人类用米、千克、秒、安培、开尔文、摩尔和坎德拉七个基本单位来描述世界的长度、质量、时间、电、温度、数量、亮度七个基本性质炒股配资首选配资。
这也是从七个不同的纬度来描述我们认识和解释世界。那会不会有下一个基本单位的出现，如果出现会对世界会有什么样的影响，我们会增加一个怎么样的纬度来认识这个世界？
或者有没有可能发展到可以用一个物理量描述所有性质，发现一个最最基本的单位？
在知乎上有人回答说：
减少很容易，但是想增加就非常困难。
比如令 c=1 ，可以直接时空统一，长度就是时间，时间就是长度，这个思想发挥到极致就是自然单位制。
但是再增加一个就不得了了，这不是几个诺贝尔奖的问题那么简单，诺贝尔委员会开始考虑要不要改成你名字。
有效理论
根据有效理论，一个新的宏观物理能从微观现象涌现出来，并且各种常数可以被重整化出来。
然而并不是任何有效理论都能产生新的基本单位。
只有当一个有效理论的建立是基于一个无法被原有物理框架描述的、全新的基本原理或概念时，才有一丝可能为其引入一个新的基本量纲。
仅仅是有一丝可能，因为 SI 选与不选，都不改变物理大厦的面貌，那就会倾向于不选。
比如统计力学成功了，流体力学就没这待遇。
到目前为止，在物理学从微观到宏观的多次跨越中，我们只遇到了一次这个级别的的范式革命。
那就是从经典力学到统计力学的那一次。
从描述个体确定性运动的力学，跨越到描述群体随机性分布的统计力学。
温度，就是这次范式革命的度量衡。
流体力学
这种情况没有一丝一毫的可能性让 SI 拉下脸来为其定义新的单位。
类似的有效理论中涌现的常用参数还有弹性模量、扩散系数、电导率等等，统统都没有任何机会。
统计力学
但是，在构建面向宏观世界的国际单位制时，其他物理学家做出了一个关键的选择。
他们认识到，熵所代表的混乱度这一概念，在哲学层面上，与长度、质量、时间等概念同样基础、且完全独立。
为了彰显这个新思想的独立性，他们决定不把温度简单地归结为能量。
加与不加都不影响物理学，只是一种哲学上的考量，从这个过程就能看出难度。
复杂性科学
虽然千难万难，但也不是毫无头绪，没有那个理论是毫无征兆从土里蹦出来的。
深度学习迟迟找不到第一性原理，很可能是因为少了一个学科，能描述神经网络的物理量还未出现。
当前的物理学非常擅长处理两类问题，要么是只有几个粒子的极简系统，要么是处于热平衡态，在统计上均匀的系统。
但对于介于两者之间的系统，没有任何好的办法，这些杂七杂八的东西统称为复杂性科学。
它们的一个关键特征是远离热力学平衡态，并可以通过处理信息来维持自身高度有序的结构。
这个量既不是焦耳也不是比特，它无法简单地用能量、熵或信息量来表示，因为需要同时捕捉系统的结构和其动态的信息处理过程。
它不是信息，而是描述信息如何被DNA、代码等物理实体编码并发挥功能。
它不是能量，而是描述能量如何被用来构建和维持信息处理结构。
它也不是熵，而是描述熵如何用于维持系统结构。
这里面可以涌现出一个组织度的概念，如果作为基本量纲，不妨暂称为 C (Complexity)。
诺贝尔奖得主 Ilya Prigogine 发现，生命等复杂性结构不是孤立系统，而是开放系统。
生命必须持续地从外界汲取低熵的能量，并向外界排放高熵的废料，不断用能量和物质的流动来维持自身远离平衡态的有序结构。
Prigogine 将这种结构命名为耗散结构（Dissipative Structures），生命体当然是最典型的散耗结构，但是无机物也一样具有散耗结构。
组织度绝非熵的另一个说法，这里有必要区分“简单的秩序”和“复杂的组织”。
一个完美的晶体，其原子排列高度规则，熵非常低，但我们不会说它很有组织，它的结构是静态的、重复的、非常无聊的。
一个活的细菌，其内部结构远比晶体混乱，熵也更高，但它却是一个高度有组织的系统，它能新陈代谢、自我复制、响应环境变化。
这里面的秩序并不是熵那种排列组合上的简洁，而是一种动态的、功能性的、有特殊意义的秩序。
所以，一个真正的组织度的定义必须超越单纯的低熵体，捕捉到这种有特殊意义的内在秩序。
信息论认为，组织度与系统内部所包含和处理的信息密切相关，于是提出了 Kolmogorov 算法复杂度。
一个对象的算法复杂度就是能够生成该对象的最短计算机程序的长度。这里有个问题，你没法计算细菌这种写在 DNA 上的算法。
因此 James Crutchfield 等物理学家据此提出了一个更精妙的概念叫统计复杂度（Statistical Complexity）。
为了尽可能准确地预测一个系统的未来行为，你需要存储多少关于其过去的信息。
组织度 ≈ 信息的有效存储与处理能力。一个如生命体一样高度组织化的系统，其内部必然包含了一个关于其环境的有效模型，以便做出预测行为并快速适应。
热力学的认为应该关注组织结构是如何被创造和维持的。
物理学家 Eric Schneider 认为，自然界有一个普遍的趋势：
当一个系统被持续地施加能量梯度时，它会倾向于自发组织起来，形成能够最有效地耗散掉这个能量梯度的结构。
组织度 ≈ 系统捕获和耗散能量流的效率。除了生命体，无机物也有这个现象。
在某些条件下，一群粒子在外部能量源的驱动下，会自发地重新排列，形成能更好地吸收和耗散能量的结构。
这被称为自组织现象。
除了散耗、自组织、计算复杂度，还有各种乱七八糟的非主流理论我就不意义介绍了。
最后说说组织度这个概念还有哪些疑点。
第一，一个物理量通常被定义为系统自身的内禀属性。
我们可以明确地单独定义一个物体的质量或温度，然而复杂系统的组织度与其所处的环境密不可分。
一只活着的细菌，其高度组织性是依赖于与环境持续进行物质和能量交换来维持的。
如果把它放到一个真空的、绝对零度的盒子里，它会立刻死亡，变成一堆无序的有机分子。
它的组织度急剧下降，衰减到 0。
活着和死了就好像是一种相变，那么细菌的组织度，究竟是它自身的属性，还是“细菌+其赖以生存的环境”这个组合系统的属性？
一个物理量如果连其归属主体都无法清晰定义，那么将其作为基本量到底描述的是什么东西？
第二，现有的大多数基本物理量，都与一个深刻的守恒定律相关联。
根据诺特定理，守恒定律对应于物理规律的某种对称性，这些守恒定律赋予了这些物理量以基础和稳固的地位。
然而我们完全看不到任何关于组织度的守恒律。
与之相反，宇宙的演化史似乎就是一个组织度不断净增的历史，从大爆炸后均匀的粒子汤，到恒星、星系，再到地球上的生命和智慧。
这是一个非守恒的、有着单一方向性的过程，其内在的守恒律还未显露。
如果找不到在时空变换下的不变量，那么这种受到时空限制的物理量是不够本质的，不配作为基本单位。
不管怎么说，定义一个新的基本单位至少需要一次从经典力学到统计力学这样的思维跃迁。
虽然复杂性科学领域的著作现在汗牛充栋，但是仍旧处于一种极早期的雾里看花的状态，这是远远不够的。
从物理到化学，再到生物科学，甚至是计算机科学、经济学，各自都发现了自己的复杂性科学，然后试图向其他学科传教。
如果能找到其中最根本的共性，这里面肯定能诞生 《A New Kind of Science》。
当然，这一切都还只是基于现有理论框架的大胆推演。真正的答案，或许正藏在未来某位科学家的实验数据中，等待我们去发现。
从颠覆性的理论推演，到重塑日常的科技应用，科学的魅力正在于此。每一次基础科学的突破，最终都将深刻改写我们理解世界、改造世界的方式。
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