复杂系统CAS中的预测与未来 New 2024-12-282024-12-27 作者 C3P00 在探索复杂系统的奇妙世界时，我们仿佛置身于一个充满神秘规律的宇宙之中。🧐 一、S形曲线与局部有序状态 期都呈现光滑的S形曲线这一现象是极为普遍的。它就像一条无形的丝带，贯穿于众多不同种类和数量可观的系统当中。莫迪斯敏锐地察觉到，服从这一生长定律的东西比我们设想的要多得多。如果我们在恰当的时机（其生长过程的中期）检验此类生长系统，这种由S形曲线定律概括的局部有序状态的出现，就如同黑暗中的一盏明灯，为我们提供了另外一个可预测性范围。这就好比在一个混乱无序的世界里，突然找到了一块秩序的小天地。当我们观察到一些系统遵循这样的规律发展时，就仿佛掌握了打开它们未来发展之门的一把钥匙，可以对它们未来的走向做出一定程度的推测。例如，在生物种群的增长过程中，初期增长缓慢，然后随着资源的充分利用等条件达到一定阶段后，开始快速增长，最后又因为资源的限制等因素逐渐趋于稳定，这就是典型的S形曲线表现。 二、循环波与环境反映 （一）环境结构的影响 赫伯特·西蒙早在30年前就指出，系统明显的复杂行为部分地反映了系统环境的复杂结构。以一只蚂蚁在地面的运动轨迹为例，这只小小的蚂蚁歪来扭去地穿过土地的线路，并不是蚂蚁自己复杂的移动意愿所导致的，而是它所处环境的复杂结构的映射。这就如同一个人在迷宫中行走，他的路径是由迷宫的布局决定的，而不是他自身单纯的随意走动。同样地，按照莫迪斯的说法，自然界的循环现象能给运行其间的系统注入循环偏好。就像潮汐的涨落受到月球引力周期的影响一样，自然界中的许多系统也遵循着类似的循环规律。这些循环规律就像是大自然设定好的节奏，系统只能在这个节奏框架内进行活动。 （二）经济周期等循环现象 莫迪斯对经济学家康德拉基耶夫发现的56年经济周期产生了浓厚的兴趣。除此之外，他还补充了两个类似的周期：一个是科学发展中的56年周期，另一个是阿诺夫·古儒柏研究的基础设施更换的56年周期。这些周期的存在并非偶然，有人认为它可能来自于56年的月亮运动周期，或者是第5个以11年为周期的太阳黑子周期，甚至还有人将其归结为人类隔代周期——因为每个28年期的代群都会偏离其父辈的工作成果。本初的环境周期引发了许多尾随而来的次生和再生的内部循环。一旦研究者发现了这些循环的任何片段，就如同找到了宝藏地图上的一部分线索，就可以利用它们来预测行为的范围。例如，在经济学领域，如果能够准确识别出当前处于某个特定经济周期的哪个阶段，那么就可以对未来的经济走势做出相应的判断，从而制定合理的投资策略或者政策调整措施。 三、金融预测的不同方法 （一）图表分析师的方法 尽管成功进行大型预测的几率非常之小，但是试图从过去的股票市场价格中析取长波模式的业余和专职的金融图表分析师并不因此气馁。对于图表分析师来说，任何一种外在的周期性行为都是可以猎取的猎物：裙裾的长度、总统的年龄、鸡蛋的价格等等。他们永远都在追逐神话般预测股价趋势的“领先指标”，用来作为下注的数值。他们的技术准则简单得令人乍舌：“如果市场保持上涨趋势有一段时间了，就赌它还会继续上涨。如果它处在一个下跌的趋势，就赌它还会继续下跌。”这种准则看似简单，但却有着一定的合理性。它把一个复杂市场的高维度简化为简单的两部式规则的低维度。一般来说，这种进行模式寻找的办法行之有效。“涨就一直涨，跌就一直跌”的模式要比随机的碰运气运作得好，因此也比普通投资者的炒作要强得多。这是因为市场的惯性使得价格往往会在一段时间内延续之前的趋势，就像一辆行驶中的汽车，由于惯性的作用，不会立刻改变方向。不过，这种预测方法也有局限性，当市场受到重大突发事件影响时，原有的趋势可能会被打破。 （二）基本面分析师的方法 和图表分析主义相反，另外一些金融预测人员依靠市场的“基本面”预测市场。这些被称为基本面分析师的人们试图理解复杂现象中的驱动力量、潜在动力以及基本条件。简单来说，他们要找的是一个理论：F = ma。他们深入研究宏观经济数据，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、利率等，以及微观企业的财务状况，包括营收、利润、资产负债表等信息。通过综合分析这些因素，他们试图找出影响股票价格的根本原因。例如，当一家公司的盈利能力持续增强时，其股票价格很可能会上涨；而当整个国家的经济陷入衰退时，股市整体也会受到负面影响。这种方法需要更深入的知识和分析能力，但它能够提供更为全面和可靠的预测依据。 四、反馈控制的力量 最早的控制论学者诺伯特·维纳强调了反馈控制的巨大威力。他当时脑子里想的就是简单的冲水马桶型的反馈。不断地将系统刚刚实现的微弱的信息（如“水平面还在下降”）注入系统，在某种意义上引领了整个系统的发展方向。这种反馈机制就像是系统的眼睛和耳朵，让系统能够及时了解自身的运行状态并做出调整。感知现实的传感器里没有悬念，除了此时此地的情况，还需要知道什么与现在有关的别的东西吗？显然，关注当前对系统来说是值得的，因为它几乎没有什么别的选择。然而，为什么还要在已经过去的和无法改变的东西上消耗资源呢？为什么要为了当下的控制而袭扰过去呢？ 其实，一个系统之所以花费精力把过去发生的事情反馈到现在，是因为这是系统在应对未来时比较经济的做法。因为，要想预见未来，就必须了解过去。沿着反馈回路不断冲击的过去，给未来提供信息，并控制着未来。例如，在企业管理中，通过对过去销售数据的分析，企业可以预测未来的市场需求，从而合理安排生产计划和库存管理。这种基于反馈的控制方式能够让系统更加稳定和高效地运行。 五、预测机制与适应性的关系 身体中的感觉器官，那些能够拾得几英里之外的声波和光波信息的感觉器官，其功能有如对当下进行衡量的仪表，而且更像是对未来进行衡量的量具。地理位置遥远的事件，从实用的角度来说，是来自未来的事件。一个正在靠近的捕猎者的图像，现在就变成了关于未来的信息。而远处的一声咆哮，则很快就变成一只扑到跟前的动物；闻到一股盐味，表明潮汐马上要变化。所以说，一个动物的眼睛就是把发生在时/空远处的信息“前馈”到位于此处/现在的身体中。 有些哲学家认为，生命能够起源于一个笼罩着空气和水这两种介质的行星上并不是一件偶然的事情，因为水和空气，在绝大多数光谱下都具有令人惊讶的透明度。清洁、透明的环境，使得器官能够接收来自“远处”（未来）的含有丰富数据的信号，并对来自有机体的信号进行预处理。因此，眼睛、耳朵和鼻子都是能够窥视时间的预测机制。根据这个概念，完全浑浊的水和空气可能会通过阻止远处事件的信息传至现在而抑制预测机制的发展。生存在浑浊世界中的有机体，无论是在空间上还是在时间上，都会受到束缚；它们会缺乏空间去发展适应性反应。而适应，就其核心而言，要求对未来感知。在一个变化的环境中，不管这环境是浑浊还是清澈，能够预测未来的系统都更可能存续下去。迈克尔·康拉德写道：“归根结底，适应性，就是利用信息来应付环境的不确定性。”格雷戈里·贝特森则用电报文体简洁地说：“适应就是以万变求不变。”一个系统（根据定义是不变的）适应（变化）的目的就是为了存续（不变）。火烈鸟改变自己就是为了继续生存。 如此来说，那些被卡在当下动弹不得的系统，更常受到变化的奇袭而死去。因此，一个透明的环境，会奖励预测机制的进化，因为预测机制把生命力赋予复杂性。复杂系统之所以能够存活下来，因为它们具有进行预测的能力，而一种透明的介质，则能够帮助它们进行预测。相反，浑浊却会完全阻碍复杂的活系统的预测、适应以及进化。 六、现代科技与全球预测 后现代人类在成形的第三种透明介质中畅游。即每一种现实都能够数字化；即人类每一次集群活动的测量都可以通过网络传输；即每个个体生命的生活轨迹都可以变形为数字，并且通过线路发送。这个联网的行星，已经变成了比特的洪流，在玻璃纤维、数据库和各种输入设备组成的清澈壳体里流动。数据一旦流动，就创造出透明。社会一旦联网，就可以了解自己。 预测公司的那些火箭科学家，能够比老派的图表分析师获利更多，那是因为他们工作在一个更为透明的介质里。网络化金融机构抛出的数以十亿计的数字信息凝结为一种透明的氛围，预测公司据此侦测出那些正在演变中的模式。流经他们工作站的数据之云，形成了一种清澈的数据世界供他们仔细探查。从这清新空气的某些片段他们能够预见未来。与此同时，各种工厂大批生产摄像机、录音机、硬盘、文本扫描仪、电子表格、调制解调器和卫星电视天线信号接收器。这些东西分别是眼睛、耳朵或者神经元。它们连接起来，就形成了一个由数十亿个裂片组成的感觉器官，漂浮在飞速运行的数字组成的清澈介质之中。这个组织的作用是把那些来自远处肢体的信息“前馈”到这个电子身体中。美国中央司令部那些战争博弈者可以利用科威特的数字化地形、实时传输的卫星图像以及通过全球定位信息进行定位的（无论在地球的哪个位置，误差范围在50英尺之内）手持传送器分段传送过来的报告预测——通过集体心智的眼睛去了解——即将到来的战斗过程。 归根结底，揭示未来不仅仅是人类的向往，也是任何有机体，也许还是任何复杂系统所拥有的基本性质。有机体存在的目的就是揭示未来。复杂系统跟自己对话的内容就是给自己讲未来的故事，讲接下来也许会发生的故事——无论这个“接下来”是以纳秒还是以年计算。 七、全球模型的问题与意义 20世纪70年代，在讲述了数千年关于地球的过去、关于天地万物的传说故事之后，地球行星上的居民开始讲述第一个关于未来可能发生的故事。当时的高速通讯，第一次为他们展示了自己家园全面的实时视图。来自太空的图像非常迷人——黑色的远景里优美地悬挂着一个云蒸霞蔚的蔚蓝色球体。而地面上正在发生的故事就没那么可爱了。地球每一个象限发回来的报告，都在说地球正在分解。 太空中的微型照相机带回了地球的全貌照片，惊艳绝伦，用老式的辞意表达，是既令人振奋又令人恐惧。这些照相机，连同由每个国家涌出的大量的地面数据，组成了一面分布式的镜子，反映了整个地球系统的画面。整个生物圈越来越透明。地球系统开始预测未来——像所有系统都会做的那样，希望知道接下来（比如说，在下一个20年里）可能发生什么事情。 从环球外膜收集的数据中，我们获得了第一印象——我们的地球受伤了。没有一种静态的世界地图能查证（或者反驳）这个景象。也没有一个地球仪能够列示随着时间推移而起落的污染和人口图表，或者破译出一个因素与另一个因素之间的那种相互关联的影响。也没有任何一种来自太空的影片能够诠释这个问题，继续下去会怎样？我们需要一种全球预测装置，一个全球假设分析的数据表。 在麻省理工学院的计算机实验室里，一位谦逊的工程师拼凑了第一份全球电子数据表。杰伊·福瑞斯特从1939年开始就涉猎反馈回路，改良转向装置的伺服机制。福瑞斯特和他在麻省理工学院的同事诺伯特·维纳一起，沿着伺服机制的逻辑路径直到计算机的诞生。在为发明数字计算机提供帮助的同时，他还把第一台具有计算能力的机器应用于典型工程技术理念之外的领域。他建立了各种能够辅助公司管理和制造流程的计算机模型。这些公司模型的有效性，激发了福瑞斯特新的灵感。他在波士顿一位前市长的帮助下，建立了一个城市模型，模拟整个城市。他凭借自己的直觉，非常正确地意识到级联反馈回路——虽然用纸笔不可能进行追踪，但是计算机却能轻而易举地追踪——是接近财富、人口和资源之间互相影响的网络的唯一途径。那么为什么不能模拟整个世界呢？ 1970年，在瑞士参加了有关“人类处境”的会议之后，福瑞斯特坐在返程的飞机上，开始草拟第一个公式，一个将会形成他称之为“世界动态”模型的公式。粗糙不说，而且是份草图。福瑞斯特的粗糙模型反映出明显的回路和力量，他的直觉感到是它们统治着大型经济体。至于数据，只要现成，他都抓过来用来做快速估计。罗马俱乐部，资助了那次会议的集团，来到麻省理工学院，对福瑞斯特拼凑起来的这个原型进行评估。他们受到眼前所看到东西的鼓励。于是，他们从大众汽车基金会筹到资金聘请福瑞斯特的伙伴丹尼斯·梅多斯对这个模型做下一步的工作，继续完善它。在1970年剩下的时间里，福瑞斯特和梅多斯共同改进“世界动态”模型，设计更为周密的流程回路，并满世界地淘选最近的数据。 丹尼斯·梅多斯和他的妻子丹娜，还有另外两个合著者，一起发布了一个功力增强了的模型，里面存满了真实的数据，名为“增长的极限”。作为第一个全球电子数据表，这一模拟获得了巨大的成功。有史以来第一次，整个地球的生命系统、地球资源，以及人类文化，都被提炼出来，形成一个模拟系统，并任其漫游至未来。“增长的极限”模拟系统作为全球警报器，也是非常成功的。它的作者们用这样的结论提醒全世界：人类现有路径的每一次扩张，几乎都会导致文明的崩溃。 “增长的极限”模型得出的结果发表后的许多年里，在全世界范围内激发的社论、政策辨论和报纸文章成千上万。一幅大字标题惊呼：“计算机预测未来令人不寒而栗。”这个模型的发现要点是：“如果当前的世界在人口、工业化、污染、食品生产以及资源消耗方面的增长趋势保持不变的话，那么这个星球将会在接下来的100年之内的某个时刻达到其增长极限。”模型的制造者们曾经以数百种差别细微的情景进行了数百次的模拟。但是，无论他们如何进行权衡，几乎所有的模拟都预测到人口和生活水平要么逐渐萎缩，要么迅速膨胀然后立刻破灭。这个模型极具争议性，而且受到极大的关注，主要是因为其中蕴含着显著清晰又令人讨厌的政策意义。不过，它永久性地把有关资源和人类活动的讨论提升到了一个新的高度，让人们更加深刻地认识到人类活动对地球环境的影响以及可持续发展的重要性。
在探索复杂系统的奇妙世界时，我们仿佛置身于一个充满神秘规律的宇宙之中。🧐
一、S形曲线与局部有序状态
期都呈现光滑的S形曲线这一现象是极为普遍的。它就像一条无形的丝带，贯穿于众多不同种类和数量可观的系统当中。莫迪斯敏锐地察觉到，服从这一生长定律的东西比我们设想的要多得多。如果我们在恰当的时机（其生长过程的中期）检验此类生长系统，这种由S形曲线定律概括的局部有序状态的出现，就如同黑暗中的一盏明灯，为我们提供了另外一个可预测性范围。这就好比在一个混乱无序的世界里，突然找到了一块秩序的小天地。当我们观察到一些系统遵循这样的规律发展时，就仿佛掌握了打开它们未来发展之门的一把钥匙，可以对它们未来的走向做出一定程度的推测。例如，在生物种群的增长过程中，初期增长缓慢，然后随着资源的充分利用等条件达到一定阶段后，开始快速增长，最后又因为资源的限制等因素逐渐趋于稳定，这就是典型的S形曲线表现。
二、循环波与环境反映
（一）环境结构的影响
赫伯特·西蒙早在30年前就指出，系统明显的复杂行为部分地反映了系统环境的复杂结构。以一只蚂蚁在地面的运动轨迹为例，这只小小的蚂蚁歪来扭去地穿过土地的线路，并不是蚂蚁自己复杂的移动意愿所导致的，而是它所处环境的复杂结构的映射。这就如同一个人在迷宫中行走，他的路径是由迷宫的布局决定的，而不是他自身单纯的随意走动。同样地，按照莫迪斯的说法，自然界的循环现象能给运行其间的系统注入循环偏好。就像潮汐的涨落受到月球引力周期的影响一样，自然界中的许多系统也遵循着类似的循环规律。这些循环规律就像是大自然设定好的节奏，系统只能在这个节奏框架内进行活动。
（二）经济周期等循环现象
莫迪斯对经济学家康德拉基耶夫发现的56年经济周期产生了浓厚的兴趣。除此之外，他还补充了两个类似的周期：一个是科学发展中的56年周期，另一个是阿诺夫·古儒柏研究的基础设施更换的56年周期。这些周期的存在并非偶然，有人认为它可能来自于56年的月亮运动周期，或者是第5个以11年为周期的太阳黑子周期，甚至还有人将其归结为人类隔代周期——因为每个28年期的代群都会偏离其父辈的工作成果。本初的环境周期引发了许多尾随而来的次生和再生的内部循环。一旦研究者发现了这些循环的任何片段，就如同找到了宝藏地图上的一部分线索，就可以利用它们来预测行为的范围。例如，在经济学领域，如果能够准确识别出当前处于某个特定经济周期的哪个阶段，那么就可以对未来的经济走势做出相应的判断，从而制定合理的投资策略或者政策调整措施。
三、金融预测的不同方法
（一）图表分析师的方法
尽管成功进行大型预测的几率非常之小，但是试图从过去的股票市场价格中析取长波模式的业余和专职的金融图表分析师并不因此气馁。对于图表分析师来说，任何一种外在的周期性行为都是可以猎取的猎物：裙裾的长度、总统的年龄、鸡蛋的价格等等。他们永远都在追逐神话般预测股价趋势的“领先指标”，用来作为下注的数值。他们的技术准则简单得令人乍舌：“如果市场保持上涨趋势有一段时间了，就赌它还会继续上涨。如果它处在一个下跌的趋势，就赌它还会继续下跌。”这种准则看似简单，但却有着一定的合理性。它把一个复杂市场的高维度简化为简单的两部式规则的低维度。一般来说，这种进行模式寻找的办法行之有效。“涨就一直涨，跌就一直跌”的模式要比随机的碰运气运作得好，因此也比普通投资者的炒作要强得多。这是因为市场的惯性使得价格往往会在一段时间内延续之前的趋势，就像一辆行驶中的汽车，由于惯性的作用，不会立刻改变方向。不过，这种预测方法也有局限性，当市场受到重大突发事件影响时，原有的趋势可能会被打破。
（二）基本面分析师的方法
和图表分析主义相反，另外一些金融预测人员依靠市场的“基本面”预测市场。这些被称为基本面分析师的人们试图理解复杂现象中的驱动力量、潜在动力以及基本条件。简单来说，他们要找的是一个理论：F = ma。他们深入研究宏观经济数据，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、利率等，以及微观企业的财务状况，包括营收、利润、资产负债表等信息。通过综合分析这些因素，他们试图找出影响股票价格的根本原因。例如，当一家公司的盈利能力持续增强时，其股票价格很可能会上涨；而当整个国家的经济陷入衰退时，股市整体也会受到负面影响。这种方法需要更深入的知识和分析能力，但它能够提供更为全面和可靠的预测依据。
四、反馈控制的力量
最早的控制论学者诺伯特·维纳强调了反馈控制的巨大威力。他当时脑子里想的就是简单的冲水马桶型的反馈。不断地将系统刚刚实现的微弱的信息（如“水平面还在下降”）注入系统，在某种意义上引领了整个系统的发展方向。这种反馈机制就像是系统的眼睛和耳朵，让系统能够及时了解自身的运行状态并做出调整。感知现实的传感器里没有悬念，除了此时此地的情况，还需要知道什么与现在有关的别的东西吗？显然，关注当前对系统来说是值得的，因为它几乎没有什么别的选择。然而，为什么还要在已经过去的和无法改变的东西上消耗资源呢？为什么要为了当下的控制而袭扰过去呢？
其实，一个系统之所以花费精力把过去发生的事情反馈到现在，是因为这是系统在应对未来时比较经济的做法。因为，要想预见未来，就必须了解过去。沿着反馈回路不断冲击的过去，给未来提供信息，并控制着未来。例如，在企业管理中，通过对过去销售数据的分析，企业可以预测未来的市场需求，从而合理安排生产计划和库存管理。这种基于反馈的控制方式能够让系统更加稳定和高效地运行。
五、预测机制与适应性的关系
身体中的感觉器官，那些能够拾得几英里之外的声波和光波信息的感觉器官，其功能有如对当下进行衡量的仪表，而且更像是对未来进行衡量的量具。地理位置遥远的事件，从实用的角度来说，是来自未来的事件。一个正在靠近的捕猎者的图像，现在就变成了关于未来的信息。而远处的一声咆哮，则很快就变成一只扑到跟前的动物；闻到一股盐味，表明潮汐马上要变化。所以说，一个动物的眼睛就是把发生在时/空远处的信息“前馈”到位于此处/现在的身体中。
有些哲学家认为，生命能够起源于一个笼罩着空气和水这两种介质的行星上并不是一件偶然的事情，因为水和空气，在绝大多数光谱下都具有令人惊讶的透明度。清洁、透明的环境，使得器官能够接收来自“远处”（未来）的含有丰富数据的信号，并对来自有机体的信号进行预处理。因此，眼睛、耳朵和鼻子都是能够窥视时间的预测机制。根据这个概念，完全浑浊的水和空气可能会通过阻止远处事件的信息传至现在而抑制预测机制的发展。生存在浑浊世界中的有机体，无论是在空间上还是在时间上，都会受到束缚；它们会缺乏空间去发展适应性反应。而适应，就其核心而言，要求对未来感知。在一个变化的环境中，不管这环境是浑浊还是清澈，能够预测未来的系统都更可能存续下去。迈克尔·康拉德写道：“归根结底，适应性，就是利用信息来应付环境的不确定性。”格雷戈里·贝特森则用电报文体简洁地说：“适应就是以万变求不变。”一个系统（根据定义是不变的）适应（变化）的目的就是为了存续（不变）。火烈鸟改变自己就是为了继续生存。
如此来说，那些被卡在当下动弹不得的系统，更常受到变化的奇袭而死去。因此，一个透明的环境，会奖励预测机制的进化，因为预测机制把生命力赋予复杂性。复杂系统之所以能够存活下来，因为它们具有进行预测的能力，而一种透明的介质，则能够帮助它们进行预测。相反，浑浊却会完全阻碍复杂的活系统的预测、适应以及进化。
六、现代科技与全球预测
后现代人类在成形的第三种透明介质中畅游。即每一种现实都能够数字化；即人类每一次集群活动的测量都可以通过网络传输；即每个个体生命的生活轨迹都可以变形为数字，并且通过线路发送。这个联网的行星，已经变成了比特的洪流，在玻璃纤维、数据库和各种输入设备组成的清澈壳体里流动。数据一旦流动，就创造出透明。社会一旦联网，就可以了解自己。
预测公司的那些火箭科学家，能够比老派的图表分析师获利更多，那是因为他们工作在一个更为透明的介质里。网络化金融机构抛出的数以十亿计的数字信息凝结为一种透明的氛围，预测公司据此侦测出那些正在演变中的模式。流经他们工作站的数据之云，形成了一种清澈的数据世界供他们仔细探查。从这清新空气的某些片段他们能够预见未来。与此同时，各种工厂大批生产摄像机、录音机、硬盘、文本扫描仪、电子表格、调制解调器和卫星电视天线信号接收器。这些东西分别是眼睛、耳朵或者神经元。它们连接起来，就形成了一个由数十亿个裂片组成的感觉器官，漂浮在飞速运行的数字组成的清澈介质之中。这个组织的作用是把那些来自远处肢体的信息“前馈”到这个电子身体中。美国中央司令部那些战争博弈者可以利用科威特的数字化地形、实时传输的卫星图像以及通过全球定位信息进行定位的（无论在地球的哪个位置，误差范围在50英尺之内）手持传送器分段传送过来的报告预测——通过集体心智的眼睛去了解——即将到来的战斗过程。
归根结底，揭示未来不仅仅是人类的向往，也是任何有机体，也许还是任何复杂系统所拥有的基本性质。有机体存在的目的就是揭示未来。复杂系统跟自己对话的内容就是给自己讲未来的故事，讲接下来也许会发生的故事——无论这个“接下来”是以纳秒还是以年计算。
七、全球模型的问题与意义
20世纪70年代，在讲述了数千年关于地球的过去、关于天地万物的传说故事之后，地球行星上的居民开始讲述第一个关于未来可能发生的故事。当时的高速通讯，第一次为他们展示了自己家园全面的实时视图。来自太空的图像非常迷人——黑色的远景里优美地悬挂着一个云蒸霞蔚的蔚蓝色球体。而地面上正在发生的故事就没那么可爱了。地球每一个象限发回来的报告，都在说地球正在分解。
太空中的微型照相机带回了地球的全貌照片，惊艳绝伦，用老式的辞意表达，是既令人振奋又令人恐惧。这些照相机，连同由每个国家涌出的大量的地面数据，组成了一面分布式的镜子，反映了整个地球系统的画面。整个生物圈越来越透明。地球系统开始预测未来——像所有系统都会做的那样，希望知道接下来（比如说，在下一个20年里）可能发生什么事情。
从环球外膜收集的数据中，我们获得了第一印象——我们的地球受伤了。没有一种静态的世界地图能查证（或者反驳）这个景象。也没有一个地球仪能够列示随着时间推移而起落的污染和人口图表，或者破译出一个因素与另一个因素之间的那种相互关联的影响。也没有任何一种来自太空的影片能够诠释这个问题，继续下去会怎样？我们需要一种全球预测装置，一个全球假设分析的数据表。
在麻省理工学院的计算机实验室里，一位谦逊的工程师拼凑了第一份全球电子数据表。杰伊·福瑞斯特从1939年开始就涉猎反馈回路，改良转向装置的伺服机制。福瑞斯特和他在麻省理工学院的同事诺伯特·维纳一起，沿着伺服机制的逻辑路径直到计算机的诞生。在为发明数字计算机提供帮助的同时，他还把第一台具有计算能力的机器应用于典型工程技术理念之外的领域。他建立了各种能够辅助公司管理和制造流程的计算机模型。这些公司模型的有效性，激发了福瑞斯特新的灵感。他在波士顿一位前市长的帮助下，建立了一个城市模型，模拟整个城市。他凭借自己的直觉，非常正确地意识到级联反馈回路——虽然用纸笔不可能进行追踪，但是计算机却能轻而易举地追踪——是接近财富、人口和资源之间互相影响的网络的唯一途径。那么为什么不能模拟整个世界呢？
1970年，在瑞士参加了有关“人类处境”的会议之后，福瑞斯特坐在返程的飞机上，开始草拟第一个公式，一个将会形成他称之为“世界动态”模型的公式。粗糙不说，而且是份草图。福瑞斯特的粗糙模型反映出明显的回路和力量，他的直觉感到是它们统治着大型经济体。至于数据，只要现成，他都抓过来用来做快速估计。罗马俱乐部，资助了那次会议的集团，来到麻省理工学院，对福瑞斯特拼凑起来的这个原型进行评估。他们受到眼前所看到东西的鼓励。于是，他们从大众汽车基金会筹到资金聘请福瑞斯特的伙伴丹尼斯·梅多斯对这个模型做下一步的工作，继续完善它。在1970年剩下的时间里，福瑞斯特和梅多斯共同改进“世界动态”模型，设计更为周密的流程回路，并满世界地淘选最近的数据。
丹尼斯·梅多斯和他的妻子丹娜，还有另外两个合著者，一起发布了一个功力增强了的模型，里面存满了真实的数据，名为“增长的极限”。作为第一个全球电子数据表，这一模拟获得了巨大的成功。有史以来第一次，整个地球的生命系统、地球资源，以及人类文化，都被提炼出来，形成一个模拟系统，并任其漫游至未来。“增长的极限”模拟系统作为全球警报器，也是非常成功的。它的作者们用这样的结论提醒全世界：人类现有路径的每一次扩张，几乎都会导致文明的崩溃。
“增长的极限”模型得出的结果发表后的许多年里，在全世界范围内激发的社论、政策辨论和报纸文章成千上万。一幅大字标题惊呼：“计算机预测未来令人不寒而栗。”这个模型的发现要点是：“如果当前的世界在人口、工业化、污染、食品生产以及资源消耗方面的增长趋势保持不变的话，那么这个星球将会在接下来的100年之内的某个时刻达到其增长极限。”模型的制造者们曾经以数百种差别细微的情景进行了数百次的模拟。但是，无论他们如何进行权衡，几乎所有的模拟都预测到人口和生活水平要么逐渐萎缩，要么迅速膨胀然后立刻破灭。这个模型极具争议性，而且受到极大的关注，主要是因为其中蕴含着显著清晰又令人讨厌的政策意义。不过，它永久性地把有关资源和人类活动的讨论提升到了一个新的高度，让人们更加深刻地认识到人类活动对地球环境的影响以及可持续发展的重要性。