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。 | 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。 |