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== '''介绍''' ==

== '''介绍''' ==

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在由许多自主的实体或主体（autonomous entities or agents）组成的系统中，秩序和组织结构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）

在由许多自主的实体或主体（autonomous entities or agents）组成的系统中，秩序和组织结构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）

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）

[[文件:图2：神奇的涌现日常随处可见.jpg|左|缩略图|<big>图2：神奇的涌现日常随处可见</big>]]

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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）：<blockquote>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]。 </blockquote>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。<blockquote>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。</blockquote>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。

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）：<blockquote>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]。 </blockquote>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。<blockquote>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。</blockquote>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。

[[文件:图3：简单规则下涌现出的鱼群.png|缩略图|<big>图3：简单规则下涌现出的鱼群</big>]]

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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）

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）

=== 新分类法 ===

=== 新分类法 ===

本文的分类法基于不同的反馈类型、因果关系<u>'''或'''</u>效应的整体结构，这与 Eppstein 对CA 的分类完全吻合。因果性或因果效应是所有形式和类型涌现的自然秩序，因为原因通常是涌现中最不明确的一点：即涌现是一种原因不能被立刻看到或显现的效果或事件。一个关于涌现过程的问题总是一个因果关系或因果性问题——为一个明显的效果寻找一个隐藏的原因。不同类型的涌现据此可以大致分成四种类型或类别：

本文的分类法基于不同的反馈类型、因果关系或效应的整体结构，这与 Eppstein 对CA 的分类完全吻合。因果性或因果效应是所有形式和类型涌现的自然秩序，因为原因通常是涌现中最不明确的一点：即涌现是一种原因不能被立刻看到或显现的效果或事件。一个关于涌现过程的问题总是一个因果关系或因果性问题——为一个明显的效果寻找一个隐藏的原因。不同类型的涌现据此可以大致分成四种类型或类别：

* Type I 简单/名义涌现（Simple/Nominal），没有'''<u>自上而下</u>'''反馈

* Type I 简单/名义涌现（Simple/Nominal），没有自上而下反馈

** Type Ia：有意简单涌现（Intentional）

** Type Ia：有意简单涌现（Intentional）

** Type Ib：无意简单涌现（Unintentional）

** Type Ib：无意简单涌现（Unintentional）

* Type II 弱涌现（Weak Emergence），包含<u>'''自上而下'''</u>反馈

* Type II 弱涌现（Weak Emergence），包含自上而下反馈

** Type IIa 稳态弱涌现（Stable）

** Type IIa 稳态弱涌现（Stable）

** Type IIb 非稳态弱涌现（Instable）

** Type IIb 非稳态弱涌现（Instable）

* Type III 多重涌现（Multiple Emergence），具有<u>多重</u>反馈

* Type III 多重涌现（Multiple Emergence），具有多重反馈

** Type IIIa：条纹、斑点、冒泡型 Stripes、Spots、Bubbling

** Type IIIa：条纹、斑点、冒泡型 Stripes、Spots、Bubbling

** Type IIIb：隧穿（Tunneling）、自适应型（Adaptive Emergence）

** Type IIIb：隧穿（Tunneling）、自适应型（Adaptive Emergence）

此外也可以从其他角度，例如从生成过程的约束或角色的角度来确定分类：I型对应于固定的角色，II型对应于灵活的角色，III型对应于新角色的出现和旧角色的消失，IV型对应于一个开启全新世界的新角色。另一种可能的分类是使用不同层次的预测性：I型的有意涌现是可预测的，II型的弱涌现原则上是可预测的（尽管并非每个细节），III型的多重涌现是混乱的或完全不可预测的，IV型的强涌现在原则上是不可预测的。

此外也可以从其他角度，例如从生成过程的约束或角色的角度来确定分类：I型对应于固定的角色，II型对应于灵活的角色，III型对应于新角色的出现和旧角色的消失，IV型对应于一个开启全新世界的新角色。另一种可能的分类是使用不同层次的预测性：I型的有意涌现是可预测的，II型的弱涌现原则上是可预测的（尽管并非每个细节），III型的多重涌现是混乱的或完全不可预测的，IV型的强涌现在原则上是不可预测的。

[[文件:表1：依据角色、常见程度和可预测性，不同类型的涌现及对应系统分类.png|居中|800x800像素|<big>表1：依据角色、常见程度和可预测性，不同类型的涌现及对应系统分类</big>|替代=|缩略图]]

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所有类型的共同要素是边界、反馈或跳跃/跃迁。正如涌现这个名字所暗示的，某些东西的涌现总是有可能在一个系统的明确边界出现，并且通常会发生跳跃或跃迁到一个新的层次。此外，几乎所有有趣的涌现类型都涉及某种形式的反馈和一个或多个反馈回路：如Ib型中的尺度保持反馈（点-点），II型中的尺度交叉反馈（上-下），以及另外类型的多重反馈。

所有类型的共同要素是边界、反馈或跳跃/跃迁。正如涌现这个名字所暗示的，某些东西的涌现总是有可能在一个系统的明确边界出现，并且通常会发生跳跃或跃迁到一个新的层次。此外，几乎所有有趣的涌现类型都涉及某种形式的反馈和一个或多个反馈回路：如Ib型中的尺度保持反馈（点-点），II型中的尺度交叉反馈（上-下），以及另外类型的多重反馈。

[[文件:表2：依据边界、反馈和跃迁类型，不同复杂性类型的涌现分类.png|居中|800x800像素|<big>表2：依据边界、反馈和跃迁类型，不同复杂性类型的涌现分类</big>|替代=|缩略图]]

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== '''实例''' ==

== '''实例''' ==

[[文件:图4：钟表、包括复杂的机器是被设计出的简单有意涌现.png|左|有框|图4：钟表、包括复杂的机器是被设计出的简单有意涌现]]

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在复杂系统中涌现的典型情况是，新的角色被分配给主体和行动者。在这种类型中，不允许有其它形式的角色分配。一个典型角色的例子是在蚁群中觅食时的「探索者」与「跟随者」或 「运输者」。在计算机程序或复杂系统中，每一个组件和对象都是某种定义好的角色，并受到明确理解规则的约束。手表齿轮在手表中当然具有以前没有的角色，但一旦它们被内置，这些作用就不会再改变。

在复杂系统中涌现的典型情况是，新的角色被分配给主体和行动者。在这种类型中，不允许有其它形式的角色分配。一个典型角色的例子是在蚁群中觅食时的「探索者」与「跟随者」或 「运输者」。在计算机程序或复杂系统中，每一个组件和对象都是某种定义好的角色，并受到明确理解规则的约束。手表齿轮在手表中当然具有以前没有的角色，但一旦它们被内置，这些作用就不会再改变。

Ib型涌现出现在一类有许多松散耦合、无组织和平等元素组成的系统中，它拥有诸如温度或压力之类的某些平均属性。它勉强可以被称为涌现，是因为把大量个体的属性描述为了一个平均属性总和。平均量本身并非一种涌现的特征，然而如果它们和粒子之间的关系有依赖，定义聚合体属性的统计量则可以被视为简单的涌现特性，虽然这时它们对单个粒子而言没有意义。像压力这样的量不能应用于单个粒子，单个沙粒没有坡度可言，网络中的单个节点也没有路径长度。

Ib型涌现出现在一类有许多松散耦合、无组织和平等元素组成的系统中，它拥有诸如温度或压力之类的某些平均属性。它勉强可以被称为涌现，是因为把大量个体的属性描述为了一个平均属性总和。平均量本身并非一种涌现的特征，然而如果它们和粒子之间的关系有依赖，定义聚合体属性的统计量则可以被视为简单的涌现特性，虽然这时它们对单个粒子而言没有意义。像压力这样的量不能应用于单个粒子，单个沙粒没有坡度可言，网络中的单个节点也没有路径长度。

大多数平均量只是应用于每块属性的平均数（例如计算机科学博士的平均工资），不是Ib型涌现的例子，因为它们违反了一个属性只有在适用于整体而非部分时才是涌现的观念。（译注：这意味着只有在没有平均标度的幂律现象或分形中才有涌现，相对正态或平均分布则没有）即使没有自上而下的反馈，在主体或粒子尺度上也可以有类似连锁反应或多米诺效应的简单反馈：一个粒子被激发，影响到一个新的粒子，然后一个新的粒子再被激发……。这种简单的尺度保持（点-点）形式反馈导致了波浪、连锁反应、级联和雪崩等等发生。

大多数平均量只是应用于每块属性的平均数（例如计算机科学博士的平均工资），不是Ib型涌现的例子，因为它们违反了一个属性只有在适用于整体而非部分时才是涌现的观念。（译注：这意味着只有在没有平均标度的幂律现象或分形中才有涌现，相对正态或平均分布则没有）即使没有自上而下的反馈，在主体或粒子尺度上也可以有类似连锁反应或多米诺效应的简单反馈：一个粒子被激发，影响到一个新的粒子，然后一个新的粒子再被激发……。这种简单的尺度保持（点-点）形式反馈导致了波浪、连锁反应、级联和雪崩等等发生。

有两种基本的互动形式会导致弱涌现[27]：

有两种基本的互动形式会导致弱涌现[27]：

[[文件:弱涌现形成的交互模式.png|替代=图8：弱涌现形成的交互模式|<big>图8：弱涌现形成的交互模式</big>|缩略图|800x800像素]]

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IIIa类也包含了通常「生命游戏」的所有模式：信号灯（Blinkers）、滑翔机（Gliders）、飞船（Spaceships）等。在约翰·康威（John Conway）通常的「生命游戏」中，除了普通的滑翔机——最基本的「宇宙飞船」外，还有各种不同大小的宇宙飞船，有轻量级、中量级和重量级。宇宙飞船以光速移动，例如每个时间步长走一个像素或单位。

IIIa类也包含了通常「生命游戏」的所有模式：信号灯（Blinkers）、滑翔机（Gliders）、飞船（Spaceships）等。在约翰·康威（John Conway）通常的「生命游戏」中，除了普通的滑翔机——最基本的「宇宙飞船」外，还有各种不同大小的宇宙飞船，有轻量级、中量级和重量级。宇宙飞船以光速移动，例如每个时间步长走一个像素或单位。

[[文件:图19：生命游戏中更大规模飞船.png|居中|图19：生命游戏中更大规模的飞船|替代=|有框]]

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这些飞船看起来都很相似，由共轭的正负反馈反复收缩和扩张（除了在对角线方向上行驶的滑翔机），它们通过相同的机制进行垂直或水平方向传播。这种机制像是在重复地冒泡，飞船的形式可以被看作是一个膨胀和收缩的泡沫的边界。

这些飞船看起来都很相似，由共轭的正负反馈反复收缩和扩张（除了在对角线方向上行驶的滑翔机），它们通过相同的机制进行垂直或水平方向传播。这种机制像是在重复地冒泡，飞船的形式可以被看作是一个膨胀和收缩的泡沫的边界。

IIIb型涌现也是突发的科学与心智革命的原因。在 「心智革命」之前，通常存在一种对新行动或见解的精神障碍——意义上的不协调感或抑制行动的无意识审查。对人类或主体代理来说，每一个新情况都是一个认知上的难题或问题。如果它不能通过思考和推理得到解决，它就有可能变成一场灾难。因此，每一个心理障碍就像一个小的认知灾难，如果障碍突然被克服，就会产生一个新的见解和雪崩式的神经活动（或大笑）。同样的观点也适用于托马斯·库恩提出的科学革命：会有一种障碍（通常是由旧理论约束造成的）阻止新理论的发现，直到这个障碍被一种新范式所克服，从而导致科学活动和出版物的雪球式发展，见[38]第6.2章。

IIIb型涌现也是突发的科学与心智革命的原因。在 「心智革命」之前，通常存在一种对新行动或见解的精神障碍——意义上的不协调感或抑制行动的无意识审查。对人类或主体代理来说，每一个新情况都是一个认知上的难题或问题。如果它不能通过思考和推理得到解决，它就有可能变成一场灾难。因此，每一个心理障碍就像一个小的认知灾难，如果障碍突然被克服，就会产生一个新的见解和雪崩式的神经活动（或大笑）。同样的观点也适用于托马斯·库恩提出的科学革命：会有一种障碍（通常是由旧理论约束造成的）阻止新理论的发现，直到这个障碍被一种新范式所克服，从而导致科学活动和出版物的雪球式发展，见[38]第6.2章。

 

=== 第IV型：强涌现性和随附性 ===

=== 第IV型：强涌现性和随附性 ===

宏观层面独立于微观层面的，是因为有一个中观或中间层面来保护和隔离这两者。因此在强涌现中，宏观层面与微观层面无关，反之亦然。这就像安德森（Anderson）说的那样。<blockquote>把一切都归结为简单的基本规律的能力，并不意味着有能力从这些规律开始并重建宇宙。事实上，基本粒子物理学家告诉我们的基本定律的性质越多，它们与科学其他领域的非常现实的问题似乎就越不相关，更不用说与社会的问题了[9]。</blockquote>如果微观层面被其他东西取代，只要中观或中间层面保持不变，宏观层面仍然是不变的。Laughlin 在他的书中[1]第12章将此称为「相关性屏障」（Barrier of Relevance）。

宏观层面独立于微观层面的，是因为有一个中观或中间层面来保护和隔离这两者。因此在强涌现中，宏观层面与微观层面无关，反之亦然。这就像安德森（Anderson）说的那样。<blockquote>把一切都归结为简单的基本规律的能力，并不意味着有能力从这些规律开始并重建宇宙。事实上，基本粒子物理学家告诉我们的基本定律的性质越多，它们与科学其他领域的非常现实的问题似乎就越不相关，更不用说与社会的问题了[9]。</blockquote>如果微观层面被其他东西取代，只要中观或中间层面保持不变，宏观层面仍然是不变的。Laughlin 在他的书中[1]第12章将此称为「相关性屏障」（Barrier of Relevance）。

这个意义上的强涌现是对相关性屏障的跨越（crossing of the barrier of relevance）。它通常与巨大的复杂性跃迁和重大演化转变有关，其特点是出现新的复制子（基因、模因……）和全新的演化形式（生物、文化……）。巨大的数量级10^120——根据保罗·戴维斯（Paul Davies）[39]的说法，兰道尔-惠勒-劳埃德极限（Landauer-Wheeler-Lloyd limit）为 「底层」物理学定律可能对「高层」物理状态，行使的任何超决定性的控制设定了约束限制，而这仅仅是一个组合爆炸的问题。巨大的可能组合数量使得任何确定性的算法、规则或定律都不可能突破。

这个意义上的强涌现是对相关性屏障的跨越（crossing of the barrier of relevance）。它通常与巨大的复杂性跃迁和重大演化转变有关，其特点是出现新的复制子（基因、模因……）和全新的演化形式（生物、文化……）。巨大的数量级10^120——根据保罗·戴维斯（Paul Davies）[39]的说法，兰道尔-惠勒-劳埃德极限（Landauer-Wheeler-Lloyd limit）为 「底层」物理学定律可能对「高层」物理状态，行使的任何超决定性的控制设定了约束限制，而这仅仅是一个组合爆炸的问题。巨大的可能组合数量使得任何确定性的算法、规则或定律都不可能突破。

10^120是一个天文数字，大致相当于宇宙中所有物质已经处理过的信息量。如果把宇宙变成一台计算机，它可以在宇宙年龄内处理大约10^120比特信息，这正好大约是140亿年[40]。

10^120是一个天文数字，大致相当于宇宙中所有物质已经处理过的信息量。如果把宇宙变成一台计算机，它可以在宇宙年龄内处理大约10^120比特信息，这正好大约是140亿年[40]。

即使一个确定性的规则或规律非常简短并被压缩，如果计算需要几十亿年，也是没有意义的。这并不意味着决定论是完全不可能的，它只是制约了局部的、低层次的规律的决定性，而不是全局的、高层次的行为，具有系统的强涌现性。

即使一个确定性的规则或规律非常简短并被压缩，如果计算需要几十亿年，也是没有意义的。这并不意味着决定论是完全不可能的，它只是制约了局部的、低层次的规律的决定性，而不是全局的、高层次的行为，具有系统的强涌现性。

因此，强涌现描述的系统是对低级系统的随附，但在逻辑上可以与产生它的基本现象分开。通过强涌现产生的「多尺度」系统依赖于下层系统，因为它们是在其语言的最低层次上实现的，但同时它们又独立于下层系统，因为它们服从于自己的中观或宏观语言，对微观细节不敏感。低级系统的微观细节与宏观现象完全不相关，高级系统也可以在其他系统中实现。

因此，强涌现描述的系统是对低级系统的随附，但在逻辑上可以与产生它的基本现象分开。通过强涌现产生的「多尺度」系统依赖于下层系统，因为它们是在其语言的最低层次上实现的，但同时它们又独立于下层系统，因为它们服从于自己的中观或宏观语言，对微观细节不敏感。低级系统的微观细节与宏观现象完全不相关，高级系统也可以在其他系统中实现。

 

== '''结论''' ==

== '''结论''' ==