活着的机器和它的局限性
当前的讨论可能是从一个在科学上难以解释的问题上开始的。一个有机生命体的正常状态、生病状态、死亡状态有什么不同之处？从物理和化学的观点来看，这个难以回答是因为在基于机械论的基础上这些状态是不可定义的。在物理学和化学上来说，一个活着的有机生命是一个包含大量过程的聚合体，这些过程包括某种意义下的化学等式、数学问题、自然规则等可预先假定的知识和充足的工作。这些过程在生命体正常状态、生病状态、死亡状态下是不同的。但是在物理学上却无法辨别这些状态的差别，物理学家也不关心一只狗是死还是活。即便我们以分子生物学的观点来思考，结果也是一样的。一个DNA分子，蛋白质，生化酶或者激素的过程和其他的过程一样没有什么差别；每一个都是由物理学和化学的规律决定，没有任何一个是更加的好、健康或者是特异。
不管怎么样，活着的有机生命和死亡的有机生命有一个显著的区别；通常我们在辨别两者之间时没有任何困难。一个活着的有机生命的不可计数的物理学和化学过程是如此的有序，可以让这个有机生命维系，生长，发展，再生产等等。不过，有序的意义是什么呢，为此我查询了各种各样的物理学文本资料。为了解释和定义有序的概念，我们需要一个模型，一个概念结构。受限于当时的条件，西方科学家提出了很多的观点来解释这些状态的区别，例如活着的机器，热力学机器，自控制的机器，自有频率的机器等。这些观点无论怎么成功解释这些状态，可是有机生命的机械模型还是有它的困难和局限之处。
第一个局限是机械模型的原型问题。虽然西方科学家提出了这种模型，但是这种模型的原型是从哪里来的，怎么做到一般化处理等等后续的问题都没有做到自圆其说。第二个问题是这种模型是如何做到自我控制的。虽然自我修复，自我检查、抗干扰等可以被实现到这种模型中，但是实现的思路仍然停留在固定的流程和顺序上，是预先设定的。最重要的是第三个问题，活着的有机生命是维持着持续与外界交换的系统，新陈代谢是一个活着的生命系统的基本特征。但是机械模型不是的，它在解析生长、发育、死亡等特征时非常让人不满意。
开放系统的一些特性
我们认为活着的系统基本上是开放系统。一个开放系统被认为是一个与外界环境交换着物质，呈现出输入和输出，建立并消亡自己的物质组件的系统。开放系统的理论是从两个地方推到出来的：第一个是有机生命的生物物理学，另外一个是工业化学当中比重越来越高的持续反应系统，这些持续反应系统有非常好的条件和很高的效率。开放系统的热力学是被称作不可逆热力学。
即便是最简单的开放系统也有显著的特征。在一定的条件下，开放系统会到达一个时间无关的状态，被称作稳定状态。在对比稳定状态和一个活着的系统连续状态时，可以发现到达稳定状态的距离是由真正稳定的状态维护着，因此距离的长短取决于系统恢复能力。尽管系统处于持续的不可逆过程，输入和输出，建立和消亡都在时时刻刻发生着，但是系统本身的组合一直是一个常量。系统的稳定状态只是由系统本身决定的，无论系统的初始状态是什么样的，虽然有时系统在恢复到稳定状态之前会向背离稳定状态的方向上运行。从这种热力学的观点上看，开放系统是维持自己在一个高精确度数值、秩序、组织的状态。
根据热力学第二定律，物理过程的趋势总是在增加熵并且更加无序。但是开放系统却非常有可能朝着相反的趋势运行，变得更加的有序减少熵。例如生物的生长等。
生物学上的开放系统
开放系统模型可以被应用到许多生物学上的问题中。第一个问题是生命系统动态结构上各个层面的持续的消亡和再生。例如人体系统当中的蛋白质成分每一百天左右就会完成一次全部替换。还有细胞的分裂和死亡等等。还有人类的血液系统在各个层级上维持这常量一样的稳定。
这些例子都是一般系统论中开放系统的一部分。
开放系统和控制论
这儿有个重要的问题，一般系统论和控制论的关系，开放系统和自控机制的关系是什么?开放系统的模型的基础是内部组件之间的动态交互。控制论模型的基础是反馈。开放系统的理论基础是一般化的动力学和热力学。控制论的理论是基于反馈和信息。两者在各自的领域均被成功应用。然而，每一个都有自己的困难和局限。
开放系统模型在动力学和热力学上的等式不会牵扯到信息。另一面，一个反馈系统是一个对热力学和动力学绝缘的封闭系统，它没有新陈代谢。
在一个开放系统中增加秩序和减少熵在热力学上是可能的。在量级定义上，信息是以负熵为解释和定义的。不过，在一个封闭的反馈机制当中，信息只会衰减，不会增加，信息只能被演化成为噪声而不是更加的清晰。一个开放系统可能向着更加有秩序的方向活动，从低能量级的稳定状态进入高能量级的稳定状态。一个反馈机制可以因为学习而变得更加有秩序，信息可以被植入系统了。在这种情况下，系统论和控制论结合起来便有了可能性。
未解的难题
当前还没有找到一个热力学的规范来定义系统稳定的状态，就是像在封闭系统中定义最大熵的原型一样。另外一个未解决的问题是自然的原型是反热力学基本规律的。第三个问题是不可逆的热力学和信息理论之间的假设。结论
开放系统的模型可以解释非常多的现象，它不仅可以应用于科学领域，亦可以转向人文领域。这也会帮助人们培养系统化思维思考的一个契机。