Lentis/涌现行为

涌现行为是指从较小、较简单的个体中产生更大、更复杂模式的过程。涌现系统应该从低级视角难以预测。 康威的生命游戏 是一个经典的涌现行为例子。四个规则支配着每个细胞的行为

生命游戏的一个例子

1. 任何活细胞如果周围的活邻居少于两个，就会死亡，就好像是被人口不足导致的一样。
2. 任何活细胞如果周围的活邻居有两个或三个，就会活到下一代。
3. 任何活细胞如果周围的活邻居超过三个，就会死亡，就好像是被人口过剩导致的一样。
4. 任何死亡细胞如果周围正好有三个活邻居，就会变成活细胞，就好像是由繁殖导致的一样。

从这些规则中出现了从简单的方块和蜂窝到更复杂的振荡器，再到非常复杂的“宇宙飞船”等模式。

重要的是相互作用，而不是个体。虽然这些规则适用于每个细胞，但一个细胞的状态取决于其邻居的状态。就像生命游戏一样，涌现行为的重点在于相互作用如何创造整体。简而言之，涌现行为可以被描述为由简单规则创建的复杂模式。

自组织、群体智能和信息素都是属于涌现行为的群体行为概念。虽然涌现行为理论涵盖了这三个例子之外的更多内容，但它们提供了对该主题的入门介绍。

自组织

自组织 是指在混乱系统中，组织行为的迹象通过局部相互作用形成的过程。自组织依赖于四个基本操作：正反馈、负反馈、探索与利用的平衡，以及多重相互作用。 自组织的关键组成部分，就像其他群体智能概念一样，是通信。一个代理需要能够将其发现传达给其他代理，以启动正反馈或负反馈。有益的发现会向群体发送正反馈，增加这种行为的发生率，从而导致系统稳定性增加。不利的发现则会以这种方式传达。其他人会较少寻求这种行为，这仍然导致系统稳定性。最终，系统会识别出某些被青睐的行为以及一些不被青睐的行为，从而创造出一个平衡状态，在这个状态下，潜在行为的概率分布是稳定的。

历史

香港抗议地点

自组织的概念已经存在的时间比实际术语更长。笛卡尔在其《方法论》的第五部分中提到了这个概念，他提到了上帝的定律以及这些定律如何影响更伟大的真理。

我发现上帝在自然界中制定了一些定律，他将这些定律的观念植入我们的心中，这样，经过充分的思考后，我们不能怀疑这些定律在世界上所有存在或发生的事情中都被严格遵守。此外，通过考虑这些定律的结果，我发现（在我看来）许多真理比我以前学到的或甚至希望学到的任何真理都更有用、更重要。

虽然“自组织”这个词从未出现在文本中，但他的陈述总结了这个概念的核心，即一组规则可以影响更大的模式，或者在这种情况中，是真理。

根据 Google 的 Ngram 查看器，“自组织”这个词直到 1800 年代才开始使用，远晚于笛卡尔著作的年代。涌现行为与自组织有着类似的趋势，即这个概念已经存在了一段时间，无论是自组织、群体智能还是信息素。

案例

2014 年 8 月初，迈克尔·布朗 在密苏里州弗格森被枪杀。他的死引发了和平抗议，后来抗议活动升级，在警方介入后演变成暴力事件。 Braha 声称，社会不稳定可以解释为一种空间流行病现象。就像流行病一样，社会动荡看似随机传播，但实际上遵循着一套简单的规则。这些规则支配着个人，而不是整体，但它们仍然会传播。

社会和技术中的自组织

社交媒体提供了自组织行为的案例。例如，Facebook 作为人们可以“点赞”评论或帖子的系统。点赞数多的帖子可以被视为有益的。点赞数很少或没有点赞的帖子可以被视为没有益的。当其他人看到这些得到良好评价的帖子时，他们会被鼓励发布类似的内容。在这个例子中，点赞数是系统的奖励函数。知道某些帖子会得到良好评价，会创造出一种系统性的运动，朝着某些领域发展。每个人在个人层面上只是为了最大化他们帖子的受欢迎程度而努力，而不是为了集体目标或理想而努力。然而，在高级别上，人们可以看到某些想法被鼓励，而另一些想法则逐渐消失。

自组织需要通信，以便代理能够提供反馈。2014 年，Open Garden 发布了一款名为 FireChat 的产品。这是一个不需要互联网或移动连接的聊天应用。该应用直接与区域内的其他手机通信，以创建点对点聊天工具。该应用在伊拉克政府限制互联网使用时变得越来越受欢迎。 该应用在香港学生抗议北京政治决策时也得到了广泛使用。

群体智能

群体智能 是指去中心化、自组织系统的复杂行为。群体中的个体遵循非常简单的规则，并且没有意识到由此产生的更大规模的行为。群体智能系统通常存在于自然界中。这些系统通常被用作人类创建的系统的模型，因为它们比集中式系统更具弹性。

例子

蚂蚁

蚁群在没有中央协调的情况下运作。每个蚁群都有一个蚁后，但她的作用是繁殖，而不是组织蚁群。只使用简单的相互作用，蚁群就能组织和协调维持蚁群健康所需的进程。蚂蚁使用它们的触角感知信息素来相互作用。信息素识别其他蚂蚁并表明一只蚂蚁正在进行什么任务。一只蚂蚁的行为主要受到与其他蚂蚁的相互作用频率以及它在每次相互作用中感知到的信息素的影响。

蚁群必须高效地觅食以避免浪费资源。蚁群利用反馈，根据蚂蚁带回食物的频率来增加或减少积极觅食的蚂蚁数量。随着积极觅食的蚂蚁带回食物的频率增加，更多的蚂蚁会承担觅食的角色，寻找食物。反之，随着带回食物的蚂蚁频率降低，觅食的蚂蚁数量会减少。为了优化通往食物源的路径，蚁群中的蚂蚁会朝着带回食物的蚂蚁方向移动。每只蚂蚁都能记住返回蚁巢的方向，因此蚂蚁逐渐形成从食物源到蚁巢的直线路径。

一群椋鸟

鸟类

某些鸟类在飞行时表现出群体智能，被称为集群行为。集群行为源于个体鸟类遵循三个简单的概念：分离、对齐、凝聚。通过试图与相邻个体保持恒定的距离和相似的对齐方式，可以出现复杂、不可预测的飞行模式。

信息素

涌现行为可能涉及个体生物以单个力量或实体的形式协同工作。在这种情况下，需要一种方法来组织群体，尤其是在无法直接交流的情况下。解决此问题的一种方法是利用信息素。 信息素是一种交流方式，系统中的各个部分通过修改和感知其局部环境来相互交流。 .

历史

这个术语最初是由法国昆虫学家皮埃尔-保罗·格拉斯在 20 世纪 50 年代后期提出的，指的是白蚁、蚂蚁和蜜蜂等社会性昆虫协调其行动的能力。 它使格拉斯能够解释这些昆虫物种如何在没有直接互动的情况下完成复杂的任务，同时智力有限。 白蚁丘、蚁丘和蜂巢只是这些昆虫建造的信息素结构的几个例子。蚂蚁群在寻找食物来源时使用的信息素路径是社会性昆虫物种使用信息素的另一个例子。

信息素这个词最初只用来解释昆虫的交流行为，直到大约 1990 年，布鲁塞尔复杂系统学校成员让-路易·德内伯格提出信息素是“自发组织”的一个更广泛的例子。 从那时起，信息素被越来越多地用来解释许多其他类型的涌现行为，从群体智能到计算机网络通信。

神经元的基本结构

生物学中的信息素

虽然信息素在昆虫中普遍存在，但这种现象在植物和动物中也得到了很好的记录。细胞的内部功能在细胞骨架的帮助下组织起来，细胞骨架是信息素结构。 在稍微大一点的尺度上，植物和动物的整个身体都是信息素结构。这些生物体内的细胞以信使分子的形式在整个身体中沉积线索。这些线索可能放置的位置包括组织、骨骼、树皮等等。多细胞生物的另一个关键的信息素特征是大脑。当形成长期记忆时，神经元和突触会发生物理变化。 这些神经元和突触用于形成行为，进而影响记忆，等等。这些模式是通过信息素原理实现的。

社会和技术中的信息素

这种更广泛的信息素形式可以在越来越多的应用中见证。事实上，信息素在社会环境中如此普遍，以至于可能更难找到不适用信息素的例子。 最容易在技术中看到信息素，尤其是在计算机中。数字存储器，如 RAM、ROM、数据库，甚至整个互联网，在保存数据并随后用于执行任务时都依赖于信息素。 另一个例子包括维基，如维基百科或 Lentis 的虚拟环境。通过将一个用户的想法添加到文章中（例如这篇涌现行为文章），其他用户会遇到它，并对其进行修改或添加。 。这最终会导致一个复杂的思想体系。

人类涌现行为的例子 - 景观设计

弗吉尼亚大学的两条平行人行道

涌现行为在生活的各个方面都可见。一个例子是建筑项目期间如何创建路径。右侧的图片是弗吉尼亚大学麦考密克路上的两条平行人行道。右边的走道是原来的走道，左边的走道是新建的。在 2015 年秋季学期，一个建筑项目封锁了右侧的原始人行道。经过此区域的学生可以选择走在道路上（最右边）绕过建筑项目，或者可以选择穿过草坪。选择穿过草坪走安全路线的学生开始形成一条被磨损的路径，因此建筑工人决定添加新建的人行道，为建筑项目提供一条新的路径。这就是为什么走在麦考密克路上的学生会遇到这对奇怪的平行人行道的原因。

这是人类和景观设计中涌现行为的一个例子。在被磨损的路径上绕过建筑工地的学生不一定期望在那里修建人行道。每个学生都在行动一个简单的想法：他或她想安全地到达建筑工地的另一边。随着时间的推移，他们创建了一条路径，类似于蚂蚁觅食时创建的路径。这个例子表明了涌现行为如何在景观设计中使用。与其让项目经理在建筑项目开始时就规划出在哪里修建人行道，不如在某些情况下，他会等待观察该区域的个人在哪里创建路径。这些路径是由个人仅仅为了快速地从一点移动到另一点而形成的，用于决定在建筑工地上的最终人行道铺设位置。 

进一步研究

虽然自组织、群体行为和信息素是涌现行为这个更广泛主题中的三大类别，但还有许多其他值得研究的主题。主题可以包括涌现行为的历史、城市或交通中的涌现行为，以及人类的其他涌现行为，从股票市场到意识。