1980年的科学杂志《科学美国人》上，刊登了一篇被称为《复杂性论》的论文，这篇论文将复杂的问题归纳为某些重要因素的相互作用。这个 idea 在数学、计算机科学、物理学、生物学等领域引起了大量的关注与研究。
复杂性论认为，许多我们所说的“复杂问题”，通常是由多个相互作用的要素决定的，这些要素之间的相互作用是十分复杂而微妙的。此时，极小的变化都有可能会引起巨大的后果，所以让人难以预见。
在物理学中，复杂性理论的研究吸引了很多人。例如，在研究气体的运动时，势必要考虑到所有分子之间的相互作用，这是非常复杂的。而在社会学和经济学中，例如市场的波动，必须从许多角度进行分析。类似的，生物学也总是涉及许多因素的相互作用，而它们之间的关系非常微妙和复杂。
经济学家也探讨了复杂性理论对管理学的影响。在管理中，总是有很多看似难以解决的问题，而这些问题往往涉及到各种因素之间的相互作用，这些因素与公司的规模、公司规章制度等有关。如何提升效率、控制成本、做好风险管理等，都离不开要素之间复杂的切换和交互。
现在，人工智能正越来越重要。在这个领域中，我们很容易面临的问题就是如何创造一个能够完成自我学习的智能机器。复杂性理论就提供了一种方法论，以处理大规模数据和分析这种视野之外的未知因素，这能够帮助我们创造更加复杂和更高级的机器。
互联网和社交媒体的爆炸式增长，让信息以前所未有的方式得到传播，这也令复杂性理论变得更加重要。这些网络非常庞大，每个节点都与其他节点相互作用。这种关系很难预测，但又很重要。 复杂性理论可以帮助我们更好地理解网络的结构和变化，提供了一种方式来解释人们喜新厌旧和时间序列差异的量化方法。
细胞生物学和免疫学都是实践复杂性理论的领域。由于身体中有数以万计的分子，它们之间的相互作用复杂而微妙。研究这些相互作用将有助于我们更好地理解病理学和老龄化现象，提高患病的预测能力和治疗效果。
复杂性理论已经在许多领域中取得了很大的进展。在未来，它将继续有更大的影响。我们需要认识到这些复杂性问题的现实存在，并按需要利用这种新的途径，来解决它们。此外，我们需要学会更好地运用数学、计算机科学、基因组学、分子生物学和统计学等技术，以便更好地理解复杂问题。
综上所述，复杂性理论提供了一种视角，来看待问题，它是诸多领域的中心话题，涵盖了数学、计算机科学、物理学、生物学和社会科学等。复杂性理论改变了我们解决问题的方式，它促进了跨领域的研究，有望为我们提供一种更好的方法来解决许多实际问题。