为了从那些对开放的复杂系统动力学演化过程研究成果中获得有效的启发和支持，从而进一步展开对学习过程的信息运动过程研究实施动力学类比，首先需要明确在开放的、非线性化学或物理系统中的动力学演化过程的情况以及特征。

　　在流体受热的过程中，人们早就注意到有一种对流有序现象。因为此时有热量从外界传入流体，因此，此时该流体是一个开放系统。当从下面加热某一流体薄层时，起初在流体中只有热传导存在，当流体中的温度梯度超过某一临界值时，原来静止的流体中会突然出现许多规则的六角形对流格子，流体结构上呈现出空间有序状态，这就是所谓 Benard 花纹。

　　在六十年代出现的激光是一种时间有序现象。当外界向激光器输入能量低于某个临界值时，激光器中的每个原子独立地无规则地发射光子，激光器就像一个普通荧光灯一样均匀发光，整个光场系统处于无序状态。但当输入功率超过某个临界值，激光器就会发出单色的相干受激发射光，全体原子发出的光的频率和位相变得十分有序。[11]

　　更令人瞠目的情况是 1958 年，苏联化学家 Belousov 在金属铈离子作催化剂的情况下，进行了柠檬酸的溴酸氧化反应。他发现在某些条件下某些组分（例如溴离子、铈离子）的浓度会随时间作周期变化，造成反应介质的颜色在黄色和无色之间作周期性的变换。其后，经生物化学家 Zhabotinsky 等继续并改进了 Belousov 的实验，利用适当的催化剂和指示剂，介质颜色变化更加明显，某些条件下这些花纹会呈同心圆或螺旋状向外扩散，这就是所谓 Zhabotinsky 花纹和化学波。这些现象是古典物理和古典化学动力学所难以解释的。此时系统中的分子好像受到了某种统一的命令自己组织起来形成宏观的空间上和时间上的一致行动。因此这类现象叫做自组织现象。

　　比利时化学家，诺贝尔奖金获得者普里高津（I.Prigogine 1917——2003）教授一直关注这些远离平衡态的开放的，非线性系统的行为，并对其进行了深入的研究提出了 Dissipative Structure （耗散结构）理论。由于这一成果获得了1977年诺贝尔化学奖。普里高津把那种在开放和远离平衡态的条件下、在与外界环境交换物质和能量的过程中通过能量的耗散过程和内部的非线性动力学机制来形成和维持的宏观时空有序结构称为“耗散结构”。[12]

　　关于耗散结构理论，中国物理学家于渌和郝柏林撰写的《相变和临界现象》对普里高津提出的耗散结构结构理论在物理学范围内进行了明确的概括，他们指出：

　　“1969年比利时物理学家（应为化学家——作者按）普里高津把形形色色的非平衡相变中出现的有序和结构概括为‘耗散结构’，它一般具有一下四个特点：第一，耗散结构发生在‘开放系统’中，它要靠外界不断供应能量和物质才能维持。这是与平衡相变中产生的结构，例如一块晶体，完全不同的。第二，只有当控制参数（流速、温度差等）达到一定‘阈值’时，它才突然出现。第三，它具有时空结构，对称性低于达到阈值前的状态。第四，耗散结构虽然是旧状态不稳定的产物，它一旦产生，就具有相当的稳定性，不被任何小扰动所破坏。”[13] 此外，在普里高津和斯唐热合著的《从混沌到有序》中阐述了非线性系统从混沌到有序的过程和机制。

　　美国未来学家托夫勒（Alvin Toffler）在为普里高津著的《从混沌到有序》一书所撰写的前言中在更为一般的意义上指出了耗散结构理论的意义，他指出：“用普里高津的术语来说，一切系统都含有不断‘起伏’着的子系统。有时候，一个起伏或一组起伏 可能由于正反馈而变得相当大，使它破坏了原有的组织。在这个革命的瞬间——作者把它称之为‘奇异时刻’或‘分叉点’，根本不可能事先确定变化将在哪个方向上发生：系统究竟是分解到‘混沌'状态呢，还是跃进到一个新的更加细分的‘有序’或组织的高级阶段上去呢？这个高级阶段他们称作‘耗散结构’，因为比起简单结构来，这些物理结构或化学结构要求有更多的能量来维持他们。”他接着指出：“普里高津坚持，有序和组织可以通过一个‘自组织’的过程真的从无序和混沌中‘自发地'产生出来。”[14]

　　单就信息运动而言，人体就是一个开放的复杂系统（说成是非线性系统似乎过于简化），而且其复杂性程度只能高于物理或化学的那些远离平衡态的非线性系统。既然在输入能量或物质超过某个阈值后，该物理或化学系统能够从浑沌进入有序状态（如激光），那么在 feedback 超过某个阈值之后，是否也能够在人体上建立起那个新的 the general method and pattern 呢？这是一个可以明确地用信息运动观念解释学习过程的非常有诱惑力的思路，可是，只要一踏上，也是一条不归之路。在1994年秋天，我和青年学者安嘉翔讨论中发现这一情况之后，就踏上了这条学术上以身涉险的不归之路了。

　　但是，化学、物理学所说的开放系统是指有物质和能量交换的系统，有信息交换的系统是信息的开放系统。但是，正如维纳所说，信息既不是物质，也不是能量，在这种情况下信息开放系统能出现化学、物理学开放系统中的那些现象吗？对这个问题的探索真是把我们推进到不同学科相互交叉的边缘地带，已然到了无路可循，只能依照我们原有的观点和信念摸索前进的境地。

　　不过当代关于人工智能神经网络（AINN Artificial Intelligence Nerve Net）的研究成果对我们面临几乎走投无路的困境带来一线生机。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts就合作提出了形式神经元的数学模型。到二十世纪八十年代，随着计算机科学的进展又提出了新的数学模型并且取得了另人瞩目的进展。

　　应该指出，AINN“并不是人脑的真实描写，而只是它的某种抽象、简化和模拟。人工神经网络的基本结构为神经元，它一般是多个输入一个输出的非线性单元。神经元按层次结构的形式组织，每层上的神经元以加权的方式与其它层上的神经元连接从而构成神经网络”[15] 在AINN的实际运作上，1985年提出了并行分布处理理论Parallel Distributed Processing（PDP）和Error Back Propagation（BK）误差反向传播算法。在开放的，非线性信息计算系统运行中出现了混沌，自组织等与物理化学非线性系统类同的现象。[16] 这一情况对我们立论的支持是关键性的。在一个开放的、非线性信息系统运动中确实可以出现类同于物理、化学等动力学系统中出现的诸如混沌、自组织现象，这个结果对我们说来就足以坚定了我们以动力学观念参照开放的非线性动力学系统的运动特征对学习现象作出解释的信念了。这里我们就可以进一步施行动力学类比，正如马赫所说“类比则是更为根深蒂固的相似，即抽象的相似”，“类比是概念体系之间的关系，我们在其中逐渐清楚地意识到，对应的要素是不同的，而要素之间的对应关系是相同的。”依照马赫的论述，在AINN系统运行中既然出现了动力学系统中所出现的诸如混沌，自组织等现象，就定性的意义上，我们完全可以把学习过程看作是信息系统的动力学演化过程，其理由就是AINN本身就是一个信息系统，而该系统中运动的信息和人体信息系统中运动的信息只在编码符号和信号的物质属性上有差异，在信息运动功能上，二者没有差别。正是由于在第二章阐述的人体信息系统编码信号实体性特征以及在第一章我们阐述的信息一般观念才给我们做出这一结论提供了保证。这样，对人体信息系统施行动力学类比就不再是一种激动人心的思想火花，而变成一种可行的科学探险的途径。

　　这当然是很令人鼓舞的结论，不过我们只是在定性的意义上肯定学习过成是人体这一开放的、复杂信息系统的动力学演化过程。这仅仅是开端，不过就算是极其令人鼓舞的开端，但是距离建立信息动力学这一目标还很遥远，所以我不赞成有些学者现在就提出信息动力学的主张。[17] AINN的结果使我们可以得到学习过程动力学机制上定性的认识，不过这已经达到类比的尽头，由此再往前推进很可能就是谬误。

　　从我们的研究中对学习过程的信息运动机制可以得到这样的认识。学习结果就是建立起一种信息运动模式。这个模式是通过学习过程中持续不断的反馈信息作用而建立起来的。所谓信息运动模式类似于或者可以类比于计算机程序或具有某种特定结构的程序系统。所有这些都是依据信息运动结合学习现象的宏观特征逆向推想、推测或猜想出来的。虽然和实际情况相仿，从而可以坚定我们对这种设想的信心，但是在对这个信息运动的解释上仍然有一种“隔靴搔痒”，没有触及底里的感觉。其中最主要的表现就是没有对这个类比于计算机程序或具有某种结构的程序系统建立过程做出正面的，而非旁敲侧击的，运作机制上的明确解释。

　　照这个思路继续展开，既然在化学、物理学这种相对人体系统说来是如此简单的系统中，当处于远离平衡态，并且和外界出现物质与能量交换时能够出现稳定的结构，那么在人体这个如此复杂的信息系统中，在和外界发生信息交换的情况下，出现类似于自组织效应那种稳定的程序系统不能认为是不可想象的。而且，我们反过来也完全可以使用这种观念解释学习现象的运作过程，并且在解释中也没有发现什么空缺与逻辑关系断裂之处。以下就从这一观念出发进一步解释学习过程的信息运作机制。