涌現(xiàn)(emergency)是指由多個部分組成的整體出現(xiàn)各部分都沒有的新性質(zhì)的現(xiàn)象，通俗而言即“1+1>2”。涌現(xiàn)的系統(tǒng)似乎無法通過分解來研究，因?yàn)橐坏┓纸鉃椴糠郑滦再|(zhì)就消失了。然而，整體的新性質(zhì)不會憑空產(chǎn)生，仍然來自于部分的性質(zhì)，我們認(rèn)為產(chǎn)生了新性質(zhì)或許只是因?yàn)槲覀儗Σ糠值男再|(zhì)沒有研究透徹，或者對從部分到整體的過程沒有研究透徹。如果我們研究透徹，具有足夠強(qiáng)的“以小見大”的能力，那么涌現(xiàn)其實(shí)沒有什么特殊的。

不那么驚奇的驚奇

涌現(xiàn)的另一種體現(xiàn)是簡單的規(guī)則產(chǎn)生復(fù)雜的現(xiàn)象，這非常使人驚奇，但是現(xiàn)象的復(fù)雜程度其實(shí)和規(guī)則的簡單程度是高度正相關(guān)的：非常復(fù)雜的現(xiàn)象會來自相對簡單的規(guī)則，但是并不會來自非常簡單的規(guī)則。

一個經(jīng)典例子，蟻群是一個復(fù)雜系統(tǒng)，通常的說法是每只螞蟻的行為模式都很簡單，大量螞蟻聚集在一起才涌現(xiàn)產(chǎn)生復(fù)雜有序的蟻群。然而，每只螞蟻的行為模式真的很簡單嗎？人類對任何一種單細(xì)胞生物都沒有研究透徹，何況螞蟻？螞蟻或許有很多目前未知的交流方式和信息處理過程，而人類僅僅根據(jù)對其行為的簡單觀察就認(rèn)為它們很簡單？人工智能中的蟻群算法模擬蟻群的行為，將每只螞蟻想象得很簡單，雖然有一定成果，但是非常有限，和真正的蟻群更是天壤之別。正是因?yàn)檎鎸?shí)的螞蟻并不簡單，蟻群的復(fù)雜來自于每只螞蟻的復(fù)雜。

類似的，模仿大腦的深度學(xué)習(xí)假設(shè)單個神經(jīng)元的功能不復(fù)雜，大量神經(jīng)元互相連接才涌現(xiàn)產(chǎn)生智能。然而越來越多的神經(jīng)生物學(xué)研究成果表明單個神經(jīng)元的功能遠(yuǎn)不是那么簡單的，單個神經(jīng)元承擔(dān)著比以前想象的要多得多的計(jì)算任務(wù)。例如深度學(xué)習(xí)中的單個神經(jīng)元無法實(shí)現(xiàn)異或，但是最新的研究表明大腦的單個神經(jīng)元是可以實(shí)現(xiàn)的。

前不久去世的英國數(shù)學(xué)家康威（John Conway）的生命游戲，用非常簡單的規(guī)則產(chǎn)生了復(fù)雜的現(xiàn)象，但是其復(fù)雜程度是很有限的。用庫茲韋爾（Ray Kurzweil）的話來說，“元胞自動機(jī)（生命游戲也是一種元胞自動機(jī)）即便迭代無數(shù)次，其產(chǎn)生的圖形的復(fù)雜度仍然保持與原來相同的水平，它們無法進(jìn)化出昆蟲、人類和肖邦序曲?！?/p>

研究不透徹，方法未掌握

前不久去世的諾貝爾物理學(xué)獎獲得者安德森（Philip W. Anderson）于1972年提出了著名的“More is Different”思想，對還原論（復(fù)雜的事物可以化解為各部分的組合）表示深刻的懷疑。他指出，我們無法根據(jù)少數(shù)粒子的性質(zhì)的簡單外推，來理解大量且復(fù)雜的基本粒子集合體的行為。相反的，在任何不同的復(fù)雜性層級下，物質(zhì)會出現(xiàn)全新的性質(zhì)。并且，對新性質(zhì)的理解需要本質(zhì)上一樣的基礎(chǔ)研究。因此，他認(rèn)為可以基于下述設(shè)想粗略地將學(xué)科線性排列在一個層級結(jié)構(gòu)中：學(xué)科X的基本實(shí)體遵循學(xué)科Y的定律。

然而，這個層級結(jié)構(gòu)并不意味著學(xué)科X “僅僅Y的應(yīng)用”。每個新的層級都需要全新的定律、概念和歸納，并且和其前一個層級一樣，研究過程需要大量的靈感和創(chuàng)意。心理學(xué)不是應(yīng)用生物學(xué)，生物學(xué)也不是應(yīng)用化學(xué)。

然而，這畢竟只是目前的現(xiàn)象，只是一種觀點(diǎn)，并沒有得到嚴(yán)格的證明。無法根據(jù)粒子的性質(zhì)推出大量粒子集合體的性質(zhì)或許只是因?yàn)槟壳拔覀儗αＷ拥男再|(zhì)研究不夠透徹，或者沒有掌握從個體到群體的推理方法。

可以還原，但是效率太低

如果我們把部分以及從部分到整體的過程研究得足夠透徹，那么將整體分解為部分來研究的還原論方法是可行的（雖然可能需要對目前的還原論進(jìn)行重大革新）。然而，還原論方法的效率可能不夠高，無法和直接從高層次研究的方法競爭。

就上文的例子而言，人類社會是由原子組成的，那么是否研究清楚原子的原理就能理解人類社會呢？回答是肯定的，但是需要對原子有非常透徹的理解，而且具有足夠強(qiáng)的“以小見大”的能力。顯而易見的是，要獲得這樣的能力是非常困難的，至少在短時(shí)間內(nèi)難以做到，遠(yuǎn)不如直接研究人類社會的效率更高、效果更明顯。當(dāng)然可以說直接研究是目光短淺的體現(xiàn)，但是現(xiàn)階段我們的確需要一定程度的目光短淺。

更令人沮喪的是不可簡約性。很多物理過程已經(jīng)被嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明為不可簡約的，即要知道某些現(xiàn)象未來的狀態(tài)，不存在捷徑（例如通過某個公式計(jì)算出來），而只能按照真實(shí)發(fā)生的一步步推演。這意味著即使能夠通過簡單部分推理出復(fù)雜整體的性質(zhì)，這個過程的效率也會很低。即使我們能夠?qū)⑺惺挛镞€原為簡單的基本定律，但是這并不意味著我們能夠從這些基本定律出發(fā)重建整個宇宙。因此，直接從高層次研究涌現(xiàn)現(xiàn)象是不可缺少的方式。

總而言之，涌現(xiàn)固然是一種奇妙而重要的現(xiàn)象，但是并沒有目前認(rèn)為的那么奇妙。復(fù)雜整體的簡單部分也是比較復(fù)雜的，只是相對整體而言更簡單。整體的新性質(zhì)不會憑空產(chǎn)生，在部分的性質(zhì)中就有所體現(xiàn)，只是被我們忽視了，或者說我們“以小見大”的能力還不夠強(qiáng)。當(dāng)然，我們要承認(rèn)還原論的方法研究涌現(xiàn)的效率比較低，仍然需要高層次的研究方法。

參考資料

1 https://science.sciencemag.org/content/367/6473/83

2 奇點(diǎn)臨近. 雷·庫茲韋爾. 機(jī)械工業(yè)出版社2011年版. 52頁

3 https://science.sciencemag.org/content/177/4047/393，譯文來自集智俱樂部