我喜欢塞缪尔•阿贝斯曼（Samuel Arbesman）的第一本书——《事实的半衰期》，这本书讨论了变化的步伐之快，其中一个例证就是摩尔定律。看到他新书的书名《过度复杂》（Overcomplicated）时，我以为他是在警告我们这些技术专家：你们设计的系统太过复杂了。我以为这本书会倡议向更简化的系统过渡，就像医生可能建议超重患者通过节食减肥一样。我已经做好了反对这种论调的准备。可读过本书之后我发现，阿贝斯曼并没有说复杂化绝对不可取，也没有说我们应该追求简单化。相反，他认同如今系统的复杂度已经超出了我们认知范围，而随着复杂程度的加深，我们要做的就只是……克服这个难题。
这本书的大部分内容都在讨论复杂度为什么会不可避免地增加。阿贝斯曼写道：“我们在技术领域的一切所作所为几乎都会导致我们偏离简练和易懂，走向令人费解的复杂和意外。”他提出了会导致这个问题的3个主要因素，即“叠加”、“互联”和“极端事件”。叠加是将大型系统构筑在较小、较旧系统上的结果，通常通过掺杂遗留代码来实现，形成的也就是我们所说的组装机。这些子系统互通后会相互牵连在一起，把简单的交错变成真正复杂的纠缠。最后，复杂性会因为不可避免的极端事件而进一步恶化——无数单个看来微不足道的异常和小概率事件组合在一起，就会形成系统设计中必须全盘考虑的长尾事件。这些因素所导致的复杂度已经跨过了临界点，没有哪个人能独自完全理解一个完整的系统。
读到此处，我想，这些都是我们工程师耳熟能详的情况。问题在于，我们该怎么处理呢？阿贝斯曼很快放弃了我们处理复杂度时通常采取的策略——抽离子系统，隐藏低等级的复杂度，并给编码做一次“保健”。他认为这些方法看上去不错，但无法解决根本问题。那么还有什么办法吗？
阿贝斯曼提出了两个建议。第一种是，我们需要培养更多“全才”，他们不仅专业功底深厚，还涉猎广泛，是拥有T型知识基础的理想型人才。在大部分系统都涉及多个专业领域的当下，这一点显得尤为重要。但阿贝斯曼也承认，除非是与专攻某领域的专家合作，否则这类技术人员的作用便难以凸显。而且，在目前的市场情况下，想培养一个全才是很难的。在文艺复兴时期做一个博学家说不定更容易些！
另一种方法需要一段时间，那就是我们的思考方式要更像生物学家，而不是物理学家。物理学家倾向于对系统进行数学分析，希望用一种优雅的方法来解释并预测行为。而野外生物学家已经对演化所带来的无与伦比的复杂性习以为常了，他们会自下而上进行求索，对所发现体系的表象和行为进行分类，希望可以通过这种手段发现新物种或是新的生态系统。
我一直在思考这种生物学方法，但不确定它能带来多少启示。这个行业的一些漏洞就像是一种独特的新物种，像是编程过程中的“Goto”陷阱，但绝大部分漏洞好像都是一次性的，几乎没有一般相关性。
但我还是同意阿贝斯曼最后的结论，即我们应该赞美我们一手缔造的功能和繁复。我们的成就必然将超越个人的认识。毕竟，进化创造了人类这种脆弱却又无比复杂、拥有超强适应能力的神秘生物。或许技术也能如此呢。
作者：RobertW. Lucky
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