事是否真实，但我们能知道它是否能生存。 正如我之前所说，事物在自然界中生存并不是因为随机原因。 生存是对事物有效性的最好证明。 但是，如果对复杂现象的解释在很大程度上不受检验，那么奥卡姆剃刀就失效了。 现在，解释被人为地支撑起来，因为对正在进行的发现的虚假假设而得以延续。
所有这些都不会否定认识论上确保我们知道如何区分有理由的信念和意见的必要性。 是的，在复杂系统内部看不到因果关系意味着没有办法检验还原论解释。 但有充分的理由知道这种解释是虚假的。 不是通过重复观察来测试，而是通过将论点建立在性质和逻辑上。
我们知道，复杂的现象具有它们所遵守的一系列属性。 这些属性是涌现的，因此不是通过一些附加的、确定性的内部步骤产生的。 这就是为什么没有理由接受电子跃迁作为颜色的解释。 没有感知，颜色就没有意义，而感知是从复杂现象中涌现出来的东西。 任何额外的物理、化学、生物或心理学的解释都不能增加颜色的画面，因为没有什么可以增加的。
需要明确的是，这并不意味着电子跃迁或任何其他生物、化学或心理机制没有发挥作用。 它们当然在发挥作用。 但是，知道这个作用就几乎什么都不知道了。 正如之前所说，说线粒体产生能量很有意思，但意义不大。 当将该项目从单元格中移除时，这个所谓的“作用”将完全消失。 作用是方便的划分，而不是因果现实。 如果某个事物完全依赖于嵌入到无数其他作用的矩阵中，那么作用一词就失去了所有意义。
解释的暴政在于，它迫使我们通过内部知识的视角来看待世界。 它使社会只接受通过隔离和提取发现的、脱节的机制作为世界如何运作的解释。
如果还原论解释的最糟糕之处是它的童话性质，那么充其量它也只是具有误导性。 但是，还原论解释会影响我们的设计。 考虑一下医疗保健。 一旦进行了一项研究，显示出一些“具有统计学意义的”结果，它通常就会被纳入社会。 研究人员将隔离与健康相关的现象的某个方面，并确认它在发挥作用。 然后，这成为实现人类健康的途径。 但是，正如电子跃迁的内部知识（尽管在隔离状态下仍然是真实的）几乎不能告诉我们颜色是什么一样，任何维生素、矿物质或与健康相关的干预措施的作用也是如此。
这就是为什么复杂现象的解释必须基于性质和逻辑，而不是还原论解释。 但是，当逻辑在破碎的范例中被使用时，仅靠逻辑无法解决问题。 这是因为只有当支持某人陈述的前提本身有效时，逻辑才能起作用。 有人可以提出一个有效的论点，证明他们已经发现了维生素 C 在健康中所起的作用，但仅仅是因为他们正在使用社会错误地认为有效的前提。 这就是我们的还原论范例能够逃脱如此多胡说八道的原因。 不是逻辑有问题。 并不是说没有真正的发现。 而是人们从根本上假设所发现的东西会自动连接到我们看到的输出。
但是，如果逻辑与已知在复杂系统中为真的属性一起使用，那么它就成为一个强大的工具，可以对我们观察到的现象提出论点。 逻辑，与更恰当形式的知识（基于不变的真理）相结合，是推理什么是真实的强大工具。
接下来，咱们说说“逻辑与性质”。 逻辑是根据严格的有效性原则进行或评估的推理。 逻辑提供了一个框架，人类可以通过该框架理性地支持陈述，从而使它们被普遍接受为真实的陈述。 我说“普遍”是因为在现实世界中，没有纯粹的演绎。 前提的真实性总是存在模糊的方面，这排除了既有纯粹真实又有现实陈述的可能性。 换句话说，只有极其简单的情况才能被证明是真实的，而现实并不由简单的情况组成。 这就是为什么没有科学证明。 逻辑证明是有的。 数学证明也是有的。 科学证明，不存在。
这意味着现实世界中逻辑论证的强度完全取决于它的前提。 虽然逻辑系统可以将我们的前提和结论缝合在一起，但只有前提的真实性才能将论证与自然联系起来。 一个人的前提与我们所知的自然越接近，就越真实。
当今的还原论科学将使用逻辑（松散且间接地）来捍卫其立场。 科学运行实验或发展理论，这样做是为了支持论证中使用的前提的真实性。 如果有人测量人类大脑某个区域的活动，他们将推断如何使用此活动来推断与某些行为来源相关的结论。 也许，fMRI 扫描显示，在某些决策过程中，参与者前额叶皮层的活动增加。 研究人员将推断前额叶皮层在决策中起着至关重要的作用。 到目前为止，这完全有效。 但是，这个论证基于一个关于自然如何运作的严重缺陷的假设。 它假设（并且绝不建立）人类决策存在神经来源。 在一个完全完善的论证中，这将是他们的另一个前提。 但是，这个前提不可能是真的。 它不可能是真的，因为我们知道复杂系统没有来源。 复杂性，根据其定义，取决于涌现，涌现不是根据来源位置或区域运作的。 涌现是以整体的、深度相互依赖的方式实现的。 复杂系统的属性（人类大脑是最复杂的），无法使用区域或位置来产生输出。
必须存在人类决策的神经来源的假设是一个隐藏的前提（也称为隐性前提）。 这是一个没有明确说明，但被假定为真实的前提，结论才能有效。 隐藏的前提是有问题的，因为它们被忽视且未经检查。 这可能会导致错误的推理。 在解释复杂系统输出的所谓活动区域的情况下，这些隐藏的前提是完全错误的，因此从这些实验中得出的任何结论都是虚假的。
这是当今科学和工程范式核心的腐朽。 虽然还原论的前提在发现和构建简单事物方面运作得非常好，但它们在面对复杂性时是错误的。 当今的科学和工程之所以能逃脱如此多的还原论，是因为逻辑没有被正确地用于捍卫其结论。 当今的大部分实验和理论都在具有隐藏前提的论证中运行，这些前提都植根于还原论。
对于外行人来说，这些研究看起来完全正常。 也许甚至是合乎伦理的。 如果我们被告知，大脑区域研究揭示了某些人在该区域受损时如何在决策方面挣扎，这表明可能存在下游治疗。 但是，这是糟糕的科学进入到我们的设计中。 在干预方面，这是灾难的根源，而不是伦理。
再说一遍，这不是逻辑的错。 这是对复杂性的严重误解的错。 逻辑是人类推理的强大盟友，但它仅与其前提一样强大。 前提的接近度必须接近于所知的自然。 而我们所知的是属性，而不是原因。
这归结为我所说的“属性胜于原因”。 在复杂系统中，要发现的属性数量并不是无限的，只有少数几个，而这几个属性足以让我们在科学、工程和社会中做出最关键的决策。
属性最好定义为与因果解释形成对比。 产生因果解释涉及识别产生我们观察到的输出的基础原因或机制，无论是在给定的现象还是事件中。 因果解释试图解释事物是如何发生的。 我们可以通过讨论原子动能的增加来解释金属在受热时如何膨胀，这会导致更多的原子分离。
相反，属性是对象或现象的描述性方面。 它回答对象是什么样的，而不是它如何产生其输出。 在我们的金属示例中，金属在受热时膨胀的事实是金属的属性（热膨胀）。 在这里，没有诉诸因果机制。 只是金属在受热时膨胀这个事实。
属性可以被认为是自然所遵守的约束。 属性设置了物理、化学和生物过程发生的边界。 自然界中存在许多属性，例如质量和能量不能被创造或摧毁，只能被转换。 除非受到外力的作用，否则封闭系统的总动量会随着时间的推移保持不变。 熵不会在孤立系统中减少，重力会吸引具有质量的物体朝向彼此，电磁力会结合小物质。 其他的与生物体传递性状的过程有关，以及那些更适应环境的生物体倾向于生存和繁殖。 我们知道生态系统表现出养分循环和能量流动。 我们知道光速存在约束。 我们知道材料的属性对物理上可能的事物施加限制。 我们知道自然界中的系统倾向于通过反馈机制寻求平衡和稳定性。 等等。
之前的属性不是事物如何发生，而是事物为什么发生。 在简单系统中，“如何”和“为什么”本质上是相同的。 如果我问为什么行星与太阳保持接近，重力吸引的属性可以告诉我们“如何”和“为什么”。 但在复杂性下，情况并非如此。 如果我们问所有的行星如何保持它们所处的位置，我们仍然可以回答“为什么”（因为重力），但我们很难以任何确切的意义回答“如何”（保持行星在它们所处位置的特定过程）。 将此扩展到更复杂的系统，“如何”就会完全消失。
我们在本书中已经看到了复杂性的各种属性。 这些属性属于热力学、信息论、计算和演化的更广泛领域。 我已经讨论了演化过程、自然界的变化、选择和迭代的配方、熵如何同样与现象的物理和信息方面联系在一起、自然界对信息压缩的使用、问题的嵌套结构、灵活的决定论、多重实现、元级别过程如何创建抽象概念、群体选择，以及事物不会因为随机原因而生存的事实。
这些都源于更基本的属性，例如非线性、自组织、适应性、弹性、反馈循环、层次结构、临界性、混沌和周期性动力学、同步、相变、分叉和自发模式形成。
虽然这个列表看起来很长，但与科学家和工程师提出的因果解释的数量相比，它却非常小。 在还原论下，可以捏造的解释数量没有限制。 我们总是可以剥开层层外皮，选择划分一些物质（基因、区域等），然后编造一个故事，讲述它如何与我们在表面观察到的东西联系起来。
我认为，对事物的真正严谨的科学描述，以及可能由此产生的任何决策，都不能依赖于因果解释。 更科学的做法是根据其普遍的、永恒的属性来描述自然并做出决定。 现实世界的情况，以及自然界的所有现象，都没有路径和根本原因，它们都有不可否认的属性。 属性是存在于抽象中的不变的真理，而真正的真理就存在于其中。 只有将逻辑与属性（而不是原因）相结合的框架，我们才能进入一个智识上诚实的科学和工程阶段。
那么接下来咱们再说说“复杂性的方向”。 自然界的属性向我们展示了，如果我们陷入原因之中，就会错过的是，复杂性具有单向性。 复杂的事物表现出物理结构和行为的突然和不可逆转的涌现。 我们在自然界中看到的属性不是从某个来源或路径获得的，它们是从统计可能性的一系列极其复杂的系统中显现出来的。 所有部分都是使自然成为自然所必需的。 如果没有整个群体共同努力产生整体输出，自然界的解决方案就无法运作。 在简单的系统中，每个部分都会逐步增加整体的功能。 复杂系统不是这样运作的。 复杂系统会在瞬间涌现，前提是必要的部件已经到位，可以计算其外部问题的答案。
在复杂性下，完全没有确定性的路径意味着复杂性只能在一个方向上运作。 我们无法将组成复杂系统工作的组件拼凑在一起，而复杂性必须在事后出现。 这完全排除了设计可以带来良好结果的观念。
这种复杂性的单向性保证了设计会干扰复杂事物的构建，因为它可以防止正确地发生涌现。 这就是为什么使用预先设定的文学结构写作会产生乏味的内容。 这就是为什么故意引入基因改变来设计某些结果永远不会奏效，并且会产生副作用。 这就是为什么“精准医疗”是一个自相矛盾的说法。 这就是为什么激烈的社会工程最终会导致暴行。 在复杂性下，好的设计不是一个难度问题，而是一个不可能的问题。
对输入进行更改，根据定义，会对输出产生广泛的更改。 其中一些更改可能会被证明是可取的。 头痛可能会消失，玉米地可能会茁壮成长，婴儿可能会有蓝色的眼睛。 这并不意味着已经确定了原因，这只意味着转动系统一端的曲柄会导致另一端的一些可重复的变化。 一切都连接在一起。 自然不是按照人类定义的虚构原因运作的。 复杂性不是按照从输入到输出的确定性路径运行的。 对复杂系统的干预是基于设计的，而设计必然会以有害的方式进行干预，因为它基于与复杂系统产生其输出的方式截然相反的前提。
了解与复杂性相关的属性，从而了解生命，使我们能够根据与复杂性相关的普遍模式做出更好的决策。 所有情况都可以做出更好的决定，因为我们不是将决策建立在虚构的内部知识（原因）上，而是将其建立在保证成立的普遍真实属性上。 这并不能保证具体的结果，但它可以保证系统会遵守我们已经知道的约束和模式。
接下来，咱们就来说说“生存是唯一真实的验证”。 验证一直都在设计中起着核心作用。 无数个过程被发明出来，以帮助确认设计是否满足最终用户和其他利益相关者的需求。 验证的目的是确保设计能够解决它打算解决的问题。 当然，所有这些都完全取决于简单机器的因果决定论，而这种决定论在复杂性下是不存在的。 因此，当我们构建复杂的事物时，验证意味着什么？ 我们如何知道我们的工作是否符合解决问题所需的东西？
关键的区别在于，复杂的解决方案无法按照预期的方式（以已知过程的意义上）解决问题，因为意图带有设计的意味。 我们无法知道我们的复杂发明的内部机制如何解决问题的任何细节，因为在还原论的意义上来说，没有“内部机制”。
然而，验证仍然很重要。 我们必须验证物理抽象的自动实现，这些抽象计算自然难题的答案。 如果没有某种形式的验证，我们就无法在到达终点的途中写完整本书。 如果没有验证我们正在进行的努力是否符合关于系统的知识，我们就无法设计下一个深度学习系统。 这是真的，但关键在于重新定义什么是关于系统的知识。
正如之前所讨论的，现在重要的是复杂性的属性；区分好与坏的解决方案。 这些属性是必须遵守的。 但是，我们必须小心使用“遵守”这个词。 回想一下复杂性的方向。 在复杂性下的验证只能在事后工作，而不是之前。
当某件事符合规则、标准或法律时，它就是符合的。 在当前的科学和工程范式中，这发生在与复杂性相反的方向上。 规则、标准或法律在最开始就已制定，并且我们的工作预计会在途中符合它们。 在复杂性中，这种符合性必须以相反的方向运作。 规则、标准和法律只能用作信号，表明我们对反复试验和启发式的使用进展顺利。
这是为了确保我们创造的内部机制涌现出来。 规则、标准和法律的符合性仅仅是为了帮助发出信号，表明我们创造的东西正在展示我们期望的属性。 在复杂性下，与原因相比，属性之所以有效，是因为它们不会干预。 属性不会干预我们创作的内部细节的有机流动和到来。
这使得属性在类别上成为元属性。 以复杂性的任何属性为例，例如自组织。 这是自引用的，因为它涉及到实体在没有外部干预的情况下组织自己。 自组织利用自维持的反馈循环，使系统可以参考自身以获取指导和方向。 那么，多重实现呢，其中不同的底层结构会产生相同的结果或行为？ 在这里，存在一种冗余，它允许系统通过找到实现期望结果的替代“路径”来进行适应。 同样，没有外部干预告诉系统去哪里或如何改变。 系统内置的将多个输入映射到少量输出的能力使系统可以自行调整。
与设计相比，构建复杂的事物并不是要符合，而是要采取更多的行动，直到涌现出来的结构显示出它们是真正复杂的迹象。 这不是要期望我们的创作结构看起来像某种特定的方式，而是要看看它们是否显示出复杂性的明显迹象，而不管出现什么涌现结构。
对任何事物的最终验证都是生存。 在写作中，我们的作品应该仅仅是那些在我们的直觉和情感中幸存下来的作品。 如果事情感觉是对的，那么我们就是在正确的轨道上。 当存在直观的结束时，我们认为它完成了。 遵循直觉听起来不像是一种严谨的构建事物的方法，但正是这种高级的、不精确的动机才是如此强大的原因。 直觉不是为证明决策而随意使用的借口，它们是在数百万年中演变而来的强大的情感线索。 当我们以这种方式看待直觉时，我们意识到它是制作复杂对象的有力指导。 更重要的是，这会将直觉与某种机械的和严谨的东西联系起来；复杂性的属性。 直觉是通过启发式方法和模式识别来实现的。 直觉不是某种不受约束的、缺乏严谨性的短暂情感，它是一种比还原论和精确性的所谓启发构建所提供的任何东西都更有效地运作的演化触发器。
回到写作。 复杂性的属性都在这里，当一个人写得好的时候，就会直观地去寻找这些属性。 好的写作利用了大量的非线性，因为作者最初以一种随意的方式在广阔的可能性空间中跳跃。 页面上的文字最终会自组织起来，因为作者的每次迭代都会作为自引用反馈来改进内容。 这部作品开始表现出弹性，因为作者第二天以全新的视角看待自己的作品，保留了那些幸存下来的文字。 层次结构自然形成，因为文字会物化为段落，段落会结合成章节，章节会聚合为书。 写作中存在相变，一个人的最早想法看起来是断断续续的，不连贯的，节奏不一致的，措辞笨拙的，但随着时间的推移，这些想法会逐渐变得流畅。 这些不是强迫性的类比。 还原论者鄙视这种情感化的措辞，因为它拒绝抓住他们孤立的符号和精确的文字。 但是，物理和信息之间没有最终的区别。 直觉之所以起作用，是因为它能触及复杂性。 就这样。
无论项目是什么，如果正在创造的是一个真正复杂的对象，那么它就会显示出复杂性的迹象，而这些迹象表明，解决难题的最大压力源，即生存，正在得到解决。 这才是真正的验证。 不是设计，而是生存。 我们无法知道一个幸存的、有效的结构应该是什么样子。 我们的解决方案必须像自然的解决方案一样出现；它们的外观永远令人惊讶，但它们所遵守的属性却并不令人惊讶。
设计试图以一种低维的方式模仿复杂性的属性，并以错误的方向应用它们。 设计使用结构、组织，甚至反馈，但它以一种干预性和破坏性的方式这样做。
在前面的章节中，我们已经看到复杂性的属性如何使我们能够做出更好、更合乎逻辑的决策，因为我们的前提变得比任何基于虚构的内部因果知识的事物都要合法得多。 科学和工程都必须将其工作与更好地论证某件事物有效的原因联系起来。 没有比基于生存的事物的论证更好的论证了，而生存的就是复杂性。
接下来咱们讨论“如何与为什么”。 在第六章中，我们看到了熵的热力学和信息论版本之间的联系。 这种联系使我们能够看到自然界的真实面貌；计算问题答案的实体。 因此，虽然我们通常从物理过程的角度来思考自然界，但它最终是关于处理信息以解决问题。
原子结合成分子，解决了为化学反应提供动力、增加结构支撑、实现功能或实施能量转换的问题。 是的，原子通过电子和原子核的相互作用而相互结合，但那是它们如何结合在一起，而不是为什么结合在一起。 原子粘合在一起的目的是形成物质的一种不可避免的配置，这种配置可以处理信息以解决问题。
重要的是要指出，当我们把物理领域隔离成离散的部分时，我们正在失去事物发生的本质原因。 在简单的系统中，这种划分有助于带来对我们理解世界的清晰客观性，但是当涉及到复杂性时，这种划分会减轻理解。 这是因为离散的相互作用与事物产生的根本原因几乎没有任何关系。
将我们的重点从“如何”转移到“为什么”，是任何智识上诚实的对现实的解释所要求的重大转变（无论是科学上还是哲学上）。 我们在自然界中看到的结构的形成是唯一可以形成的结构，不是因为其组成部分之间存在一些独特的相互作用，而是因为不可能有其他配置可以解决这个问题。 自然界以一种自动的和不可避免的方式运作，而不是通过还原论的推理、隔离和内部因果关系。
原子和分子是一回事。 那么海狸呢，或者其他高度复杂的事物呢；任何远远超出微观实体规模的事物？ 事实证明，只要我们推理“为什么”，而不是（传统的）“如何”，我们就可以用与原子一样多的严谨性来解释海狸。
在当今的科学和工程范式中，“如何”询问的是某件事发生的具体方式。 植物中的光合作用是如何发生的？ 引擎如何产生运动？ 人们如何解决这个数学问题？ 但是，“为什么”与导致给定结构或行为的基本原理或基本原理有关。 还原论者将花费他们的职业生涯来试图回答海狸的外观和行为方式。 他们永远不会带来严谨的答案，因为自然的解决方案不是关于因果链，而是关于表现出通过灵活的决定论来解决问题的结构。 海狸的一组配置是问题解决的必然结果。 它的一组特征以及它们的使用方式，在信息上与它所处环境的需求重叠。 就这样。
我们可以看到用信息和计算术语来思考事物的极端普遍性。 在复杂性下，深入到系统的内部机制并不能告诉你系统是如何运作的。 该机制以及用于捍卫它的任何理由，都必须完全基于信息和计算属性如何得到满足的逻辑。