算法思维之「涌现」| 让你的行为具备复利可积累性
1. 什么是涌现
涌现这个词在《失控》这本书里出现了88次。
为什么对未来和趋势颇有深度思考的凯文·凯利，会对「涌现」这个词这么着迷呢？
我们知道，有两种非常基本的分析事物的方法。人们从这两种基本思考方式出发，经过漫长的时间，培育出了庞大的知识体系。第一种叫做「将之分解为部分」，这是西方人擅长的。第二种叫「将之视为一个整体」，这是中国人擅长的。
而涌现是超越（或者说调和）了「整体」和「部分」的第三种思维方式。
所谓涌现，是指当大量个体聚集在一起时，个体之间产生相互作用，从而使整体拥有了和个人完全不同的新属性或新模式。简单理解，涌现的结果是「整体不等于部分之和」。
但涌现的结果并非只是「不等于」这么简单。简直可以用神妙来形容。
2. 神妙的涌现结果
我们看看凯文·凯利如何描述涌现的结果：
在这里，2+2 并不等于4，甚至不可能意外地等于5。在「涌现」的逻辑里，2+2=苹果。
从三个音符（三和弦）中所构造出的，不是第四个音符，而是星辰。
当许多水分子聚集在一起的时候，它们之间相互作用，会涌现出许多新特征，比如湿和旋涡。单子水分子完全没有弄湿一块布的能力，也不会显示出任何有关旋涡的特征。
温度的本质是分子热运动，当空间中所有分子完全静止不动时（实际上是做不到的），温度就达到了绝对零度：-273.15℃。但是，单个分子完全不能体现出一丝一毫的温度概念，如果我们把单个分子比作一个有意识的生命，那么在它的思维里完全不可能意识到温度这个高层级特征，「低层级的存在无法推断出高层级的复杂性」。温度是大量分子聚集成群体后，涌现出来的新特征。
既然涌现的结果如此神妙，那么如何才能构建这么一个神妙的系统呢？这反而又是简单的事情了。
3. 涌现系统的核心要素
一个涌现系统的核心要素有二：第一是个体数量要足够多；第二是个体之间要存在相互作用。
要想从单个虫子的机体过渡到集群机体，只需要增加虫子的数量，使大量的虫子聚集在一起，使它们能够相互交流。等到某一阶段，当复杂度达到某一程度时，“集群”就会从“虫子”中涌现出来。
科学界早就认为大量个体和少量个体的行为存在重大差异。群聚的个体孕育出必要的复杂性，足以产生涌现的事物。随着成员数目的增加，两个或更多成员之间可能的相互作用呈指数级增长。当连接度足够高且成员数目足够大时，就产生了群体行为的动态特性——量变引起质变。
但是我认为，涌现的结果未必都是正向的。整体也可能小于部分之和，甚至可能涌现出一些负面属性。
涌现系统的构建是容易的——「个体数量多」+「个体之间存在相互作用」即可，自然界中随处可见。然而一个优越的涌现系统，显然还应该存在一些有序因素。
那么这些有序因素是什么呢？
4. 蚁群：一个能自我优化的涌现系统
无序和失控，肯定是一个涌现系统非常重要的特征和动力。但我想深入探究的是，一个良好的涌现系统中那些有序的因素是什么呢？
我们先来看一个典型的涌现案例。
「蚁群算法」：蚂蚁一旦找到食物，不管地形多复杂，食物距离多么遥远，蚂蚁们为什么总能找到「最优搬运路线」呢？
一开始，每个蚂蚁都随机选择一条路线，然后留下信息素作为记号
然后，越来越多的蚂蚁在从洞穴到目标食物之间留下许多条搬运路线
在路程最短或难度最小的那条路径里，相同时间内一只蚂蚁往返的次数最多，因此在路上留下的信息素浓度就越高
其他蚂蚁就会越来越聚集到信息素浓度高的路径上，信息素浓度就更加越来越高
在这个正反馈积累下，最优路径很快就被自动识别出来了。最优路径里的蚂蚁数量总是多于其他路径的蚂蚁数量，很快所有蚂蚁都会向最优路径聚集
表面上看是群体比个体更聪明了，本质原因是蚁群拥有大量试错机会。而且每一次试错之后，系统都能通过某个指标（信息素浓度）得到反馈，然后在下一次试错中优化。
一个涌现系统可以傲娇的说：「我们就是人多，试错机会就是多，试错成本就是低，你能拿我怎么样？」
越来越多的科学研究倾向认为，我们的大脑也是一个类似蚁群或蜂群的涌现系统，其算法和上面的案例在逻辑上有相似之处。
5. 涌现系统的有序因素
所以一个正向的涌现系统，除了失控带来的活力、可能性、鲁棒性（也就是抗破坏性），以及不可避免的大量冗余之外，还需要的最重要的有序因素，我认为就是：行为的可积累性。
1. 系统有相对明确的行动目标
2. 系统中的个体，拥有单独或小范围合作就能完成行动闭环的能力
3. 每一次行动的结果，可以为下一次行为决策提供借鉴价值：个体A的行动可以给自己下一次行动决策提供反馈，也可以给系统中的其他个体的下一次行动提供反馈
4. 系统因为个体数量无限多或时间无限长，从而拥有较低的单次试错成本
涌现是复杂的。我认为这只是某一类有效的涌现机制，并不能是所有涌现系统的特征。但已经足以给我们提供很多启发。
6. 尝试构建一个涌现系统
你觉得一个人能不能成为一个涌现系统？
从某种意义上，我觉得完全可以。虽然一个人只是一个个体，但是——
如果你把一个人的单次行动视作一个个体，每次行动的结果可以为下一次行动提供有效反馈，而大量行动都指向同一个明确的目标，在时间足够长的前提下，这就是一个小的涌现系统。
这有没有让你想到一个词？对，它就是「复利」。
不只是投资是有复利的，我们的行动也是可积累的、有复利的。假设两个人在一生中的有效行动时间是相同的，二人的成就差别主要在于，一个人的目标是相对明确的，行动是可积累的、呈线状的，而另一个人的行动是漫无目的的，散点分布的，上一次行动完全无法为下一次行动提供有效反馈。
你也许会说，那么方向选择和运气不重要么？我想，即便考虑到这两个因素，如果拉长到一生的时间来看，拥有复利涌现思维的人也会将没有涌现行动逻辑的人远远甩开。
我发起的「真我社区」活动，强制让参与者每两周输出一篇文章，本意就是搭建一个涌现系统。
如果说社区成员足够多，由于规则设计了行动的可积累性，那么在时间的加持下，好东西自然就会较快长出来。
如果说早期人数没那么多，我是不太在意的，我祝愿能够坚持的人都能够自己慢慢进化成一个小型涌现系统。而我本人的私心，显然就是用这样一个社区机制约束自己先长成一个涌现系统，养成定期、坚持输入输出优质内容的好习惯，并且最好是在某个固定方向上持续积累。
如果把时间放长到以年为单位，有10个这样的个人成长涌现系统能坚持下来，已经非常难得。KK在《失控》中同样指出，涌现系统的一个显著特征就是「非即刻」。简单来说就是慢，预热时间长，不能一蹴而就。这也是大多数人享受不到复利效应的原因。
关于涌现，就说到这里。简单总结一下：
1. 涌现是超越（或者说调和）了「整体」和「部分」的第三种思维方式。
2. 涌现的两个必要条件是：①个体数量足够多 ②个体之间有相互作用。
3. 涌现的结果是「整体不等于部分之和」，而且往往会出现个体不具备甚至不理解的全新属性。
4. 拥有「蚁群算法」类的涌现系统，其关键的有序因素是行动的可积累性。
5. 一个人如果能够让自己的行为具备复利可积累性，也可以成为一个涌现系统。
希望你也能够掌握「涌现」这种算法思维。以上。
