## 《发现，而非设计》3：「涌现」究竟是什么

这一讲咱们就来说说复杂性理论中最重要、也是最著名的一个概念 —— 「涌现（Emergence）」。

其实我们以前多次说过这个词，一般的说法，涌现，就是一个事物的整体，不能用构成它的各个部分之和来解释。

比如说，单个蚂蚁必定是非常简单的，那么小不可能有太高智能。但是当无数只蚂蚁组成一个巨大的蚁群时，你会发现它能做出非常巧妙、甚至可以说很聪明的行为。蚁群有分工有协作，可以把一块很大的食物搬回巢穴，有的负责采集、有的负责养育、有的负责建设，甚至有的像牧民一样饲养昆虫……

科学家说这就是涌现 —— 因为蚁群表现出来的智能很难用一个个蚂蚁的行为逻辑解释。而科学家仍然在试图提供那样的解释。

但是麦克卢尔认为，别费劲了，你解释不了。正如我们无法用AI大模型单个节点的权重解释AI的行为一样，涌现的特点，就是整体不能用构成整体的部分解释。

其实这种事情无处不在。你不能用单个细胞的行为逻辑解释它们构成的组织行为，不能用组织来理解器官，不能用器官解释一个人，也不能用个人的行为逻辑解释公司甚至国家的行为。

简单说，第N层做的事儿，不能用第N-1层的那些组件解释。这，就是涌现。

麦克卢尔的一个关键洞见是，涌现不是自然界的一种特殊现象，不是个例 —— 涌现就是大自然本身。

大自然，就是一层一层的涌现结构。

他这本书写得比较晦涩，概念特别多，一个一个解释非常麻烦。所以这一讲我给他换个方式，我直接训练你的神经网络 —— 我会先讲一个例子，一边讲一边介绍核心概念；然后帮你总结三个规律作为启发式；然后再来一个例子。

希望你能对「涌现」、「复杂系统」和「大自然」产生跟以前不一样的感觉。

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我们观察大自然的时候，可能会有一种感动，一种敬畏，一种庆幸。王羲之《兰亭集序》里有两句话我特别喜欢：「仰观宇宙之大，俯察品类之盛」。能作为一个人生活在世界上，你难道不感到庆幸吗？

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这个世界真的很大，东西特别多，种类极其丰富，花鸟鱼虫草木山川什么都有，让人眼花缭乱。而你不会厌倦，因为万物都有各自的美感，线条流畅色彩斑斓。还有，它们似乎都有各自的用处，好像都不是随便长成那些样子的……王羲之能观察到这个程度很不错，但这还只是外行水平。

内行会怎么观察大自然呢？比如说这有一棵树。你得能看出结构来。

树的结构是分层的。整棵树由枝、干、叶组成，叶子由细胞组成，细胞再往下还有更细的结构，一直到分子、原子等等。这种分层结构跟我们前面讲的桥梁和软件工程有点像，但区别是自然界的分层不是人为设计出来的。

要点在于，这棵树每一层的结构，都是为了解决某种问题而生的。而解决问题的本质是处理信息。

这个概念叫「物理抽象（physical abstraction）」。自然界中的每个结构 —— 无论是细胞、叶片，还是整棵树 —— 都是一个物理抽象，都在执行某种信息处理任务，也就是把输入变成输出。

比如说树叶上有叶脉，叶脉有粗有细，结构非常精巧，很美丽 —— 那不是随便长的，因为叶脉要完成三个任务：第一，把水从根部输送到叶子的每个角落；第二，把叶子光合作用产生的糖分传输回去供给树的其他部位；第三，支撑叶子，使其在风吹雨打中不容易撕裂。

所以叶脉就是一种物理抽象，它有输入和输出，能解决那三个问题。事实上它的能力很强，它有适应性！无论气温冷暖、天气阴晴、下雨还是干旱，叶脉系统都能比较稳定地工作 —— 这是「信息压缩」的结果：对于各种不同的输入，叶脉能提供大致相同的输出。

我们说「抽象」，是因为实现同样的功能可以有很多种不同的具体方案 —— 每一片树叶都是不一样的！这叫「多重实现性（Multiple Realizability）」。

大自然提供的是一个抽象的解决方案，不是一个死板的标准件。它并没有规定叶子必须多大、叶脉必须多少度，它允许一定的变化。

而这只是树叶。树叶解决的问题和整棵树要解决的问题很不一样。树是另一个层次，它的任务是把根系锚定在土壤中，从地下获取水分和养分。树组成的森林则是又一个层次，它可能要调节一个地区的气候系统……

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你看这就是涌现：大自然是分层的，每一层都在解决自己的问题；第N层解决的问题，不能用第N-1层的事情解释。层与层之间没有明确的因果线索。

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那你说，这一个个的物理抽象是怎么被大自然找到的呢？当然是靠演化。我们上周刚刚讲过一个最新认识叫「功能信息递增定律 」[1]：演化并不是只在生物界发生，其实宇宙中万事万物都走在「从低级到高级，从简单到复杂」的路上。

不过麦克卢尔用了一个更一般化的概念指代演化，叫做「元（Meta）」机制。

所谓元，就是跳出自己看自己，自我引用（self-reference）。比如我们专栏经常讲「元认知」能力，就是以第三人称视角观察自己的能力；元宇宙就是宇宙之外的宇宙，是包含着各种类型宇宙的宇宙；元数据就是关于数据的数据；科研界常说的「元分析（meta-analysis）」，也叫荟萃分析，就是把多项研究汇总在一起，提炼出一个更宏观的洞见，是关于研究的研究……

元机制，就是在比这种物理抽象高的那一层，选择这种物理抽象的过程。

比如一棵树，要问它的细胞为啥是这样的，你不能光看细胞要解决什么问题，更得看比细胞高的一层，比如说树叶，对细胞有什么要求；这棵树能不能存活、能不能留下后代，得看它所处的环境有什么说法……

你可别小看麦克卢尔这个洞见，这不但是更广义的进化论，而且直接杀死了理查德·道金斯（Richard Dawkins）的「自私基因」理论！道金斯曾经认为进化只是发生在基因层面的，而很多生物学家认为进化同时还发生在群体层面，这些年道金斯本人似乎也在反思 —— 而麦克卢尔这里则说，自然选择必定是群体选择。

为啥呢？就因为大自然解决问题是发生在每个层面上，而只有群体才能解决更高层面的问题。

比如说，个体只要研究自己的生存和繁衍，而其所在的群体，就必须解决个体的互相协作、和平发展的问题。你再推广一步，群体之上还有物种的层面，物种要解决的则是找到一个好的「生态位（niche）」的问题，比如看看这个物种在食物链上是个什么位置，你的食物是谁、你的天敌是谁……

元机制就是大自然在每一层都进行选择，评估这层的结构和解决方案是否“好”。“好”的标准就是：能不能继续迭代。

如果能生存、能繁殖、能延续、能不断演化，就说明这个方案被“选上”了。这是一个持续发生的元过程——选择、淘汰、保留、迭代，从头到尾、一层一层、层层演化，最终形成了今天我们看到的大自然。

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咱们先总结一下，涌现意味着下面三个规律 ——

第一，大自然中任何系统都是分层的，每一层都在解决属于这一层的问题，而第 N层的功能不能完全用第N-1 层的事物来解释。

比如说，单个雪花有自己的逻辑。它为什么是六边形？因为它要解决的问题是如何有效捕捉空气中的水蒸气。六边形能让表面积最大化，更容易吸附水分，而它的扁平形状又能让它在空中飘得更久。这是雪花这一层要解决的问题。

但是当很多雪花堆积在一起变成雪堆的时候，你会发现雪堆不像雪花一样是透明的，而是白色的！雪堆的另一个特点是里面夹杂着大量空气，这使得它既能反射阳光，又能维持低温 —— 雪堆要解决的问题，是地面环境。

你不能用雪花解释雪堆。

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但我觉得似乎也不是完全不能解释，有时候可以近似地解释一番。比如说北极熊的毛发。它的单根毛发拿出来，你会发现是中空透明的，连接着神经末梢，能帮助感知环境的细微变化。但是所有毛发作为一个整体，就是白色的，这解决了北极熊在冰天雪地伪装的问题，而且还有防水和提供浮力的功能……

涌现的第二个规律是每一层的结构都不是随意形成的，其实都是在最大化那一层要解决的问题的「熵」。

树叶的叶脉为什么是中间粗、边缘细？这种结构很好看，似乎很不随机也不混乱，但恰恰如此，它的传输效率才最高，它是能实现最多可能微观状态的结构，是熵最大的结构。物理抽象都是自己那一层的最优解。

第三，万事万物之所以这么“好”，不是设计出来的，而是通过元机制演化出来的。而演化的自然选择是分层的。

你要想知道人类为什么会有道德，只看单个人的角度是说不通的。你必须考虑人类的群体，才能理解个人道德的功能和存在意义。

分层、物理抽象和元机制带来了无处不在的涌现，整个世界才如此生机勃勃。世间万物可不是随机出现的，那都是经过亿万年的演化才以如此精妙的形态展现在你的面前。这样的大自然你岂能不爱！

简单说，所谓涌现，就是复杂系统中，物质以最高概率、自发地组织成高阶结构（物理抽象）的过程；这种过程以信息压缩为机制，通过群体选择、在元（Meta）层次实现。

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我们再说个不是生命的例子，比如说一座城市。

任何城市都不是被设计出来的，都有自己的演化。当然城市一般不会被淘汰，像中国有的城市有一两千年的历史。但城市一直都在进化。

城市是分层的。比如它有交通系统，交通系统里又有各种道路：公路、地铁、轻轨等等。下一层以地铁为例，又分为不同线路，每条线路又有很多站点；每个站点又有出入口、台阶、售票机、闸机这些结构……交通系统、地铁、站点、售票机，这些全都是物理抽象。

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但我们谈论物理抽象的时候，一般只需要考虑输入和输出。一个市民说“我要坐地铁上班”，他根本不需要考虑地铁是怎么运行的，不用懂什么轨道调度、能源供给、车辆控制那些：他只需要知道从哪个站上车、在哪一站下车 —— 把输入输出对上就行。

那些物理抽象的使命是让熵最大化，或者说让城市更高效。最开始建城的时候，道路规划可能很简单、不科学。随着时间推移，旧的道路会被淘汰，新的道路被修建。原来横平竖直规规矩矩的路网，变成了四通八达，有很多斜道、小路的形状。

城市的元机制带来群体选择。人们选择用不用地铁，不是看某个员工干得好不好，而是看整个地铁系统是不是高效、便捷、价格合理。地铁系统必须自己解决内部问题，通常的办法是对下一层进行选择，比如看哪个班组效率低就淘汰。而上一层，并不介意下一层具体是怎么做的。

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一旦你掌握了涌现这个概念，你观察世界的眼光就应该非常不同。也许将来面对一个复杂问题，你会先分层，再看每一层的物理抽象，再看看怎么进行元选择 —— 就好像训练大语言模型一样。

你是不是正在错误的层级上思考呢？这个问题是不是应该跳一层去看？能不能用抽象来简化输入输出的关系？要不要在更高层次上进行选择？

但最重要的是，在我们仰观宇宙之大，俯察品类之盛之余，对世界有更深的体验。

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注释

[1] 世界还真是在走向复杂

### 💡 精华要点
- 1.「物理抽象」：自然界中的每个结构，都是一个物理抽象，都在执行某种信息处理任务，也就是把输入变成输出。
- 2.涌现的三个规律：
- - 大自然中任何系统都是分层的，每一层都在解决属于这一层的问题，而第 N层的功能不能完全用第N-1 层的事物来解释。
- - 每一层的结构都不是随意形成的，其实都是在最大化那一层要解决的问题的「熵」。
- - 万事万物之所以这么“好”，不是设计出来的，而是通过元机制演化出来的。而演化的自然选择是分层的。
