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完成第二节第四部分D“随机性：斑图的对立面？”第1、2段的翻译
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。
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。
=== D. 随机性：斑图的对立面？ ===
我们在这一点上应该说一点关于随机性，复杂性和结构之间的关系，至少我们在用这些词语。除了一些基础方面的问题，随机性实际上已经可以很好地理解和处理了，只需使用玻尔兹曼【53】；费希尔, 内曼, 和Pearson【54】；柯尔莫哥洛夫【35】；和香农【55】，以及其他人介绍的工具。一个传统的学习复杂科学的方法，实际上标记了复杂性带有随机性，而且，如同我们刚看到的，对于一些目标来说是有用的。这些目标即不是分析真实世界过程的斑图，也不是我们的。随机性的简化根本不是关于斑图或结构的观念，也不暗示，柯尔莫哥洛夫-蔡汀复杂度，也没受测量斑图所引发。
尽管如此，一些复杂性方法混合了“结构”，带着随机性的对立面，按照惯例由物理方面的热力学熵或相关的量化方式，比如香农熵，来理解和测量。从效果来看，结构定义成“一减去无序”。相反地，我们看待斑图——结构，组织，规范，和其他——用坐标的“正交性”来描述一个过程随机性的程度。这说明，复杂性（从我们的感觉来看）和随机性都能捕捉有用的属性，这些属性对于描述一个过程如何操控信息是必要的。这种互补性甚至都被参考文献【6】复杂性-熵图表编纂了。现在应当是清晰的，当我们使用单词“复杂性”，我们的意思是斑图的“程”度，而不是随机性的程度。