#整体大于部分之和
\[ Consciousness \subset Emergence \subset Complex System \]##Intro to Complex
Complex System, 宇宙尺度，从微观到宏观到宇宙尺度
宏观中的复杂系统，例如生命、气候
系统学的建立，实际上是一次科学革命，它的重要性不亚于相对论或者量子力学。
考夫曼，自催化理论；布莱恩·阿瑟，报酬递增理论
复杂系统的普世属性：分形，自组织，混沌，涌现；
复杂世界与简单规则：scaling theory, 混动边缘，图形增长
##Emergence
More is different.
Nomial Emergence (霓虹灯), weak Emergence (life game), strong Emergence (意识)
自下而上的建模，与自上而下的计算
建模：
- An example: fractal, 分形维数。
- 克莱伯定律，生物中的分形结构
计算：从现象出发，量化涌现现象
例如鸟群运动：粗粒化，微观动力学和宏观动力学。
宏观运动的因果性大于微观运动时，称为涌现发生。
什么是因果性？三阶梯：
- 观测，相关性；
- 干预，控制变量法（被认为是因果关系）；
- 所谓的因果性，是指某个事物A对另一个事物B实施的影响。因果性是区分于相关性的。当我们看到A事物发生了变化，紧跟着B也发生了变化，这就是一种相关性的体现，但是这并不能说明A会真的，以因果的方式影响B。具体要考察A是否能够影响B，还需要看当A不发生的时候，是不是B会发生。如果A不发生的时候，B依然发生，那么A与B之间就没有因果关系。但是，如果A不发生的时候B也不发生，是不是就一定能判断它们之间有因果关系呢？答案是不一定。因为，很有可能存在着一个事物C同时影响了A和B，这样当C发生的时候，A和B就同时发生；C不发生的时候，A会和B一样都不发生。这个时候，A和B仍然是一种相关关系，而并非因果。
Effective information
宏观对称性与微观对称性，平移对称性-时间可逆性 ref
涌现不是在研究客观世界的性质，而是在研究观察者是如何理解世界
##意识
意识的易问题
- 解释应用信息进行思考和行为 （被动）
- 解释注意力】记忆】数据处理等问题 （主动）
- 寻找艺术相关物 neural correlates of consciousness, NCC
难问题 体验相关
- 为什么这些过程伴随着这种或那种特定的意识体验
莱布尼茨： 观测到的与体验的沟堑
意识理论：全局工作空间理论，整合信息理论
前者：不严谨的类比：小世界理论，需要长程连接。全局工作空间主要处于前额叶部分（实证实验似乎不严谨）。
###整合信息理论
（IIT intergrated information theory）
\Phi degree of information integration for distributed systems. \Phi 的计算
- 对系统划分子集
- 对子集切割，获得一个effective information值
- 遍历切割，找到最小的\(\Phi_s\)
- \(\Phi=\max \{ \Phi_s \}\)
IIT的价值观：
- 物理世界是无法被完全客观观察，只能被一直主观体验
- 大脑由内在结构决定，而不是由执行功能决定
- 意识是有自身结构的实体性存在，是物理系统内在结构的体验化呈现
公理体系：
- 第零公理：Existence 体验存在
- 体验内在
- 体验特定
- 体验整合
- 体验确定
- 体验是有结构的
存在性=因果力，内在结构=因果结构
结构/状态不同，体验不同，\Phi不同；功能相同，体验不同，\Phi不同