涌现

• 发表：2024-06-13
• 分类：人文社科
• 围观：43

• 五花王

  2023-03-04
  感觉还是读不太懂，也许需要做很多拓展的查询，再刷才能理解，复杂性的阐释和理解确实是个耗能的过程
• Lelandycrain

  2023-03-10
  1.涌现现象出现在生成系统之中。2.在这样的生成系统中，整体大于各部分之和。3.生成系统中一种典型的涌现现象是，组成部分不断改变的稳定模式。4.一个稳定模式所在的环境决定了它的功能。5.稳定模式之间的相互作用带来了约束和校验，随着这样的模式数量的增加，系统的“能力”也会增强。6.稳定模式通常符合宏观规律。7.“存在差别的稳定性”是那些产生了涌现现象的规律的典型作用结果。8.更高层的生成过程可以由强化的稳定性而产生。
• 滴天

  2023-01-04
  之前已经了解神经网络原理，再反过来看涌现，略显笼统，从系统论观点：整体大于部分之和。涌现的确解释了为什么1+1大于2。整本书由于是面向非专业读者，描述性及事例篇幅较多。

• Polar bear

  2016-01-18
  在生活的每一个地方，我们都面临着复杂适应系统中的涌现现象——蚁群、神经网络、人体免疫系统、因特网和全球经济系统等。在这些复杂系统中哦，整体的行为要比其各个部分的行为复杂得多。……本书的中心思想，就是要提供具有充分说明力的证据，以便证明，对于这方面进行的科学研究将大大加深我们对涌现现象的了解。
• Polar bear

  2016-01-18
  涌现的本质就是由小生大，由简入繁
• 灵魂独行

  2013-05-23
  如果转换函数（规律）是“可靠的”，我们就可以对不确定的未来作出预测。知道了当前状态和输入，就可以确定下一个状态。然后，已知下一状态和输入，随后的状态也就得到确定，以此类推到无穷。这里存在着一个可靠的正式模型所具有的巨大优势：通过简单地重复使用转换函数，就能探究未来的种种可能性。转换函数能够充分确定未来的情况（如果输入已知）。唯一的不确定性，在于详细程度的合适与否以及转换函数的可靠程度。也就是说，不确定性来自于对模型的解释——模型和现实世界之间的映射。

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