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=== 真实系统的可用性 ===

=== 真实系统的可用性 ===

穷尽所有微观/宏观尺度EI的计算，对复杂的物理或生物系统而言是不可行的。然而，上述分析还是可以提供一些有价值的指导：(i)如果Eff(Sm) >=Eff(SM)，因果涌现则不会发生，因果退化将保持；(ii)如果EI(Sm) > log2(nM)，其中nM是SM的状态库大小，那么因果退化依然保持; (iii) 在进行一些粗粒化后，Eff出现急剧增加，可以进一步关注是否产生因果涌现。所以，微观尺度已经接近最大有效性的系统表明因果退化。相比之下，具有自发活动，且能够区分出群体内/间联系的高度相连的元素群体，如图6所示的简化神经系统，更适合涌现发生。

穷尽所有微观/宏观尺度EI的计算，对复杂的物理或生物系统而言是不可行的。然而，上述分析还是可以提供一些有价值的指导：(i)如果[math]Eff(S_m) >= Eff(S_M)[/math]，因果涌现则不会发生，因果退化将保持；(ii)如果[math]EI(S_m) > log2(n_M)[/math]，其中nM是SM的状态库大小，那么因果退化依然保持; (iii) 在进行一些粗粒化后，Eff出现急剧增加，可以进一步关注是否产生因果涌现。所以，微观尺度已经接近最大有效性的系统表明因果退化。相比之下，具有自发活动，且能够区分出群体内/间联系的高度相连的元素群体，如图6所示的简化神经系统，更适合涌现发生。

在真实的神经系统中，人们可以在毫秒间隔内的单个神经元的微观尺度上，在数百毫秒间隔内的神经元群的介观尺度上，以及在几秒钟内的大脑区域的宏观尺度上(使用光遗传学和钙成像等工具)比较各自的有效信息。通过这种方式，一些经典的概念，如皮层微柱可能构成大脑功能的基本单位(31)，或皮尺度对高试次间可变性(34)的工作时，通过群体(32)和速率方式(33)分别进行空间和时间编码，都可以使用有效性测量来严格检验。通过检验在复杂网络中被反复出现的小组团[例如大脑[35]]，可以确定网络作为一个整体是倾向于涌现还是退化。对于涌现可能性的启发式评估也可以使用连接图图的分析，这可以提供退化的估计，再结合系统中固有噪声的数量的知识，可提供确定性的估计。

在真实的神经系统中，人们可以在毫秒间隔内的单个神经元的微观尺度上，在数百毫秒间隔内的神经元群的介观尺度上，以及在几秒钟内的大脑区域的宏观尺度上(使用光遗传学和钙成像等工具)比较各自的有效信息。通过这种方式，一些经典的概念，如皮层微柱可能构成大脑功能的基本单位(31)，或皮尺度对高试次间可变性(34)的工作时，通过群体(32)和速率方式(33)分别进行空间和时间编码，都可以使用有效性测量来严格检验。通过检验在复杂网络中被反复出现的小组团[例如大脑[35]]，可以确定网络作为一个整体是倾向于涌现还是退化。对于涌现可能性的启发式评估也可以使用连接图图的分析，这可以提供退化的估计，再结合系统中固有噪声的数量的知识，可提供确定性的估计。

== 结论 ==

== 结论 ==