涌现的种类与形式

写在前面

涌现问题是复杂系统领域的核心问题，对涌现现象的研究也被誉为复杂系统中的“圣杯”。我们翻译了这篇关于涌现的文章，它是至今为止对涌现现象最全面的总结之一，也可以看做从复杂性角度考察所有系统的一篇指南。文章作者是 Jochen Fromm，是德国卡塞尔大学（University of Kassel）的复杂自适应系统专家，另外著有《The Emergence of Complexity》一书。

摘要

如果我们想了解和掌握科学和工程中的复杂系统，不同类型涌现的知识是必不可少的。从机器中有意和可预测的简单涌现，到更复杂的弱涌现、多重涌现和强涌现，本文对多主体系统中涌现的主要类型和形式进行了普遍而全面的分类。

介绍

在由许多自治实体或主体（autonomous entities or agents）组成的系统中，秩序和组织的涌现是一个非常基本的过程。涌现的过程涉及到了一个基本问题：「一个实体是如何产生的？」 在涌现的过程中，我们观察到一些事物（如秩序或组织的出现），并问这是如何可能的，因为我们假定其中具有因果关系：每个结果都应该有一个原因。但在涌现过程中令人惊讶的一面是，我们观察到了一个没有明显原因的效果。当然，尽管这看起来似乎很神秘，但其实并没有什么神奇的、魔法的或不科学的地方。（图1）

正如 Laughlin 在他的书中所说那样[1]，考虑具有涌现特性的世界，其中最深的奥秘就像我们身边的幼苗、冰块、盐粒或沙堆一样近。如果我们不能很好理解自己尺度上的事物，那么在难以想象的高能级或极端尺度上找到终极规律就更值得怀疑了。换句话说，我们必须先退后一步，看一看日常物体的模式和相互作用，才能发现我们宇宙的本质。（图2）

涌现特性充满惊异和悖论：它们非常基本，但对我们又非常熟悉。根据 John H. Holland 的说法，生成系统（generated systems）中的涌现现象是典型的具有变化成分的持续模式[2]，也就是说，它们同时是不变的和变化的、恒定和波动的、持续和转变的、必然发生但又不可预测的。而且，涌现属性既是系统的一部分，同时又不是系统的一部分，它依赖于系统因为它在系统中出现，但在一定程度上又独立于系统。根据《斯坦福哲学百科全书》（Stanford Encyclopedia of Philosophy）：

涌现实体（属性或物质）从更基本的实体中「升」出来，但对它们而言却是「新颖的」或「不可还原的」（irreducible）[3]。

由于真正的涌现属性是不可还原的，所以它们不可能被摧毁或分解——只能出现或消失。在这层意义上，它们似乎是不可毁灭（indestructible）的，并有可能是唯一实存的东西（译注：destroy 意味着对组成原件或构成进行破坏，但对涌现属性我们找不到它的构成，因此无法进行这个意义上的「毁灭」。例如火焰，它在微观不存在，存于宏观却无法找到其宏观构成，只能熄灭或无法从构成上意义上分解或毁灭。）但如果它们被仔细核查——即我们对系统的组成进行深入细致地观察——它们又根本不存在，往往很快消失得无影无踪。 悖论的产生主要是因为我们往往只能看到了复杂系统的一面，例如只考虑了微观或宏观层面，而不是同时考虑两者，或者只看到了系统或环境，而非同时两者。要理解一个具有多层次和多尺度的复杂系统是很困难的。

涌现是一种悖论：涌现的属性往往是不变的和变化的，恒定的和波动的，持续的和转变的，不可避免的和不可预测的，依赖于和独立于它们所产生的系统。

软件和硬件系统中不可预见的故障和意外是一种特殊的、不被希望出现的涌现形式。正如 Duncan J. Watts 所说：「世界上最好的维护程序也不能确保预防那些还不知道存在的故障……即使人们尽了最大努力，故障还是会发生」[4]。我们有必要了解复杂系统中的涌现过程，以便创造出复杂而稳健的新形式系统，为错误的发生做好准备，尽可能防止失败。如果我们想在科学和工程中理解和掌握复杂系统，显然对不同类型涌现的了解至关重要。

社会性动物之间的自组织通常涉及一些涌现的「技巧」：信息素技巧（pheromone trick，用信息素场标记感兴趣的物品）和结群技巧（flocking trick，呆在群体附近，但不要太靠近你的邻居）。这两个简单的技巧就导致了蚁群、白蚁堆、蜂群、鸟群、哺乳动物群和鱼群等生物种群的涌现。（图3）

一种清晰的形式化描述将有助于回答涌现问题。Aleš Kubík [5]和 Yaneer Bar-Yam [6]曾试图用语法、形式语言和数学来实现这点。然而「涌现」这个词太笼统了，不能用单一门科学的术语来涵盖它。「像涌现这样复杂的主题不太可能服从于一个简洁的定义」[7]涌现很难用一个模型或理论来刻画，这是因为在涌现的过程中，新的和不可预测的实体出现了，它们受自己的规律支配。它与定义新的类别、概念和描述性术语的必要性有关。问题正如 Robert I.Damper 所言，「我们将如何避免为每一个案例重新做这件事？」 [8]。