研究涌现道路上的困难
我们对涌现问题已经有了不断深入的了解，但比较奇怪的是，涌现问题可用的解释还很少。许多哲学家和一些科学家认为，涌现问题不可能简单地用科学术语加以解释。特别是他们还坚持认为，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。持有这种观点的学者坚信，机器不可能具备自我扩展和提高的能力，即机器的能力不可能超越人类在制造它时赋予它的能力。
这种观点与直到20世纪中叶仍流行的一种观点比较类似，即机器不可能自我复制。原因在于，如果机器要自我复制，就需要描述自身，然而这种描述又必须包含关于机器如何描述其自身的一种描述，以此类推，这将是一个无限循环。所以，机器自我复制“显然”是不可能的，就如同机器的能力，不可能超越人类在制造它时赋予它的能力。由于有机体显然都可以复制自身，所以这种“不可再生性”是机器与有机体之间的一个主要区别。20世纪50年代，这种关于自我复制的观点被彻底推翻了，因为约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）根据美国数学家斯塔尼斯拉夫·乌拉姆（Stanis?aw Ulam）提出的思想，给出了一种能自我复制的机器的描述（von Neumann, 1966）。正像对于秋天的种种变化给出科学的解释之后，人们对这一过程的疑惑并没有减少一样，人们进入“能自我复制的机器”这个全新的研究领域，提出了新的怀疑和问题。
我认为，用类似机制的方式来解释自我完善和涌现现象，最大的障碍并不在于刚刚提到的这些原理性的东西，而在于涌现现象令人眼花缭乱的多样性。就像意识、生命或者能量一样，涌现是永存的，但是它的形式却是千变万化的。这种困难在一定程度上也源自涌现现象与偶然发生的新奇事物之间的相似性。上下起伏的波浪会使反射的灯光闪烁不定，而对受规则控制的系统所产生的涌现现象也很少有规律可循。在大量千差万别的涌现现象中，与之相伴的那些意外出现的新奇事物，其虚假的轨迹给我们分离涌现现象的基本要素造成了重重困难。
在研究涌现的道路上继续前进
对涌现现象的研究现在依赖于对其进行还原的研究。复杂系统可用较简单系统之间的相互作用来描述，例如表1-1给出了人们所熟悉的科学领域的还原示例。我之所以特别强调“相互作用”，是因为人们现在对还原研究存在一个常见的错误观念：要了解整体，必须深入分析最基本的组成部分，并且将这些部分进行隔离研究。这种分析的局限在于，只有在整体能被视作各个部分的总和时，它才是有效的。而一旦各部分间存在稍微复杂的相互作用，这种分析方法就会失败。
表1-1 科学描述中典型的连锁层次关系
注：每个层次上的行为和结构都依赖上一层次上的行为和结构。较低层次的行为和结构可以限定较高层次的行为和结构，并可以帮助我们去认识较高层次的行为和结构。需要说明的是，任一层次的行为和结构要与所有层次上的观察结果保持一致。
对于复杂的声波，比如在一段交响乐中瞬间出现的声波，我们可以分析它的各组成部分的频率，然后再将这些组成部分组合起来重新构成整体。一些数字录音技术可以根据瞬间记录的结果，将各组成部分的频率重新合成，得到最终的整体效果。然而，当各个组成部分以较复杂的形式相互作用时，就像蚁群中的蚂蚁相遇时那样，知道孤立的个体行为并不能了解整个系统（蚁群）的情况。简单机械地运用还原的观念，只是在孤立地研究各个组成部分，对于组成部分之间具有较强相互作用的系统，这种研究方法是行不通的。因此，我们必须既要研究各个部分，又要研究它们之间的相互作用。
由此可见，涌现仅仅发生在整体行为不等于各部分行为简单相加的情况下。就涌现而言，整体行为确实远比各部分行为的总和更复杂。为了说明这一点，我们再次以国际象棋为例。仅仅依靠累加棋盘上各个棋子的价值，不可能有效描述正在进行中的棋局。各枚棋子通过相互作用，才达到了相互配合和控制棋盘上各个部分形势的效果。如果很好地考量并利用这种连锁的布局，即使对手有更有价值的棋子，但如果他没有从整体上考虑，没有合理布局，那么你也能轻易战胜他。要有效地分析整个棋局状况，就一定要找出能够直接描述棋子间这些相互作用、相互影响的方法。在研究形式更为复杂的涌现现象时也是如此。
因为涌现现象在许多不同的学科中普遍存在，所以我们的探讨也要跨越多门学科。因此，我们也能够收集彼此存在很大区别的涌现的例子。由于存在着诸多不同，我们可以排除那些偶然因素，使用一种普适框架来比较这些例子。这个过程增加了我们发现并控制涌现现象本质条件的机会。帮助我们完成这个过程的普适框架，建立在涌现中各机制相互作用的基础之上。本书前半部分给出的详细示例证明了这一点。
EMERGENCE
数学符号
在正式阐述本书内容前，我还有一点需要说明。本书多处使用数学符号，甚至还使用了一些基本的方程式，但是你完全可以不去钻研这些难懂的数学知识。读者即使跳过这些部分，仍然能清楚地理解我们讨论的中心思想。
读者难免会提出这样的问题：如果可以跳过那些数学部分，为什么还要把它们包含进来呢？不妨考虑另一个类似但你可能更为熟悉的领域：音乐。任何一个人只要努力一番，都能学会欣赏非常复杂的音乐。但是，如果没有音乐符号，音乐的精妙之处就很难得到表达。巴赫、贝多芬和普罗科菲耶夫创作的复杂曲目，都遵循产生这些音乐符号的原则。了解音乐符号会加深人们对乐曲和谱曲过程的认识。数学符号对科学家的意义，就如同音乐符号对作曲家的意义。如果没有机会接触这些符号，你将错过很多东西。本书之所以包含一些数学符号，是希望读者有机会领会更精妙之处。尽管这要付出更多的精力，但我认为这样做是值得的。这些符号很简单并且都有相应的解释，因此读者没必要像一位有经验的科学家或作曲家那样弄清每一个定理和结构。
