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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。
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 ==
== 1. 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）
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）
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）：<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。
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。
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]。
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]。
既然用语法、形式语言或数学的形式化描述不适合也难以解决这个困难的问题，那么至少一个完整而系统的分类会有帮助。本文就试图为各种类型和形式的涌现提供一个标准、规范的分类方法。
== '''2. 定义与属性''' ==
=== 2.1 定义 ===
由于涌现是一个模棱两可的词，因此从一个明确的定义开始是必要的。在下文中，涌现的（emergent）和涌现（emergence）是这样定义的：<blockquote>如果一个系统的属性不是其任何基本元素的属性，那么它就是涌现的。涌现是涌现的属性和结构在更高层次组织或复杂性（「多者异也」）上的显现[9]。</blockquote>这是许多关于复杂系统的入门教科书中可以找到的常见定义[10]。《牛津哲学指南》[11]将涌现属性定义为不可预测和不可还原的：「一个复杂系统的属性被说成是『涌现』的，是因为尽管它是从表征较简单成分的属性和关系中产生的，但它既不能从这些较低层次的特征中预测出来，也不能被还原成这些特征」。
《剑桥哲学词典》[12]对结构和规律、描述性涌现和解释性涌现进行了区分。描述性涌现（Descriptive emergence）意味着「整体」（或更复杂的情形）的一些属性不能通过「部分」（或更简单情形）的属性来定义。解释性涌现（Explanatory emergence）意味着「系统中更复杂情况的规律，不能通过任何构成或共存规律从更简单或最简单情形中推导出来」。
《剑桥在线词典》[13]说，emerge「涌现」的意思是「通过从某物出来或从某物后面出来」或「抵达某段困难时期或经历的尽头」，而 emergence 只是「出现的过程」。emergence 和 emerge 这两个词的拉丁词源都是 emergere，意思是从水中升起，出现和到达。拉丁语动词 emergere 来自 e(x)「out」+ mergere「to dip, plunge into liquid, immerse, sink, overwhelm」（浸入、陷进液体、浸没、下沉、淹没），即 to emerge 类似于去合并相对立（opposite）的事物。Emergence 是由 emergere 的现在分词 emergens 演变而来。merging（合并）意味着两个独立的事物的结合、沉浸和融合，而 emerging（涌现）则意味着对立的事物。
=== 2.2 属性与标准 ===
解释、还原、预测和因果关系等概念是深入理解涌现的核心[14] 。Francis Heylighen 据此提出了以下关于涌现的分类标准[15]：
* 所创建系统的多样性（如涌现系统的可能状态）；
* 外部影响的数量（在涌现过程中）；
* 维持系统身份的约束类型（完全的或条件的）；
* 层次的数量，多层次的涌现（一个层次，两个层次，或多个层次）。
不幸的是，这些属性并非完全独立：多层次的涌现过程肯定比单一层次还具有更高的多样性。
== '''3. 类别与分类''' ==
=== 3.1 哲学分类法 ===
查尔默斯（David J. Chalmers） 区分了弱涌现（weak emergence）和强涌现（strong emergence）[16]。强涌现甚至在原则上不能从低层次领域的规律中推导出来，至于弱涌现则只是在低层次领域的属性和原则下的意外 [17]。Mark A. Bedau 区分了三种涌现：名义的（nominal）、弱的和强的。他在与查尔默斯相同的意义上使用弱和强，但增加了名义涌现的概念，与上述涌现属性的一般定义相对应：名义涌现是一个系统中出现的宏观属性，而非微观属性。William Seager（SeagerDrafts）强调了两种涌现：良性的（benign）和激进的（radical）的。他所谓的 「良性」或可接受涌现是指——我们能够找到一个描述性或解释性的方案，提供一种有用的速记符号来描述一个系统的行为，例如气体的压力和温度；他的激进涌现则大致对应于Bedau 和查尔默斯的强涌现。
=== 3.2 基本粒子分类法 ===
Yaneer Bar-Yam[18]区分了四种类型的涌现。基于「粒子」和「系综」（particles & ensembles），而非主体和群体（agents and groups）概念，他给出了以下简短描述分类：
* Type A：涌现行为（从微观到宏观）
** Type0（孤立部分在整体中没有对应位置）
** Type1（部分在整体有对应位置——弱涌现）
** Type2（存在有集体约束的系综——强涌现）
** Type3（存在系统与环境的关系属性——强涌现）
* Type B：新系统类型的动态涌现：「新涌现形式」
Type0是简单的「部件分离对部件结合」的涌现，类似于良性和名义的形式。Type1和Type2大致对应于弱涌现和强涌现，尽管他描述的强涌现概念有点特别（「强涌现是系统的属性，并不能在系统的部分属性或部分之间的相互作用中找到」）。对于强涌现性，他正确指出了在系统全局水平和主体局部水平之间，存在着中间成分或组合。Type3则通过系统的涌现行为进行了分类，这些涌现行为产生于与环境的互动过程中。
=== 3.3 元胞自动机分类法 ===
根据元胞自动机（Cellular Automata，CA）的思想，Stephen Wolfram 和 David Eppstein 对涌现分别有两种一般分类法。Wolfram 的CA四分类是[19]：同质性（homogeneous，Class I）、周期性（regular，Class II）、混沌性（chaotic，Class III）和复杂性（complex，Class IV）。
Eppstein 更简单的三分类法[20]是为了克服 Wolfram 方案困难而制定的。他提出了三个主要类别：
* 收缩不可能（Contraction impossible，负反馈）
* 膨胀不可能（Expansion impossible，正反馈）
* 胀缩都可能（Both expansion and contraction possible，负和正反馈）