涌现：简单创造复杂

我们的世界似乎是一个可以无限放大和无限缩小的物理世界，从微观角度看有分子、原子、夸克甚至可能还有更小的世界，从宏观角度看有人、地球、太阳系、银河系等越来越大的世界。不同级别的世界可能有不同的物理法则，就好比宏观中符合传统物理，而微观粒子则需要量子力学来描述。

由大量的简单的小部分组成一个大的整体后会涌现某些能力，这种现象就是涌现。涌现现象是一种整体属性或行为，它不能仅从其组成部分的性质预测，而是由这些部分之间的相互作用动态产生的。涌现不仅是系统科学和复杂性理论的核心概念，更是连接微观与宏观、个体与集体的桥梁。

涌现可以从两个维度理解：由局部到整体以及由简单到复杂。当独立的元素通过交互作用形成一个统一的整体时，新的属性和行为便出现了。例如，一群蚂蚁的集体行为，或是神经元网络中的智能，都无法仅从单个蚂蚁或神经元的活动推断出来。此外，简单的规则和算法在特定条件下可以产生复杂的、连贯的模式，这是基于复杂性思想的涌现，如细胞自动机或遗传算法。

当前AI很火的大模型也具有涌现现象。大模型通常指的是那些拥有大量参数、大规模数据集训练、并能展现出复杂能力的深度学习模型。这些模型由于其规模巨大，在训练时需要大量的计算资源和数据，但它们能够处理更复杂的学习任务，并且在许多情况下展现出超越人类预期的能力。模型在没有直接编程的情况下，学会了执行复杂的任务，如理解语言的深层含义、生成高质量的文本、图像和音频，甚至是进行创新性的思考和创作。

我们试图将复杂现象简化为其最基本组成部分的研究方法已经遇到瓶颈了。当面对具有相互作用的系统时，简单地分析各部分并不能揭示整体的特性。当前更倾向于认为复杂行为可追溯至宇宙的基本规律，如牛顿定律、自然选择和量子力学等。这种方法承认了层次间的依赖关系，低层次的行为和结构对高层次的认识有着制约和指导作用。

如今我们能够更加精细地理解部分与整体的关系，以及隐藏在连接之中的复杂性。这种转变不仅仅是对古老智慧的回归，而是人类理性的一次淬炼，预示着认知的又一次爆炸。涌现现象提醒我们，整体大于部分之和，这一理念在科学和哲学上都开辟了新的天地。它不仅挑战了我们对因果关系的传统理解，还促使我们重新评估知识的构建方式。