3、复杂系统中的涌现现象与智能探索

复杂系统中的涌现现象与智能探索

1. 复杂适应系统

在生活中，我们逐渐意识到世界并非一台完美运转的机器。尽管有诸多法律，但并没有一个总体规划来最大化诸如幸福、经济增长、交通流量、环境可持续性等方面。世界的正常运转，是强加约束（如交通法规）和个体互动（如司机为避免违规者而转向）复杂结合的结果。

1.1 复杂系统的特性

复杂系统或复杂适应系统（CAS）专门研究各种系统中的自组织现象，这些系统涵盖雨林、白蚁丘、交通堵塞、流行病等。复杂系统通常由许多相互作用的组件（或代理）组成，并具有以下特性：
- 分布式控制 ：没有任何事物监督或管理组件及其交互。
- 协同作用 ：整体的复杂性远超组件复杂性之和。
- 涌现（自组织） ：全局结构仅由局部交互产生，通常通过正反馈实现。
- 自生产 ：全局结构由局部交互维持，通常通过负反馈实现。
- 耗散 ：系统远离平衡（处于低熵状态）但稳定。
- 适应性 ：系统可以修改自身结构或行为以维持自身的其他方面。

复杂性的精确定义众多，但缺乏正式的共识。复杂性很少取决于组件的数量或其个体的复杂性，而更多地取决于它们的交互协议。例如，社会的复杂性源于个体之间的大量交互，而非个体本身。

1.2 涌现的定义与实例

涌现通常指自组织的全局结构对局部结构施加约束，从而以局部行为无法立即预测的方式影响组件交互。一个有用的涌现