那些以Stella为基础的模型，比如说“增长的极限”模型，显而易见过量拥有反馈电路。正如诺伯特·维纳在1952年所指出的，具备各类组合变化的反馈电路，是控制和自我管理的根源。不过，在反馈引发最初的兴奋激情的四十年之后，我们现在已经知道，仅有反馈回路是不足以培育出那些我们最感兴趣的活系统行为的。本书提及的研究者们已经发现，要想生成功能齐备的活系统，还必须拥有另外两种类型的复杂性（也许还有别的类型）：分布式存在，以及无止境的进化。

近年来，通过研究复杂系统得出的主要洞见就是：一个系统要想进化成某种新的东西，唯一的途径就是要有一个柔性结构。小蝌蚪可以变成青蛙，而一架747喷气式飞机即使只增加六英寸的长度，也会把它变成残废。这就是为什么分布式存在对具有学习、进化能力的系统如此重要的原因。一个分散化、冗余的组织能够在功能不受影响的前提下收放自如，因此它能够适应。它能够控制变化。我们称之为“成长”。

直接反馈的模型，比如“增长的极限”，能够获得系统稳定——这是生态系统的一个特征——但是，它们不能学习，不能成长，也不能变化——而这三个复杂性，是变化中的文化或者生命模型必备的。没有这些能力，世界模型就会远远落在不断运动的现实的后面。学习能力缺位的模型，可以用来预估不远的未来，那时进化的变化很小；但是，要想预测一个进化系统——如果能作口袋式预测的话——就需要这种模拟的人工进化模型包含“必要的复杂性”。

但是，要引入进化和学习，不抽离这个系统的控制是不行的。丹娜·梅多斯在谈及人类集体智慧先行退后去理解全球问题，然后又“插手并改造”人类活动的体系的时候，她指出的是“增长的极限”这个模型最大的错误所在：它那线性、机械、不可行的控制意念。

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