复杂性是当代科学的前沿。一般认为，复杂性研究是20世纪30—40年代系统科学发展的深化与新阶段。① 20世纪60—70年代以自组织理论、非线性科学为代表的研究掀起了复杂性的第一个高潮。20世纪80年代的复杂性研究传统科学领域拓展到计算机科学、生物学、经济学、人工智能、生命科学、认知科学等广阔领域。随后，许多新鲜的名词都来自复杂性领域，诸如非线性、分岔、混沌、蝴蝶效应、自组织、临界、涌现等。2005年，美国物理学家格罗斯（David Gross, 2004年诺贝尔物理学奖得主）把复杂性研究列入物理学未来的25个问题中。

复杂性显然并不仅仅是一个科学问题。普里高津（Prigogine）认为复杂性研究将开创人与自然、科学与人文的新对话。复杂性思想已辐射到管理学、社会学、历史学等人文社会科学和更为广泛的文化领域。面对复杂性，科学与哲学都还在探索中。前沿科学家们宣称复杂性正在开创新科学，是新一轮的哥白尼革命。保守的科学家们则持怀疑态度，认为至多只存在科学的复杂性问题，根本没有什么复杂性科学。哲学对复杂性的哲学思考更是欠缺，直到20世纪SO年代初，法国思想家莫兰（Morin. E. ）还指出“无论在科学思想里，在认识论思想里，还是在哲学思想里，复杂性的问题现在仍然是不受重视的。”[1]137 然而，当下的复杂性正日益成为一个独立的研究领域、一类普遍问题、一种与传统科学不同的新方法，乃至成为一种引领人类未来的新思维范式。思考复杂性，尤其是从哲学角度思考复杂性，是当下时代的重要任务。

一、穿越复杂性丛林

若以1948年韦弗（Warren Weaver）发表的《科学与复杂性》一文作为科学探索复杂性的一个正式起点，② 复杂性研究已兴起半个多世纪。然而，迄今为止复杂性仍被包裹在错综复杂的丛林之中。复杂性研究的角度极多，它们彼此间的界线非常模糊、内容高度交叉却又不尽相同。复杂性研究呈现为一片不断生长、盘根错节的“复杂性丛林”。这可大致归结为以下几个问题。

1.基本概念不一致

20世纪的杰出数学家、现代电子计算机之父冯·诺伊曼曾指出，阐明复杂性和复杂化概念应当是20世纪科学的任务。[2] 然而，复杂性研究最为尴尬之处就在于，到目前为止我们还没有一个统一的复杂性概念。

遍布复杂性丛林的，首先就是“杂草丛生”的各种复杂性概念。据麻省理工学院物理学家劳埃德（Seth. Lloyd）等在上世纪九十年代的统计，仅科学领域内的复杂性概念就有几十种乃至上百种。大致包括：算法复杂性；算法信息含量、费希尔信息、自描述代码长度、Lemple－Ziv复杂性、共有信息或通道容量、演算共有信息、条件演算信息含量、计量熵、分形维、自相似、随机复杂性、拓扑机器容量、有效复杂性、层级复杂性、树形多样性、同源复杂性、时间计算复杂性、空间计算复杂性、基于信息的复杂性、逻辑深度、热力学深度、规则复杂性、费希尔距离、信息距离、演算信息距离、Hamming距离、混沌边缘等等。[3] 此外，“复杂的”（complex, complicated）、“复杂性”（complexity）、“复杂化”（complication）、“复杂系统”（complex system）、“复杂问题”（complex problem）、“复杂性研究”（study of complexity）、“复杂性科学”（Science of Complexity）、“复杂性理论”（Theory of Complexity）等用语都无法界定清楚，这还不包括“涌现”（emergence）、“复杂适应系统”（Complex Adaptive System）、“自组织临界性”（Self－Organized Criticality）、元胞自动机（Cellular Automata）等其他相对确定的专用术语。任何明确的概念总是与确定的指称相联，复杂性概念的难点恰恰在于目前它还无法找到这样的确定指称，它是一个开放的、处于成长中的概念体系，引发多层面、多领域的激烈论争。这种状况注定了复杂性概念难于统一，勉强统一的概括又不可避免地呈现为模糊性、不确定性甚至神秘性。复杂性已成为现代科学中最复杂的概念之一。

2.研究边界模糊

复杂性丛林的主体是枝繁叶茂、盘根错节、边界模糊的各种复杂性理论。迄今还未形成完全独立于传统科学的复杂性科学类别，复杂性研究是以多学科交织的形态散布于传统科学的各个类别中的。随着复杂性研究的深入，其相对一致的学科形态越来越显露。通常认为，当代复杂性研究群体大致包括如下理论：与传统科学有紧密联系的耗散结构理论、协同学、超循环理论、突变论；非线性科学中的混沌理论、分形理论等；基于计算机仿真研究的复杂适应系统理论、进化编程、遗传算法、人工生命、元胞自动机；以及中国学派的复杂巨系统理论。这些理论可以被视为复杂性科学的内核。此外，复杂性的概念与理论在物理科学、生命科学、经济科学、社会科学等领域的应用以及哲学领域的思考可视为复杂性科学的外围。[4] 这么庞大的一个学科群究竟是否存在一个统一的学科范式，这正是复杂性研究的一个基本困惑。复杂性是一个自然科学问题，还是一个具有更广泛意义的问题？复杂性科学与传统科学的本质区分是什么？复杂性理论真能引发科学的革命？复杂性的开放性与成长性似乎注定了复杂性研究是难于统一的。如沃尔德罗普（Mitchell Waldrop）在《复杂》一书的序言所说，这门学科“如此之新，其范围又如此之广，以至于还无人完全知晓如何确切地定义它，甚至还不知道它的边界何在。然而，这才是它的全部意义之所在。”[5] 但是，如果无视如此之多的不统一状况，那么复杂性研究就有成为“混杂学”的危险。③

3.学术用语失范

复杂性理论及其思想的开创性，使其成为当下时代的一股洪流，引起人们越来越强烈的关注，渗透到众多领域，成为一定程度的“显学”。不同领域、不同学科的人们以不同目的在不同的场合、不同的层面上论及复杂性，使用着“复杂性”这一概念及其相关术语。信手拈来的复杂性相关用语就有：物质复杂性、生物（生命）复杂性、社会复杂性、文化复杂性、经济复杂性、人生复杂性；科学复杂性、技术复杂性；时间复杂性、空间复杂性、过程复杂性；状态复杂性、关系复杂性、机制复杂性、信息复杂性；组分复杂性、结构复杂性、功能复杂性；管理复杂性、心理复杂性、行为复杂性等等。这个现象既反射出复杂性已被普遍重视，又反映出对复杂性不严肃的泛滥。复杂性用语失范的现象频发，人们赋予复杂性一词过多的日常语言意象。复杂性甚至成了世界的神秘性与不可知性的新隐喻。

4.知识累积困难

在复杂性研究中，既没有相对一致的基本概念与研究范式，又缺乏相对明晰的学科界限，再加上专业术语的失范，已导致人们对复杂性的理解千差万别。这种状况必然造成不同领域、不同背景的复杂性研究者们无法沟通，相关的知识累积就特别困难。我们无法确认复杂性是世界的一种更本质的特性，还是仅仅为了满足认识需要而暂用的一个“占位符号”？我们很难找到还有其他什么领域能像复杂性这样，在基本概念都还很模糊的情况下，发展成如此发达的知识话语体系：在纵向维度上，它跨越从本体论、认识论、方法论到实践的各个层面；在横向维度上，它涉及自然、生物、社会、经济、心理等众多领域。一些复杂性思想的鼓吹者们更是要以复杂性理论来解释和应对人类面临的一切复杂现象与难解问题。其严重后果是，随着复杂性丛林的不断扩张，我们获得的不是知识的实质进步，而是复杂性话语的泡沫。

5.复杂性丛林的根源

究竟是什么原因导致了复杂性丛林的形成？思维层面上的考量表明，哲学方式的僭越与复杂性理论基点的定位不清是两个重要原因。

哲学方式的僭越是一个重要原因。追溯历史，复杂性理论各派的开创者们都是科学家而不是哲学家。诞生之初，复杂性研究只限于复杂性科学这一内核，复杂性丛林现象还不明显。直到20世纪80年代以后，复杂性的外围研究逐渐兴起。复杂性思想向哲学、管理学、经济学等人文社会科学领域辐射，当下的复杂性丛林才逐渐形成。这表明，复杂性外围研究一方面赋予了复杂性思想的丰富性与深刻性，鼓舞了人们对复杂性广阔前景的巨大信心；另一方面，它也带来了复杂性研究的随意性和模糊性。

深入剖析，复杂性的外围研究本质上是一种基于哲学式思维的研究，而复杂性的内核研究则基于科学方式。两种态度分别代表着复杂性内核与外围研究的两种方式：当我们是以科学方式研究复杂性时，需要回答：什么是复杂性？这是一个自外围到内核的有限的收敛过程，我们需要考察不同领域具有相似性的复杂性问题，用科学的语言提炼出具有横断意义的统一规律、规范描述，赋予复杂性研究的科学性、规定性与严格性；当我们以哲学方式思考复杂性时，需要回答：复杂性是什么？这是一个由内核到外围的无限发散过程，多以日常语言诠释复杂性理论及其思想的内涵，赋予复杂性研究的丰富性、深刻性与启发性。当我们以无限的、发散式的哲学式研究主导、甚至代替有限的、收敛式的科学式研究；以丰富却也更多随意性的日常语言遮蔽单调的但也更严格的科学语言描述；以模糊的研究边界拓展乃至消解复杂性研究边界的必要封闭性时，就会导致以对复杂性的诠释取代对复杂性的实质性研究。复杂性研究难以避免地步入一片充斥着大量混淆概念、用语、理论的丛林，迷失方向（见表1）。

形成复杂性丛林的另一个重要原因在于，理论基点定位不清。对于任何理论来说，我们理解它们的难点不在于理论本身说了什么，而在于理论没有说的是什么；不在于理论本身明确的假设，而在于理论不知不觉地作出的假设的假设。这种“假设的假设”就是我们所言的“理论基点”，它们只有在哲学的视野下才能得以清晰揭示。不同领域的复杂性研究者们常常不知不觉地给出了复杂性的不同预设。这些预设通常来自不同的层面，其理论与结论就会迥然不同。如对于“什么是复杂性”这样一个问题，本体论、认识论、方法论层面的理解与回答都是有本质区别的，不能混淆。此外，即便我们处在同一认识层面内，也会由于研究取向的不同而处在实际有很大区别的理论基点上。如我们可以把复杂性视为某种“属性、状态”，也可以把复杂性视为某种“机制、过程”。这两种取向均处在本体论层面，却可产生两套截然不同的关于复杂性的说法。反思理论基点的重要意义在于，不同理论基点的思考在原则上是难以相互通约的，同一理论基点的思考才具可比较性。不认识到这一点，就会陷身于复杂性丛林中不能自拔。事实上，理论基点的定位不清也是造成复杂性概念难于统一的一个重要原因。④

 二、复杂性哲学的任务

斯太格缪勒（Wolfgang Stegmǜller）在《当代哲学主流》一书中对现代哲学分化历程进行描述时，提到现代哲学对科学的反思有两种较为基本的哲学思潮。虽然二者都以追求理论认识为目的，但在追求方式上却有所不同。其中一种可称为“归纳形而上学”，即试图把专门科学的研究成果概括力一个总的观点，而把任何离开专门科学研究成果的哲学研究作为非批判的对象加以抛弃。另一种则大致可归入经典科学哲学的研究，这一思潮不仅抛弃了有关实在的先验知识的想法，而且也放弃了对专门科学研究成果进行哲学解释的任何努力。他们认为哲学的任务不是总结和概括科学研究成果（这些工作应由科学家来做），而是致力于探寻科学的基础。其主要代表为维也纳学派及当代分析哲学等。[6] 然而，当代科学的发展已不再是单纯的理论变迁，科学与技术的紧密结合使科学成为一种文化，一项科学共同体的实践活动。当代哲学对科学的反思已从“理论认识”这一传统目标扩散到对更为广泛的科学文化、科学实践等更多维度的思考。具体到当下的复杂性研究，有以下两项任务须由复杂性哲学来完成。⑤

任务一：澄清复杂性思想

这一任务部分沿袭了经典科学哲学对科学基础的反思进路，强调以哲学的方式反思理论基点，澄清复杂性思想。对于深陷“复杂性丛林”之中的复杂性研究来说，这一任务更为迫切。石里克（Moritz Schlick）曾言：

“哲学的任务在于澄清科学命题内容，即确定或者揭示命题的意义。最终确定各种命题意义是不能靠论断来完成的，因而这种确定意义的东西本身就不可能形成一门科学，因为否则我们就得又要去追问那用来解释的命题的意义，于是产生无限的回溯。对于意义的每一陈述（即所谓定义），最终都必定（一般是通过一系列子定义）导致直接地显示出所意指的东西。这种显示只能是一种实际的操作的结果。即物理的或精神的活动的结果。因此，最后确定意义的总是一种活动的结果。这种活动构成了哲学的本质。”[7]

对此，维特根斯坦（Wittgentein, L. ）更明确地指出：“哲学的目的是从逻辑上澄清思想。哲学不是一门学说，而是一项活动……哲学的成果不是一些‘哲学命题’，而是命题的澄清……哲学应该使思想清晰，并且为思想划定明确的界限。”[8] 作为一种“活动”，因此，复杂性的哲学反思不是以取得某种所谓比科学更深刻的“哲学命题”为其目的，也不是要全盘接受已有的复杂性思想，并要区别于彻底的怀疑主义。它起始于这样的预先假定：我们已经以各种方式获得了知识，并且在任何情况下能去认识复杂性；它奠基于这样的基本事实，我们在日常生活与科学中，正在不断获得关于复杂性的可靠知识。哲学不是要以怀疑复杂性知识的可能性来消解复杂性问题本身，而是要以“活动”来表明这些知识是如何发生的，即表明获得这些知识的条件和过程是什么。要正确地澄清我们是怎样从怀疑、无知和无根据的盲目信念达到有一定根据的信念；我们是如何区分复杂性的科学概念与日常感觉的；我们是如何扩展、改进、提升对复杂性的理解与应对的。

因此，极有必要从不同的视野对当前复杂性理论进行深入反思。当前对复杂性研究的一个迫切任务就是：以哲学的视野从宏观层面对复杂性研究进行一番梳理，反思复杂性思想的理论基点，祛除思考中的混淆，澄清复杂性思想，以突显复杂性的真正意蕴。

任务二：建构复杂性范式

从哲学视野看去，复杂性研究的一个深远意义在于复杂性范式的建构。此处的“范式”不仅仅是科学共同体的共同规则。莫兰（Morin）认为范式甚至决定了我们可理解性的基本范畴。范式是超越理论与概念之上的，它们深藏在逻辑之后，决定着理性的逻辑操作。范式的层次是对概念进行选择、对理论进行确认的更高层次，它决定了不同的理论与概念是否该被融入或被疏远、抛弃。他指出，“真理和错误的游戏不仅在理论的经验检验和逻辑和谐的范围内进行，它也在更深藏的范式的看不见的领域内进行。”[9] 在此意义上，人类的认识、思想和行动都会深受其所处科学范式、文化范式的影响。

复杂性范式源于复杂性的科学探索，随后它辐射到社会、经济、文化等各个领域。由此，复杂性范式就由科学范式转化为更为广泛的文化范式、思维范式，并对我们的时代产生深刻影响。面对各领域的复杂性挑战，哲学应在这一复杂性范式的建构中发挥中坚作用。

三、不同视野中的复杂性

复杂性具有多重涵义，正如莫兰所言，“我们不可能通过一个预先的定义了解什么是复杂性。我们需要遵循如此之多的途径去探求它，以致我们可以考虑是否存在着多样的复杂性而不是只有一个复杂性。”[1]139 因此，我们可依据复杂性理论的不同理论基点，把对复杂性的思考纳入到不同的哲学视野中，其目的在于澄清复杂性思想的同时也使复杂性范式得以显现。简述如下：

1.复杂性转向——科学文化视野中的复杂性

科学是一种文化过程，科学领域的复杂性转向与文化领域的后现代思潮几乎处在同一时期，这是否表明复杂性科学是某种后现代科学，或者后现代转向可视为某种文化的复杂性转向？从科学文化的视野出发，我们可以梳理出复杂性科学的历史进程与时代背景，对复杂性科学与后现代文化之间的关联进行深入思考，勾勒出复杂性范式的基本框架。

后现代转向与复杂性转向的密切联系造就了大量的相似性跨越了各种不同的领域。它们分布在建筑学、经济学、环境学、物理学、社会学、人类学、哲学、文学乃至神学的各种领域中。斯蒂芬·贝斯特（Steven Best）和道格拉斯·科尔纳（Douglas Kellner）明确地把复杂性科学称为后现代科学。他们在对经济、政治、艺术、科学领域内的后现代转向作了较系统的分析与思考后，把这种遍布于众多领域的观念的相似称为后现代转向中的“核心家族相似”，包括四种倾向：拒绝统一性、整体化和普遍化安排，偏爱差异性、多元性、碎片化和复杂性；摒弃封闭性结构、固定的意义、刚性的秩序而赞成游戏、不确定、不完全、不定性、多义性、可能性和混沌无秩序；放弃非媒介化的客观性和真理，放弃素朴的实在论、再现说的认识论，喜爱透视主义、反基础论、阐释学、文本间性、模拟化和相对主义；不同的学科之中和之间的、解构中的边界是新的重点。[10] 这样的比较和联系也许还称不上严格，但复杂性在超越简单性、后现代主义在超越现代性时所面临的困惑与问题却是有很多相似处的，这需要我们深思。

2.从存在到演化——本体论视野中的复杂性

在本体论视野下，复杂性研究就是探索与我们认识主体相区别、不依赖于主体而客观存在的复杂性的属性、规律和状态，包括时空构成的复杂性、时空演化的复杂性、功能演化的复杂性及相互作用关系的复杂性等。复杂性研究就是“复杂性科学”，人们可以发现其中的奥秘、获取复杂性规律，并最终解决复杂性问题。这是复杂性研究的主流，也是取得实质性成果最为丰富、产生影响也最大的研究视角。这一视角提出了许多复杂性的基本概念，是复杂性研究的基础。

存在与演化是该层面的主题。复杂性理论的一个重要目标就是要成为揭示世界演化机制的“演化的科学”。复杂性演化理论是当前复杂性理论的基础和主流，相当于常规科学中基础科学层次的研究。前面所提及的“复杂性科学”群体的内核部分实际都可归入此类。复杂性研究按其研究思路与对象的差异大致可分为三块内容（见表2）。

 3.从对立到互动——认识论视野中的复杂性

认识论视野下，复杂性的确认与人类主体认知模式、认识能力相关。现代科学尤其是量子力学证明，科学理论不是我们作为“观众”的结论而是我们作为“演员”的作品。汉森“观察渗透着理论”说，指出一切观察都是理论影响下的观察。普里高津在《从混沌到有序》一书中讨论了这种“既作为参与者又作为旁观者的知识概念”。[11]

主客体之间的对立与互动是这一维度的主题。主客二元对立及实在论问题一直是哲学史、科学史上讨论不休的重要问题。近代科学范式的认识基础就是主客分离，这一信念支撑着数百年来的科学成就。然而这一二元对立导致的各种形式的对知识、认识的怀疑一直困扰着人们，复杂性使这一问题的困惑更为凸显。复杂性究竟是观念的复杂还是实在的复杂？如何在认识论上恰当看待人类对复杂性的认识？这一视野的一些主要问题可以表3示之。

 4.从构成到生成——方法论视野中的复杂性

复杂性研究的一个重要目的就是要在方法论上有所突破，以获得应对复杂性的一般通用方法或原则。在该层面，我们应思考以下问题：什么是复杂性方法？我们是否可以依据解决方法的不同对复杂性问题与简单性问题作出一种方法论上的区分？钱学森曾给出一种方法论上的判定，即“凡是不能用还原论方法处理的或不宜用还原论方法处理的问题，而要用或宜用新的科学方法处理的问题，都是复杂性问题。”[12] 那么，何谓超越还原论？既然还原论方法已成为复杂性问题的一个判据，我们就有必要结合复杂性，在方法论意义上探讨究竟什么是方法论上的还原论超越。层级理论能够解决复杂性问题吗？还原论是经典科学的方法论基础，其假设源于构成论。复杂性对此提出了挑战，强调从构成论转向生成论。构成与生成是这一视野思考的主题，它们在多个层面上表现出不同，可以表4示之。

5.从寻求确定性到挑战确定性——科学观视野中的复杂性

复杂性是对传统确定性科学观的巨大挑战。普里高津在《确定性的终结》一书中指出，“人类正处于一个转折点上，正处于一种新理性的开端。在这种新理性中，科学不再等同于确定性，概率不再等同于无知。”[13] 莫兰对此有较深刻的论述，他指出了我们关于复杂性的两种误解：第一种是把复杂性设想为妙方、答案，而不是把它考虑为挑战和对于思想的激励，“以为复杂性是简化方法的有效替代物，但是它像简化方法一样可以程序化和加明确规定”[1]137；第二种误解是把复杂性与完备性加以混淆。他认为，“复杂性的愿望只是说明被不同学科之间、不同认识范畴之间和不同类知识之间的断裂所破坏的各种关联的必要性……在它的核心包含着一个不完备性和不肯定性的原则”[1]138。

 在这一视野下，无论是复杂性的本质、规律及决定论思维都面临不确定性的巨大挑战。这些挑战常常使我们进退维谷。以复杂性规律为例，复杂性理论始终都面临着规律的困惑。否认复杂性规律的存在，我们就无法理解客观实在中普遍存在着的众多复杂性现象的类似；承认复杂性规律，强调规律存在的绝对性，以找到应对复杂性的某种形式与某种程度上的“药方”，复杂性理论又似乎是在以一种普遍性代替另一种普遍性，以一种决定论取代另一种决定论。这恰恰是复杂性理论对经典科学理论的批评并要尽力克服的。什么是复杂性规律，它们与经典科学的规律有实质性的区别吗？它们是规律还是解释？复杂性意味着决定论的彻底终结？

6.从理解到应对——实践视野中的复杂性

当下的复杂性研究过多地倚重于“理解”而在一定程度上忽略了“应对”，即忽略了解决复杂性问题的实践意义。复杂性不仅是一个需要我们理解（understand）的现象，更是我们不得不应对（deal with）的实践问题。“理解”（under stand），常用于理论问题的解答，是科学家们所熟悉的方式；“应对”（tackle或deal with），多见于实践问题的处理，通常为工程师们所采用。两种方式均是主体的理性行为，但却有着不同的价值追求与行为方式，前者把复杂性视为一种现象，力求对其完全的解释与描述，达到“理论的真”（theoretical truth）；后者把复杂性看作一个实践难题，致力于现实的解决，达到“实际的满意”（actual satisfaction）。理解的目标在于以一定的方式使复杂性获得解释，其问题域是无限的，主客始终保持对立。与理解不同，应对则致力于某一实践局域条件下的“现实解决”，其问题域受限于一定的实践活动，主客保持对话。应对的意义在于，我们可以无需完全理解对象，就能够解决问题。复杂性是否需要由单纯理解转向有效的应对？由理论解释走向实践科学？以钱学森为核心的中国学派一贯强调对现实复杂问题的应对，其方法在系统工程实践领域取得不少成果。他们提出了“从定性到定量的综合集成方法”，建立了人—机结合的“综合集成研讨厅体系”，这些都可视为理论与实践相结合的典范，是解决复杂性问题具有代表性的应对模式。理解与应对是这一视角的主题，我们可从不同层面对理解与应对进行比较和分析（表5）。

 四、结语

对复杂性的思考越深入，我们就越会坚信“自然界没有简单的事物，只有被简化的事物”⑧，可这种坚信却也逼迫我们去怀疑复杂性问题的可能性。因为我们似乎只能确认“不能确认复杂性”这一事实，我们根本无法确切知道复杂性是什么。但如果复杂性意味着我们不能肯定有这样一个问题，或者我们永远不能知道它的真正结构、规律等是什么，那么也就没有什么是复杂性问题了，尽管我们可以声称知道它的存在。复杂性研究一方面需要以科学的视野超越常识性的简单直觉，厘清显见的误解，走向规范；另一方面，我们要以深刻的哲学视野来解开复杂性之谜，⑨ 澄清复杂性思想，建构复杂性范式。

本文这些视野显然并非复杂性思想的全部，它们也不专属于某个学派或某位学者，而是贯穿于复杂性研究之中。通过这些多层面、多视角的思考，将大大提升我们对复杂性的认识和把握。本文最后要强调的是，这些视野本身虽然不是理论却可能是产生复杂性理论的基本范畴框架，决定着理论的基本信念、基本思维方式，它们惟有在哲学视野下才会得到清晰显现。这正是复杂性哲学研究的意义。

（原载《江南大学学报》2008年5期。）