五千年(敝帚自珍)

主题:【原创】历史是一堆沙 -- 淮夷

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家园 【原创】历史是一堆沙

[前些天看过月色溶溶网友的“你什么时候去革命”,觉得是个有意思的话题。恰好看过这本书对革命的爆发略有探讨,故此略做一记。]

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为何日本9级地震毫无征兆的爆发?山林大火和物种灭绝有没有规律?为何几个人振臂一呼就能发动一场大革命或战争?历史的走向是偶然的还是必然的?

这些问题在Mark Buchanan所著的《Ubiquity》一书中皆有涉猎。此书作者是美国的理论物理学家,写过几部相当精彩的科普作品。我读过两部,获益匪浅。

Ubiquity的字面意思是“无处不在”。在物理学家看来,看似混乱的自然和社会现象其实都可用物理学模型进行解析,找到隐藏的秩序。这种秩序,或曰“道”,可谓是无处不在的。

本书开篇提到了一战的导火索,萨拉热窝刺杀事件。1914年6月28日上午11点,费迪南大公的汽车司机犯了一个小错误,他偶然拐错了一个弯,停到一个街角。结果汽车凑巧停在一个19岁学生的面前,而这个学生又凑巧是恐怖组织成员。于是该学生掏出手枪,砰砰两下,费迪南就挂了。

这起刺杀事件引发了一长串的多米诺骨牌:奥匈帝国对塞尔维亚宣战,之后的几天内德俄法英等国纷纷参战,一战全面爆发。

难道这场大灾难的引爆,只是源于一个司机的错误行驶吗?

一战的原因,战后的历史学家给过很多解释。比如德法两国的世仇、欧洲列强对殖民地的争夺、奥俄在巴尔干半岛的冲突、欧洲分裂为两大阵营和军备竞赛(同盟国和协约国),等等。Buchanan说,这些解释看来都很有说服力,但是,所有解释的问题在于,它们都是“事后”的,而不是“事前”的。

事后诸葛亮谁都能做,先见之明没几个人做得到。

Buchanan于是怀疑:像一战这样的全球历史剧变,到底是大势所趋,还是偶然所为?设想那个司机没有意外开错车,是否就不会爆发一战?

历史决定论vs历史偶然论,其实是纠缠了历史学家很久的一个老话题。1987年,美国三位物理学家(Bak, Tang, Weisenfeld) 做了一个沙堆实验,为思考人类历史走向的问题,提供了一个物理学的角度。

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沙堆实验的机制说来简单。让沙子一粒一粒的坠落到一个桌面上,最终将垒起一个沙堆。沙子继续掉落到沙堆上,沙堆变高变陡,达到一种临界状态。这时候,下一粒沙子的掉落,会造成迥异的后果:也许让沙堆继续长高,也许引发小范围的沙体滑坡,也许会造成整个沙堆的坍塌。

物理学家设计了一个计算机程序,可以无数次的模拟这个沙堆实验。

实验结果发现,沙堆有一些重要的规律,或曰三定律:

1. 一粒沙子足以制造一场雪崩。

2. 每一次崩塌的规模和时间间隔都不同。

3. 崩塌规模的分布遵循幂律法则。

这三个规律和人类历史大势,有什么联系呢?

先说第一定律。物理学有一个术语叫作“自组织临界状态”(self-organized criticality),这是一种非均衡的状态,其特征是整个系统对外界的微小变化高度敏感。

堆得很高的沙堆就是这样的状态。人类社会的政治经济活动亦会趋向一个自组织临界状态,比如一战前的欧洲就像一个高高的沙堆,即使最微小的力量也可以引发巨大的灾变。

在这个意义上,第一次世界大战的爆发并不需要任何“特别的或重大的”原因,萨拉热窝事变便是那一粒决定性的沙子。这就像秦末农民战争,俩小兵削个竹竿子也足以触发一场革命。

实际上,在物理学家看来,所有战争的根源都大致相同,都是一个非均衡临界状态被某个小小力量触碰之后的秩序崩塌。

崩塌之后的沙堆被削平,系统从非均衡状态变成了均衡状态。这种现象反映到中国历史上,就是每一次改朝换代、群雄大战、或社会革命之后,总能回复到一个相对稳定的发展时期。沙堆得以重新堆高,直到下一次的突然崩塌。

就像古人说的:天下大势,分久必合,合久必分。

那历史岂非很有规律性,可以做出预测的?

恰恰相反,按照沙堆实验的第二定律,历史走势似乎是无法预测的。

第二定律来自对计算机模拟出的千万次的沙堆模型进行观察,发现了两个特征:

1)从某一次塌陷到下一次塌陷,经历的时间存在极大波动。换言之,你永远无法预知下一次的崩塌发生在何时。

2)每一次塌陷的规模存在巨大差异。有时候,一粒沙子只推动了几十粒沙子的小幅滑坡,有时候,一粒沙子能造成几百万粒沙子的大雪崩。换言之,你永远无法预测下一次塌陷的规模有多大。

假如把沙堆坍陷的规模(y轴)按照时间顺序(x轴)放到一个平面图上,就是这样的效果:

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这个图形看起来很熟悉,不是么?当你截取一段时期的股价走势,或者外汇价格波动,都会出现似曾相识的曲线。

这条曲线似乎也可用来解析人类历史的走向。历史走势有许多个黑天鹅(大革命、两次世界大战、股市大崩盘),也有一些灰天鹅(局部革命、区域战争),但是大多时候是白天鹅(小打小闹的太平时代)。

问题在于,没有任何数学模型可以预测黑天鹅何时降临以及它能黑到什么程度。所以,在本书作者看来,历史走势的唯一规律,或许就是“历史毫无规律可言”。

现在,该说一说沙堆第三定律了。物理学家计数了每一次沙堆崩塌所涉沙粒的数目,发现了一个稳定的轨迹:每当崩塌规模增加一倍,其发生的频率减少2.14倍。

这个现象就是常说的幂律分布(power law)。

幂律分布有两大特征。其一是“刻度不变”现象,亦即不存在所谓的“典型规模”。这和正态分布是截然不同的。正态分布有一个所谓的平均值,譬如人类的身高、体重和IQ的大小是遵循正态分布,存在“典型规模”的人。

幂律分布的第二个特征就是极端事件的出现概率远远比想象中的高,也就是常说的fat tail。这种极端事件可以是沙堆彻底的坍塌、可以是世界大战、也可以是地震火灾等自然剧变。

仍以人类历史来说。书中提到,英国物理学家Leslie统计了1820年到1929年间的82场战争中死亡的人数,每当死亡人数增加一倍,相应规模的战争发生频率降为1/4。这是标准的幂律分布。

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(幂律分布)

对于人类战争或革命而言,没有所谓“典型”规模,这暗示着下一次人类战争的规模几乎是无法预见的,而出现第三次世界大战的可能性也远比您想象的高。

Buchanan把沙堆实验的规律应用到其他社会和自然现象,比如物种灭绝、交通堵塞、山林大火。他发现许多现象都是某种自组织临界状态,从而存在着不可预知性以及幂律分布的规律。

山林大火是一个有趣的例子,略做介绍一二。

1998年,康奈尔大学的地质学家Malamud设计了一个计算机游戏,模拟森林大火。这个游戏在一个网格线展开,计算机每一步都随机性的在一个方格里种一棵树,当树木积累到一定程度时,计算机随意选一个方格丢一根火柴。

游戏规则是这样:当火柴落下的方格有一颗树时,这颗树和它上下左右相邻的四个方格里(如果有树)都会点燃。火势按照树木分布的情况在计算机里面自行扩展。

这个游戏重复模拟,每一场大火的规模(以燃烧的树木数量计算)和发生频率,遵循前面说的幂律分布规律。

更有趣的在后面。Malamud改变了游戏规则。他设计了两个火柴的投掷方式:第一种,计算机每种下一百棵树就扔进一个火柴。第二种,每种下两千棵树才投掷一个火柴。

第一种游戏出现了很多次小的火灾。第二种游戏出现的火灾次数虽然大减,但是频频出现整个网格都被烧光的大火。

这个游戏有什么现实意义呢?以美国为例。自1890年开始,美国森林署对待山林火灾的态度是“零容忍”,消防队员积极扑灭每一场萌芽的火苗,防患于未然。

消防员的干预消除了自然界本该出现的零星山火,老树没有被及时烧掉,枯枝、落叶、树皮、干草,越积越多。换句话说,美国森林署把森林赶入了一个非常敏感的临界状态。

这个政策的效果是适得其反,美国爆发了多次大规模山林大火。1988年,黄石公园大火烧掉了150万英亩的山林。遏制野火的结果是,火灾更难控制了。

所以,现今美国的山林防火政策作了修正,政府意识到,“野火需要重新引入到生态系统里面,这是自然界的关键一环。”

我在国内一些企业走访时,常看到“零事故安全生产管理”的标语挂在墙上。不知道山火模型是否值得借鉴一下。

再以地震为例。日本这次9级地震之后,我看到很多评论是关于如何提高地震预测水平的。而书中提及历史上许多地质学家对美国加州和日本等地震多发区的预测,全部以失败的预言告终。

地震的成因多种多样,主要成因是地壳运动引起岩层弯曲变形,当超过岩石承受的强度,局部岩层的断裂错动,引发巨大的能量释放,形成地震。这是一种非常敏感的临界状态。

1950年代,加州理工学院的两位地震学家,Gutenberg和Richter,统计了历史上地震的数据,每当地震释放的能量提高一倍,其发生的频率下降4倍。

巧合的是,地震规模和人类战争规模存在着一模一样的幂律分布。物理学家的沙堆实验暗示着,不存在所谓“典型”的地震规模,下一次地震的强度是完全无法预见的。尤其要命的是,9级地震未来还会爆发,而且,远比人们预期的频繁。

历史是一堆沙,每一个身在其中的人,都有机会是那一粒引起雪崩的沙子。

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