更改

=== 进化的系统模型 ===

=== 进化的系统模型 ===

我们可以用生物进化的思想来阐述内在涌现的问题<ref name=":1">James P. Crutchfield. The Calculi of Emergence: Computation, Dynamics, and Induction. SFI 94-03-016. 1994</ref>，从而解释一个高度有序的系统是怎么从[[混沌理论|混沌]]中涌现的，但是它在解释生命形式的多样性方面依然预测能力有限。因此要将系统限制在一个结构和生物特征明确的确定性动力系统（Deterministic Dynamical Systems，简称DS）中，并把它简化为包括一个环境和一组适应性的观察者或“智能体”的模型，这样才能清晰地定义智能体的性质。智能体（Agent）试图构建和维持一个对其环境具有最大预测能力的内部模型。每个智能体的环境是其他智能体的集合，可以视为一个随机[[动力系统理论 Dynamical Systems Theory|动力系统]]（Stochastic Dynamical Systems，简称SDS）。在任何给定的时刻，智能体感知到的是当前环境状态的投影。随着时间的推移，感官装置产生一系列测量，这些测量引导智能体利用其可用资源（下图中的“基层”）来构建环境模型。基于环境模型捕捉到的规律，智能体通过效应器采取行动，最终改变环境状态。

我们可以用生物进化的思想来阐述内在涌现的问题<ref name=":1">James P. Crutchfield. The Calculi of Emergence: Computation, Dynamics, and Induction. SFI 94-03-016. 1994</ref>，从而解释一个高度有序的系统是怎么从[[混沌理论|混沌]]中涌现的，但是它在解释生命形式的多样性方面依然预测能力有限。因此要将系统限制在一个结构和生物特征明确的确定性动力系统（Deterministic Dynamical Systems，简称DS）中，并把它简化为包括一个环境和一组适应性观察者或“智能体”的模型，这样才能清晰地定义智能体的性质。智能体（Agent）试图构建和维持一个对其环境具有最大预测能力的内部模型。每个智能体的环境是其他智能体的集合，可以被视为一个随机的[[动力系统理论 Dynamical Systems Theory|动力系统]]（Stochastic Dynamical Systems，简称SDS）。在任何给定的时刻，智能体感知到的是当前环境状态的投影。随着时间的推移，感官装置产生一系列测量，这些测量引导智能体利用其可用资源（下图中的“基层”）来构建环境模型。基于环境模型捕捉到的规律，智能体可以通过效应器采取行动，最终改变环境状态。

 

[[文件:宇宙模型示意图.jpg|居中|无框|600x600像素]]

[[文件:宇宙模型示意图.jpg|居中|无框|600x600像素]]

上图为以智能体为中心的环境视图：宇宙可以被视为一个确定性动力系统，即使规则和初始条件是确定的，随着规模的增长，系统也会变得极为复杂。每个智能体所看到的环境是一个由所有其他智能体组成的[[随机动力系统]]。其随机性源于其内在的随机性和有限的计算资源。每个智能体本身也是一个随机动力系统，因为它可能会从其基层和环境刺激中采样或受到无法控制的随机性所困扰。基层代表了支持和限制信息处理、模型构建和决策的可用资源。箭头表示信息流入和流出智能体的方向。

上图为以智能体为中心的环境视图：宇宙可以被视为一个确定性动力系统，即使规则和初始条件是确定的，随着规模的增长，系统也会变得极为复杂。每个智能体所看到的环境是一个由所有其他智能体组成的[[随机动力系统]]。其随机性源于其内在的随机性和有限的计算资源。每个智能体本身也是一个随机动力系统，因为它可能会从其基层和环境刺激中采样或受到无法控制的随机性所困扰。基层代表了支持和限制信息处理、模型构建和决策的可用资源。箭头表示信息流入和流出智能体的方向。

==因果态和复杂度==

==因果态和复杂度==