合成

学习，适应，以及海洋中人类和自然相互作用的复杂性

• 摘要
• 简介
• 复杂适应性渔业
  • 自适应代理
  • 小组、反馈和昂贵的信息
  • 层次和规模
  • 多样性
• 继续:连接和破坏自然系统的人类动力
• 集体行动组织
  • 1.可持续性要求保存自组织信息
  • 2.界限很重要
  • 3.边界应该与自然系统大致一致
  • 4.复杂性限制了我们可用的知识
  • 5.自组织信息使系统保持在其历史范围内
  • 6.信息的守恒需要定性的规则
  • 7.定性规则能让你更快地学习
  • 8.有效的科学和治理需要以地方为重点的多个尺度
• 总结
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

进化论在我们对自然系统的理解中起着核心作用;学习和知识的增长在人类社会系统中显然很重要。然而，对生命系统的分析方法主要是与物理系统的类比;没有进化或学习。除了研究者指定的适应性可能性外，自然和人类主体的行为都被想象为固定的。例如，经济学中一个简单的供求模型仔细地指定了买方和卖方的(价格)条件行为;建模者无法预见的行为可能性不包括在内，就好像建模者完全了解市场中所有可能的结果一样。类似地，在自然种群模型中，动态通常被设想为，例如，繁殖成人和随后后代的数量之间存在(随机的)稳定的函数关系。在不考虑学习和适应的情况下思考生命系统的最大优势是，它为使用数学和统计力学打开了大门，即，经过充分验证的物理科学分析工具。然而，它确实倾向于抑制对学习和适应效果的好奇心。

思考生命系统的另一种方式是复杂性和适应性。这个观点关注的是遗传和记忆如何塑造个体行为，并导致自组织系统的出现。其基本思想可以追溯到物理科学:热力学第二定律认为，所有物质都将走向完全无序或熵的状态。新秩序的建立，如生命系统所发生的，需要能量和信息;信息的重要作用是引导代理的行为，将能量引导到规则模式(Maxwell 2001)。在这里，我探索了鱼和渔民使用选择性保留的信息来学习和适应的方式，从而导致海洋中人类和自然系统的组织和破坏。我认为，解决不确定性的成本在很大程度上决定了代理与其他代理以及与特定地点的交互，这是系统组织的主要驱动因素。这种观点是明确的进化的，涉及自然和人类活动。它与现代渔业科学的角度有很大不同，导致用计算方法而不是数学方法建模，并引起人们对学习和适应的影响的好奇心。

现代渔业科学开始于第二次世界大战后，当时数学和统计力学在理解物理世界方面取得了令人印象深刻的进展(Weaver 1948)。在这种情况下，探讨这样一种想法是合理的，即影响鱼类数量的因素可以通过应用类似于用于物理系统的理论和方法来理解。从这些探索中出现了一个基本命题，即生态系统复杂的时间和空间相互作用可以被忽略，而支持一个关于个体种群丰度动态的更简单的假设，即种群补充关系(Ricker 1954, Beverton和Holt 1957)。假设每个种群都是由大量相同的、不适应的个体组成的。种群丰度的变化被认为是其产卵生物量大小和环境承载能力的密度依赖函数。根据这一关系，可以合理地推断，种群的产卵生物量可以通过控制捕鱼来控制，从而导致最大可持续产量(MSY)。

同样受到自然科学进步的强烈影响，经济学家提供了一种建立在种群补充思想基础上的渔业补充理论。它解释了在利润最大化的情况下，同质的人类代理人可能会以超过每个自然种群的补充率的速度捕鱼(Gordon 1954)。重要的是，它提出了一些制度安排，如限制进入和捕捞份额，旨在改善过度捕捞，同时最大限度地提高经济产量。

这种结合了生物学和经济学理论的标准模型，为实现海洋渔业的可持续发展提供了严格的科学方法。这是一个非常有影响力的概念，被绝大多数国家和国际自然资源管理制度作为主要的科学和政治理由(Finley 2011)。大多数渔业科学家和管理人员认为，将产卵种群生物量维持在与MSY相一致的水平应是他们的主要目标;这一理念已深深扎根于公众意识和指导渔业管理的许多法律框架中。

不幸的是，尽管现在已经进行了50年的研究，但常规种群补充关系的证据很弱，而且操纵鱼类种群丰度和产量的能力被证明是有限的(Beverton 1998, Ulltang 1998, Longhurst 2010, Schindler and Hilborn 2015)。这些考虑，再加上全球范围内集约捕捞的扩大(Myers和Worm 2003年，Sethi等人，2010年)，大多数渔业的平均营养水平显著下降(Pauly等人，1998年)，一度丰富的种群大量枯竭(Pikitch等人，2004年)，许多当地种群的长期灭绝(Ames 2004年，Rose 2005年)，以及当地渔业社区、收入和就业的普遍萎缩(Charles 2001年)。已经大大削弱了伴随标准理论的最初的乐观情绪。

这些异常现象并不能证明标准模型是错误的，但它们表明需要另一种理论和实践管理框架，这可能会导致对人类和自然因素相互作用方式的更好理解。事实上，渔业科学家和管理人员已针对这些缺陷采取了一系列广泛的分析方法和管理措施。其中许多响应旨在作为标准模型的改进或扩展，例如预防性配额、生物参考点、渔获量份额、限制进入和MSY的代理措施(Longhurst 2010)。其他各种方法与标准理论不同，通常依赖于生态和社会理论的折衷混合，例如，对封闭区域和保护区的变化(Levin和Lubchenco 2008)，对需要基于生态系统的管理的广泛共识(McLeod和Leslie 2009)，领土使用权(Christy 1982)和数据匮乏管理(Ames 2010)。

这里概述的观点与大多数折衷的选择是一致的;它借鉴了与标准模型根本不同的理论基础，严重依赖于复杂自适应系统理论(Beinhocker 2007, Levin et al. 2013, Holland 2014)。然而，它修改了该理论的通常视角，将重点放在人类和自然主体如何适应解决他们所接收到的关于环境的大量信号中存在的不确定性的成本。考虑这些信息成本提供了一种令人信服的方式来理解新兴的社会、空间和营养组织，以及人类和自然系统的结合。对信息成本的关注也突出了复杂系统中可用反馈的规模和种类，这有助于对集体学习和适应的实际理解。

简单地说，我在这里的论点是:自然和人类主体的行为都被假定为受到有限的时间、精力和基于经验和继承的知识的约束。用经济学的语言来说，代理人以完全理性的方式行动的能力是受到严格限制的。为了生存、生长和繁殖，鱼和渔民都小心翼翼地消耗他们现有的资源，以确保新能量和知识的持续流动。这些收购是不确定和昂贵的，导致特工们寻求与其他熟悉的特工和他们行动结果相对确定的地方建立关系。熟悉的好处是自我强化的(在一定程度上)，并导致在持久位置的持久群体。当所有的主体都以这种方式行动时，他们的个体行为会导致整个系统出现规律性和秩序。

主要的政策猜想是捕鱼无意中破坏了这一秩序。它选择性地针对自然系统中常规行为(特别是基于地点的行为)所需的信息代际传递的存储库和机制，从而导致其组织的侵蚀。人类对这种侵蚀的反应是转移到系统的其他部分，进一步加剧了侵蚀。因此，从这个角度来看，可持续的渔业需要有意地保存DNA和社会记忆中的信息，因为这是自然系统自组织的基本基础。

我从不确定性和昂贵的信息塑造代理学习和适应的方式的语言模型开始，并导致自组织结构的出现。在渔业的背景下描述了逻辑含义，强调了复杂的自组织在自然和人类系统中如何出现的差异。然后，我探索了两种进化系统，一种慢一种快，一种自然和一种人类，相交时所形成的模式。其主要观点是，人类的快速适应与选择性捕捞模式相结合，导致了自然系统的混乱。然后，我讨论了可持续渔业的集体行动，并与标准理论进行了比较。重点是可持续的集体行动需要一个加强集体学习的框架。这将需要改变科学和治理的焦点范围，并转向强调定性捕鱼规则。最后，我总结了整个论点。

总的来说，我提出了一个不同寻常的系统组织和动力学理论。我试图将信息、能量和秩序之间的联系与社会和自然系统的动态联系结合起来。出于这些原因，这本书最好被一位经济学家解读为远远超出其领域通常界限的扩展假设。

复杂适应性渔业

自适应代理

“复杂的适应系统……]由被称为代理的元素组成，这些元素学习或适应与其他代理的交互”(Holland 2014:24)。智能体可以是人、鱼或任何能够做出选择或进化以更好地适应环境的自利实体。

信息和规则

这里假设智能体选择采取的行动取决于两种形式的信息:

1. 关于代理环境状态的短暂信息(或信号)的持续洪流
2. 一种相对较小的选择性保留和相当持久的信息，即知识，由每个智能体持有，这是它自己的经验、它与其他智能体的通信以及它的继承的结果。这种知识存在于DNA和记忆中，包括有关可能与主体环境相关的各种环境信号的知识。

每个智能体所保留的信息都保存在大量的行为规则或启发式中，这些规则或启发式反映了智能体独特的遗传和经验(Holland 2012, 2014)。规则中的信息采取了这样的形式，“如果这些相关的情况和这个行为，那么这个结果。”换句话说，每个规则都告诉智能体特定情况下特定行为的先前结果，以及类似情况下类似行为的可能结果。这些规则中包含的知识是平凡的但有用的，例如，“橙色的鱼在吃的时候会产生令人讨厌的震动。”遗传规则和习得规则的变化都被认为是遗传过程或学习过程的进化产物。因此，在学习的情况下，随着智能体获得经验，它学到的规则会改变，智能体会适应。它有选择地构建并强调能够很好地预测其行动结果的新规则，同时忽略并抛弃不能很好地预测其行动结果的规则。这种学习算法的不断重复，即使不完美，通常也会导致智能体的适应度增加。当然，类似的逻辑也适用于种群和遗传(图1)。

个人从各种来源获得规则:从他们自己的经验，从遗传，从他人的观察，从编码集体经验的制度。规则变化的速度取决于规则制定的过程(Andersen et al. 2015)。DNA中包含的遗传规则的变化往往是缓慢的，而且是多代的;集体规则，即嵌入在制度和文化中的记忆，变化得更快;个人为自己使用或从他人那里复制的基于经验的规则能够快速变化(Mayfield 2013)。这种快速率和慢速率的混合对于人类和自然系统的耦合动力学非常重要，我将在后面详细阐述。

自组织能力

生物主体的学习和适应能力是复杂自组织结构出现的基础(Mayfield 2013, Holland 2014)。Holland(2014)强调了三种对自我组织至关重要的认知能力。

1. 构建模块:智能体能够基于他们的经验，使用在一个环境中工作良好的行为(或先前获得的行为的组合或修改形式)来改进他们在另一个类似环境中的适应。
2. 标记:智能体能够识别和区分其环境中的规律。标记使智能体能够识别捕食者和猎物，朋友和敌人，建立持久的关系，形成群体，并识别不同的地方和持久的自然和社会模式。
3. 内部模型:基于它们的继承和学习，智能体构建了一组不完美的、通常是隐含的、有条件的预期，关于替代行为(包括搜索新信息)的可能结果，因此能够选择适当的自利行为。每个智能体的整个规则集封装了它对环境的知识，可以被认为是一个不完美的、不断进化的环境心智模型。

小组、反馈和昂贵的信息

群体是自组织的基石

复杂系统中的代理会形成持久的关系，这些关系集中于少数其他代理和物理环境的有限部分，因为成为一个群体的成员通常有很大的优势。例如，鱼群能够更好地躲避捕食者、寻找食物和繁殖。渔民群体能更好地寻找鱼类，通常能更好地进入市场，并能更快地获得新技术。当所有的主体都在寻求这些优势时，它们就会自我组织成几乎独立的、相当持久的聚集系统，例如，鱼群、渔民团伙、鲸鱼群、青少年小团体、家庭、公司和社区。

Simon(1962, 2002)称这种组织为“几近分解”;Levin(1998)称其为“模块化”;Ostrom(2000)称其为“多中心”。他们都认为，它促进了适应和快速进化，因此，在生命系统中，即生态系统和社会经济系统中，它几乎无处不在。关于这种组织的类似观察经常出现在经济学文献中(见奈特1921年，科斯1937年，哈耶克1945年，阿罗1962年，阿克洛夫1970年，威廉姆森1975年，诺斯2005年)，还有整个学科，即人类学、社会学、政治学、生态学和社会生物学，都专注于群体的行为。Xie等人(2016)在神经科学领域提供了一个有趣的相似之处，Thompson(2017)在音乐、时尚、工业设计和其他文化领域概述了同样有趣的相似之处。我认为，在所有这些文献中，信息成本都是隐含的，而将这些成本明晰化会导致对横跨生命系统的组织和动态的普遍理解。

从信息成本的角度来看，群体成员从群体创造的信息经济中获得了优势。代理用于获取、处理和使用信息的时间和资源有限，并且很容易被他们遇到的大量信息所淹没。为了生存，他们必须简化。他们必须学会关注谁和什么，忽略谁和什么;他们必须知道什么行动可能会有回报，而不必去探索摆在他们面前的大量通常是徒劳的、往往是危险的可能性。为了节省这些成本，自然主体和人类主体都把他们的行动和交流集中在熟悉的环境上。熟悉能给人一种情境感;这导致了更准确和有意义的观察，更精细的适应，因此，更大的适应性(McCay 2002)。即使在寻找新的知识时，智能体也会沿着他们的经验表明可能会产生有价值的结果的路径前进。熟悉环境的价值导致行为者反复选择在那些熟悉的环境中采取行动，从而导致更大的熟悉程度和更确定的结果。 This positive feedback is the source of the durable associations that are the foundation of self-organization.

从一个稍微不同的角度解释，熟悉的环境意味着智能体可以将他们的行为建立在有用的、基于经验的知识之上，这比在未知环境中的随机行为更有可能促进他们的适应性。这大大降低了不确定性，增加了代理行为将导致有利结果的可能性。在Shannon(1948，引用于Mitchell 2009)的信息理论中，代理试图将惊喜最小化。与此类似，Ostrom(1990)和North(2005)将有意创造更可预测的组织(即制度)与创造更大的确定性联系起来。诺斯、奥斯特罗姆和我的观点的不同之处在于，我的观点强调的是自我组织的过程，而不是集体深思熟虑的过程。

组启用继承和内存，反之亦然

组中的成员资格允许代理通过继承和内存更好地利用可能的大型信息经济。反过来，如果遗传和记忆不在一个群体的有限环境中起作用，它们就不是功能性信息机制。这种相互使能是自组织的一个关键方面，据我所知，在文献中并不明显。支持这一论点的论点是基于边做边学的想法(阿罗1962，荷兰2014)。agent的认知能力差异很大，但所有agent(种)的认知能力都是有限的。这种能力的稀缺性意味着代理必须充分利用自己的能力。因此，群体是必要的，因为它们创造了一个相对有限和稳定的环境，允许有限的认知能力有效地发挥作用。特工之间的交流和与该群体居住的地方的接触相对频繁。因此，个体智能体可以在类似的情况下获得重复的经验，并从这些经验中构建统计上可处理的记忆(或者在种群的情况下，遗传)，即使记录和回忆他们的经验的能力有限。这使代理人能够从经验中推断，预测各种可能行动的结果，从而以比在不太规律的环境中可能的更快的速度适应(Simon 2002)。

形成的群体种类取决于相关主体的认知能力。例如，在鱼类中，群体的形成主要是由于它们明显有限的认知能力和有限的交流范围。因此，群体的空间范围和规模往往是有限的。例如，对于一条鲱鱼来说，在非常小的半径之外进行通信的成本是非常大的;好奇心可能会带来很高的代价。因此，一群鲱鱼中的个体不是从世界上所有的鲱鱼中随机抽取的，而是从彼此接近的鱼中抽取的。与此同时，除了聚集所必需的极其局部的信号之外，鲱鱼之间似乎没有什么话可说，所以即使认知能力有限，它们也可以组成非常大的群体。不同能力的鱼的信息成本和组织方式不同，但由于沟通能力普遍受限，鱼的组织方式相对本地化。相比之下，在人类中，广泛的、相对低成本的交流意味着本地化更多地是个体所属网络的功能(Granovetter 1973, Watts 2003)。渔民可以向数百公里外的其他渔民学习和模仿，但很少向可能住在隔壁的化妆师或律师或学者学习，反之亦然(Wilson 1990, Wilson et al. 2013一个,Barnes et al. 2017)。

信息经济有四个来源:(1)通过生物遗传获得的知识;(2)个人通过经验学习获得的知识;(3)个体通过观察或与其他主体交流而获得的社会衍生知识;(4)包含在正式和非正式制度中的集体知识，即习俗、规范和法律。前三个来源是基于个体的，因为它们不依赖于刻意的集体机制。它们是驱动自组织的信息经济的来源。

继承:传承是最持久、最普遍的节约知识获取的方式。DNA是一个存储库，它为代理提供了包含数千年经验的行为规则。在海洋动物中，来自遗传知识的组织模式在许多似乎不参与社会学习的物种中得到了很好的说明。无脊椎动物，如浮游动物、贝类、龙虾和螃蟹，都是零散的群体，但导致它们聚集的行为规则似乎并不是基于模仿等社会机制。相反，它们似乎受到简单的遗传规则的支配，这些规则导致对环境条件的普遍反应，例如，“如果没有食物，继续移动”或“避开大鱼”(Giske et al. 1998,2013)。只或主要遵循这些非社会规则的动物聚集在一起，就像海面上的窗户。

个人经验:个人经验有力地补充了通过遗传获得的一般知识。例如，关于避开大鱼的遗传知识很重要，但同样重要的是，从经验中知道附近的洞穴中生活着一条大鱼。同样，对于一个渔民来说，操作底层拖网所需要的一般知识在许多不同的环境中都是非常重要和适用的，但在复杂的环境中，知道拖网可能捕获鱼的特定地方是成功与失败的区别。换句话说，个体学习允许智能体将一般的、广泛可用的知识与特定的本地知识结合起来，以增强智能体适应其本地环境的能力。

社会学习:社会学习发生在个体模仿或以其他方式获得经验时，即类似主体的行为规则。从别人的经验中获益是一种快速而经济的方法。在人类中，社会学习的信息经济非常明显，导致我们投入大量资金来教育和社交我们的年轻人。人们很容易认为，类似的社会衍生学习不会发生在鱼类身上。然而，通过常见的观察和大量的文献，我们知道习得的基于地点的行为在鸟类和哺乳动物中很常见。有大量的文献描述了个人、家庭和群体对特定领土和迁徙路线的忠诚，以及他们的进化优势。

许多鱼类似乎拥有基本社会学习的认知能力，并表现出将信息从老鱼传递给幼鱼所必需的社会机制。最近的研究表明，许多物种的幼鱼从较老的鱼类那里获得了对其共同生活史重要的迁徙路线、产卵地点和其他必要栖息地的基于地点的知识，这并不奇怪(Giske et al. 1998, house et al. 2002, Brown and Laland 2003, Rose 2007, De Luca et al. 2014, Takahashi et al. 2014)。这种基于地点的学习即使在高度洄游的物种中也很明显，如剑鱼(Neilson et al. 2007)，在鲑鱼、鲱鱼和鳕鱼中也很有名(Rose 2007)，甚至在低营养级鱼类中也存在，如鲱鱼(McQuinn 1997, Stephenson 1999, house 2016)。例如，house等人(2002)认为，由于成人的高捕鱼压力，挪威海鲱鱼越冬地的社会知识在20世纪90年代丢失了，因此招募年的班级采用了新的迁徙模式，然后由后代学习。因此，尽管渔业科学很少考虑鱼类之间的社会学习，但似乎合理的是，这种属性在鱼类中经常被发现，而且基于地方的鱼类群落的组织是这种属性的一个功能，只要它至少存在于群落中的一些物种中。

鱼类的社会学习对于人类与鱼类的互动很重要，因为促进鱼类学习的物理属性和社会行为似乎特别容易受到人类的攻击。较老的鱼(可能是社会知识的存储库)和聚集的鱼(可能是社会记忆传递的场所)是渔民的首选目标。老鱼通常是最容易找到的，它们的高产量通常使它们相对有利可图。因此，渔民几乎总是先瞄准年龄较大的鱼，从而压缩了种群的年龄结构，减少了其社会记忆库，并改变了其行为模式。人类对大鱼的偏爱很难被低估。关于鱼的故事都是关于大鱼的;“好钓鱼”的图片以大鱼为特色。

少数不以大鱼为主角的故事和图片强调了大量的鱼。渔民以聚集的鱼为目标，因为它们也很容易找到和捕捞。例如，鲱鱼、凤尾鱼和许多其他小的、低价值的饲料鱼经常聚集在大的、易于定位的鱼群中，特别容易受到大型拖网和围网的攻击。溯河鱼类在产卵的途中顺流而下，用便宜的陷阱和堰就能捕获它们。其他鱼类，包括大多数底栖鱼，在某些时间和地点聚集，使它们特别脆弱，即使它们的种群数量已经耗尽。

简而言之，较老的鱼类和鱼群是首选的捕捞目标，因为它们容易找到，而且有利可图;然而，在自然种群中，老鱼是储存库，聚集是社会学习的环境。因此，通过选择更老的鱼和鱼群，捕鱼选择性地瞄准了负责大部分自组织的信息，特别是自然系统中基于位置的动态。这并不是捕捞的预期结果，但从这一理论的角度来看，捕捞几乎是为了消除持久适应当地环境所必需的生态记忆。

集体行动:集体行动，即引导和约束个人行为的社会规则或制度，是第四种信息节约机制。社会学习和构建的规则可以被认为是有意保留的集体经验知识;它们是一种不完美的集体记忆和心智模式，在过去有效，在未来也可能有效。集体行动在很大程度上属于人类的范围，如果成功，可以带来文化和治理的巨大利益。渔业的集体行动问题是这个更广泛的治理问题的一个相对狭窄的、特定的版本，但它说明了昂贵的信息如何限制集体行动的结构和有效性。

公共池资源中集体规则的演化是大量文献的主题(例如，Ostrom 1990, North 2005)。然而，对于这里的讨论来说，重要的是，集体规则的构建也必然要付出获取可用知识的代价。这些成本导致个人只关注地方层面，结果，他们做出的日常决策充其量是漠不关心，而且往往不知道他们自己和同事的行动会产生更广泛的影响。这种短视是每个主体都需要最小化不确定性的直接结果，但所有主体以这种方式行动的聚合效应导致了一个系统，在这个系统中，没有自组织机制可以将关于更广泛系统状态的信息转化为局部层面的反馈和选择。由于这种脱节，没有自我组织的保护基础。这就是个人利益和社会利益分歧的原因，即“公地困境”，也是为什么多规模、有设计的组织是必要的。这种观点与标准的生物经济学理论并没有根本的不同。但是，正如我稍后解释的那样，驱动自然和人类交互的信息机制会生成一个系统范围的(而不是单一物种的)模式，并且需要不同于标准方法所采用的策略。这些政策在总结。

层次和规模

在自组织系统中，群体在多个尺度上出现。它们通常将自己安排在松散的、嵌套的、等级结构中，在较低的水平上对变化的反应速度最快，例如，在非常缓慢的大尺度生态系统中，在变化较慢的鱼群中，在变化较慢的群落中，个体对变化的反应很快(O 'Neill et al. 1986)。这些结构在不同的地方和季节不同的变化中组装。在每个尺度上，其原型单元的许多相似但不同的副本位于许多局部适应的层次结构中(Low et al. 2002, Norberg et al. 2008)。在外人看来，每个单元的成员都是一样的;对于圈内人士来说，两者之间有无数明显的重要区别。

人类与自然系统组织的显著差异

在个人的尺度之上，人类系统和自然系统往往是非常不同的。系统中的人类部分具有强大的、相对快速的、远非完美的集体学习机制，允许复制和快速发展成功的、创造秩序的行为。语言、文化和集体行动(规范、法律、正式制度)赋予人类在群体层面和群体之间在广阔的空间范围内保留和传播知识的能力，允许通常不完美但快速复制和修改过去成功的行动(Boyd and Richardson 2005, Dopfer 2005)。与动物不同，人类对当地环境枯竭的反应并不局限于改变猎物或转移到另一个地方。人类可以开发新技术，改进旧技术，创造组织活动的新方法，发现新市场，改变饮食习惯，采用产品保存的新方法，并发明出一系列似乎永无止境的收获创新。

每当人类继续前进时，他们改变耦合系统的空间、时间和交互动态，其速度通常远远超过自然系统的适应速度。因此，继续前进是一种驱动力，它塑造了地方系统的组织，同时产生了一种自然和人类耦合的动态系统，其中一个主要组成部分的个人可以在很大程度上避免其行为的近期后果，从而主宰所有其他人的命运。

自然系统中的自组织在很大程度上是局部的

自然系统缺乏人类使用的深思熟虑的集体信息机制，因此它的层次结构要平坦得多。然而，越来越多的证据表明，某些鱼类在同样的局部群落中形成了局部种群(例如，Langton等人，1995年，McQuinn 1997年，Smedbol和Wroblewski 2002年，Knutsen等人，2003年，Kritzer和Sale 2004年，Olsen等人，2005年，Conover等人，2006年，Gibb等人，2007年，Fox等人，2008年，Kovach等人，2010年)。在鱼类中，可靠的组织既出现在社会和非社会学习者中，也出现在主要对当地环境做出反应的个体中，例如龙虾、螃蟹和双壳类(Incze et al. 2010)。导致这两种聚集的行为规则往往是规则的和持久的，因为这些规则是通过个体的遗传和社会学习而保留下来的。只要这些规则的复制和它们形成的环境得到保证，这种行为的规律性就会得到维持，例如，在未受干扰的河流中，鲱鱼今天可能会像几百年前一样学习和迁徙。这并不是说规则的守恒会导致行为的稳定性;相反，这个观点是，可能的行为范围可能具有相同的范围。

然而，在社区的规模上，自然系统的组织能力发生了重要的质变，因为不存在与继承或记忆相媲美的信息机制。没有办法记录和传递关于如何复制社区以前配置的指令。因此，在社区及以上规模上观察到的规律只是个人活动产生的规律的影子。例如，基于地方的迁移的重叠模式，共同的觅食或越冬地，或基于合适栖息地的非社会性个体决策取决于鱼类对特定地方相对生物或物理稳定性的了解。尽管任何特定地方的社区可能在季节之间发生巨大变化，但其变化的组成部分是个体基于地方的决策的季节变化的结果。结合季节运动，这些局部的决定将系统中的不同地方连接起来。例如，夏季当地鳕鱼种群的灭绝将影响到在同一地点越冬但在另一地点越夏的其他鳕鱼。

这些更大范围的规律并不比驱动它们的局部规律更持久。实际上，它们是一组初始条件，使系统中的能量在一条受限的通往熵的路径上启动。鱼在一生中获得的能量最终会离开系统，就像河水流过驻波一样;然而，在此之前，至少有一些个体获得的遗传和社会学习知识会传递给更年轻的鱼。因此，当考虑到信息的作用时，个体遗传和基于社会的记忆是自然系统中产生自组织的唯一机制。

观察和自组织的尺度

在自然系统中缺乏更大规模的自组织对人类学习这些系统具有重要意义。观察结果越偏离继承和记忆操作的尺度，系统内的外来噪声和相互作用就越会扭曲系统变化的信号。例如，如果像通常的标准方法那样，在大范围内监测特定鱼类的给定年度级，则收集到的数据将反映当地成分丰度的变化。其中一些组件将比其他组件表现更好。如果观察者认为种群是同质的，并计算了丰度的平均变化，只有在有理由相信系统中所有成分都受到相同力的一致影响时，该计算才能被认为是该物种状态的良好指标。在异质系统中，这是极不可能的，这使得计算出的广义平均的意义模糊不清(Wilson et al. 1999, Wilson 2006, Ying et al. 2011)。强烈的暗示是，有意义的观察必须在局部范围内进行，自组织机制导致快速和紧密的反馈(Levin 1998)。在这种情况下，人类观察者可能会了解到一个局部系统何时以及为什么会偏离其历史观察到的模式。事实上，在更大系统的多个位置进行的这种知情的局部观测可能会对大系统的状态及其即将发生的行为产生合理的描述(Scheffer et al. 2012)。这并不是说更广泛系统的状态不重要，而是说对该状态的清晰理解必须从多个局部位置出发。

考虑到越来越多的证据表明捕鱼可以灭绝当地人口(Ames 1996, La Valley和Feeney 2013, Hayden et al. 2015)。当灭绝发生时，这些地方的自然群落的组织会发生重大变化，但一个不了解当地历史的非本地观察者可能无法看出这种变化的意义，甚至无法看出这种变化的存在。例如，Ames(1996)对退休渔民的采访揭示了缅因湾北部许多鳕鱼、黑线鳕、鳕鱼和鳕鱼的当地产卵地的消失;新英格兰渔业科学家和管理人员不知道(或忽视)生态系统中这种相当重大的变化。在大西洋沿岸的加拿大，就在北部鳕鱼数量大崩溃之前，关于当地明显的灭绝的反复抱怨被忽视了，因为它们被认为是不可靠的，对当地异常情况的自私报告，在监管机构认为相关的更广泛的范围内是无关紧要的(McCay和Finlayson 1998)。

多样性

在生命系统的每一个层次上，都有无数几乎多余的群体;每个群体的局部适应导致了多样化的系统环境，例如，一种鱼的众多鱼群，每一种都反映了其成员的独特经验，或多个具有不同历史的渔民群体，或众多地方政府，其规则和管理取决于其社会历史和物理环境(Low et al. 2002)。在自然系统中，每个物种的群体倾向于重复类似的行为模式，参与类似的生态过程，但会根据特定地方的环境和季节性进行修改。这种多样性通常被解释为有助于自然和社会系统恢复力的重要属性(Levin 1998, Gunderson和Holling 2002, Norberg et al. 2008)，特别是当它与具有高繁殖力和强烈机会主义行为的生活史相辅相成时。

当人们考虑人类和自然系统的相互作用时，多样性是很重要的，因为鱼类的行为是为了应对自然界中的常规威胁和机遇而进化的。然而，在自然系统中赋予适应性的行为在面对人类快速适应的步伐时往往是脆弱的。费舍尔的行为是根据这些漏洞精心调整的。例如，与商业或休闲渔民的任何讨论都揭示了装备和互补搜索技术的重要性。两者都是针对鱼类最脆弱的行为或身体特征而设计的。通常，这些脆弱的特征与导致社会学习的机制有关，也许是因为这些不太脆弱的特征是相对安全的学习库。例如，延长的年龄结构有助于稳定人口;它减少了老鱼的捕食，并保留了对某个地方的社会记忆。然而，由于年龄较大的鱼更容易找到，通常对捕食者不那么警惕，而且利润更高，它们是有选择性的目标。这截断了年龄结构，削弱了社会学习的知识库。 Schooling is probably the setting in which most social learning takes place, but it makes fish easier to find and makes their harvest more profitable. Regular migration and fidelity to a spawning time and location is fit behavior until fishers with nets learn where and when spawning takes place.

简而言之，人类的竞争优势在很大程度上源于他们利用鱼类行为的能力，而自然捕食者要么做不到，要么做得效率较低。这种选择性瞄准减少了目标鱼对其自然猎物和捕食者的行为和数量的约束或促进作用，降低了它们所有相互作用的空间和时间规律性。自然系统组织的这些变化重新调整了潜在捕鱼机会的模式，进一步加强了渔民改变目标并继续前进的动机。

多样性的另一方面还涉及到它给人类理解自然系统带来的困难。鱼类的行为灵活性可能被看作是对个体以上缺乏自组织机制的一种适应。在更大范围内，环境的不规则性使鱼类经常面临令人惊讶的意外，这使得灵活应对的能力在进化中得到了高度的奖励。这种能力对鱼类来说是有用的，或者是必要的，但它导致了鱼类群落内高度可变的、不可预测的相互作用。这使得人类观察者很难理解人类活动影响自然系统的方式，并且是相当大的科学不确定性的来源。标准模型试图用单一物种种群补充的想法巧妙地解决这个问题，希望生态系统的相互作用无关紧要。相比之下，这里所表达的思想强调了这些相互作用的重要性，并提出了一种实质上不同的方法来解决不确定性问题，如本文中更详细地讨论的那样总结。

继续:连接和破坏自然系统的人类动力

转向新技术、新市场和新发现的资源是竞争资本主义经济的正常动态(Beinhocker 2007)。然而，当这种正常的动态覆盖在一个自然系统上时，它会产生规则的全系统模式，导致自然系统的无序。例如，在一个相对简单但零散的渔业中，不受管制的捕捞所产生的模式可能接近于渔民作为最佳觅食者所产生的模式(Charnov 1976)。也就是说，由于捕鱼耗尽了当地的一块渔区，渔民就有强烈的动机去寻找新的渔区。一般来说，一个或几个人开始测试他们的先验知识表明可能有好的目标的领域;当更有希望的补丁被找到时，它们就会移动，然后被其他补丁跟随。通过这种方式，人类在自然系统的局部补丁之间建立了新的联系。

在一个复杂的、多物种和多地点的渔业中，捕鱼的动机和模式可能以类似的方式表现出来;渔民根据不同物种的相对盈利能力，在特定的地点和时间以它们为目标。如果在任何时候，渔民发现一个地点或任何给定目标物种的利润低于其他地方的预期，他们就会把精力转移到另一个更有可能赚钱的目标上，也就是说，他们会继续前进。通过这种方式，继续前进的机制产生了一个多物种、多地点的组合捕鱼战略，作为一个渔民社区内的竞争结果。造成这一结果的基本因素是一个支离破碎的自然系统;缺乏或过于宽泛的监管界限;灵活的市场;适应性强，移动灵活的渔民。参见Gillis等人(1993)，Acheson (2003)， Gillis (2003)， Myers和Worm (2003)， Sethi等人(2010)，以及支持(2012)，以及其他关于这些模式的有趣文档。

组合捕捞在自然系统中通常没有联系的部分之间产生了新的联系，对整个自然系统的组织产生了选择性的、有偏见的影响。位于X地点的物种A的命运可能突然与位于y地点的物种B的状态联系在一起。没有自组织机制赋予自然系统对这些持续的、非自然的干扰作出反应的能力;因此，这些新的联系是捕鱼破坏自然系统的另一种方式。前进的过程并不是简单地消除一种库存，然后移动到下一种库存。自然系统的多样性意味着，早在最初的目标种群完全耗尽之前，就会发现新的有利可图的目标，因此，当地渔业在最初的减少之后很长一段时间内仍然存在。此外，外部市场通常供应当地稀缺鱼类的替代品;这使得当地的价格和捕鱼动机低于其他情况(Crona et al. 2016)。因此，继续前进可能会减轻当地鱼类的一些压力，但不会消除当地的捕鱼活动。然而，随着时间的推移，更有利可图的渔业的枯竭和压缩的年龄结构增加了当地灭绝的可能性，这反过来又增加了当地物种、当地社区的不规则行为，并最终增加了更广泛的系统(Steneck 1997, Rose 2007)。

这些新联系的模式很大程度上取决于渔民对有利可图的搜索的看法。靠近港口的鱼群比远离港口的鱼群受到更严重的捕捞;容易找到和收获的鱼比那些很难找到的鱼更吸引人的努力;较大的鱼在较小的鱼之前收获;那些容易加工和储存且价格高的鱼种比那些不容易加工和储存的鱼种更容易被捕捞。从长期来看，投资组合效应在多个尺度上发展，就像社会-生态分形一样，即在附近淡水、潮间带和河口资源的尺度上发展迅速，在近岸群落中发展较慢，在大型区域近海系统中发展缓慢，在整个海洋盆地中发展非常缓慢(Hederstrom 1959, Jackson等人2001,Myers和Worm 2003, Sethi等人2010,Swartz等人2010，支持2012,Hayden等人2015)。每个尺度的变化都会影响系统中的其他尺度;地方层面的变化影响更大范围，更大范围的变化影响地方层面的情况。

这一观点导致了这样一种观点，即不受管制的捕鱼在三个阶段影响自然系统的组织:

首先，最初，捕鱼优先针对特定地点的特定物种的年龄较大的群体和聚集，导致年龄结构压缩，平均营养水平降低，当地社区种群相对丰度的变化，以及利润降低。当地较低的利润和其他地方更高的利润的承诺，导致渔民和渔业社区转向其他物种、更小的年龄阶层和其他地方，最终将他们的投资组合扩展到许多物种和地方，并有力地改变了当地自然群落之间的联系。首先，自组织所必需的信息不会丢失;鱼的DNA和支持基于地点的社会行为的社会习得知识都没有受损，因为渔民通常在这种情况发生之前就离开了。这并不意味着一个稳态或静态系统，而是与系统状态的特征范围相关的进化信息仍然存在，并可用于驱动自组织。此外，考虑到大多数海洋物种的高繁殖力，即使鱼类种群的相对丰度已经改变，一个保留自组织知识和机制的系统也几乎没有快速更新的障碍，而且很可能在其进化经验中存在的组织和丰度的变化中持续存在。该体系依然稳健和有弹性。

其次，随着捕鱼减少了老鱼的相对数量，它改变了环境先前几乎正常的生物物理属性，并越来越多地破坏了社会学习发生的环境。社会学习到的基于位置的知识丢失的可能性会增加。地方鱼类的局部灭绝开始发生，导致群落规模和更广泛结构的持续变化。如果不是人类继续前进的趋势，局部灭绝将相对局限于局部，对整个系统的影响很小。然而，当人类继续前进时，他们强烈地连接了原本相当独立的局部系统，传播了持续的混乱。此外，捕捞的选择性对以地点为基础的鱼类尤其有害，导致鱼类数量的变化严重偏向于那些适应性不依赖于社会获得的特定地点知识的物种，尤其是无脊椎动物。

第三，局部的灭绝使组织混乱的持久性更长，这是一种系统过度捕捞的形式，比标准理论中设想的单一物种枯竭严重得多。最终的游戏是捕鱼重新分配系统中的能量(几乎恒定的太阳能)，将其从捕鱼系统中相当规则的、复杂的模式重新组织到一个不那么规则的、简单的、由不太受欢迎的物种主导的世界(Jackson et al. 2001)。在不限制捕鱼的情况下，该系统很可能会退化到一种可持续的状态，在这种状态下，浮游生物丰度的规律性伴随着不依赖于发育良好的系统组织的物种的偶尔爆发，即低营养级鱼类和无脊椎动物。同一枚硬币的另一方面是，自然系统的恢复或重建必须在更高营养组织成为可能之前，在系统中建立较低的规律性。例如，Ames和Lichter(2013)很好地记录了鳕鱼在富含脂质猎物的当地存在下的繁殖能力。由于过度捕捞和水坝的修建，这些猎物的本地产卵已经被消灭，鳕鱼无法繁殖。

从这个角度来看，传统上想象的可持续生态系统的概念在很大程度上是人类对捕捞自然系统典型的自组织偏好的表现。毕竟，这种结构提供了大量利润丰厚的机会。

集体行动的组织

随着人类的发展，他们产生的社会环境使他们的集体行动更加困难。使集体行动萎缩的持久的地方社会关系;对当地资源未来的共同利益消失;对当地历史和生态的了解下降;能够创造有效的、可执行的、约束性规则的社会结构(Ostrom 1990)变得不太可能。促进前进的条件与集体学习和适应的出现是对立的。考虑到这种人类动态，问题是:什么样的政策可以改变捕鱼环境，从而促进有效的集体行动?

关于这一点的基本论点是，复杂的自然和人类系统的自组织是个体鱼类和人类寻找简单、低信息成本的局部利基的自然结果。对于个体个体而言，局部生态位的受限环境使其能够学习直接环境的规律，并更好地理解其行为的可能结果。在一个长期进化的自然系统中，由自然主体做出的短视决策发生在个体行动的更大范围的结果在很大程度上已经发挥作用的环境中。因此，仅仅基于当地情况的个人利己行动并不会威胁到系统基本组织的变化。然而，对于一个新到达的优势物种，如人类，如前所述，类似的短视决定会导致自然系统的严重混乱。

从代价高昂的信息角度来看，理解这种混乱是如何发生的，并制定出可能保护自然系统组织的各种规则，是集体行动的基本问题。乍一看，这个问题的全系统性质似乎需要预测潜在的非常复杂的生态相互作用的能力。标准渔业理论试图通过假设强有力的种群招募关系来避免这个问题;这一假设没有证据支持，从我的角度来看，没有理由期望这些相互作用是可预测的。然而，基于规则、信息约束的系统为集体行动提供了另一种途径，它不依赖于对复杂交互的预测和控制。在接下来的段落中，我列出了八个命题，它们抓住了这种替代方法的精髓。

1.可持续性要求保存自组织信息

一种代价高昂的信息方法强烈主张，可持续捕鱼需要保存自然系统自组织所必需的DNA和社会记忆中的信息。具体来说，这意味着我们需要:

• 避免灭绝，因为DNA中包含的知识无法复苏;
• 避免局部灭绝，因为自然系统中基于地方的行为所需要的习得性社会结构的重新生长可能需要很长时间(相对于人类过程);而且
• 保持进化的人口和社区特征，如延长的年龄结构、学校教育、迁移和栖息地，这些特征是复制在自然系统中产生空间和时间规律性的知识所必需的。

在这些目标中隐含的思想是，不可能通过优化配额或限制努力等定量规则来操纵鱼类的丰度。然而，它们也意味着，只要系统的基本信息基础设施得到维护，系统将具有弹性，鱼类的高繁殖力将保持生产力的强劲。这一预期明显不同于标准管理的预期，即通过积极控制产卵群生物量，产量可维持在最高可采产量。

2.界限很重要

考虑到昂贵的信息，需要明确的捕鱼界限。空间边界的缺失是与政策相关的主要因素，使人类倾向于耗尽资源并继续前进。由于没有或非常宽的空间边界，渔民就有强烈的动机去追逐并在其他人之前得到鱼。在家里或其他地方都没有节约的动机(Wilson 2006, Steneck和Wilson 2010, Ying et al. 2011)。由于对渔业的参与者没有限制，所以动机是相同的。渔获量份额等计划减缓了捕捞竞争，但在缺乏具有生态意义的边界的情况下，大规模渔获量份额计划很少考虑当地条件，并继续创造继续前进的激励(Acheson et al. 2015)。边界从根本上改变了捕鱼动机，因为它们关闭了其他地方的机会。渔民们不得不担心国内的未来。有了边界和跨越边界的流动鱼类，就有了参与拦截行动的最初的地方动机，但如果更大规模的治理促进了地方治理单位之间的谈判，渔民的动机就会被重新定向，以寻找跨边界的相互约束方法(Acheson 2003, Steneck和Wilson 2010)。渔民开始担心“其他人”对“他们的”鱼做了什么。 This is a significant change in incentives, especially when compared with standard management, which endorses the activities of roving fishers, interpreting their broad-scale moving on as efficient search and nothing more (Acheson et al. 2015).

3.边界应该与自然系统大致一致

在复杂系统中没有完美的边界，但有些边界可能比其他边界产生更好的反馈(Steneck和Wilson 2010)。如果划定了治理边界，使其与当地的生态区域合理一致，并且在这些边界内有稳定的人类行为体种群，那么行为体就能够通过与彼此和当地环境的反复接触来建立熟悉度。出于这个原因，关于人类活动影响的反馈质量提高了。实际上，边界为个体创造了一个更简单的环境，正因为如此，它们减少了不确定性，促进了学习和集体行动(Ostrom 1990, North 2005)。这意味着有限的许可计划应该设计为促进集体行动，而不是像通常情况下那样限制捕捞。

从大范围管理的角度来看，系统中低层次的集体行动意味着:(1)比典型的国家或区域科学计划可能合理解决的系统监测和评估更加密集和昂贵，以及(2)需要地方治理安排，纳入渔民对当地生态群落的当前和历史知识。这些工作的成本是否值得，取决于对可能学到的东西的期望以及这些知识的价值。

4.复杂性限制了我们可用的知识

对学习内容的期望取决于自然系统产生的反馈类型。Wilson(1998)指出，在一个复杂的系统中，通常有可能从任何特定的总体结果向后推断出在它之前的每个节点上的事件链。然而，这只有在有充分记录的事件历史的情况下才有可能。Wilson(1998)的例子来自有机系统，其中各组成部分之间的关系比人们在生态或社会系统中可能发现的要有限得多。然而，他强调，当朝着相反的方向工作时，即在试图预测时，即使在这些近乎义务交互的更简单的情况下，也几乎不可能知道每个偶发事件的结果，更不用说一系列偶发事件了，因此，预测系统中发生的事件的总结果。

原则上，可以对系统进行足够详细的监控，以预测每种突发事件，但在实践中，这是非常不切实际的。梅菲尔德(2013:124)强调了这些事件的本质随机性:“当顺序过程承认随机事件时，每次这样的事件发生时，可能的未来都会变得不同。”O 'Neill等人(1986)和Gould和Woodruff(1990)在生态系统方面基本上强调了同样的观点，正如Schindler和Hilborn(2015)对标准的大尺度单物种方法的总结，“对生态系统的充分全面了解以减少深度不确定性可能是无法实现的，这严重限制了预测和规定方法的潜在有效性。”简而言之，我们知道这些相互作用对生态系统的功能极其重要。然而，复杂的系统方法和实际经验强烈表明，我们预测微观干预措施的宏观结果的能力严重有限。

5.自组织信息使系统保持在其历史范围内

基于规则、以信息为中心的方法不会产生另一种神奇的方法来预测人类活动的结果。然而，它确实表明，导致在自然系统中保留自组织信息的政策可能会使系统的组织保持在其历史范围内。该论点与O 'Neill等人(1986)关于维持系统中的约束的观点相似。据推测，在其进化的过程中，一个自然系统已经“探索”了广泛的可能配置，在这些探索过程中，它已经将这种经验纳入了一套存在于DNA和社会获得性记忆中的行为规则中。这些规则定义了系统组织可能性的范围。换句话说，通常认为生态系统的状态是其历史的路径依赖函数(Gould和Woodruff 1990)。从这里所讨论的角度来看，系统中的组织信息(继承和内存)是系统的嵌入式历史，是路径依赖的主要来源，并且除了外部事件外，它很可能主导其可能的未来状态范围。换句话说，我们的猜想是，旨在保留自组织所需信息的策略不太可能赋予操纵系统结果的能力，但很可能将系统保持在其历史的、自组织的边界内。

6.信息的守恒需要定性的规则

保存组织信息的目标建议采用明确的管理策略，强调相对简单的收集规则。这些规则的重点是保护个体特征和群体过程，保留和复制自组织信息。我和我的同事以前把这种规则称为“参数”(Acheson and Wilson 1996)。例如，“槽”和其他旨在维持较老鱼类数量的规则;旨在保护迁徙、产卵和产卵前聚集以及学校教育等社会行为的装备和其他禁令;保护区;以及其他各种规则，这些规则的设计是基于对观察到的自然代理人的行为和生活史的工作知识。此外，由于导致自组织的信息适应于不同规模和地点的条件，因此旨在保存保留信息的规则必须相应调整。例如，保护遗传属性(如长寿倾向)的规则可以合理地期望跨越物种的整个空间范围。相比之下，影响基于地点的习得行为的规则只有在精心设计以反映该行为发生地点的条件时才有效，例如，防止在河流的特定阻塞点捕捞溯河鱼类的规则。 Rather than emphasizing uniform rules to control fishing over the extent of the population, the goal of conserving regularizing information implies a variety of scale- and place-appropriate rules that maintain social learning and other self-organizing behaviors in fish.

7.定性规则能让你更快地学习

信息保存规则可能更容易为渔民和管理人员学习和完善。这就是渔民们所说的“常识”。在传统集体行动似乎行之有效的地方，这类规则是通常的约束方法(Schlager and Ostrom 1992, Acheson and Wilson 1996)。它们基于每个物种或群落相对持久的属性;它们所涉及的资源方面相对容易用海洋生态学的标准方法进行研究，而且它们与可观察到的现实情况有很强的一致性，因为它们的设计反映了渔民经常观察和相当了解的鱼类行为方面。例如，设置随时间统一应用的最小或最大捕获规模的规则应该对目标人口的年龄分布产生明显的预期影响。这种规则对人口的组织和制度产生持续的影响;这使得它的信号比定量规则更容易检测，定量规则的信号根据系统的状态有很大的变化。信息保存规则必须通过基于用户体验和基本生态的持久过滤器。此外，在强大而持久的社会基础和适当的用户权利的背景下使用的信息保存规则有利于个人和群体学习，因为这些条件有利于收集用户反馈(Ostrom 1990, Ames 2010)。 Consequently, when combined with strong local governance, information-conserving rules can be relatively cheap to employ and can be enforceable at sea, on the wharf, and in markets at a reasonable cost.

然而，本地化的信息保存规则在两个重要方面是不完善的。首先，尽管局部系统比大规模系统更简单，但它们仍然表现出复杂的相互作用，使得特定规则的影响难以解释。此外，它们不是封闭的系统，因此系统外部的变化可能会产生重要的局部影响。从当地角度精心设计的规则可能会被其他地方采取的行动所混淆;例如，在其他地方对迁徙的猎物物种进行大量捕捞可能会破坏当地规则的效果，否则这些规则可能会有效地保护该物种或其捕食者。第二，正如前面所讨论的，即使是非常好的局部反馈，也不能告诉代理人他们的集体行动的更广泛的影响。因此，仅凭局部反馈很有可能无法实施有效的保护规则或识别人类活动的广泛后果。这些都是削弱学习能力和实施有效集体行动的重大弱点。然而，这两个弱点都可以通过更广泛的信息来解决。

8.有效的科学和治理需要以地方为重点的多个尺度

从广义上讲，我们可以考虑两种不同的反馈。一种是在大尺度上观察到的平均值，即典型标准评估产生的那种信息。在一个复杂的系统中，这种反馈是缓慢和模糊的，并没有被证明是非常有用的(Longhurst 2010)。另一种大范围的反馈来自于在不同地点获得的反馈的比较。换句话说，当试图只在局部水平上学习时，一个显著的弱点在于无法区分由自然和外部事件引起的局部变化和由局部人类活动引起的变化。跨地区的比较并不能保证解决这个问题，但它们确实提供了重要的有用信息。例如，即使气候变化这样的大范围事件似乎影响了渔业，将这种大范围事件造成的变化与其他可能的原因(如捕鱼)beplay竞技区分开来的唯一方法是观察各地之间的差异，或者没有差异。这是大多数科学家和其他人通常立即而适当的反应。然而，当一个科学项目，例如由标准模型实现的，假设了大范围的一致性，它就丧失了观察和理解这些模式的能力。在这种单一尺度的方法中，变化在毫无预警的情况下悄然发生; systems seem simply to collapse or flip, and little more can be said (Scheffer et al. 2012). Unfortunately, our scientific systems in the ocean are often organized with little systematic data collection at the local level except for a few physical variables at convenient locations, e.g., temperature, salinity, wind, and waves from remote sensing buoys.

如果治理规模和赋予渔民的权利的设计不发生重大变化，就不可能重组海洋科学计划，使其能够更好地获得反馈。地方治理的原因在Ostrom(1990)的著作之后的文献中已经被仔细阐述。简要总结:有效的治理需要与自然系统尽可能紧密地保持一致的明确边界;用户必须具有与治理单元边界一致的明确定义的权利;用户必须有能力参与收集规则的构建以及对其进行监督、批准和执行;更大规模的治理需要支持和约束地方治理。这些是在一个复杂的适应性系统中进行有效治理的基本要求。如果不满足这些要求，集体反馈、学习和维持复杂资源的能力将受到严重损害。

总结

我的基本论点是，生命系统的自组织是自然和人类主体保留在DNA和记忆中的信息的涌现产物。获取这些信息，尤其是存储在内存中的信息，其方式在很大程度上取决于代理解决不确定性所需的信息成本。这些成本导致代理人更喜欢与其他熟悉的代理人和环境进行简单的联系。熟悉对行为者是有利的，因为它将他们置于一种环境中，使他们能够更好地从经验中学习，并做出选择，完善他们继承的能力。当所有的智能体都以这种方式行动时，它们倾向于与其他熟悉的智能体组织成局部适应的群体;群体强化了熟悉的优势，并导致持久的关联模式和自组织系统。

这里提出的猜想是捕鱼破坏了自然系统中的自组织信息。渔民的活动对信息成本高度敏感。这些成本导致渔民选择搜索成本相对于其价值较低的鱼，从而导致他们偏好较老的鱼和聚集在一起的鱼。这种选择性强烈地倾向于利用基于地点的知识清除鱼类，并随着捕鱼的加剧导致局部资源枯竭，然后灭绝。这开始侵蚀整个系统的结构，从地方层面开始。渔民对当地资源枯竭的反应是转移到其他物种和地方，进一步扩大侵蚀，然后在一个又一个地方重复这种模式，对一个又一个物种重复这种模式，最终破坏了系统，减少了他们自己的机会。

费舍尔之所以如此行事，是因为系统相互作用的复杂性无法产生清晰地将个人行为与大范围的集体结果联系起来的信号。渔民收到的反馈和他们所经历的选择压力是局部的。因此，渔民、科学家和管理人员很难理解当地行动的更大范围的结果。标准理论希望，产卵数量大小和随后的招募之间存在强大的函数关系，这将为预测和控制提供基础，而不必理解生态系统内复杂的相互作用。

从代价高昂的信息角度来看，对复杂相互作用的预测并不可行。相反，它认为，自然系统中的组织信息，即DNA和社会衍生记忆，限制了系统可能假设的可能状态，而旨在保存这些信息的政策可能会使系统的组织保持在其历史范围内。因此，最重要的集体行动问题是学习各种捕鱼规则，这些规则可能会保留在自然系统中驱动自组织的信息。

这种学习问题本身就是一个组织问题。集体学习依赖于获得及时准确的反馈;在渔业中，反馈在自然系统的地方一级最为直接，在那里，保留的信息产生有规律的模式和组织。即使在广泛的范围内，最有用的反馈可能是在对本地系统的比较中找到的。这意味着，在一个复杂的适应系统中，有效的集体学习和适应需要:(1)组织边界尽可能与自然系统的组织保持一致;(2)以本地科学为重点，用户积极参与数据的观察、收集和解释;(3)强调通过使用关于如何、何时和何地捕鱼的规则来保留自然系统自组织所需的信息。

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