雙方都記錄了之前遇見的螞蟻。現在假如一隻食蟻獸入侵了巢穴，使得大量的螞蟻減少，如若不盡快恢復正常的秩序（分工協作），那麽蟻群就會挨餓。那麽各個螞蟻間是怎麽告知其它螞蟻與族群這一情況呢？神奇的事發生了，他們壓根不用告訴，當一隻工蟻遇見的收集蟻太少突破一個臨界點後，它會主動更換自己的工作變為收集蟻。同樣其它螞蟻也會這樣做直到總體分工恢復至原來比例（像不像水往低處留、數據的自我填充、免疫系統的自我恢復等等一系列司空見慣的規則）。

除了宏觀的蟻群之外，在更基礎微觀的層面上，億萬個複雜分子的相互作用，可以維持一個更強大而驚人的結構，這與無生命的個體湧現出的屬性截然不同。我們對什麽是「活物」依然沒有一個明確的定義，我們只知道活物是從「死物」湧現而來的。「細胞」是最小的生命個體，「細胞」結合並協作，他們分化並相互回應。隨著時間推移進化成為複雜的有機個體。你的胳膊、腿、心臟的機構都極為複雜。是由千萬個「蠢東西」構成的，不過我們還是能呼吸、消化、讀書、看視頻。試問你的細胞怎麽會知道該怎麽做？答案同上，它們壓根就不需要知道（在這套精美的規則下你將變成現在的自己）。

其實以上的例子中，個體的行為和互動是隨機發生的，你無法有計劃地讓某隻螞蟻遇見另一隻螞蟻，但這一套規則如此精美，使得蟻群產生了眾多湧現行為。

生命的湧現

作為生命個體的我們不禁要問，生命是如何湧現而來？首先生命是一種特殊的狀態維持方式，能被留下來的原因只有一個：那就是通過預測信息，在不斷變化的環境中維持了自身的（宏觀）狀態。

①應激反應與演化學習

其中應激反應就能達成這一目的，並不需要大腦來體驗世界，比如草履蟲（單細胞生物）細胞膜上的每個蛋白質（鈉鉀離子通道），在一般狀態時，會消耗能量（ATP），通過控制離子的進出，讓細胞膜內外保持-40mV濃度差，當觸碰到障礙物時，細胞膜的形變（物理輸入信息）會讓這些蛋白質（離子通道）開門，允許特定離子通過，這些離子（整體）就形成能讓草履蟲向反方向遊動的電信號，避開危險。從數學視角來理解單個蛋白質的功能：則外界的物理擠壓相當於輸入，蛋白質對應的開關門操作相當於輸出，而決定了什麽樣的輸入該對應哪一種輸出的蛋白質相當於模型（函數）。別看單個蛋白質僅有開關門的功能，但它實際上把無數種情況壓縮進了一個函數（模型），如果要靠計算機來記憶每一種物理擠壓對應的開關門情況，就相當於讓計算機去記憶π小數點後的每個數字，而應激反應正是這些蛋白質並行工作後湧現出的結果，可允許草履蟲在狀態被破壞之前躲避危險。

草履蟲僅靠應激反應就能存活，不過草履蟲怎麽知道該生成什麽樣的蛋白質才能產生可躲避危險的應激反應的？它需要靠演化來學習應激模型，通過大量克隆帶有不同DNA的自己來生成不同的蛋白質，增加備選模型，由自然選擇篩選掉那些不能躲避危險的模型，在篩選後的模型的基礎上再不斷重復上述過程。只要種群基因庫的更新速度快過環境的變化速度，整個種群就能相對穩定的形成可躲避危險的模型，也就是為什麽生物要一代一代的繁衍，又並非完美復制自己，雖然生物想要一直延續下去，但又只能通過構建模型來預測危險，而繁衍和變異就是構建模型的過程。

②神經網絡學習

簡而言之生命通過DNA編輯的蛋白質模型湧現後與環境相互作用，最終通過演化達到效率與穩定性的目的，不過在寒武紀大爆發後，作為高級物種之一的我們進化出了神經細胞，其通過獨特排列方式的神經突觸瞬間傳輸電脈沖信號並整合運算（猶如量子計算機式的並行運算）的機制讓我們產生了對信息獨特的理解與反饋方式，至此生命由自然演化優勝劣汰（死亡）的形式邁入神經網絡學習的時代。（本文作者：風林木魚；原題：任何事物都有的現象：湧現，以及由湧現產生的意識，2020-04-15）