大多數(shù)人可能首先想到的是。 一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)一個(gè)特定的模式被證明具有這樣的特征——它內(nèi)部的成分產(chǎn)生了以前不存在的屬性什么是閾值，這在科學(xué)上被稱為涌現(xiàn)。
對(duì)于大多數(shù)復(fù)雜系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，涌現(xiàn)實(shí)際上是一個(gè)非常基本的新功能。 然而，你可能沒(méi)有想到，雖然互動(dòng)在我們身邊極為普遍，但我們卻很難感受到涌現(xiàn)現(xiàn)象的出現(xiàn)。 然而事實(shí)上，這種現(xiàn)象可以說(shuō)是比比皆是。
例如，我們很容易忽視的蟻群，實(shí)際上是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)。
然而，這個(gè)概念很容易導(dǎo)致讀者認(rèn)知混亂。 確實(shí)有些抽象，似乎沒(méi)有根據(jù)。 術(shù)語(yǔ)越復(fù)雜，人們就越有可能難以注意到核心問(wèn)題。
例如，看看下面隨機(jī)選擇的圖片。 盡管實(shí)際上對(duì)路線有一些不恰當(dāng)?shù)拿枋觯梢泽w會(huì)到對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行建模的復(fù)雜性和幫助。 在建模方面，最近出現(xiàn)的是計(jì)算建模的新方法。
科學(xué)家布萊恩大約五年前描述了《復(fù)雜性指南》（這里需要注意的是，這是非常進(jìn)步的，可能會(huì)影響我們未來(lái)的生活）。
當(dāng)您在瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)點(diǎn)擊無(wú)數(shù)插入的超文本鏈接時(shí)，您可能會(huì)更好地理解這個(gè)概念并一一獲取相關(guān)的詳細(xì)信息。
然而，也有人對(duì)這個(gè)問(wèn)題提出了不同的理解——核心點(diǎn)是復(fù)雜性科學(xué)本身實(shí)際上擁有核心。
其實(shí)，從本質(zhì)上看，如果討論復(fù)雜性問(wèn)題什么是閾值，我們可能會(huì)首先選擇那些有生命的系統(tǒng)，因?yàn)樵谶@樣的前提下，生命一定是核心問(wèn)題。
對(duì)于這樣的假設(shè)，科學(xué)家們反映，這似乎是生物學(xué)中正在探索的東西。 但如果單從系統(tǒng)科學(xué)的角度來(lái)看，人類確實(shí)可以通過(guò)特定的生物體獲得具有研究意義的抽象模式。
不過(guò)整個(gè)過(guò)程中要注意保持生物學(xué)的理論基礎(chǔ)，但舉這個(gè)例子的真正目的是為了提煉出一套能夠代表系統(tǒng)中所有生命的核心問(wèn)題。
對(duì)于這樣的理論，我們可以看下面這張圖——它涵蓋了物理學(xué)，還有一些信息和計(jì)算知識(shí)，而生命的位置就在這張圖的中心。 這張圖可以讓我們更詳細(xì)地理解這個(gè)概念。
馮·諾依曼此前也曾表達(dá)過(guò)他對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題的看法。 核心點(diǎn)是，這個(gè)問(wèn)題會(huì)被分水嶺——人造系統(tǒng)一分為二，比如我們今天看到的汽車和我們建造的房子。
另一部分實(shí)際上是一些自然發(fā)生的系統(tǒng)。 分水嶺一側(cè)的某些系統(tǒng)會(huì)因某些原因而降級(jí)。 例如，人類必須定期去維修店保養(yǎng)自己的汽車，否則很容易導(dǎo)致嚴(yán)重的問(wèn)題。
然而，相反，在分水嶺另一側(cè)的這些系統(tǒng)中，自發(fā)降解往往不會(huì)緩慢發(fā)生，有些甚至?xí)葑儭?特別是如果我們從生態(tài)系統(tǒng)的角度來(lái)看，它確實(shí)會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化。 一定要先進(jìn)。
從這個(gè)方面我們可以總結(jié)出復(fù)雜度閾值。 如果復(fù)雜性沒(méi)有達(dá)到這個(gè)指定的閾值，那么系統(tǒng)將按照人類現(xiàn)在已知的物理定律繼續(xù)退化。
結(jié)論：
如果遇到與上面相反的情況，如果高于這個(gè)閾值，系統(tǒng)可能就不再能夠遵循熱力學(xué)第二定律了。 這個(gè)時(shí)候，宏觀上似乎發(fā)生了升級(jí)，發(fā)生了快速的進(jìn)化。
那么，馮·諾依曼之前研究的閾值有什么物理意義呢？ 我們還不知道。
