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因果涌现（causal emergence）是指动力系统中的一类特殊的[[涌现]]现象，即系统在宏观尺度会展现出更强的因果特性。特别的，对于此类马尔可夫动力学系统来说，在对其状态空间进行适当的粗粒化以后，所形成的宏观动力学会展现出比微观更强的因果特性，那么称该系统发生了因果涌现<ref name=":0">Hoel E P, Albantakis L, Tononi G. Quantifying causal emergence shows that macro can beat micro[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013, 110(49): 19790-19795.</ref><ref name=":1">Hoel E P. When the map is better than the territory[J]. Entropy, 2017, 19(5): 188.</ref>。马尔可夫动力学系统是指系统在某一时刻的状态仅仅依赖于系统上一时刻所处的状态，而与更早的状态无关。这里的粗粒化是指对系统的状态空间进行约简的一种方法，它往往可以表示为一个具有降维特征的函数映射。所谓的宏观动力学是指在被粗粒化后的新状态空间上的随附的（supervenes）动力学，它完全取决于微观的动力学和粗粒化方式。
因果涌现（causal emergence）是指动力系统中的一类特殊的[[涌现]]现象，即系统在宏观尺度会展现出更强的因果特性。特别的，对于此类马尔可夫动力学系统来说，在对其状态空间进行适当的粗粒化以后，所形成的宏观动力学会展现出比微观更强的因果特性，那么称该系统发生了因果涌现<ref name=":0">Hoel E P, Albantakis L, Tononi G. Quantifying causal emergence shows that macro can beat micro[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2013, 110(49): 19790-19795.</ref><ref name=":1">Hoel E P. When the map is better than the territory[J]. Entropy, 2017, 19(5): 188.</ref>。马尔可夫动力学系统是指系统在某一时刻的状态仅仅依赖于系统上一时刻所处的状态，而与更早的状态无关。这里的粗粒化是指对系统的状态空间进行约简的一种方法，它往往可以表示为一个具有降维特征的函数映射。所谓的宏观动力学是指在被粗粒化后的新状态空间上的随附的（supervenes）动力学，它完全取决于微观的动力学和粗粒化方式。
===历史===
===历史===
涌现一直是复杂系统中的一个重要特性和研究对象，是许多关于复杂性本质以及宏微观组织之间关系讨论的中心概念<ref>Meehl P E, Sellars W. The concept of emergence[J]. Minnesota studies in the philosophy of science, 1956, 1239-252.</ref><ref>Holland J H. Emergence: From chaos to order[M]. OUP Oxford, 2000.</ref>。涌现可以简单理解为整体大于部分之和，即整体上展现出构成它的个体所不具备的新特性<ref>Anderson P W. More is different: broken symmetry and the nature of the hierarchical structure of science[J]. Science, 1972, 177(4047): 393-396.</ref>。以往对涌现有很多定性的研究，如对涌现的分类等<ref name=":2">Fromm J. Types and forms of emergence[J]. arXiv preprint nlin/0506028, 2005.</ref>，可以将涌现分为强涌现与弱涌现，然而却无法定量的刻画涌现的发生。但是随着近年来因果科学理论得到了进一步的发展，使得可以用数学框架来量化因果，因果描述的是一个动力学过程的因果效应<ref>Pearl J. Causality[M]. Cambridge university press, 2009.</ref><ref>Granger C W. Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods[J]. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1969, 424-438.</ref><ref>Pearl J. Models, reasoning and inference[J]. Cambridge, UK: CambridgeUniversityPress, 2000, 19(2).</ref>。同时涌现和因果也是相互联系的：一方面，涌现是复杂系统中各组成部分之间复杂的非线性相互作用的因果效应；另一方面，涌现特性也会对复杂系统中的个体产生因果关系。因此，可以借助因果来定量刻画涌现的发生。2013美国理论神经生物学家[[Erik hoel|Erik Hoel]]尝试将因果引入涌现的衡量，提出了因果涌现这一概念，并且使用[[有效信息]]（Effective Information，简称EI）来量化系统动力学的因果性强弱<ref name=":0" /><ref name=":1" />。因果涌现很好的刻画了系统宏观和微观状态之间的区别与联系，同时把人工智能中的因果和复杂系统中的涌现这两个核心概念结合起来，因果涌现也为学者回答一系列的哲学问题提供一个定量化的视角。比如，可以借助因果涌现框架讨论生命系统或者社会系统中的自上而下的因果等特性。这里的自上而下因果指的是向下因果<ref name=":2" />，表示存在宏观到微观的因果效应。例如，壁虎断尾现象，当遇到危险时壁虎不征求尾巴的建议直接将自己的尾巴断掉，这里整体是因，尾巴是果，那么就存在一个整体指向个体的因果力。
涌现一直是复杂系统中的一个重要特性和研究对象，是许多关于复杂性本质以及宏微观组织之间关系讨论的中心概念<ref>Meehl P E, Sellars W. The concept of emergence[J]. Minnesota studies in the philosophy of science, 1956, 1239-252.</ref><ref>Holland J H. Emergence: From chaos to order[M]. OUP Oxford, 2000.</ref>。涌现可以简单理解为整体大于部分之和，即整体上展现出构成它的个体所不具备的新特性<ref>Anderson P W. More is different: broken symmetry and the nature of the hierarchical structure of science[J]. Science, 1972, 177(4047): 393-396.</ref>。以往对涌现有很多定性的研究，如对涌现的分类等<ref name=":2">Fromm J. Types and forms of emergence[J]. arXiv preprint nlin/0506028, 2005.</ref>，可以将涌现分为强涌现与弱涌现，然而却无法定量的刻画涌现的发生。但是随着近年来因果科学理论得到了进一步的发展，使得可以用数学框架来量化因果，因果描述的是一个动力学过程的因果效应<ref>Pearl J. Causality[M]. Cambridge university press, 2009.</ref><ref>Granger C W. Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods[J]. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1969, 424-438.</ref><ref>Pearl J. Models, reasoning and inference[J]. Cambridge, UK: CambridgeUniversityPress, 2000, 19(2).</ref>。同时涌现和因果也是相互联系的：一方面，涌现是复杂系统中各组成部分之间复杂的非线性相互作用的因果效应；另一方面，涌现特性也会对复杂系统中的个体产生因果关系。因此，可以借助因果来定量刻画涌现的发生。2013美国理论神经生物学家[[Erik hoel|Erik Hoel]]尝试将因果引入涌现的衡量，提出了因果涌现这一概念，并且使用[[有效信息]]（Effective Information，简称EI）来量化系统动力学的因果性强弱<ref name=":0" /><ref name=":1" />。因果涌现很好的刻画了系统宏观和微观状态之间的区别与联系，同时把人工智能中的因果和复杂系统中的涌现这两个核心概念结合起来，因果涌现也为学者回答一系列的哲学问题提供一个定量化的视角。比如，可以借助因果涌现框架讨论生命系统或者社会系统中的自上而下的因果等特性。这里的自上而下因果指的是向下因果<ref name=":2" />，表示存在宏观到微观的因果效应。例如，壁虎断尾现象，当遇到危险时壁虎不征求尾巴的建议直接将自己的尾巴断掉，这里整体是因，尾巴是果，那么就存在一个整体指向个体的因果力。