物理学真的很难吗?_风闻

原创：中科院物理所

作者：Chris Kempes &Van Savage

翻译：Nothing

审校：loulou

如果你和正在准备理科考试的中学生交谈，他们会这样说：他们比较惧怕物理学而更容易接受生物学。但是科研人员往往持相反的观点。他们一般认为物理学是简单的，因为在物理学中可以提出很完善并且具有强大预言能力的理论。这些理论可以包罗万象，从微观粒子的存在到光被恒星弯曲等等各种现象。但是，对于生物学来说很难提出这样优美的理论和数学公式。因此，一些著名的思想家认为细胞和丛林要比遥远的难以观测的黑洞更加难理解。

但是也许不存在简单或者困难的学科，只存在简单或者困难的问题。生物学看起来这么困难是因为它由一系列非常困难的问题构成。物理学看起来简单是因为经过大批天才的思想家的努力，物理学中的问题已经变成一系列可回答的问题。

有意思的是，正是我们和生物学的紧密联系使得生物学如此具有挑战性。你可以问问自己：你的恋爱对象和同事相比，谁更容易理解？我们与生物学以及心理学和社会科学的密切关系，使我们能够用已有的深刻认识来探讨这些现象。因此我们会问非常细节的问题，然后就会惊讶于一些看似神秘或矛盾的答案。

在森林里散步时，我们可以看到形状奇特的枫叶。这可能会让我们想知道为什么枫叶会有裂叶，为什么它们在秋天会变红，落叶里生活着哪些昆虫，它们是如何分解又如何滋养土壤。尽管我们问这些问题很自然，但它们却很复杂。相比之下，太空中大范围冰冷的真空和肉眼无法看到的小夸克对我们来说是如此陌生，以至于在最开始，只要能证明他们的存在就足以让我们感到自豪。

过度的熟悉有时也会妨碍我们对物理学的理解。行星如何运动是人类最古老的困扰之一，这个问题出现在许多不同的神话中。然而，由于人类的坚持，长期以来，本轮说错误地将地球置于宇宙的中心——这一错误持续了大约2000年。直到这个问题在牛顿的学说中被抽象为关于力、质量和引力的问题时，行星的运动才变得容易预测和理解。

对于物理学家来说，仍然有许多问题难以回答。如果物理学打算致力于预测何时出现下一次可以影响地球通讯的太阳耀斑上，那么它将被视为一门更加复杂和困难的学科。为什么？因为要想对太阳表面的动力学机制进行建模——包括所有的引力、电磁、热和核反应过程——是极其棘手的。至于行星的运动，我们可以通过忽略其他天体的影响，从而对行星的轨道给出一个足够好的描述。但是如果真的想研究其中的细节，我们很快就会发现我们甚至不能准确地预测三个质量相等的星体的运动。同样地，在混沌理论中，我们知道我们只能粗略估测两个耦合在一起时的钟摆的位置，不能确切的说出每个钟摆究竟在哪里。

也许我们对生物学提出的问题太难了。我们如何才能拯救一个人的生命？为什么这个蓝罐鸟比另一个颜色稍微暗一点？但并不是因为我们对生物学的要求更高，就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”的物理学可以帮助我们找到这些问题的答案。物理学家特别擅长寻找普遍的、大范围的现象，这些现象存在于多种系统中，并且可以被相同的机制解释。

以生物尺度的概念为例。这个概念来自于早期的观察，哺乳动物的代谢率与体型呈现非线性关系并且可以通过幂率进行预测。幂律是一种数学关系，它告诉我们当系统的大小增加时(即以某个数的倍数，通常是10的倍数)，我们关心的特征会发生多大的变化。因此，当一个生物的体重增加1000倍时，生物尺度的原理准确地预测它的代谢率将增加100倍。

 

但是，同样的数学原理怎么能应用到像两个物体之间的引力这样简单的情形和不同栖息地物种形成的混乱过程中？在物理学中，幂律指的是在所有尺度上运行的相同的机制和对称性。在生物学上，我们自己的研究——以及韦斯特、布朗和恩奎斯特的研究——表明起作用的基本机制是血管网的结构和流动。事实证明，血管往往能有效地跨越身体，将资源输送给生物的所有细胞，同时减轻心脏的压力。这个简单的看法衍生出越来越多成功的理论，它们使用一个优化生物结构的概念来预测现象，比如大树在森林中如何分布，我们需要多长时间的睡眠，肿瘤的增长速度，细菌的最大和最小尺寸，树的最大高度。

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弗莱克和克拉考尔所表明的那样，agent(如灵长类动物、神经元和黏菌)的信息处理和决策能力导致了不同于纯粹物理系统的独特的反馈类型、适应性和因果关系。生物系统的额外复杂性是否可以通过信息论等受物理学启发的观点来解释还有待考察。也许生物学和复杂系统的研究总有一天会遇到不可逾越的困难——或者，对这些难题进行巧妙重构将解决当前的挑战。这可能会为找到更简单的答案提供一条道路，就像查尔斯·达尔文(Charles Darwin)那样，他从自然选择和变异的角度，重新构造了有关生命起源和多样性的问题。

 

系统的复杂性表现在两个方面：

1)科学描述需要细节和精度;2)在一个特定的现象中，大量机制混合在一起。

物理学家菲利普·安德森(Philip Anderson)在1972年发表的文章《多者异也(More Is Different)》中，强调了试图将一切事物都还原为微观层次的局限性。相反，他关注的是不同尺度下的自然现象的复杂性——比如从量子力学转换到化学。然而，读者经常忽略他关于有效理论的观点，他认为有效理论应该建立在可以解释系统的基本原理的基石上，无论这块基石是描述大尺度还是中尺度的现象。

根据后一种观点，我们不知道黑洞是否比森林简单。我们不可能知道答案，除非我们有一个普遍有效的理论来解释森林的存在，或者直到我们能够观察到黑洞坍缩和消失的最详细的动力学。如果不彻底定义不同系统中不同问题的类型，就不可能做出关于相对复杂性的任何结论。可能有某些类型的问题的答案在我们的认知范围以外，但这更多的是关于我们提出的问题，而不是系统本身。

所以物理学可以是困难的，生物学也可以是容易的。困难的程度更多地取决于所问的问题而不是取决于哪个领域。在复杂系统科学中，常用两种方法进行研究：一个方法是先解决简单的问题，然后用我们的结果来寻找一些基本原则，当涉及到更详细的问题和理论时，这些原则往往是有用的。从简单的问题开始积累答案，之后可以慢慢地转向到困难的问题。或者，在相反的方向上，考察不同学科中的现象之间奇怪的相似性，这可能会促使我们找到全新的机制和原则。我们的同事约翰·米勒(John Miller)引用诺贝尔奖得主、物理学家默里·盖尔曼(Murray gel - mann)的书《关于世界粗略的见解（A Crude Look at the Whole）》中的话说。这些粗糙的外表——被对物理学的陌生所掩盖，被对生物学的熟悉所遮蔽——在未来的岁月里，应该会给科学带来更多深刻的见解和简化。