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第222行： + + − 模仿有用的正反馈，若要可持续存在的，往往需要在兼容性和数据交换非常重要，且获取、安装和学习使用新技术成本很高的市场中。正如布莱恩·阿瑟所指出那样[32]，「在经济中以资源为基础的部分（如农业、大宗商品生产、采矿）在很大程度上受到收益递减的影响（稳定的负反馈）」，另一方面以知识为基础的部分在则往往受到收益递增（正反馈）的影响」。+ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
→5.2 第II型：包括自上而下反馈的弱涌现
=== 定义 ===
=== 定义 ===
由于涌现是一个模棱两可的词，因此从一个明确的定义开始是必要的。在下文中，涌现的（emergent）和涌现（emergence）是这样定义的：<blockquote>如果一个系统的属性不是其任何基本元素的属性，那么它就是涌现的。涌现是涌现的属性和结构在更高层次组织或复杂性（「多者异也」）上的显现[9]。</blockquote>这是许多关于复杂系统的入门教科书中可以找到的常见定义[10]。《牛津哲学指南》[11]将涌现属性定义为不可预测和不可还原的：「一个复杂系统的属性被说成是『涌现』的，是因为尽管它是从表征较简单成分的属性和关系中产生的，但它既不能从这些较低层次的特征中预测出来，也不能被还原成这些特征」。
由于涌现是一个模棱两可的词，因此从一个明确的定义开始是必要的。在下文中，涌现的（emergent）和涌现（emergence）是这样定义的：<blockquote>如果一个系统的属性不是其任何基本元素的属性，那么它就是涌现的。涌现是涌现的属性和结构在更高层次组织或复杂性（「多者异也」）上的显现[9]。</blockquote>这是许多关于复杂系统的入门教科书中可以找到的常见定义[10]。《牛津哲学指南》[11]将涌现属性定义为不可预测和不可还原的：「一个复杂系统的属性被说成是『涌现』的，是因为尽管它是从表征较简单成分的属性和关系中产生的，但它既不能从这些较低层次的特征中预测出来，也不能被还原成这些特征」。
《剑桥哲学词典》[12]对结构和规律、描述性涌现和解释性涌现进行了区分。描述性涌现（Descriptive emergence）意味着「整体」（或更复杂的情形）的一些属性不能通过「部分」（或更简单情形）的属性来定义。解释性涌现（Explanatory emergence）意味着「系统中更复杂情况的规律，不能通过任何构成或共存规律从更简单或最简单情形中推导出来」。
《剑桥哲学词典》[12]对结构和规律、描述性涌现和解释性涌现进行了区分。描述性涌现（Descriptive emergence）意味着「整体」（或更复杂的情形）的一些属性不能通过「部分」（或更简单情形）的属性来定义。解释性涌现（Explanatory emergence）意味着「系统中更复杂情况的规律，不能通过任何构成或共存规律从更简单或最简单情形中推导出来」。
《剑桥在线词典》[13]说，emerge「涌现」的意思是「通过从某物出来或从某物后面出来」或「抵达某段困难时期或经历的尽头」，而 emergence 只是「出现的过程」。emergence 和 emerge 这两个词的拉丁词源都是 emergere，意思是从水中升起，出现和到达。拉丁语动词 emergere 来自 e(x)「out」+ mergere「to dip, plunge into liquid, immerse, sink, overwhelm」（浸入、陷进液体、浸没、下沉、淹没），即 to emerge 类似于去合并相对立（opposite）的事物。Emergence 是由 emergere 的现在分词 emergens 演变而来。merging（合并）意味着两个独立的事物的结合、沉浸和融合，而 emerging（涌现）则意味着对立的事物。
《剑桥在线词典》[13]说，emerge「涌现」的意思是「通过从某物出来或从某物后面出来」或「抵达某段困难时期或经历的尽头」，而 emergence 只是「出现的过程」。emergence 和 emerge 这两个词的拉丁词源都是 emergere，意思是从水中升起，出现和到达。拉丁语动词 emergere 来自 e(x)「out」+ mergere「to dip, plunge into liquid, immerse, sink, overwhelm」（浸入、陷进液体、浸没、下沉、淹没），即 to emerge 类似于去合并相对立（opposite）的事物。Emergence 是由 emergere 的现在分词 emergens 演变而来。merging（合并）意味着两个独立的事物的结合、沉浸和融合，而 emerging（涌现）则意味着对立的事物。
(表1：依据角色、常见程度和可预测性，不同类型的涌现及对应系统分类）
(表1：依据角色、常见程度和可预测性，不同类型的涌现及对应系统分类）
* 特征路径长度和网络中的聚类系数；
* 特征路径长度和网络中的聚类系数；
* 涌现的物理属性，如雪崩、波阵面（wave-front）或沙堆的坡度。
* 涌现的物理属性，如雪崩、波阵面（wave-front）或沙堆的坡度。
（图6：没有自上而下反馈、由粒子激发形成的简单涌现）
（图6：没有自上而下反馈、由粒子激发形成的简单涌现）
=== 5.2 第II型：包括自上而下反馈的弱涌现 ===
=== 第II型：包括自上而下反馈的弱涌现 ===
第II型涌现包括从宏观到微观层面的自上而下反馈。例如考虑一个我们可以确定各种空间分辨率层次（主体-群体、实体-系统、个体-群落、粒子-集群……）的多体系统（Multi Agent System）。在主体极微观层面上，许多单个个体或实体在局部相互作用。这种互动导致更高的层次上出现了一种新型、通常是不可预测的模式。在群体或整个系统宏观水平上，所谓涌现现象——我们所发现未预料到的模式、结构或属性，它们在相互作用规律中并没有直接规定，但反过来却会通过反馈过程影响实体低层次间相互作用。
第II型涌现包括从宏观到微观层面的自上而下反馈。例如考虑一个我们可以确定各种空间分辨率层次（主体-群体、实体-系统、个体-群落、粒子-集群……）的多体系统（Multi Agent System）。在主体极微观层面上，许多单个个体或实体在局部相互作用。这种互动导致更高的层次上出现了一种新型、通常是不可预测的模式。在群体或整个系统宏观水平上，所谓涌现现象——我们所发现未预料到的模式、结构或属性，它们在相互作用规律中并没有直接规定，但反过来却会通过反馈过程影响实体低层次间相互作用。
（图9：动物迁徙是一种和环境之间的间接交互）
（图9：动物迁徙是一种和环境之间的间接交互）
==== 5.2 a) 弱涌现（稳定的） ====
==== a) 弱涌现（稳定的） ====
这种反馈通常是负向的，对主体的行动施加约束。IIa型的弱无意涌现是一种经典的涌现形式，它包括了自下而上的影响和自上而下的群体或环境的反馈。它和群体智能、群体形成和共识主动性（stigmergy）有关，也与前面提到的结群和信息素技巧有关。例如：
这种反馈通常是负向的，对主体的行动施加约束。IIa型的弱无意涌现是一种经典的涌现形式，它包括了自下而上的影响和自上而下的群体或环境的反馈。它和群体智能、群体形成和共识主动性（stigmergy）有关，也与前面提到的结群和信息素技巧有关。例如：
多样性和「探索」产生于「创造性」的自下而上的过程，这源自各组成部分的自主性和彼此的独特背景。统一性和「利用」产生于「约束性」的自上而下反馈过程，它对组成部分或主体施加了约束——类似于「同侪压力」，迫使他们调整自己的行为或成为某种角色。我们在一个具有涌现特性的系统中观察到的复杂组织形式，是由于多样性和统一性、探索和利用、「创造性 」的自下而上的过程和 「约束性」的自上而下的反馈的平衡。蚁群中的蚂蚁由于不同的个体环境和随机影响探索各个方向。然而它们却有一个集体目标，并被迫遵循自己的信息素轨迹。鸟群中的鸟儿向不同的方向飞去，以避免碰撞，但同时又紧紧地靠在一起，试图与邻居的速度相匹配，并转向所认为鸟群的中心。
多样性和「探索」产生于「创造性」的自下而上的过程，这源自各组成部分的自主性和彼此的独特背景。统一性和「利用」产生于「约束性」的自上而下反馈过程，它对组成部分或主体施加了约束——类似于「同侪压力」，迫使他们调整自己的行为或成为某种角色。我们在一个具有涌现特性的系统中观察到的复杂组织形式，是由于多样性和统一性、探索和利用、「创造性 」的自下而上的过程和 「约束性」的自上而下的反馈的平衡。蚁群中的蚂蚁由于不同的个体环境和随机影响探索各个方向。然而它们却有一个集体目标，并被迫遵循自己的信息素轨迹。鸟群中的鸟儿向不同的方向飞去，以避免碰撞，但同时又紧紧地靠在一起，试图与邻居的速度相匹配，并转向所认为鸟群的中心。
（图13：自由贸易带来了全球经济的繁荣）
（图13：自由贸易带来了全球经济的繁荣）
==== 5.2 b) 弱涌现（非稳态） ====
==== b) 弱涌现（非稳态） ====
反馈也可以是正向的。吸毒成瘾或经济通货膨胀就是正反馈的（负面）例子：高工资导致产品价格高，高价格增加生活成本，高生活成本增加工资。在毒瘾中，高剂量会激活大脑的奖励系统并导致重复消费，重复消费导致习惯化，从而改变奖励系统并导致更高的剂量。
反馈也可以是正向的。吸毒成瘾或经济通货膨胀就是正反馈的（负面）例子：高工资导致产品价格高，高价格增加生活成本，高生活成本增加工资。在毒瘾中，高剂量会激活大脑的奖励系统并导致重复消费，重复消费导致习惯化，从而改变奖励系统并导致更高的剂量。
众所周知，模仿是影响流行、时尚周期和突然的集体意见转变的主要因素之一[29]，我们的决定经常是基于他人的行为。在我们必须决定一些重要的事情（在金融市场上购买股票等）之前，我们经常看别人在做什么，我们模仿别人。然而，其他人也有可能做同样的事情，而且也并不知道真正该怎么做。
众所周知，模仿是影响流行、时尚周期和突然的集体意见转变的主要因素之一[29]，我们的决定经常是基于他人的行为。在我们必须决定一些重要的事情（在金融市场上购买股票等）之前，我们经常看别人在做什么，我们模仿别人。然而，其他人也有可能做同样的事情，而且也并不知道真正该怎么做。
当每个人都试图根据别人的行动来做决定时，集体就可能无法正确聚合信息，导致正反馈回路和相互强化出现。例如短暂的时尚：如果一件商品经常被购买，它就被认为是有价值的，如果是有价值的，就会导致许多消费者购买——如果人们只看到别人在做什么。如果在这种情况下分布式决策失败，那么偏离平衡的一点小波动都会导致巨大和夸张的影响：嗡嗡声、泡沫和短暂的时尚，或者级联和快速增长的雪崩。
当每个人都试图根据别人的行动来做决定时，集体就可能无法正确聚合信息，导致正反馈回路和相互强化出现。例如短暂的时尚：如果一件商品经常被购买，它就被认为是有价值的，如果是有价值的，就会导致许多消费者购买——如果人们只看到别人在做什么。如果在这种情况下分布式决策失败，那么偏离平衡的一点小波动都会导致巨大和夸张的影响：嗡嗡声、泡沫和短暂的时尚，或者级联和快速增长的雪崩。
* 经济和社会迁移中集群形成（犹太社区、贫民窟）；
* 经济和社会迁移中集群形成（犹太社区、贫民窟）；
* 锁定状态的路径依赖演变：录像机/键盘/电脑/操作系统市场。
* 锁定状态的路径依赖演变：录像机/键盘/电脑/操作系统市场。
（图14：非稳定的弱涌现，上下之间进入了不受抑制趋于崩溃的正反馈循环）
潮流追随者（trend follower）只是模仿别人，而非真正去评估事物的价值。他失去了与现实的联系，就像最后终将跟随的泡沫一样——如果所有其他人也这么做的话。
潮流追随者（trend follower）只是模仿别人，而非真正去评估事物的价值。他失去了与现实的联系，就像最后终将跟随的泡沫一样——如果所有其他人也这么做的话。
IIb 型涌现是一种通过正反馈产生的不受欢迎的负面涌现，直到泡沫因指数增长而爆炸或消失。爆发阶段的代价是随后倦怠阶段：金融泡沫破裂并以崩溃告终，文化时尚以过度饱和告终，政治革命以政治冷漠告终。
IIb 型涌现是一种通过正反馈产生的不受欢迎的负面涌现，直到泡沫因指数增长而爆炸或消失。爆发阶段的代价是随后倦怠阶段：金融泡沫破裂并以崩溃告终，文化时尚以过度饱和告终，政治革命以政治冷漠告终。
新闻中某些令人不悦的嗡嗡声，类似于股市泡沫中昙花一现的涌现。正如 Steven Johnson 在他的著作《Emergence》[30] 中所提到那样，媒体总有自我放大的倾向。讨论某些事情是否应该在媒体上报道（例如，关于O.J.辛普森、比尔·克林顿或戴安娜王妃之死的报道，如果媒体本身参与了此案）本身就是一种自报道，并导致正反馈：自报道会导致某事件的报道获得更多的报道，而一个故事如果被频繁报道，又会被认为是重要的。
新闻中某些令人不悦的嗡嗡声，类似于股市泡沫中昙花一现的涌现。正如 Steven Johnson 在他的著作《Emergence》[30] 中所提到那样，媒体总有自我放大的倾向。讨论某些事情是否应该在媒体上报道（例如，关于O.J.辛普森、比尔·克林顿或戴安娜王妃之死的报道，如果媒体本身参与了此案）本身就是一种自报道，并导致正反馈：自报道会导致某事件的报道获得更多的报道，而一个故事如果被频繁报道，又会被认为是重要的。
这种正反馈过程在经济中也被称为 「收益递增」（increasing returns）。
这种正反馈过程在经济中也被称为 「收益递增」（increasing returns）。
布莱恩·阿瑟（W. Brian Arthur）[31]很好地说明了经济中的正反馈和收益递增的概念。VHS磁带、IBM个人电脑、QWERTY键盘、DOS 和 Microsoft Windows 通过相同路径依赖的正反馈过程完全占领了整个市场。这个过程的路径依赖性在于，一开始的小波动或意外可以通过正反馈过程被强化为大的、不可预测的偏差（unpredictable deviations），直到它们最终被长期保存在由此产生的冷冻锁定状态中，在这种状态下，一种产品主导并分配了整个市场（例如，德语键盘用 Z 替换 Y，它们读取 QWERTZ 而不是 QWERTY）。正反馈和自我强化机制的原因又是模仿：「我需要VHS/IBM PC/DOS/Windows产品，因为其他人都购买/拥有/使用它」。
布莱恩·阿瑟（W. Brian Arthur）[31]很好地说明了经济中的正反馈和收益递增的概念。VHS磁带、IBM个人电脑、QWERTY键盘、DOS 和 Microsoft Windows 通过相同路径依赖的正反馈过程完全占领了整个市场。这个过程的路径依赖性在于，一开始的小波动或意外可以通过正反馈过程被强化为大的、不可预测的偏差（unpredictable deviations），直到它们最终被长期保存在由此产生的冷冻锁定状态中，在这种状态下，一种产品主导并分配了整个市场（例如，德语键盘用 Z 替换 Y，它们读取 QWERTZ 而不是 QWERTY）。正反馈和自我强化机制的原因又是模仿：「我需要VHS/IBM PC/DOS/Windows产品，因为其他人都购买/拥有/使用它」。
模仿有用的正反馈，若要可持续存在的，往往需要在兼容性和数据交换非常重要，且获取、安装和学习使用新技术成本很高的市场中。正如布莱恩·阿瑟所指出那样[32]，「在经济中以资源为基础的部分（如农业、大宗商品生产、采矿）在很大程度上受到收益递减的影响（稳定的负反馈）」，另一方面以知识为基础的部分在则往往受到收益递增（正反馈）的影响」。
=== 第III型：有大量反馈的多重涌现 ===
==== a) 条纹、斑点、气泡——多重反馈的涌现 ====
真实的金融或股票市场，以及自然界中许多斑图的生成过程，既不显示出纯粹的第IIa型，也非IIb型行为，而是往往基于二者结合。其实短程激活（short-range activation，正反馈），加上长程抑制（long-range inhibition，负反馈），可以导致许多模式形成的想法并不新鲜。在化学反应的背景下，阿兰·图灵（Alan Turing）早在1952年就发表了一个类似的想法[33]。今天，具有短程正反馈和长程负反馈的系统被称为「激活-抑制剂」（activator-inhibitor）系统，属于「反应-扩散系统」（Reaction-diffusion）的一种。
（图15：斑马的斑图）
在反应-扩散系统中，激活剂「自动」催化其自身的生产，同时激活抑制剂，但后者扩散得速度更快。对短程而言，正反馈占上风，对于长程距离，负反馈占上风。这类系统能导致许多类型的生物斑图的生成[34]。
（图16：反应-扩散系统模拟斑马的斑图）
这个过程也可以用简单的元胞自动机来模拟。例如，通过规则「算出某方格白色直接近邻的数量，减去其20×20左右方块内白色近邻数量的1/10。如果总和大于1，则该单元格变成白色，否则变成黑色」[35]。他们的进化游戏只包括两种玩家：那些总是合作的玩家和那些总是叛变的玩家。每个格子的位置都由一个玩家占据。在每一轮中，玩家与他们的近邻进行囚徒困境游戏，玩家的分数是这些遭遇中的报酬之和。在这一轮（或一代）结束时，每个格子的位置由前一个主人和邻居中得分最高的玩家占据。其结果是，「叛逃者」和「作弊者」（红色）的网络在合作者（蓝色）的海洋中出现了。合作者相互支持和加强，但如果合作者的集群增长过大，叛逃者的条件就会越来越好：利用合作者的红色作弊者扩散并限制蓝色集群的规模。
（图17：元胞自动机模拟斑马的斑图）
真实的金融或股票市场往往表现出混乱和不可预测的行为，产生分形和多重分形结构，有运转着不可预测的连续损失和崩溃，但也有各种规模的重复投机泡沫，例如，见[36]。像股票市场这样既有正反馈机制又有负反馈机制的系统可以表现出振荡和混乱的行为。
我们经常能发现短期正反馈（盲目模仿）和长期负反馈（仔细考虑）的结合。当股票上涨时，相信进一步上涨是可能的，于是给投资者、模仿者和趋势追随者带来了购买的动力，这将使价格上涨得更多（正反馈）；但当股票价格终于上涨，人们知道最终一定会有一个高峰后，市场预期就会下跌、价格会下降，最终阻止了买家购入（负反馈）。股票下跌的过程也类似。一旦市场开始有规律地下跌，一些投资者可能会预期会进一步下跌而不去购买（正反馈），但其他人可能会购买，因为股票变得越来越便宜了（负反馈）。短期正反馈和长期负反馈的结合导致了「泡沫化」，波动或动荡的泡沫序列。各种大小短期泡沫的出现，升起和扩大，就像它们再次消失一样迅速。一个气泡触发自某种波动或不规则，它通过正反馈扩大，通过负反馈再次缩小。这种起泡行为的一个很好的模型是元胞自动机的「更大生命」（Larger than Life），它是康威生命游戏的更大半径的扩展版。康威的生命游戏定义很简单：如果 x 的领域人口数等于3，则在格点处发生「出生」。即如果计数在 [2…3] 中，则点 x 保持占用/活着状态。「更大生命」中的「虫子」（Bugs）规则非常类似：如果其邻域内的人口（包括或不包括 x）位于区间 [34.…45]（正反馈），则在 x 处出生；如果计数在 [34…58] 中，点 x 保持被占用（由于孤独和人口过多，极小和极大值的负反馈）。下面显示了使用来自 Mirek Wójtowicz 的 CA 模拟器 MJCell 制作的一系列气泡截屏：
（图18：基于元胞自动机「更大生命」游戏）
IIIa类也包含了通常「生命游戏」的所有模式：信号灯（Blinkers）、滑翔机（Gliders）、飞船（Spaceships）等。在约翰·康威（John Conway）通常的「生命游戏」中，除了普通的滑翔机——最基本的「宇宙飞船」外，还有各种不同大小的宇宙飞船，有轻量级、中量级和重量级。宇宙飞船以光速移动，例如每个时间步长走一个像素或单位。
（图19：生命游戏中的更大规模的飞船）
这些飞船看起来都很相似，由共轭的正负反馈反复收缩和扩张（除了在对角线方向上行驶的滑翔机），它们通过相同的机制进行垂直或水平方向传播。这种机制像是在重复地冒泡，飞船的形式可以被看作是一个膨胀和收缩的泡沫的边界。
（图20：生命游戏中的飞船传播）
==== b) 隧穿——具有多重反馈的适应性出现 ====
复杂性缓慢或突然发生的原因有很多。如果某样东西出现得非常迅速或突然，那么它之前往往被某种障碍或屏障所阻挡了，例如，某种堵塞物、某种教条，一个屏障或一个系统边界。一个大的生态系统由成千上万的物种及其相应的生态位和栖息地组成，其中许多物种相互影响。它通常由许多不同的植物、动物和各种微生物（如细菌）组成，它们被一个非常复杂的网络联系起来。如果我们把像地球这样的全球生态系统作为一个整体来考虑，可以注意到许多类型的反馈和限制，它们共同构成了一个非常复杂的系统。正如我们地球的历史所显示，这样一个系统的演变当然不是一个线性的、平滑的和连续的过程。它的特点是突然的、不稳定的变化和复杂性的跃迁。
生命形式中不同层次的复杂性和组织与进化转变有关 [37]。进化转变刻画了大适应度鸿沟（fitness gaps）和适应度屏障（fitness barriers）的交叉。突然、不稳定的变化和复杂性的跃迁是不稳定的适应度景观和屏障的结果。进化等待着，直到像大规模灾难这样的重大事件打破并减少这些适应度屏障，或者主体有能力隧道穿它们。如果环境中的灾难挑战突然急剧增加，加速系统向更高形式的复杂性过渡，则灾难将起到催化剂的作用。通过复杂性的借用可以实现适应度屏障的隧穿，类似于量子理论中隧穿过程（tunnelling process）中能量的借用，参见 [38] 的第 5.2 和 5.3 章。
适应性和进化系统中这种形式的出现与环境中的（大规模）灭绝和戏剧性或灾难性事件直接相关。自然系统中的灾难性事件可以是彗星或小行星撞击、火山、地震、冰期、干旱或洪水。如果存在不可预测、既不太常见也不太罕见的灾难性事件或波动，那么这些灾难可以促进进化和加速适应。因此，这种涌现形式可以称为适应性涌现。它是 IIIb 型涌现的一个例子，出现在具有多重反馈和许多约束生成过程的复杂自适应系统 (CAS) 中。它与全新角色的出现以及已经存在的「生态」生态位的巨大变化有关。
IIIb型涌现也是突发的科学与心智革命的原因。在 「心智革命」之前，通常存在一种对新行动或见解的精神障碍——意义上的不协调感或抑制行动的无意识审查。对人类或主体代理来说，每一个新情况都是一个认知上的难题或问题。如果它不能通过思考和推理得到解决，它就有可能变成一场灾难。因此，每一个心理障碍就像一个小的认知灾难，如果障碍突然被克服，就会产生一个新的见解和雪崩式的神经活动（或大笑）。同样的观点也适用于托马斯·库恩提出的科学革命：会有一种障碍（通常是由旧理论约束造成的）阻止新理论的发现，直到这个障碍被一种新范式所克服，从而导致科学活动和出版物的雪球式发展，见[38]第6.2章。
（图21：隧穿，具有多重反馈的CAS突破适应度挑战实现复杂性跃迁的几种模式）
=== 第IV型：强涌现性和随附性 ===