传统的科学门类有数学、物理、化学等。在20世纪，人们开创了计算机科学，空间科学等等。而随着科学的发展，科学家们发现，有很多问题跨越了这些简单的分类方法，解决这些问题需要多重学科知识的综合运用，甚至还需要开创新的方法，还会发现新的规律。这就是所谓的“复杂科学”。
　　所谓复杂科学，其最大的特征就是跨越了传统的学科。它的研究范围不限于某个特定的领域，而是拓展到经济、自然、社会、生物，乃至宇宙学的问题。我们首先来看以下这些问题。
　　无论是生物神经学方面的专家，还是计算机神经网络方面的专家，他们虽然专业不同，但是，他们都在研究同一个问题：在人的大脑里面，几十亿个甚至上百亿个脑细胞是怎么活动的，它们如何使人产生思想和感情?
　　上百年以来，物理学家们都在研究液体的流动问题，那些受到简单规律支配的小分子，会产生令人惊诧的、完全无法预测的活动图谱。
　　气象学家在研究这样的问题：雪片和飓风要经历什么样的过程才能形成?为什么大气的变化是如此复杂?无论人们用多么高级的计算机，都无法准确预测未来的气候变化。
　　宇宙学研究者一直在探索宇宙的起源，“宇宙大爆炸”之初的原子、分子，它们是经过怎么组合和变化，然后形成了太阳和银河这样的恒星和星系?
　　生物学家自从发现了DNA之后，就一直在研究其中的秘密。这小小的遗传物质是如何控制生命活动，使地球呈现出多姿多彩的生命图景。生物进化的实质又是怎么样的呢?
　　经济学家们在研究，为什么股市会在毫无预兆的情况下突然崩盘?为什么高科技公司会扎堆一样聚拢在硅谷?
　　以上这些问题，看似属于不同的科学领域，实际上有着相通的地方。那些有着广阔思路的研究者们发现，这些貌似不同领域的问题，其实都是一些具有自我组织性的系统，无论是微小的DNA分子，宏观的气象变化，社会经济现象，还是演化中的宇宙星系，其实都可以被看作是一个可以自我调节的复杂系统。因此，研究这些复杂系统的共同规律，就是复杂科学要探索的问题。
　　这些复杂系统都具有自身变化的动力。这种动力使得它们能够自我组织，自我调整，使系统对各种变化的因素产生反应。动力本身和系统的复杂结构有本质的区别，我们不能说，计算机芯片非常复杂，所以计算机运行就很复杂，恰恰相反，计算机只会严格地运行一些人们事先编好的程序而已。复杂系统的运行则具有一些计算机所没有的特征，如自发性，无秩序性等。虽然如此，这并不妨碍计算机仍然是科学研究最得力的工具。
　　混沌理论可以说是复杂科学的一个重要的领域。在这方面，利用计算机构造的种种模型，人们已经意识到，在复杂系统中，极其简单的动力规律能够导致非常复杂的行为模式。这就好比说，虽然情感体验只有喜怒哀乐，恐惧和妒忌等少数几种，但是，对人而言，却会产生复杂的行为表现。而混沌理论本身却无法解释这种复杂系统的自我组织和内聚力。
　　复杂科学蕴含在简单当中。一个活细胞，看似简单，实际上复杂得无法用任何数学形式来表达。复杂科学认为，无论是单个细胞，还是一个生态系统，一个社会，一个气象风暴，一个银河系，都是复杂的、混乱的，其运动变化都有同样的现象：最初的微小变化会导致全然不同的结果，简单的动力却会产生数不尽的运动模型。
　　我们看到，复杂科学的研究范围是非常广阔的，其成果可以运用到各个领域。如果我们以一个地区的地球板块作为研究对象，那么，对其运动状态的了解，就可以使我们在一定程度上预报这个地区的地震发生。
　　当然了，复杂科学在科学上的意义可不止这些具体而微的应用。更重要的是，它为科学研究提供了一种宏观的大视野，使得科学的进步不再局限于某个细节的突破，自然科学不再被各个学科细分为一个个的裂片和独立领地。在更广阔的研究领域内，复杂科学把科学家们联合起来。我们相信，科学家们的这种合作一定是有意义的，在交叉领域的取得的突破性成果，更彰显科学家们合作的价值。
　　[责任编辑：李金]