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完成第二节C部分“带有误差的斑图”第1、2段的翻译
所列出的各种困难，由后续的工作做了阐述。本内特的逻辑深度统计了时间资源【47】。（实际上它是生成O的最小长度程序所需时间）Koppel的复杂性试图从随机性，或者实际指定的输入数据，分离出程序的“法则”部分【48，49】。最终，这些扩展和泛化保留在了通用图灵机（UTM）中，精确重现设置和继承固有的不可计算性。
所列出的各种困难，由后续的工作做了阐述。本内特的逻辑深度统计了时间资源【47】。（实际上它是生成O的最小长度程序所需时间）Koppel的复杂性试图从随机性，或者实际指定的输入数据，分离出程序的“法则”部分【48，49】。最终，这些扩展和泛化保留在了通用图灵机（UTM）中，精确重现设置和继承固有的不可计算性。
=== C. 带有误差的斑图 ===
由这些理论困难和现实关切所触发，显然下一阶段是允许我们的斑图P在交换短描述时，带一定程度的近似或误差。结果就是，我们不能从斑图精确重构原始配置。在自然当中普通存在噪声条件下，这是能承受的小负担。我们也可以说有时候我们能接受同法则的一些小偏差，在不会真正关心精确的偏差是什么的条件下。如同参考文献【17】的结论所指出的，这就是真正在热力学描述中的首要动机，位于我们明确放弃的，也没有兴趣，对广阔数量的微观细节，为宏观观测找到一个可工作的描述。
一些奇妙的哲学工作在有误差的斑图上，这些工作已经由丹尼特所完成，不仅带有询问关于自然斑图和他们的涌现，而且能引申到哲学的参考。这个直觉力来自真正的随机过程可以很容易建模——“为建模硬币投掷，投一枚硬币就好了。”任何跟假设完全无关，按照事实本身，更精确预测体制，也能在数据中捕捉斑图。因此有一系列潜在的斑图捕捉器，从纯噪声假设到数据的精确重构，如果那是可能的话。丹尼特提到在预测器的简单性和精确性之间通常有两难的情况，他也貌似有理地将涌现现象【51，52】描述为，斑图允许在复杂性上大量缩减，但在准确性上只有少减缩减。当然了，丹尼特并不一定一开始就考虑容许失误和噪声的预测体制；我们则讨论附录G中的一些早期的工作。尽量如此，对我们的认识而言，他是第一个制成了预测器的中间部分，明确了一系列斑图是什么。必须提到的是，这一序列缺少我们已经考虑到的其他方法的数学细节，而且它依赖于单个配置的不精确预测。实际上，它依赖于由噪声“刻意模糊”的预测器。尽管有噪声的引入，带来了概率分布，而且他们的自然设置位于系统当中。它位于这样一种设置，该设置是我们同丹尼特分享想法能收获合适数量的待遇。