描述
开 本: 32开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787572232237
- 涌现理论奠基人、遗传算法之父、复杂适应系统理论提出者、麦克阿瑟天才奖获得者、圣塔菲研究所核心成员约翰霍兰德经典之作
- 关于涌现现象研究的奠基之作，复杂科学领域里程碑式著作。推动复杂适应系统、机器学习、人工智能领域的长足发展
- 揭示涌现的本质：由小生大，由简入繁。少数规则和规律就能产生错综复杂的系统，而且以不断变化的形式产生恒新性和新的涌现现象。
- 涌现现象存在于从生物进化到人工智能，从商业经济到人生哲学等多个领域，了解涌现现象，即从混沌到有序，有助于我们理解这个复杂的世界。
- 湛庐文化出品。
- 一粒小小的种子为何能够长成红杉、雏菊、豆苗等独特的植物？
- 蚂蚁个体的行为非常机械，为何蚁群却展现出非凡的灵活性？
- 国际象棋只有二十几条规则，为何人们能不断发现新的走法？
- 机器为何能够越人类在制造它时赋予它的能力？
上述现象揭示了这样一个规律，即复杂的事物是由小而简单的事物发展而来的，而这正是涌现现象的特征。涌现现象产生的根本原因在于，事物各组成部分之间相互作用产生的复杂性，远非个体行为的叠加可以相比，也就是我们常说的“整体大于部分之和”。
“整体大于部分之和”这一特性也成为涌现研究道路上的阻碍。许多哲学家和一些科学家坚定地认为对涌现的研究不可能还原为对明确定义的机制及其相互作用的研究。他们认为，机器的能力不可能超越人类在制造它时赋予它的能力。复杂自适应系统理论提出者约翰·霍兰德借助模型和还原思想，建立了研究涌现现象的普适框架，扫清了研究道路上的障碍，推动了复杂自适应系统、机器学习、人工智能等领域的长足发展。
你可能会认为，涌现现象只出现在特定的系统中，在日常生活中并不常见。但实际上，具有涌现现象的系统随处可见且与我们息息相关，比如神经元网络系统、人体免疫系统、互联网和全球经济系统等。因此，研究涌现现象具有重要的现实意义。凭借霍兰德提出的普适理论框架，我们可以找出某些复杂现象背后的根本规律，从而更好地认识世界、开拓世界以及预测未来。
[目录]
序言 写一本普通读者能看懂的书
第1章 神秘的涌现现象
理解涌现
模型的作用
研究涌现道路上的困难
在研究涌现的道路上继续前进
第2章 理解科学建模的游戏与数字
国际跳棋与神经网络
模型中的奥秘
棋类游戏及规则
忽略细节的数字
熟悉的积木块
抽象且具体的计算机模型
第3章 地图、博弈论与计算机模型
博弈论
初露端倪的涌现
动态模型
动态的计算机模型，研究涌现的利器
第4章 会学习的国际跳棋程序
机器学习的困难
塞缪尔的解决方案
评估棋局
从评估到策略
机器棋手的学习过程
如何使学习过程运转起来
改变权重，涌现能力的核心
权重改变引起的涌现结果
国际跳棋程序的启示
第5章 神经网络模型
神经元的特征
为神经元建模
固定阈值的神经元网络
国际跳棋程序与前馈神经网络的区别
有关神经元的更多特征
带回路的神经网络
无限期记忆
神经网络模型中的涌现
关于神经网络模型涌现问题的主要观点
状态与策略
确定模型的规则选取
第6章 普适理论框架
基于主体的模型
计算机模型的优势
涌现与非线性
普适理论框架的基本要求
第7章 涌现的受限生成过程模型
机制的状态
机制的相互作用与连接
作为受限生成过程的元胞自动机
第8章 国际跳棋程序与其他受限生成过程模型
国际跳棋程序的受限生成过程
神经网络模型的受限生成过程
Copycat模型
第9章 受限生成过程模型的扩展
可变结构受限生成过程模型
受限生成过程的模拟示例
遗传算法与可变结构受限生成过程模型
关于涌现的进一步理解
第10章 涌现中的还原论思想
受限生成过程中的新层次
重组元胞自动机
第11章 隐喻与创新
科学中的创新和创造
对隐喻的初步探讨
隐喻与模型的关系
创新的培养
没有捷径的创新
诗歌与物理学的创造过程
结 语 不能停止的涌现研究
作为总结的结束语
作为研究起点的结束语
关于建模的两个警告
关于涌现的进一步研究
涌现研究的几个关键阶段
涌现研究的长远目标
参考文献
译后记 涌现的意义和作用
写一本普通读者能看懂的书
光阴荏苒，距我为非专业读者写的本书《隐秩序》（Hidden Order）出版，已经过去很久了。在这段时间里，我认识到写一本非专业读者能看懂的书比写一本科学专著要艰难得多。科学专著写作的核心在于简洁地论述从假设到结论的逻辑过程，没有必要进行详尽的描述，而且只要有可能，作者一般都会使用规范化的简写。而在一本为对科学感兴趣的非专业读者写的书中，则不应该有很多假设，写得过度简洁反而会对读者造成理解上的障碍。所以，在撰写科学专著时，作者们一度刻意规避的许多写作技法，如隐喻、举例和其他辅助表达思想的手段，都可以用来写作大众科普书。
若要让我在做研究和把研究成果写出来之间选择，我宁愿选择前者。在撰写《隐秩序》时，我并没有想到会这么快再次经历这个困难重重的过程。那些促成我着手撰写《隐秩序》的因素，很多是“一次性”的，因此我把事情想得太简单了。然而，在写那本书的过程中发生了许多事情，使得情况又发生了变化。
在写作的前期，我观察了很多系统和模型。我发现在其中，复杂现象都是从简单的元素中涌现出来的。很快，有关数学“不合理的效用性”的讨论不断在我的脑海中显现。我并不是怀疑数学的效用性，因为效用性和它是否“合理”是两回事。到了20世纪，数学基本上已经发展起来，而数学界所持的独特观点导致了“不合理
的效用性”。众多数学家现在强调数学是从物理世界分离出来的独立学科。从这样的观点出发，数学能够用来对宇宙进行简洁有效的描述，看起来就有点奇怪了。显然，这种观点忽略了数学的来源。这些相互交织的问题使我感到困惑：我们究竟要通过什么途径，才能用简洁的表达来阐明内涵丰富的描述和准确的预测呢？
当我意识到这些问题可以不用一大堆规范化的工具去讨论时，撰写本书的冲动就油然而生了。当向一位非专业读者解释遇到的问题以及面临的困难时，如果局限于利用某种特定的规范性工具，这些丰富的感受就很容易丧失，因此必须扩展讨论的领域和视野。就这样，我又一次进入了这个具有挑战性的领域，尽管有时它并不像做基础研究工作那样激动人心。这一工作的成果就是摆在你面前的这本书。我对自己付出的努力并不后悔，不过终能够完成这项工作，我不免有些吃惊。
相比于《隐秩序》，《涌现》更能称得上是我的个人作品。这并不是因为这本书很少援引别人的观点，而是因为我在写作本书的过程中确实花了更多的时间来认真研究这些观点。我是以开展科学研究，特别是开展跨学科科学研究的方法，来表达自己的观点的。我并不认为这些观点是反传统的—很多有跨学科倾向的科学家都会 认同这些观点。不过，这些观点都是用我独创的术语表达出来的。此外，我还介绍了一些个人经历，它们自然令本书更具我的个人特色。
与《隐秩序》的情况相同，密歇根大学BACHA小组的其他成员审查了本书的绝大多数观点。而且，和默里·盖尔曼（Murray Gell-Mann）的谈话使我始终关注更为广泛的课题。圣塔菲研究所依然是一个令人激动的地方，它为我提供的机会和可与其他人讨论的问题，是我在其他地方都未曾遇到过的。科学发展得如此之快，正在把范围广阔的关于复杂性的新观点和新理论整合到更大的科学框架中。
每一个读过爱丽丝·富尔顿（Alice Fulton）的诗歌或散文的人都会看出她对我的强烈影响，这种影响体现在我对诗歌和科学之间关系的理解上。特别是，有关诗歌的一章很大程度上依赖于这些年来和富尔顿的谈话，虽然她在表述时可能有所保留。
丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett）很早就提醒过我，研究还原论的问题将会很棘手，我始终十分认真地对待这些提醒。他还是介绍我和约翰·布罗克曼（John Brockman）认识的人。
我感谢那些为这本书的出版付出了巨大努力的人。在我表达完谢意之前，还要补充两类感谢，一类是简单直接的，另一类是复杂的，恰好符合这本书的主题—复杂性。
类是简单的感谢。感谢薇薇安·惠勒（Vivian Wheeler）。作为一名文字编辑，她的工作能力出色，为这本书的出版付出了巨大的努力，她把那些冗长的段落改写成了简洁明快、吸引人的散文。
第二类感谢则比较复杂：如果在我的弗雷德赫城堡旁没有密歇根湖宁静悠长的地平线和瞬息万变的景色，我想这本内容广阔、思想深邃、不易表达的书是不可能和读者见面的。我的妻子莫里塔·霍兰德（Maurita Holland）是使弗雷德赫存在的一个重要因素，她给我的生活带来了很多快乐，也为本书的出版付出了很多心血。她多次阅读了本书不同阶段的草稿。我不知道她通过什么方法保持鲜明的观点并向我提出清晰的建议。不过，她确实是促使我将科学呈现在更多读者面前的一个巨大动力。我很庆幸此生能有这样一个伴侣！
霍兰德是一个非常富有想象力的人，他的想法经常出人意料，而且总是引人入胜。在复杂科学研究方面，他总是能获得新的灵感，给我们以启发。
罗伯特·梅
复杂系统先驱
混沌理论创始人之一
本书非常具有启发性。霍兰德借助棋类游戏、神经科学、物理学、音乐、文学、生态学和进化生物学等多个领域的例子，总结出人类智力探索的共同特征。
马库斯·W. 弗尔德曼
斯坦福大学生物学教授
这是霍兰德zui好的作品。他借助一个清晰且有洞察力的框架来分析涌现现象，并为其建立模型。
约翰·希利·布朗
美国施乐公司
前首席科学家
第1章 神秘的涌现现象
在童话故事《杰克与魔豆》中，杰克把一粒魔豆种到地里，一株神奇的豆苗随即破土而出，豆茎越长越高，终为我们展现出一个有着巨人和魔法竖琴的世界。在孩提时代，我们往往觉得杰克的魔豆和其他日常事物，如秋天的落叶和发芽的种子，都是不可思议的。长大以后，这些有关种子的奇妙现象仍然令我们着迷。不知何故，这些包裹着遗传密码的小小种子竟能够长成巨大的红杉、素有“白昼之眼”之称的雏菊和豆苗这样复杂且独具特色的结构！这些正是涌现现象的具体体现：复杂的事物是从小而简单的事物发展而来的。现在我们已经知道，是种子里的基因决定了生化作用按照某种规则一步步地进行，但对于这个复杂的过程，我们目前仅仅弄清楚了其中的一些片段。实际上，只有完全了解基因如何通过一系列相互作用使得种子或受精卵逐步发育成成熟的有机体，我们才算真正了解了基因和染色体。总之，只有理解了涌现现象，才能真正理解生命和生物体本身。
当我们研究其他与上述生物发育似乎毫不相关的领域，例如棋类游戏时，会发现类似的涌现现象会以另外一种形式展现出来。极其复杂的游戏往往只有几条规则。国际象棋只有二十几条规则，然而，即使经过了几百年的精心钻研，人们至今还是能够不断发现新的走法。这就像小小的种子长成各式各样复杂的生物体一样——多
来自少。
在其他不同领域，牛顿的万有引力定律或描述电磁现象的麦克斯韦方程组等，与游戏的定义有着许多共同之处。万有引力定律与麦克斯韦方程组相当于游戏的“规则”，借助数学工具我们可以推导出一些“棋步”。这些棋步又引导我们发现一系列新的方程和数学推论，所有这些新方程和新推论都是从起始定义的方程推导而来的。这就像下棋时，我们可能发现其发明者本人都未曾预料到的可能性。牛顿不会想到万有引力定律将会揭示引力助推效应，从而指导人类借助其他行星的引力将太空探测器发射到外行星的轨道上；麦克斯韦也绝不会料到他的方程组会帮助人们实现对电子的精确控制，而这种控制能力是制造现代电子设备的必要条件。就像杰克的魔豆一样，这些方程带来了无数的奇迹。实际上，我们对整个物质世界的理解，大部分都是从少数基本的方程出发的，而这些方程都以牛顿和麦克斯韦的理论为基础。
涌现的鲜明特征就是“由小生大”。这种特征也使涌现变成一种神秘、似乎自相矛盾的现象，往往带有企图“一夜暴富”的味道。然而，涌现确实是周围世界普遍存在的一种现象。耕种等日常活动依赖涌现的一些基本经验法则，比如我们必须知道影响种子发芽的各种条件。同时，人类的创造性活动，无论是政商活动中对于创新的隐喻性表述，还是创建新的科学理论，所有这一切似乎多多少少都涉及对涌现的使用。
在生活中的每一个角落，我们都会遇到复杂适应性系统的涌现现象，例如蚁群、神经元网络系统、人体免疫系统、互联网和全球经济系统等。在这些复杂系统中，整体的行为要比其各个组成部分的行为复杂得多。关于人类状况有很多深层次的问题，解决这些问题的关键则取决于人们对这类系统所表现出的涌现特征的理解：整
个生命系统是如何按照物理和化学规律涌现出来的？我们是否能将人类的意识解释为某些物理系统的一种涌现属性？只有弄清楚涌现现象的来龙去脉，我们才能真正弄清楚对这些问题给出的种种科学解答的局限所在。本书主要的目的就是提供有说服力的证据，证明科学研究将大大加深我们对涌现现象的理解。
理解涌现
尽管涌现是普遍存在的现象，而且相当重要，但它至今仍是一个神秘、难以理解的主题。人们对它的态度更多的还是好奇，并没有进行过细致分析。我们目前对涌现的了解主要是通过一系列例子得来的。在许多领域我们常常只是凭借以往的经验行事，例如，为了使种子发芽就要将它放入潮湿的土壤里，要想在国际象棋比赛中获胜就得调动你的关键棋子。事实上，我们今天对涌现的理解，并不比孩子们通过杰克冻人（Jack Frost）去理解秋天奇妙的色彩好多少。尽管类似解释激发了人们的想象力，但其结果从根本上说往往不能令人信服。对于秋天种种变化的成因，分子生物学家会从复杂的生物分子相互作用这个角度入手研究，而这就是我们本能上希
望有一种解释能够达到的深度。人们一旦理解了这种更深层的解释，想象力必然会被更强烈地激发出来。但是，问题在于，需要研究的仅仅就是解释这些问题的具体机制吗？
像涌现这么复杂的主题，不大可能用一个简洁的定义来完整地解释，当然我也无法给出这样一个定义。但是，为了研究这一问题，我可以提供一些标识，用来清晰地界定特定领域，以及研究相应的领域所需的条件。
一开始，我将把我们的研究领域限定在那些能用规则或定律清晰描述的系统。典型的例子包括：各种游戏、人们已充分理解其组成的物质系统（如由原子组成的分子），以及用科学理论（如万有引力定律）定义的系统。当然，涌现现象也会出现在那些至今几乎还没有普遍认可的规律可循的领域，如道德及伦理系统、国家的演变、脑海中产生想法的传播过程。本书中讨论的大部分观点都与这样的系统有关，但如果要精确地把这些观点应用于这些系统，则还需要更好地研究这些系统内在的发展规律（如果存在的话）。
当然，“涌现”这个概念可能还有其他合理的科学用途，但是在上述这个由规则制约的领域，它就已经复杂到我们需要投入全部的精力去研究了。本书将不厌其烦地反复证明，少数规则和规律就能产生极其错综复杂的系统。这种系统复杂性不仅仅是随机模式所表征的复杂性，而且也存在可识别的特征，就像点彩派画家的作品所体现的那样。此外，这些系统是变化的，也就是动态的，它们会随着时间而改变。尽管事物所遵循的定律不会改变，然而事物本身却会变化。棋类游戏中多种多样的棋局，或者遵循万有引力定律的棒球、行星和星系的运行轨迹，都说明了这一点：少数规则或定律能够产生复杂的系统，而且以不断变化的形式引起恒新性（perpetual novelty）和新的涌现现象。实际上，在大多数情况下，我们只有理解了与系统相伴的涌现现象，才能真正理解这些复杂系统。
在研究涌现现象的过程中，可识别的特征和模式是关键的部分。除非一种现象是可识别并且重复发生的，否则我不会称之为涌现，在这种情况下，我通常说这种现象是有规律的。一种现象是有规律的，并不代表它容易识别或解释。即使这种现象的基础规律我们都很清楚了，但要认出和解释它可能仍很困难。为了了解国际象
棋博弈中的某些定式，人们研究了好几个世纪。例如，如何控制兵形。一旦找到了某些定式，博弈参与者获胜的可能性就将大大提高。同样，为了得到由万有引力定律发展出来的动态变化模式，如在探索行星时使用的引力助推，人们已经花费了几个世纪的时间去研究。直到现在，我们仍然还在学习研究。
弄清楚这些演化规律的本源以及它们之间的关系，我们就更有希望理解复杂系统中的涌现现象。其中关键的一步就是要从次要、不相干的细节中找出基本规律。例如，我们可以通过台球碰撞的理想化形式，来洞察气体分子碰撞的运动规律。通过这些相互碰撞的分子，得出一些可测量的变化规律，如气体的温度和压力等（参见第9章）。或者，我们也可以用描述扑克的数学方法去研究政治谈判中存在的复杂性。我们称这个过程为建模（modeling）。尽管人们通常认为建立模型并不是创立科学理论的关键，然而我的观点恰恰相反。每当科学家创立一整套描述世界的方程时，如牛顿方程或麦克斯韦方程组，他们其实就是在构建一种模型。每个模型都只描述世界的某一特定方面，而将其他方面看成是次要因素。如果模型构思得当，它将对可能出现的情况做出预测和计划，并且揭示新的可能性。正因为在对复杂系统的研究中，建模起到了非常重要的作用，所以下一部分将讲述有关建模的知识。在第2章，我们将通过仔细研究那些由人类的祖先发明的游戏、绘制的地图，更加详细地讨论科学的建模方法。在第3章，我们将通过更加细致地观察可由计算机实现的游戏和复杂系统的模型，进一步对动态过程进行研究。在本书中，建模将是一以贯之的主题。
如果组成系统的元素具备适应或学习能力，即使这种能力很初级，也可以产生复杂的涌现现象。在第4章，我们将研究一个具有学习能力的国际跳棋程序。虽然从涌现问题成为热点以来，研究成果层出不穷，但相比于国际跳棋程序，这些后来的成果便黯然失色了。这个程序通过学习居然战胜了它的设计者！很显然这是一个产出大于投入的案例。它根据学到的经验，不断对组成自身的单元进行小的改进，终使自己的整体能力达到锦标赛选手级别。这个程序完全可以还原成定义它的规则（指令）本身，原原本本地展现在你面前，然而它产生的行为并不是通过观察那些规则就可以轻松预测到的。
这种基于明确规则的系统，往往会导致无法预测的异常行为，这正是涌现现象的一个重要方面。而正是这种无法预测、出其不意产生的诱惑，吸引人们投身到涌现现象的研究中来。然而，我并不认为出其不意是支撑这一领域的本质因素。简而言之，涌现现象并不像“神秘产生美”那样，人们一旦理解它就会离它而去。
如果把涌现行为的产生者看作主体（agent），我们就能更好地理解，什么比“神秘产生美”更具吸引力。对基于主体的涌现现象的经典描述，当属侯世达（Douglas Hofstadter）于1979年用蚁群做的隐喻。不管这些独立的主体（蚂蚁）能力多么有限，整个蚁群在探索和开拓其周围环境的过程中却展现出了非凡的灵活性。不知
什么缘故，这些主体中存在的简单规律，产生了一种远远超过个体能力的涌现行为。值得注意的是，涌现行为是在没有一个中心执行者进行控制的情况下发生的。通过模拟大量相互关联的神经元而构建的模拟神经网络，是这类涌现现象的另外一个例子，我们将在第5章介绍。模拟神经网络表现出较为清晰的涌现现象，这与前面提到的国际跳棋程序形成了一个有趣的对比。
从国际跳棋和神经网络中我们看到了组合的巨大作用，因此我们借鉴了古希腊人的想法。古希腊人认为所有的机器都能由6大基本机械构件组合而成，这些构件分别是杠杆、螺丝、斜面、楔子、轮子和滑轮。在1969年，赫伯特·西蒙（Herbert Simon）进一步完善了这种见解，使它与我们的目标直接联系起来。他通过钟表匠
的故事证明了这种见解的优势：制造一块手表时，先要制造组成手表的各个基础构件，然后再将这些构件组合成一个更大的构件，依次组装，直到造出一块手表。如此一来，我们便能够更容易地理解和控制复杂系统。
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