1.1、人类科技的发展，从小到10的-16次方到10的-17次方，这样一个非常微观的世界，以及大到10的24次方这样一个宏观的事情，都了解的相当清楚。但是我们周围10的-5次方到10的5次方这样的“介观世界”了解的较少，为什么呢？
1.2、因为现有的科学方式大多数是一种还原论的思维（对研究对象不断进行分析，恢复其最原始状态，化整体为部分，化复杂为简单的一种思维方式。类似知道拆开一块表却无法组装回去）。目前在介观世界，许多问题无法解答，如生命如何形成？大脑如何运作？身边有许多现象是无法得到解释的，如鸟群和鱼群是如何变得井然有序，灵活多变，自动编队的？
1.3、由于周边的社会目前已到了扁平化的状态，借网络力量，翻转课堂，金融银行政治系统都扁平化了，所有的人都高度联系起来了。这改变了许多原有观念，如北京与纽约之间的“距离”，可能小于北京到张家口的“距离”了。
1.4、另外人工智能也在火爆的发展，机器AlphaGo是一记重拳打把我们打醒。人工智能的“奇点”的预言临近：在2040~2050年之间将会出现计算机性能超过人脑性能，那时候会发生什么？库兹韦尔先是说机器将战胜人类，后来又说人类将获得永生。
1.5、谁对谁错，谁更正确？以上这些问题的共同特征是：都是含混的宏观问题。每一个都牵扯到多门学科。看起来不同学科的问题却存在着共性。无法简单从还原论的视角加以解决。
2.1、复杂性科学的定义很含混，但主要的关键词有三：跨学科，统一性，涌现。可初步定义为：采用跨学科的手段，研究不同复杂系统之中共有的涌现行为和统一性规律。
2.2、其研究对象是复杂系统，相对的是简单系统和无组织随机系统。在复杂系统之中，群体的规模足够大，也不需太大，但群体内各个体之间的联系和相互作用需要足够强。例如蚁群，鱼群，交通，城市。
2.3、不同复杂系统，有个复杂性的阶梯，从混沌到聚集，新陈代谢，不停的进化，出现层级，形成复杂性的阶梯。
3.1、看似简单的个体，在简单规则之下会形成复杂的系统。鸟群如何在没有领导和全局信息的指导下，完成复杂的群体飞行？计算机图形专家用BOID的模型模拟鸟群，只需要设定三条简单的规则就可以形成：一靠近，二对齐，三适当分离。展现出的变化多端复杂无比的形式，其实只建立在简单的规则之上的。
3.2、那么我们就会发现：一简单的规则涌现出复杂的行为，底层的规则却简单无比。二复杂并不是被设计出来的，实验中没有随机发生器。三完全确定的规则学会导致“随机”的各种现象。这就称之为混沌。
3.3、由此对不确定的事件有了一个划分：一种是由不确定的规则导致了不确定的行为表现，比如量子（？）。二是上面这种由确定性规则导致的不确定行为表现，谓之混沌。
