[论文解读] The Demystification of Emergent Behavior

Gerald E. Marsh|arXiv (Cornell University)|Jul 6, 2009

Chaos, Complexity, and Education参考文献 11被引用 4

一句话总结

本文通过将涌现行为与混沌和复杂性区分开来，阐明了系统中高层组织结构无法完全从底层组件预测的原因。文章提出，涌现源于组织结构，而非单纯的计算复杂性，为理解生物学和社会系统中的现象提供了一个框架，这些现象具有真正的新颖性，且不可还原为部分分析。

ABSTRACT

Emergent behavior that appears at a given level of organization may be characterized as arising from an organizationally lower level in such a way that it transcends a mere increase in the behavioral degree of complexity. It is therefore to be distinguished from systems exhibiting chaotic behavior, for example, which are deterministic but unpredictable because of an exponential dependence on initial conditions. In emergent phenomena, higher-levels of organization are not determined by lower-levels of organization; or, more colloquially, emergent behavior is often said to be "greater than the sum of the parts". The concept plays an especially important but contentious role in the biological sciences. This essay is intended to demystify at least some aspects of the mystery of emergence.

研究动机与目标

• 澄清科学论述中关于涌现行为的概念混淆。
• 将涌现现象与对初始条件高度敏感的混沌系统和复杂系统区分开来。
• 论证涌现行为源于组织结构，而非仅仅是复杂性的增加。
• 为生物学和社会科学提供一种更清晰、更非神秘化的涌现理解。
• 建立识别真正涌现与单纯计算或动态复杂性的标准。

提出的方法

• 使用理论物理和系统理论分析涌现行为与混沌动力学之间的区别。
• 将涌现定义为由于组织约束而超越底层组件总和的行为。
• 通过生物学和社会系统中的思想实验和实例，说明非还原性涌现。
• 应用广义物理和系统理论的原则，形式化涌现概念。
• 修订并扩展早期表述，以提高清晰度和概念严谨性。
• 强调涌现属性仅从底层规则无法计算预测。

实验结果

研究问题

• RQ1 在动力系统中，什么可以将涌现行为与混沌或复杂行为区分开来？
• RQ2 如何在不诉诸神秘主义的情况下，将涌现理解为不可还原于底层组件？
• RQ3 组织结构以何种方式使高层行为成为不可从部分预测的？
• RQ4 为什么在生物学科学中涌现尤其具有争议性，以及如何解决这一问题？
• RQ5 可以使用哪些标准来识别真正的涌现，而非单纯的复杂性或对初始条件的敏感性？

主要发现

• 涌现行为不仅仅是复杂性的增加，而是涉及产生新颖、不可约属性的组织约束。
• 涌现现象并非像混沌系统那样完全可预测，因为它们不能仅从初始条件推导。
• 真正的涌现发生在即使在原则上，高层组织也无法从底层规则推导出来时。
• 本文确立了涌现并非形而上学概念，而是一种根植于系统组织结构的结构性概念。
• 修订版本明确指出，由于组织整合，涌现行为是‘大于部分之和’，而不仅仅是计算规模的结果。
• 该框架为理解生物学和社会系统中的涌现提供了一个非神秘化、基于物理学的依据。