为什么这是探索研究的起点，而不是终点呢？是什么阻碍了我们科学地理解涌现呢？
现在，我们能够识别出一些阻碍我们进一步认识涌现现象的障碍。在这里我将讨论这些障碍。当然，这里还有一个更大的问题，但我不会去深入讨论它。因为从科学的层面上说，我们能够理解的内容可能只是宇宙的一部分，而通过规律（公理和方程）所描述的这部分宇宙，仅仅是整体的一小部分。如果是这样，人们可能就会无法科学地认识涌现的某些方面。然而我们已经知道，涌现中确实存在有规律的部分，这正是我们能够观察和解释的。我所指的就是这些部分。
数学上的障碍
严格来说，我们对于能够直接处理非线性问题的数学知识所知不多。几乎所有已经建立得比较好的数学工具，比如微分方程、概率论、马尔可夫过程等，都是以线性和可加性假设为前提的。即使那些将非线性作为研究对象的数学领域，也常常依赖于线性近似。于是，大部分的科学模型都是在某个层面上建立在线性和可加性假设基础上的。
我们经常建设性和规律性地处理非线性问题的一个领域是计算机建模和模拟。对于这一方面，几乎没有现成的指导理论，人们只能在学习中逐步掌握技巧。例如，当构建计算机模型时，通常会将大量的基于偏微分方程的模型转化成计算机程序。建成的模型始终建立在线性理论基础上，而且没有探究是否存在将计算机模型建立在精确的非线性模型上的可能性。虽然元胞自动机是一个有趣的重要尝试，但几十年过去了，这种实验仍在进行，得到的有价值的理论也才刚刚脱离了起步阶段。
有必要再次强调的是，建立计算机模型只是在理论和实验之间做出的折中。计算机模型具有数学模型的严密性而没有普遍性，它们可以选择和重复一些得到验证的实验，但缺点是没有同现实紧密结合。我们几乎还没有开始探讨在这个领域建立非线性模型的可能性，但计算机模型肯定将会提高我们对涌现现象的理解。
认知上的障碍
在更深层次上，妨碍理解涌现的一个重要原因是我们在许多认识方面的完全无知。甚至在最基本层面上，我们对灵长类生物视觉方面的建模就是极不准确的。这导致我们对感知的理解是很肤浅的。人类对模式识别的建模过程似乎是将完整的画面以很大的、静态的像素数组（二进制图形元素形式）输入大脑。但视野中实际的原始影像，正如在第5章讨论神经网络时简单提到的那样，是通过一系列快速扫视，以快照式输入的方式被识别的，每一次识别都只是对整个事物影像的局部捕捉。相关实验显示，快速扫视在中枢神经系统中是由更高级的活动部分引导的，而且快速扫视还涉及局部的预期。显然，快速扫视对选择突出的特征起到了很大的作用，进而对于我们为世界建模大有裨益。
如果在这种基本的水平上，我们尚且不能对突出特征和模式识别建立模型，那么，对诸如隐喻和意识这类具有选择性的意图进行建模就更困难了。我们已经看到，在隐喻形成中，“源—目标”相关概念和有意的模型构建，与创新的效率关系密切。在中枢神经系统中，真的存在与快速扫视活动相类似的、协调着高层次视觉选择和期望的部分吗？这个过程似乎很适合用赫布关于中枢神经系统运行中细胞集群定位的观点来解释。但是，关于中枢神经系统如何从接收到的那些无限的、新奇的、如洪流般的信息中选择出相关信息，我们还没有成熟的认识。只有获得这样的认识，那些与建模、修辞和创新相关的关于涌现的认识才会有意义。
观念上的障碍：“科学发展到极限了”
在列举以上障碍时，我只是提出一些尚需解决的问题，并不是为我们的努力到了尽头而悲哀。因为有许多困惑我们的问题，从经济调控到理解意识，都涉及起决定作用的涌现现象。可能会有人据此草率推断，认为在某种程度上存在着不可逾越的障碍。持这种观点的人认为，当前的科学是无法解决这些问题的。
目前在某些场合，有关“科学发展已到极限”的观点又流行起来，他们认为像涌现这样的问题，科学是无法解决的。这种观点让我们想起20世纪末一些伟大科学家的宣言。甚至再向前回溯，自牛顿时代起，每个世纪末都有类似的断言。这些科学家认为主要的工作已经完成，剩下的就是细节问题了。每一代人都几乎不可避免地认为已经为未来的所有工作打好了基础。的确，这有一定的道理，因为如果不是这样，科学事业就不会积累发展到目前的阶段。但这种观点的确会妨碍对基础的扩展和深化。尽管有这样的断言，但科学依然会向前发展，进入更新、更广阔的繁荣时期。
在20世纪，科学取得了基础性的长足发展。我们自然期望那些致力于基础学科研究的科学家发表令人信服的声明，来纪念这个千年的结束，但这样的声明并未出现。目前的讨论大部分源于非科学人士，他们认为有些看上去属于科学范畴的学科事实上远远超出了科学的范围。这样的声明在形式上同以前的大部分观念相左，并且没有多少人知道。
没有多少证据支持这种观点。相反，反驳这种观点的证据倒是不少。现在仍然存在许多“宏大”的议题：从物理定律的统一到生命起源，再到意识的本质。而且，新的科学问题还在持续不断地出现，这些都需要做出科学的解释。20世纪，那些为基础学科发展做出贡献的、依然在世的科学家看到了这些目标，并积极致力于指导我们达到目标。我记得有位科学家讲过“余下的就是细节问题了”之类的话。特别是，在可接受的科学模式方面，在理解这些问题方面，还存在进步的余地。在更深的层次上解决这些问题需要更长时间的努力，还需要持续地研究和推动。
科学发展史佐证了这个观点。从古希腊人发现静电并认为那是琥珀的属性，到麦克斯韦理论的提出，两千多年过去了。尽管经过了这么长的时间，即使有时仅仅存在零星的研究活动，我们对电磁现象的认识仍然在扩展，并在已掌握的基础知识上稳步扩大应用范围。今天我们对于电磁现象的理解比几十年前要深入，更不用说同几个世纪以前相比了。但即便这样，电磁现象目前仍是一个非常大的科研课题。有证据表明，我们要在科学上取得基础性的进步，还有相当长的路要走，试图寻找一种单纯的最终结论是错误的。
