复杂系统所关注的问题：在不存在中央控制的情况下，大量简单个体如何自行组织成能够产生规模、处理信息甚至能够进化和学习的整体。
在复杂系统中，大量简单成分相互缠绕纠结，而复杂性研究本身也是由许多研究领域交织而成。自然界中的各种复杂系统——比如昆虫群落（蚂蚁、蜜蜂等）免疫系统、大脑和经济，甚至万维网——之间，具有许多共性。
复杂性系统的共性
1.复杂的集体行为：所有系统都是由个体部分（蚂蚁、b细胞、神经元、股票交易者、网站设计人员）组成的大规模网络，个体一般都遵循相对简单的规则，不存在中央控制或领导者。大量个体的集体行为产生出了复杂、不断变化而且难以预测的行为模式，让我们为之着迷。
2.信号和信息处理：所有这些系统都利用来自内部和外部环境中的信息和信号，同时也产生信息和信号。
3.适应性：所有这些系统都通过学习和进化过程进行适应，即改变自身行为以增加生存或成功的机会。
两个概念
1.自组织：系统有组织的行为不存在内部和外部的控制者或领导者。
2.涌现：由于简单规则以难以预测的方式产生出复杂行为，这种系统的宏观行为有时也称为涌现。
复杂系统定义：
复杂系统是有大量组分组成的网络，不存在中央控制，通过简单运作规则产生出复杂的集体行为和复杂的信息处理，并通过学习和进化产生适应性。
另一个定义：具有涌现和自组织行为的系统。
复杂性科学的核心问题：涌现和自组织行为是如何产生的。
如何度量复杂性？
有许多方式，但是没有哪一种得到公认。
常接触的复杂系统就是公司，即便是由几个人组成的公司，也是复杂的，但公司所遵循的规则都不复杂。
