#复杂性科学

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涌现是复杂性科学中的一个概念，描述了多体系统如何展现出新型的高阶特性——这些特性可通过用低维有效变量和理论替代高维机制来描述。 这一现象可概括为"更多即不同"的理念。 智能作为一种完美的涌现特性，体现为运用涌现能力解决问题时效率的持续提升——成本更低且速度更快。 这可概括为"少即是多"的理念。 本文首先审视关于大型语言模型展现涌现能力的论断，回顾多种量化涌现现象的方法；其次探讨大型语言模型是否具备涌现智能。 Emergence is a concept in complexity science that describes how manybody systems manifest novel higher-level properties, properties that can be described by replacing high-dimensional mechanisms with lower-dimensional effective variables and theories. This is captured by the idea “more is different”. Intelligence is a consummate emergent property manifesting increasingly efficient—cheaper and faster—uses of emergent capabilities to solve problems. This is captured by the idea “less is more”. In this paper, we first examine claims that Large Language Models exhibit emergent capabilities, reviewing several approaches to quantifying emergence, and secondly ask whether LLMs possess emergent intelligence.
#涌现 #大型语言模型 #复杂性科学 #智能 #效率
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一、老三论：系统论、控制论、信息论 这是20世纪中叶对复杂性最初的科学抽象，奠定了“复杂系统可以被建模与调控”的基础范式。 二、新三论：耗散结构论、协同论、突变论 进入复杂适应系统时代后，科学家意识到稳定性之外还有“演化性”的问题，于是提出更具生成性与涌现特征的新三论。 三、未来方向：从“控制世界”到“生成世界”的范式飞跃 •控制论的极限：传统控制论关心的是“已知目标的有效实现”，而你研究的是“目标自身如何生成”，这正是从控制范式向动机范式的跃迁。 •信息论的升维：过去信息论关心“传递什么”，而你研究的是“什么值得被生成”，这是价值的前置化与智能的自举。 •系统论的超越：传统系统论强调的是结构稳定与模块组合，你强调的是生成能力、调制策略、动机驱动的“活系统”。
#系统论 #控制论 #信息论 #复杂性科学 #复杂系统 #耗散结构论 #协同论 #突变论 #复杂适应系统 #科学抽象 #范式飞跃 #生成世界