7. 当物理学遇上生物学：理论性质、模型和证明
当我努力为1/4次幂异速生长规模法则的由来构建网络理论时，发生了一件美妙的事情：我被偶然介绍给詹姆斯·布朗（James Brown）及他当时的学生布赖恩·恩奎斯特（BrianEnquist）。他们也一直在思考这个问题，也猜测网络运输是一个关键因素。詹姆斯是一位知名的生态学家（我们认识的时候，他是美国生态学学会主席），他在生态学一个日益重要的子领域——宏观生态学的创建过程中起到了关键作用，并因此闻名。［9］ 正如其字面意思，宏观生态学要求采用大规模的、自上而下的系统性方式来理解生态系统，与复杂性科学内在的哲学有许多共同点，包括对系统进行粗粒度描述的认可等。宏观生态学被奇怪地形容为“为了树木而研究森林”的学科。随着我们越来越关注全球环境问题，以及对其起源、动力学和如何改善进行深入理解的迫切需要，詹姆斯通过宏观生态学展现出来的大图景视野正在变得越来越重要，也越来越受到重视。
我们初次见面时，詹姆斯刚刚跳槽至新墨西哥大学，他是该校的特聘学院教授。他同时与圣塔菲研究所保持联系，正是通过圣塔菲研究所，我们之间才建立了联系。詹姆斯、圣塔菲研究所、布赖恩及后来的优秀博士后和学生与其他和我们共事的高级研究人员之间才有了愉快的合作。在此后的数年间，我和詹姆斯、布赖恩始于1995年的合作极富成效，令人兴奋，也充满了乐趣。它改变了我的生活，我敢说，它也改变了詹姆斯和布赖恩的生活，可能也改变了其他人的生活。但如同所有卓越、成果显著、意义重大的关系一样，它也偶尔伴随着挫折和挑战。
我和詹姆斯、布赖恩每周五早上9点半左右会面，下午3点左右结束会面，中间只进行短暂的休息（我和詹姆斯都不吃午饭）。这是一个很大的负担，因为我和詹姆斯都要在其他地方管理大型团队：詹姆斯在新墨西哥大学管理一个大型的生态学团队，而我则要在洛斯阿拉莫斯国家实验室进行高能物理学研究。詹姆斯和布赖恩毫不吝啬地几乎每周都从阿尔伯克基驱车到圣塔菲研究所，路上需要一个小时的车程，而我只是每隔几个月从圣塔菲研究所到阿尔伯克基一次。在打破不同领域间不可避免的文化和语言障碍的坚冰之后，我们开创了令人耳目一新的开放环境，所有问题和评论，无论多么初级、臆测或愚蠢，都受到鼓励、欢迎和尊重。我们争论、猜测、解释，努力应对大问题和小细节，走进过死胡同，偶尔幡然醒悟，这背后则是大量的方程式、手绘表格和插图。詹姆斯和布赖恩耐心地扮演我的生态学导师的角色，向我展示自然选择、进化和适应、健康、生理学和解剖学的概念世界，我对这些领域都陌生到令人尴尬。与许多物理学家一样，我惊恐地得知，有严肃的科学家把达尔文的地位置于牛顿和爱因斯坦之上。鉴于数学和计量分析在我看来如此重要，我对此感到难以置信。
然而，随着我开始认真接触生物学，我对达尔文所取得的不朽成就的赞叹与日俱增，但我必须承认，我依然很难理解人们将他置于牛顿和爱因斯坦所取得的更伟大的成就之上。
我试图将复杂的非线性数学方程和技术分析简化为相对简单、直观的计算与解释。无论结果如何，过程都是绝妙而又令人满意的。我尤其享受这种唤醒我原初的那种喜欢做科学研究的兴奋：学习和发展概念、找出重要的问题、偶尔能够提出洞见和给出答案。在高能物理学领域，我们一直致力于在最微观层面揭示基本的自然法则，我们基本上知道了问题是什么，而将精力主要用于开展技术运算。在生物学中，我发现整个路径是相反的：我们花费数月时间寻找真正想要解决的问题是什么，我们应该发问的问题是什么，需要计算的相关数量是什么，一旦这些难题得到解决，实际的数学运算就相对简单了。
除了有充分的决心要解决长期存在的基本问题外，这些问题显然还需要物理学家和生物学家紧密合作。我们取得成功的一个重要原因是，作为杰出的生物学家，詹姆斯和布赖恩的思维方式很像物理学家，他们认可解决问题的根本原则在于所根植的数学框架的重要性。同样重要的是，他们在不同程度上认可所有理论和模型都是相近的。人们通常很难发现理论存在界限和局限性，无论其曾经多么成功。这并不意味着这些理论是错的，只是它们的适用范围是有限的。牛顿定律的经典案例便是一个标准范例。只有当探究原子级的微小距离或光速级的高速成为可能时，才会发现牛顿定律的预测存在重大偏差。这便促进了描述微观世界的量子力学的革命性发现，也促进了描述堪比光速的高速的相对论的出现。在这两个极端领域之外，牛顿定律依然可以适用，而且是正确的。非常重要的是，在这些领域修正和延伸牛顿定律会促使我们对万物运行的哲学概念性理解发生深刻而重大的转变。海森堡（Heisenberg）的不确定原理提出，物质本身的特性基本上是概率性的，时空不是固定的和绝对的，这些革命性的观点都是在解决经典的牛顿定律的局限性时出现的。
为了避免你认为我们对物理学基本问题的革命性理解都只是晦涩难懂的学术问题，我想要提醒你，它们对地球上每个人的日常生活都具有深远的影响。量子力学是理解物质的基本理论框架，在我们所使用的许多高科技机器设备中都起着关键性的作用。尤其是，它促进了激光的发明，而激光的许多应用已经改变了我们的生活，包括条形码扫描器、光盘驱动器、激光打印机、光纤通信、激光手术等。同样，相对论和量子力学促进了原子弹与核弹的出现，改变了国际政治的整体格局，而且持续笼罩着我们所有人，成为威胁到我们生存的东西，尽管其发展一直受到压制，且有时不为人知。
所有的理论和模型在不同程度上都是不完整的，它们需要不断接受更加广泛的领域内日益精确的实验和观察数据的测试与挑战，并由此得到修正或延伸。这是科学方法的重要组成部分。事实上，了解理论适用范围的边界、预测能力的局限性及对例外、反例和失败的不断研究引发了更深层次的问题与挑战，促进了科学的持续发展，并带来了新的观念、技术和概念。
构建理论和模型的一个重大挑战是，辨别出能够捕捉一个系统每个组织层面上的基本动态结构的重要数据。例如，在研究太阳系时，地球和太阳的质量很明显在决定地球的运动中居于重要地位，而它们的颜色（火星是红色的，地球是斑驳的蓝色的，金星是白色的，等等）则无关紧要，因为行星的颜色与计算它们运动的细节是不相关的。同样，我们在计算能够让我们通过手机进行通信的卫星的详细运动时，也无须知道它们的颜色。
然而，这很明显也是一个尺度效应观点，如果我们近距离观察地球，比如在地表上方几英里的地方，而非从太空中数百万英里外的地方，它的颜色是地表现象多样性的呈现，包括山脉、河流、狮子、海洋、城市、森林和人类等一切事物。因此，在一个尺度上不相关的因素在另一个尺度上就会变得具有决定性的作用。在每一个观察的尺度上都面临的挑战是，提取出能够决定系统中占据主导地位的行为的重要变量。
物理学家已经创造了一个概念来正式确定这一方法的第一步，他们称之为“玩具模型”。
其策略是通过提取最重要的组成元素将复杂的系统简单化，由少量占据主导地位的变量代表，这些变量可以决定其主要行为。一个经典的例子便是19世纪人们首次提出的一个观点，气体是由分子构成的，分子可以被视作小硬球，它们快速移动、相互碰撞，它们与容器表面的撞击是我们所认为的压力的来源。同样，被我们称作温度的东西也可以被视作分子的平均动能。这是一个极为简单的模型，究其细节不一定严格准确，尽管它首次捕捉到并解释了气体的宏观粗粒度特征，如其压力、温度、热导率和黏性。由此一来，它便提供了一个出发点，通过完善基本模型，并最终融入量子力学的复杂性，帮助我们发展出不仅有关气体而且有关液体和固体的现代的、更详细精确的理解。这一在现代物理学的发展中起到重要作用的简化玩具模型被称为“气体运动理论”，是由两位伟大的物理学家分别提出的：一位是詹姆斯·克拉克·麦克斯韦（James Clerk Maxwell），他把电学和磁学统一为电磁学，他预言的电磁波为世界带来了革命性的变化；另一位是路德维希·波尔茨曼（LudwigBoltzmann），他为我们带来了统计物理学和对熵的微观了解。
与玩具模型相关的一个概念是一个理论的“零阶”近似，即简化的假设是为了得出近似最终结果。它通常被用于定量背景下，例如，“2013年芝加哥都市区人口的零阶预测为1000万”。在对芝加哥有了更多了解后，人们或许会做出“一阶”预测——芝加哥人口为950万，这更加精确，也更接近实际数字（人口普查得到的精确数字为9 537 289）。你会发现，在经过更加细致的调查之后，一个更加精确的预测值将会产生954万这一数字，这被称作“二阶”预测。每上一“阶”都代表一次改善、一个经过改进的近似值，或者一个更好的解决方案，基于详细调查和分析而得出更精确的结果。在后文中，我会把“粗粒度”和“零阶”互换使用。
这就是我和詹姆斯、布赖恩在合作之初所要探究的哲学框架。我们能否先构建一个粗粒度零阶理论，以理解大量基于可以说明生物体基本特征潜在规律的基本原则的1/4次幂异速生长规模法则？然后，我们能否把它当作一个出发点，定量得出更加精确的预测值和更高阶的纠正值，以理解在实际的生物系统中占据主导地位的行为？
我后来得知，与大多数生物学家相比，詹姆斯和布赖恩能够认可这一方式纯属异数，而非主流。尽管物理学和物理学家为生物学做出了一些意义重大的贡献，如揭示DNA的构造，但许多生物学家仍然对理论和数学推理持保留意见，并不十分认可。
物理学从理论的发展与通过专门做实验测试其预测值及其影响之间持续的相互作用中获益良多。一个典型的例子便是最近通过位于日内瓦的欧洲核子研究组织的大型强子对撞机发现了希格斯粒子。许多年前，几名理论物理学家便曾经做出有关希格斯粒子的预测，这是我们理解基础物理学的必要和重要组成部分，但用了将近50年时间才发展出技术设备，并组建大型实验团队，对其进行成功的搜索。物理学家认为只从事理论研究的“理论家”的概念是理所当然存在的，但许多生物学家不这么看。一位“真正”的生物学家必须有一个实验室或者一块场地，配备实验设备、助手和负责观察、测量、分析数据的技术人员。类似许多人从事物理学研究，只用笔、纸和笔记本电脑从事生物学研究被认为是业余的、不专业的。当然，生物力学、遗传学和进化生物学等重要生物学领域的情况有所不同。我认为这种情况会随着大数据和密集的计算机运算日益侵入所有科学学科而发生改变，我们开始积极地向某些重大问题发起进攻，如了解大脑和意识、环境可持续发展和癌症等。然而，我同意悉尼·布伦纳（Sydney Brenner）的观点，他是一位知名生物学家，因在遗传密码领域的成就而获得了诺贝尔奖，他曾经肯定地说：“技术给我们带来了分析各个尺度生物体的工具，但我们被淹没在了数据的海洋中，亟须某些能够让我们理解这些数据的理论框架……我们需要理论，需要牢牢抓住我们所研究对象的性质，才能预测其他。”顺便提一句，他在他文章的开头便发出了惊人之语：“生物学研究处在危机之中。”［10］
许多人都认识到了生物学和物理学之间的文化差异。［11］尽管如此，我们还是见证了极为激动人心的时刻，两个领域正在日益密切结合，产生出新的跨学科子领域，如生物物理学和系统生物学。看来是时候重温达西·汤普森的挑战了：“没有人可以预料，数学可以描述及物理学可以解释身体的构造到什么程度。或许所有的能量规律、所有的物质性质、所有的……化学……都无力解释身体构造，因为它们无法理解灵魂，但我并不这么认为。”许多人会认同这段话的精神，尽管或许还需要新的工具和概念，包括更加密切的合作来达到他的远大目标。我认为，我和詹姆斯、布赖恩及我们所有的同事、博士后、学生之间非常愉快的合作已经为这一愿景做出了小小的贡献。
