研究单个神经元时也找不到“意识”和“思想”的踪迹。
在这些系统里，关键不在于零件本身，而在于零件之间那看不见的、复杂无比的连接与互动模式之中。
一旦拆解，这些最重要的特性就随之湮灭。
在这里“整体”是远远大于“部分之和”的。
而专门研究这类系统的科学，就是复杂科学。
复杂科学的核心，也是复杂科学最迷人的概念被称为“涌现”。
涌现指的是系统中的低层次微观个体，在遵循一些极其简单的局部规则进行互动时，会在高层次的宏观上自发地“涌现”出全新的、复杂的、且在微观层面完全不存在的结构、模式或属性。
白牧辰的思绪中浮现出几个经典的地球案例。
比如蚁群。
单个蚂蚁的行为逻辑非常简单，无非是跟随信息素、搬运土粒、躲避危险。
没有任何一只蚂蚁的大脑里存有蚁巢的设计蓝图。
然而，成千上万只蚂蚁遵循着这些简单的局部规则，却最终“涌现”出了能够调节温湿度、结构复杂得如同地下城市的宏伟蚁巢。
又比如鸟群。
每一只鸟只遵循三条简单规则：别撞上旁边的同伴，努力跟上旁边同伴的平均方向，并保持与它们大致相同的速度。
然而，成千上万只鸟在空中遵循这三条规则，却“涌现”出了壮观无比，同仿佛由一个统一意志在指挥的鸟群形态。
这种宏观层面的复杂模式是无法通过研究单个个体来预测的。
你就算把一只蚂蚁从里到外研究得再透彻，也永远无法推导出蚁巢的最终形态。
白牧辰明白了自己研究的症结所在。
只是解决短板需要时间。
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