湧現(從簡單規則到複雜世界)/圖靈原創

作者：張江|責編:王軍花
出版社：人民郵電
ISBN：9787115702708

出版日期：2026/08/01
裝幀：平裝
頁數：546

人民幣：RMB 119.8 元售價：元

內容大鋼

    鳥群如何協同飛行？螞蟻如何集體決策？大模型為何會突然獲得新的能力？意識、生命與智能又是如何產生的？這些問題都指向複雜系統研究中的核心概念——湧現。
    本書以豐富生動的案例為切入點，從生命系統、電腦程序、人類社會到人工智慧，系統介紹湧現現象的表現形式及其背後的科學原理。在此基礎上，作者進一步結合複雜系統科學、資訊理論、統計物理學和人工智慧前沿研究，探討因果湧現、協同信息、機器觀察者等重要理論，嘗試回答「什麼是湧現」這一科學難題。
    本書兼具科普性與學術深度，既展現了複雜系統研究的最新進展，也為理解生命、智能、意識及未來人機協同社會提供了全新的視角。本書適合對複雜系統、人工智慧、系統科學及相關交叉領域感興趣的研究者、學生等各界讀者閱讀參考。

作者介紹

張江|責編:王軍花
張江，北京師範大學系統科學學院教授，集智俱樂部、集智學園、集智科學研究中心創始人，曾任騰訊研究院、華為戰略部等特聘顧問。主要研究領域包括複雜系統分析與建模、規模理論、機器學習等。

第一篇  生命中的湧現
  第1章  隨椋鳥飛行
    1.1  靈活一致性
    1.2  局部簡單規則
    1.3  破解真實鳥群
    1.4  小結
    參考文獻
  第2章  蟻群的智慧
    2.1  螞蟻社會
    2.2  超級生物體
    2.3  螞蟻覓食
      2.3.1  覓食實驗
      2.3.2  信息素與正反饋
      2.3.3  模擬實驗
    2.4  蟻群的啟發
    參考文獻
  第3章  神奇的黏菌設計師
    3.1  黏菌—阿米巴
    3.2  黏菌路網規劃實驗
    3.3  揭秘黏菌的湧現
      3.3.1  收縮的管道
      3.3.2  正反饋
      3.3.3  黏菌模擬
    3.4  黏菌「寵物」
    參考文獻
  第4章  無中生有
    4.1  什麼是湧現
    4.2  秩序的無中生有
    4.3  度量湧現
      4.3.1  無序和有序的度量——信息熵
      4.3.2  湧現的量化
      4.3.3  不足
    4.4  湧現與電腦模擬
    參考文獻
第二篇  電腦程序中的湧現
  第5章  模擬生靈
    5.1  人工生命：Floy
      5.1.1  運行Floy
      5.1.2  Floy的規則
      5.1.3  Floy帶來的啟發
    5.2  群體運動的統一
      5.2.1  作用區間
      5.2.2  多種集體行為
      5.2.3  小結
    5.3  蘭頓螞蟻
      5.3.1  規則
      5.3.2  行為模式
      5.3.3  神奇的「高速公路」
      5.3.4  各種擴展
      5.3.5  小結

    參考文獻
  第6章  方格宇宙
    6.1  神奇的生命遊戲
      6.1.1  遊戲規則
      6.1.2  斑圖
      6.1.3  更多神奇的結構
      6.1.4  生命遊戲的意義
    6.2  基礎元胞自動機
      6.2.1  狀態
      6.2.2  鄰域
      6.2.3  規則
      6.2.4  編碼
      6.2.5  執行規則
      6.2.6  循環邊界
      6.2.7  運行
      6.2.8  湧現就是一張運行圖
    6.3  元胞自動機分類
      6.3.1  四種類型
      6.3.2  信息擴散
    6.4  小結
    參考文獻
  第7章  計算宇宙
    7.1  各式計算宇宙
      7.1.1  圖靈機
      7.1.2  替代系統
      7.1.3  正整數
    7.2  計算宇宙之間的紐帶
      7.2.1  元胞自動機模擬圖靈機
      7.2.2  圖靈機模擬元胞自動機
      7.2.3  通用機器
      7.2.4  尋找最小通用機器
    7.3  兩條重要原理
      7.3.1  計算等價性原理
      7.3.2  計算不可約原理
    7.4  小結
    參考文獻
  第8章  從人工神經網路到大語言模型
    8.1  從設計到湧現
    8.2  神經網路
      8.2.1  神經元與神經網路
      8.2.2  神經網路的學習能力
      8.2.3  各式神經網路
    8.3  大語言模型
      8.3.1  何謂語言模型
      8.3.2  預訓練與微調
      8.3.3  大則不同
      8.3.4  提示詞誘導的能力
      8.3.5  上下文學習
      8.3.6  思維鏈與複雜推理
      8.3.7  測試階段推理

      32.4.5  更全面的評估
    32.5  小結
    參考文獻
  第33章  人機協同與未來社會
    33.1  AI會取代人類嗎
      33.1.1  奇點臨近
      33.1.2  被忽視的人機關係
      33.1.3  人的意義
    33.2  AI外衣
      33.2.1  界面革命
      33.2.2  AI智能體
      33.2.3  智能體式AI
      33.2.4  智能體之網
      33.2.5  機器經濟人
      33.2.6  「上帝視角」的優化
    33.3  人機混合社會
      33.3.1  人機社會學
      33.3.2  從眾包到遊戲化
      33.3.3  兩種智能
      33.3.4  注意力流視角
    33.4  走近
      33.4.1  地球生態系統
      33.4.2  能量流和系統嵌套
      33.4.3  具身智能與向下因果
      33.4.4  自穩態調節與全球腦覺醒
    參考文獻
第八篇  終結
  第34章  結語與展望
    34.1  湧現
      34.1.1  簡單程序中的發現
      34.1.2  協同就是整體大於部分之和
      34.1.3  宏觀超越微觀
      34.1.4  湧現認識小結
    34.2  觀察者與湧現
      34.2.1  觀察者效應能消除嗎
      34.2.2  因果湧現的雙重含義
      34.2.3  機器觀察者
      34.2.4  湧現是不是一種觀察者效應
      34.2.5  大語言模型中的湧現
    34.3  因果
      34.3.1  因果機制
      34.3.2  因果力
      34.3.3  因果力與可逆性
      34.3.4  對稱性的湧現與破缺
      34.3.5  因果力與觀察者
      34.3.6  向下因果
      34.3.7  自由意志
    34.4  湧現理論與東方智慧
    參考文獻
附錄  冗余信息、特有信息和協同信息的計算方法

    8.4  湧現的人工智慧
    參考文獻
  第9章  大語言模型中的湧現
    9.1  神經網路的頓悟
    9.2  大語言模型的能力湧現
    9.3  什麼是湧現
    9.4  滲流與相變
      9.4.1  森林火災模型
      9.4.2  隨機網路
      9.4.3  相變與臨界
    9.5  大語言模型中的滲流
      9.5.1  概念-特徵二分圖
      9.5.2  二分圖上的滲流相變
      9.5.3  不足與展望
    參考文獻
  第10章  混沌與秩序的邊緣
    10.1  蘭頓的參數
    10.2  再探四種類型的元胞自動機
      10.2.1  混沌邊緣的相變
      10.2.2  複雜度的突變
    10.3  擴展討論
    10.4  混沌邊緣下的湧現
    參考文獻
  第11章  自組織臨界與程序進化
    11.1  沙堆模型與自組織臨界
      11.1.1  沙堆模型
      11.1.2  自組織臨界
    11.2  數字生命
      11.2.1  生物進化
      11.2.2  模擬生物進化
      11.2.3  進化的Floy
      11.2.4  Tierra
    11.3  進化與湧現
    11.4  程序世界的總結
    參考文獻
第三篇  人類群體中的湧現
  第12章  人類的集體愚蠢
    12.1  大規模擁擠與踩踏
      12.1.1  大規模踩踏事件
      12.1.2  大規模人群=流體？
      12.1.3  如何避免群體踩踏
    12.2  交通堵塞
    12.3  烏合之眾
    12.4  為什麼「萬物靈長」會成為「烏合之眾」
    參考文獻
  第13章  人類的群體智能
    13.1  群氓的智慧
      13.1.1  集體乒乓球
      13.1.2  上萬人集體玩《原神》
      13.1.3  百萬用戶的拼圖

      13.1.4  群氓的智慧的產生
    13.2  群體智能與集體愚蠢
    參考文獻
  第14章  協同的力量
    14.1  整體與部分
      14.1.1  整體不等於部分
      14.1.2  整體大於部分之和
      14.1.3  整體小於部分之和
    14.2  協同是什麼
      14.2.1  時空同步
      14.2.2  信息力
    14.3  量化協同
      14.3.1  互信息
      14.3.2  互信息的分解
      14.3.3  多個源變數與冗余晶格
    14.4  小結
    參考文獻
  第15章  人類組織中的群體智能
    15.1  組織——從「紅色」到「青色」
    15.2  測量「集體智商」
      15.2.1  麥格拉思任務環形圖
      15.2.2  影響「集體智商」的因素
      15.2.3  決策流與評價流的對沖
      15.2.4  多樣性
      15.2.5  協同湧現與團隊表現
    15.3  多樣性、產出與增長
      15.3.1  規模法則
      15.3.2  協同與冗余的新度量
      15.3.3  新度量方法的優缺點
    15.4  組織層級的湧現
      15.4.1  收益與成本
      15.4.2  層級化組織
      15.4.3  層級化組織的最優模型
      15.4.4  對鄧巴數比例的解釋
    15.5  小結
    參考文獻
第四篇  走進物理世界
  第16章  超越協同
    16.1  繩子上的波
    16.2  錢塘潮
    16.3  颱風
    16.4  木星大紅斑
    16.5  不僅是協同
      16.5.1  新物理的湧現
      16.5.2  熱力學與統計物理學
      16.5.3  真實還是虛擬
    參考文獻
  第17章  走進數學世界
    17.1  什麼是動力系統
      17.1.1  狀態

      17.1.2  動力學
      17.1.3  演化
    17.2  隨機動力系統
    17.3  馬爾可夫鏈
      17.3.1  狀態轉移圖
      17.3.2  狀態分佈、動力學與演化
      17.3.3  如何得到馬爾可夫鏈
      17.3.4  與確定性動力系統的比較
    17.4  小結
    參考文獻
第五篇  揭秘湧現
  第18章  從現象到本質
    18.1  湧現意味著什麼
      18.1.1  新奇性
      18.1.2  自組織
      18.1.3  去中心化
      18.1.4  穩健性與適應性
      18.1.5  超越設計
    18.2  湧現的歷史
      18.2.1  整體先於部分
      18.2.2  格式塔心理學
      18.2.3  原始湧現主義
      18.2.4  新湧現主義——複雜科學
      18.2.5  湧現的量化研究
    18.3  湧現的定義
      18.3.1  不可歸約性
      18.3.2  不可預測性
      18.3.3  融合思路
      18.3.4  產生方式與行為表現
    18.4  湧現的核心要素
      18.4.1  尺度
      18.4.2  觀察者
      18.4.3  斑圖
      18.4.4  因果
      18.4.5  湧現的因果
      18.4.6  綜合
    參考文獻
  第19章  湧現的分類
    19.1  基於歸因的分類
      19.1.1  名義湧現
      19.1.2  弱湧現
      19.1.3  強湧現
      19.1.4  小結
    19.2  基於反饋的分類
      19.2.1  簡單湧現（不存在反饋）
      19.2.2  弱湧現（存在反饋）
      19.2.3  多重湧現（正負反饋並存）
      19.2.4  強湧現（隨附性）
      19.2.5  小結
    19.3  基於觀察者的分類

      19.3.1  發現
      19.3.2  反思湧現
      19.3.3  機械湧現
    19.4  更多分類方式
    參考文獻
  第20章  因果湧現
    20.1  什麼是因果湧現
    20.2  布爾網路上的因果湧現
      20.2.1  四節點的簡單例子
      20.2.2  有效信息
      20.2.3  粗粒化
      20.2.4  更多例子
      20.2.5  小結
    20.3  馬爾可夫鏈上的因果湧現
      20.3.1  有效信息
      20.3.2  例子
      20.3.3  如何計算
      20.3.4  狀態空間的粗粒化
      20.3.5  狀態轉移圖的粗粒化
      20.3.6  因果湧現示例
      20.3.7  有效性與有效性湧現
      20.3.8  觀察者效應與最大化有效信息
      20.3.9  小結
    20.4  複雜網路上的因果湧現
      20.4.1  各種網路的有效信息
      20.4.2  複雜網路的因果湧現
    20.5  應用案例
      20.5.1  基因調控網路
      20.5.2  演化與湧現
      20.5.3  蟻群互動網路
    20.6  小結
    參考文獻
  第21章  湧現的信息分解理論
    21.1  量化因果湧現
      21.1.1  赫爾等人框架中的一個問題
      21.1.2  為什麼要用信息分解
      21.1.3  基於特有信息的定義
      21.1.4  基於協同信息的定義
    21.2  因果湧現的分解
      21.2.1  整合信息分解
      21.2.2  因果湧現的分解
      21.2.3  因果解耦
      21.2.4  向下因果
    21.3  優勢和不足
      21.3.1  優勢：不需要粗粒化方案
      21.3.2  優勢：能夠清晰反映「整體大於部分之和」
      21.3.3  優勢：因果解耦和向下因果
      21.3.4  不足：計算方法的缺失與不足
      21.3.5  不足：信息分解理論存在缺陷
      21.3.6  不足：與因果無關

    21.4  兩套理論的融合
      21.4.1  因果湧現與信息分解
      21.4.2  有效信息的分解
    21.5  小結
    參考文獻
  第22章  因果湧現與時間倒流
    22.1  動力學與通道
      22.1.1  香農的通信模型
      22.1.2  動力學即通道
      22.1.3  馬爾可夫鏈
    22.2  動力學可逆性
      22.2.1  什麼是動力學可逆性
      22.2.2  近似動力學可逆性
      22.2.3  近似動力學可逆性的本質
    22.3  基於可逆性的因果湧現
      22.3.1  動力學可逆性的湧現
      22.3.2  更多討論
    參考文獻
  第23章  更多湧現理論
    23.1  因果湧現2
      23.1.1  更廣泛的因果效應度量手段
      23.1.2  微觀—宏觀路徑
      23.1.3  因果分配模式
      23.1.4  湧現複雜度
    23.2  閉圈理論
    23.3  廣義的湧現
      23.3.1  對稱性湧現理論
      23.3.2  廣義的秩序湧現
      23.3.3  目標導向性的湧現
      23.3.4  範疇論表述
    23.4  小結
    參考文獻
第六篇  人工智慧與湧現
  第24章  複雜系統自動建模
    24.1  科學智能
    24.2  複雜科學與人工智慧
    24.3  複雜系統的數據驅動建模
    24.4  動力學學習
      24.4.1  回聲狀態網路
      24.4.2  圖神經網路
      24.4.3  霧霾預報
    24.5  網路重構
      24.5.1  GGN
      24.5.2  AIDD
      24.5.3  動態圖學習
    24.6  小結
    參考文獻
  第25章  從數據中發現湧現
    25.1  因果湧現識別
      25.1.1  輸入

      25.1.2  輸出
    25.2  NIS
      25.2.1  預測世界的下一步
      25.2.2  NIS的總體框架
      25.2.3  編碼器
      25.2.4  解碼器
      25.2.5  動力學學習器
      25.2.6  訓練和學習
      25.2.7  遍歷
      25.2.8  實驗結果
      25.2.9  小結
      25.2.10  信息通路與信息瓶頸
      25.2.11  優勢與不足
    25.3  NIS
      25.3.1  數學！數學！數學！
      25.3.2  NIS+框架
      25.3.3  複雜的編碼器
      25.3.4  訓練
      25.3.5  實驗結果
      25.3.6  優勢與不足
      25.3.7  最大化有效信息原理
      25.3.8  機器觀察者
    參考文獻
  第26章  計算力學——湧現研究的新範式
    26.1  什麼是計算力學
    26.2  湧現的觀察者視角
    26.3  觀察者智能體
      26.3.1  0級模型
      26.3.2  因果態
      26.3.3  機
      26.3.4  機器的升級
      26.3.5  一個重構的實例
      26.3.6  意義
    26.4  複雜度
      26.4.1  柯氏複雜度
      26.4.2  統計複雜度
    26.5  對比
      26.5.1  與因果湧現的比較
      26.5.2  與NIS系列的對比
    26.6  小結
    參考文獻
第七篇  湧現理論的應用
  第27章  因果湧現與意識之謎
    27.1  唯物、唯心與湧現
    27.2  意識的整合信息理論
      27.2.1  多和一
      27.2.2
      27.2.3  示例
      27.2.4  和意識的關係
      27.2.5  關於意識的六條公理

      27.2.6  實驗驗證
      27.2.7  批判
    27.3  大腦中的因果湧現
      27.3.1  實驗與數據
      27.3.2  因果湧現結果
      27.3.3  湧現動力學
      27.3.4  歸因分析
    27.4  大腦中的協同與冗余
    27.5  意識與因果湧現
    參考文獻
  第28章  生命活性的度量
    28.1  背景
      28.1.1  兩種看似矛盾的能力
      28.1.2  個體資訊理論
      28.1.3  有效信息的重要性
    28.2  定義活性
      28.2.1  因果機制
      28.2.2  有效信息
      28.2.3  活性的度量
      28.2.4  活性的分解
    28.3  活性指標的應用
      28.3.1  用活性指標刻畫混沌邊緣狀態
      28.3.2  布爾網路的活性
      28.3.3  尋找最適應的基因組件
      28.3.4  應用前景
    參考文獻
  第29章  湧現計算
    29.1  什麼是湧現計算
    29.2  基於仿生的湧現計算
      29.2.1  從鳥群到粒子群的優化演算法
      29.2.2  螞蟻覓食的優化演算法
      29.2.3  黏菌的湧現計算
      29.2.4  小結
    29.3  基於進化的湧現計算
    29.4  可微分的元胞自動機
    29.5  大模型加持的搜索
      29.5.1  基礎模型
      29.5.2  生命程序的向量表示
      29.5.3  搜索程序空間
      29.5.4  量化湧現現象
    29.6  湧現計算引發的思考
    參考文獻
  第30章  湧現控制
    30.1  什麼是控制
      30.1.1  控制的基本概念
      30.1.2  控制問題的特別之處
    30.2  複雜系統的控制
      30.2.1  複雜的因果之網
      30.2.2  找到那隻「小蝴蝶」
      30.2.3  「小蝴蝶」與「大勢能」

    30.3  湧現控制理論
      30.3.1  分散式湧現控制
      30.3.2  基於湧現因果的湧現控制
    30.4  研究案例
      30.4.1  預判「大勢」
      30.4.2  尋找「蝴蝶」
      30.4.3  複雜網路的可控性
      30.4.4  四兩撥千斤
      30.4.5  自重構機器人
      30.4.6  數據驅動的控制
      30.4.7  強化學習與湧現控制
    30.5  小結
    參考文獻
  第31章  湧現設計
    31.1  簡單演算法的非凡複雜性
      31.1.1  複數迭代的神奇世界
      31.1.2  L系統的非凡創造
      31.1.3  元胞自動機音樂
      31.1.4  集群動畫
    31.2  AI大模型的創造
      31.2.1  生成式AI模型
      31.2.2  深度夢境
    31.3  互動式進化
      31.3.1  盲眼的鐘錶匠
      31.3.2  人臉的「進化」
      31.3.3  與生成式AI結合
    31.4  湧現與遊戲
      31.4.1  湧現與沉浸
      31.4.2  面向遊戲設計的人工智慧
    31.5  湧現設計的更多應用
      31.5.1  教育領域的湧現設計
      31.5.2  敏捷開發
      31.5.3  建築領域的湧現設計
    參考文獻
  第32章  模擬真實社會
    32.1  如何創造人工社會
      32.1.1  市場的出現
      32.1.2  價格的形成
    32.2  湧現還是進化
      32.2.1  社會分工及其進化
      32.2.2  貨幣的湧現
    32.3  網路遊戲——大規模的真人模擬
      32.3.1  虛擬世界中的疫情傳播
      32.3.2  人工市場中的不可預測性
      32.3.3  測算網路遊戲的GDP
    32.4  基於大語言模型的社會學模擬
      32.4.1  斯坦福小鎮
      32.4.2  人工「利維坦」
      32.4.3  社會模擬器AgentSociety
      32.4.4  宏觀經濟系統模擬器EconAgent

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