AL123 人文社科会员免费专区文学 2024-08-11

群体智能与智能网联：原理、算法与应用_李荣鹏赵志峰_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书（无页码）_李荣鹏赵志峰

内容节选

CHAPTER 4第4章因果涌现与群体智能 4.1 涌现的定义与分类科学界普遍认为，如果能更好地描述一个复杂系统的详细因果机制，就能更好地理解该系统的运行机理。从直觉上来说，若需充分理解一个系统的运行机理并准确预测其行为，似乎就需要对微观尺度上的因果作用机制有更充分的理解。例如，大脑可以从宏观尺度上的脑部区域和路径、中观尺度上的局部神经元群体，或微观尺度上的神经元和突触来表征[1]。然而有时，求助于“宏观”级别的描述可能对研究系统的因果机制是更有效的，其原因有两个方面。一方面，有些系统在某些“微观”尺度的状态数据是难以量化和获取的。另一方面，有些粗粒化的模型可能更符合对该系统因果机制进行分析的最终目标。在该基础上，我们其实更关心宏观与微观的尺度是如何定义以及不同尺度之间是如何作用的问题。尽管我们公认物理世界的大多数表述都是分层次、分尺度的，但是对于这个层次中的各个“层”如何相互作用仍然没有达成共识。 ❑ 还原论（Reductionism）[2]认为，当给定一个系统的微观物理机制时，它的所有宏观尺度的行为也相应地可以被确定，这种关系被定义为“随附性”（Super-venience）。这意味着微观机制在最大程度上决定了系统中的因果关系，也即微观尺度是因果完整的。还原论坚持在宏观尺度上研究系统的因果关系没有实际意义，否则就会有“多重因果关系”的存在[3]。 ❑ 涌现论（Emergentism）认为，层级之间具有自主性，有时宏观尺度比微观尺度更能有效描述系统的因果关系（即因果涌现）。涌现理论是更符合直觉的，但提出严格的涌现理论来挑战还原论为主导的现代科学世界观是一件非常困难的事。很长一段时间，学者们的研究工作都是基于定型的分析，典型的例子包括生物群的行为[4]、蚁群的行为[5]、大脑[6]和人类社会[7]。本章首先介绍涌现的定义、属性与分类，并重点讨论该领域关注度最高的由哥伦比亚大学Erik Hoel于2013年提出的并不断完善的因果涌现量化理论框架，探讨因果涌现理论在深度神经网络中的应用以及群体智能涌现在自然中的案例。由于涌现是一个模棱两可的词，因此从一个明确的定义开始是有必要的。在下文中，涌现（Emergence）和涌现的（Emergent）是这样定义的[8]： ❑ 涌现。涌现是涌现的属性和结构在更高层次组织或复杂性上的显现。《牛津哲学指南》将涌现属性定义为不可预测和不可还原的：一个复杂系统的属性被说成是涌现的，是因为尽管它是从表征较简单成分的属性和关系中产生的，但它既不能从这些较低层次的特征中预测出来，也不能被还原成这些特征。《剑桥哲学词典》对结构和规律、描述性涌现和解释性涌现进行了区分。描述性涌现（Descriptive Emergence）意味着整体的一些属性不能通过部分的属性来定义。解释性涌现（Explanatory Emergence）意味着系统中更复杂情况的规律，不能通过任何构成或共存规律从更简单或最简单的情形中推导出来。 ❑ 涌现的。如果一个系统的属性不是其任何基本元素的属性，那么该属性就是涌现的。解释、还原、预测和因果关系等概念是深入理解涌现的核心。文献[9]据此提出了以下关于涌现的分类属性和标准，这些属性并非完全独立，多层次的涌现过程肯定比单一层次还具有更高的多样性。 ❑ 所创建系统的多样性（如涌现系统的可能状态）。 ❑ 外部影响的数量（在涌现过程中）。 ❑ 维持系统身份的约束类型（完全的或条件的）。 ❑ 层次的数量，多层次的涌现（一个层次、两个层次，或多个层次）。文献[8]提出的基于不同反馈类型、因果关系及效应整体结构的新分类法，近年来受到广泛认可。该文献[8]认为因果效应是所有涌现的自然秩序，尽管涌现中的因果是不能被立刻看到或显现的效果或事件。一个关于涌现过程的问题总是一个因果关系或因果性问题，即为一个明显的效果寻找一个隐藏的原因。不同类型的涌现据此可以大致分为4种类型，如图4-1所示。 ❑ 第一型涌现：简单/名义涌现（Simple/Nominal Emergence），没有下向反馈。 ❑ 第二型涌现：弱涌现（Weak Emergence），包含下向反馈。作为研究多重涌现和强涌现的基础，本节将着重介绍弱涌现。 ❑ 第三型涌现：多重涌现（Multiple Emergence），具有多重反馈。 ❑ 第四型涌现：强涌现（Strong Emergence），包含所有反馈。图4-1 涌现的4种类型 1.简单/名义涌现作为第一型涌现，简单/名义涌现完全不包含反馈，只有前馈关系。其可以进一步被细分为有意简单涌现和无意简单涌现。 ❑ 有意简单涌现指人们创造出来的系统展现出功能和目的一致性的现象。可以理解为单个零件和组件在计划下受控地交互而呈现的复杂机器功能。因此，每个部分的行为总是相同的，与其他部分的状态、......