对于超大质量黑洞艺术渲染图。图片来源：NASA
阿尔伯特·爱因斯坦曾经说过：“宇宙最不可理解的地方就在于它是可以理解的。”他的惊讶不无道理。人类大脑的进化使得适应能力逐渐变强，但自从我们祖先在热带草原四处游荡、应对那个时候生活的挑战以来，我们最基本的神经系统几乎没有发生改变。凭借这样的大脑，我们可以理解量子与宇宙，理解这些不同于“常识”、远离我们身处的日常世界的事物，是相当不可思议了。
但我认为，科学会在某一时刻放慢前进的脚步。原因有二：乐观一些的观点是，我们已经将某些领域的内容梳理得非常清楚了（例如原子物理学），以至于没有什么值得再去解释的了。第二个可能更让人忧心，即我们将达到大脑理解能力的极限。可能一些我们毫无察觉的概念正是完整理解物理现实的关键所在，正如猴子不懂达尔文学说与气象学一样。一些见解可能需要等待后人类智能来发掘。
科学知识实际上是极其“不完整”的，而其中最艰深的奥秘通常就在我们身边。现如今，我们可以令人信服地解释测量结果，揭示距地球几十亿光年外的两个黑洞相撞事件。与此同时，尽管我们在流行病学领域的研究取得了巨大的飞跃，但对治疗普通感冒却一筹莫展。我们充满信心地探究神秘和遥远的宇宙现象，却又对身边的日常事物束手无策。而这其实并不矛盾。天文学远比生物学和人类科学简单。
对我们而言，虽说黑洞看起来很奇异，但这是宇宙中最简单的实体之一。它们可以用简单的方程表示。
所以，我们要如何定义复杂性呢？科学能走多远的问题一定程度上取决于这个问题的答案。只由几个原子构成的东西不可能很复杂。大的事物同样未必复杂。星空浩瀚，恒星硕大却也简单——它内核火热，使得复杂分子分裂，化合物也烟消云散，剩下的基本上是由原子核和电子构成的无定形气体。
或者以盐晶体为例，它由钠原子和氯原子组成，会堆积在一起不断地组成结构重复的立方体晶格。如果你切割一个大的晶体，直到将其分解到单个原子尺度，它的结构都不会发生大的变化。即使是巨大的盐块，也称不上复杂。
原子和天文现象——微观与宏观——都可能相当基础。而令人棘手的恰恰是处在这两者中间的事物。其中最复杂的便是生物。动物的内部结构遍布每一个尺度，从单个细胞的蛋白质到四肢与主要器官。切割盐晶，盐晶体继续存在，但若用相同的方法切割生物，它却无法存活。它就消亡了。
科学认知有时会被划分成不同的等级，就像是建筑物的楼层一样。越复杂的问题所处的等级越高，而越简单的问题则等级越低。数学处于地下室，紧接着是粒子物理学，其次是余下的物理学，再然后是化学、生物学、植物学与动物学，最终是行为学与社会科学（包括经济学，毋庸置疑处于顶层）。
给科学排序毫无争议，但说那些“底层科学”，特别是粒子物理学，其实更深奥、比其他的学科更包罗万象呢？某种意义而言，它们确实如此。
正如物理学家史蒂文·温伯格（Steven Weinberg）在《终极理论之梦》（Dreams of a Final Theory, 1992）中写的那样，所有解释的箭头都指向下方。如果你像一个倔强的小孩一样，不停地问“为什么、为什么、为什么？”，最终你的问题会落在粒子层面。在温伯格看来，科学家们几乎都是还原论者。
不论多么复杂的问题，他们坚信其答案都将归结于薛定谔方程——根据量子理论，这是支配系统行为的基本方程。
但是还原论者的解释并不总是最佳或者最有效。“多即不同。”这是物理学家菲利普·安德森（Philip Anderson）的名言。一切都是由原子构成的，不论它多么复杂——热带森林、飓风、人类社会皆是如此，并且都遵循量子物理规律。但是，即使这些方程式可以解决巨大的原子聚合体，它们却不会给科学家们的寻找带来启迪。
含有大量粒子的宏观系统会“涌现”特有性质，而最好的理解方式则是使用与该系统水平相适应，不可简化的新概念来解释。化合价、原肠胚形成（细胞在胚胎发育中开始分化）、印记和自然选择均是如此。甚至是像管道和河流中的水流这样简单的现象，从粘度和湍流角度，而非原子与原子间的相互作用更易为人理解。
流体力学专家并不在意水是由水分子组成的，但因为他们设想液体是连续的，所以他们能理解波浪是如何破裂，而小溪又是如何变得波涛汹涌的。
新的概念对我们了解真正复杂的事物（比如候鸟或人类大脑）至关重要。大脑是细胞的集合，正如一幅画是化学颜料的集合。但其中重要且有趣的问题是：当我们进入更复杂的上层时，模式与结构又是如何出现的？这又被称为“复杂性涌现”。
所以，还原论在某种意义上是正确的。
但从实用的角度出发又不太对。只有约1%的科学家是粒子物理学家和宇宙学家。其余的99%在“更高”的“楼层”工作。他们被复杂的课题所困扰，却并不是因为我们对亚核物理学的认识不足。实际上，科学与建筑物的类比是相当不准确的。建筑物结构会受到其脆弱的基础结构的威胁。相反的，处理复杂系统的“高层次”科学反而不容易受到不安全基础的影响。科学的每一层都有其独特的解释。
不同层次的复杂性现象必须用不同且不可简化的概念来理解。
我们可以期待三个领域的巨大进步：极微观、极宏观和极复杂的领域。尽管如此，我还是坚持自己的观点，直觉告诉我，我们的理解是有限度的。努力去理解非常复杂的系统——例如我们的大脑——可能会使我们达到第一个极限。复杂的原子聚合体，无论是大脑还是电子机器，也许永远无法知道关于自己的一切。
如果我们继续沿着温伯格的箭头往下走，我们可能会遇到另一个障碍：或许会引向弦论学家设想的一种多维几何学。物理学家可能永远也不会理解时间与空间的基本性质，毕竟数学太难了。人类认知存在极限的观点已经受到大卫·德奇（David Deutsch）的挑战，他是开创“量子计算”概念的杰出理论物理学家。
在他那本具有挑战性的优秀著作《无限的开始》（The Beginning of Infinity）中写到，原则上，任何过程都是可计算的。这点毋庸置疑。然而，能够计算并不等同于能够深刻理解。被誉为曼德博集合（Mandelbrot set）的美丽分形图形可以仅通过几行算法描述出来。它的形状甚至可以被一台计算能力中等的计算机绘制出来：曼德博集合（图片来源：Flickr / Dominic Alves）。
但没有人仅仅通过一个算法，可以像想象方形或者圆形那样，一下在脑海中想象出这个无比复杂的图案。
象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）在《深度思考》（Deep Thinking, 2017）中说：“人类加机器”将会比其中任何单独的个体都更加强大。利用两者之间不断增强的共生关系，或许将会有新的发现。举例而言，在药物开发与材料科学中，相比于实验手段，使用计算机模拟将逐渐变得更加有优势。机器是否会超越我们达到质的飞跃，甚至拥有自主意识——这是一场正在进行的争论。
生物大脑的抽象思维支撑着所有文化与科学的出现。但是这场跨越数千年的活动，可能不过是后人类时代出现更强大智慧体的简短序章——它们通过“智能设计”而非达尔文的选择进化产生。遥远的未来究竟是属于作为生物有机体的后人类，还是真正的电子超级智能机器，仍有待争议。但我们可能仍会过度地以人类为中心，相信对物理现实的完整理解掌握在人类的手中，并且不会给我们的后代留下任何新的挑战。