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雷达卡
新的数据时代具有新的特征
编者按：涌现（emergence），是一个复杂系统中由次级组成单元间简单的互动所造成的复杂现象。蚁群、鸟群、大脑神经元以及计算机都属于涌现系统。Beth Comstock 认为，涌现系统也可以解释像Facebook、Uber这样新的技术系统和商业模式，并且正在人类的一切活动中涌现。
随着我们的信息流动越来越快，我们移动也越来越快。而随着更多的人类来到线上（单2016—2017年就有23亿多），正导致我们的集体行为发生根本性和自发的重构。变化的永恒驱动力——人类需求、政治、地理、文化等已经被叠加了一层遍布全球、不断演变的数字神经系统，并从中编织出新的模式。我们所有人，尤其是那些为企业提供指导的人，需要有一个新的框架来理解和适应。
这个框架的一个必不可少的部分是涌现（emergence ，或叫突现、呈展，是一个复杂系统中由次级组成单元间简单的互动所造成的复杂现象。此为复杂系统重要的特性之一），这条自组织的原理解释了复杂性如何可以从简单性中产生，以及秩序如何有时候可以从混沌中涌现。
涌现解释了热力学、生物以及数字技术等不同领域的复杂现象。它曾经被用来解释城市是如何演变的，是什么导致一些体系在长期能取得成功而另外一些则失败了。它是自然体系复杂的集体行为背后的基本原理，是为什么计算机能实现如此有用的复杂性的部分原因所在，即便计算机只是在少数几个简单的过程基础上开放出来的。
我们正生活在我所谓的涌现时代（The Emergent Era）。
这是一个由我们的传统体系快速走向黯淡定义的时代，即便它们的替代物还没有扩张起来。我们正处在新老交替之间那块混乱、有时候又令人焦虑且模糊的空间内。
如果我们有能力成功管理好这一时期，我们将进入一个创意过程的历史性时刻，在这个过程当中，无序将让位于秩序，而新的模式、决策或者结构将会突然变得可见。
如果我们在商业、政治和技术领域选择拥抱和鼓励涌现系统（emergent system），可能就会释放出前所未有的人类潜能并创造出空前的财富。
我不敢说这些想法完全是我自己的。我其实是把其他人在不同领域和行业中发现的主题和模式进行了综合，在合并了我自己的洞察后才形成这些想法。的确，综合不同观点、数据集以及洞察的能力是这个新时代需要培养的重要能力之一。按照我自己的理解，涌现时代作为一种力量，它出现的出乎意料就像我认为它要解释的现象一样。
涌现的两个方面
涌现在这里有两个关键方面。
首先是我们目前正在被涌现系统和技术冲刷。人类没有一个领域的活动不从属于众多的分支未来，每一个都代表着新的发现、新的商业模式或者发明。
涌现的另一个方面既更为陌生，又更能描述我们的历史时刻。就像前面指出那样，一个涌现系统，是秩序可以从混沌中突现的系统。也是一个权力和结构可以由网络而不是等级制度创造出来的系统。相对简单的规则统治着任何涌现系统的一切独立组成部分，但当它们全体一起交互时，就能演变出复杂的自适应结构。
无数个体神经元在大脑中汇聚到一起，大批小鸟集中成群，一个个蚂蚁形成一个群体，以及计算机所包含的电路，这些都是简单带来协同工作变成比部分之和更强大的例子。
在商业世界，涌现解释了为什么一些技术初创企业的估值会突然爆发并在功能上迅速扩张。创造价值的不是app或者网站，而是接入到app或网站上面所有人的集体行为。
到2016年末时，Facebook已经发展到如此大的规模以至于不再被仅仅视为一个社交网络。通过20多亿用户的原子内容的变化，该公司已经成为事实上的政治组织者，重大的新闻源（尽管真实性高度存疑），全球性的视频分发平台，以及商品甚至工作的市场。
Facebook的许多功能的关键是它的规模。一旦任何能显示突现行为的系统超过一定规模，统治该系统的运作规则就会开始产生有着根本不同的、有时候甚至是有用的结果。
蚂蚁就是自然界最典型的例子。正如著名的生物学家威尔逊所指出那样，蚂蚁表现出了复杂度仅次于人类的社会结构。但这种结构却是从简单行为涌现出来的。蚂蚁作为一个群体可以追溯和重新绘制其他蚂蚁在漫游时留下来的激素轨迹，其结果就是蚁冢，对附近一切食物供应的有效探索，以及保卫家园和领土、迁移并且躲过大灾难的能力。几只蚂蚁是没有方向性的，可一旦到达了一定的数量，其集体智慧和能力就会变大了好几个数量级。对于蚂蚁来说，数量越多越聪明。涌现智能使得他们能够在过去9000万年的漫长时间内基本上没有发生什么变化也能生存下来。
但是奇怪就在这里。我们只能理解自然界的涌现系统，因为我们先是从让计算机变得聪明的原理中认出了它们。正如StevenJohnson在《涌现》一书中提到那样，是现代计算之父阿兰·图灵与开创性的化学家Ilya Prigogine的会面擦出了发现涌现性质的火花。数字系统，因为它们的结构，也属于涌现系统。
这意味着我们通过数字系统进行信息、金钱、商品和服务的流动，这些系统在体现出有用的涌现性方面有着高度的相似。
对于欧洲和北美的居民来说，似乎这种围绕着数字化信息流的集体重组已经在进行中。但这是因为音乐、金融和新闻业等高度可见的产业首先被数字化所导致的一种误解。
事实是，数字化变革才刚刚开始。按照麦肯锡的说法，82%的美国经济尚未发挥数字化技术的所有潜能。而其中的一些最大规模的行业——比如制造业和医疗保健业——实际上仍在数字化程度最低之列。而在发展中国家，数字化驱动增长的潜能甚至还要更大。
即将到来的数字化变革的绝对规模是惊人的。据预测，光是在未来的1年半的时间里，在线的人数就会从目前的36亿人增长到58亿人，其中大部分都是通过移动进行的。也就是说，未来18到24个月内，全球有1/3的人口将首次上网。此外据估计，到2020年将有500亿台机器不断地彼此交换信息。
对于企业来说，这一巨大转变创造出来的环境意味着一段时间内最有价值的公司仍将是那些管理着现有资产和体验围绕着数字化信息流进行重组的公司。
硅谷目前最著名的两家初创企业，Uber（目前估值为620亿美元）和Airbnb（估值250亿美元）正好是我所指出的那种类型的公司。这两家都不生产各自交易的资产，但都提供了新的信息流，这种信息流使得个人代理（携带智能手机的个人）能够以新的方式对这些资产的实时位置做出响应。用户的集体互动导致了新行为以及基于这些行为的新市场的涌现。
这就好比是想蚂蚁发出了一组新的信息素命令，或者给脑细胞提供了一种不同的信号中继手段。涌现系统对自己初始运行条件的变化是高度敏感的。通过对它们进行调优，全新的机构就会被自组织起来。
如果你知道那些结构会变成什么样子，或者更好的话，能够创造和塑造出生成这些结构的颠覆性力量的话，你所获得的战略优势将是无价的。
对于像汽车和房产这些广泛拥有且更容易理解的资产来说，优势在初创企业这边。但对于重工业和特殊行业来说，不仅要持有大量特殊的物理资产，而且还有对其制造和运作具备深厚知识，这两点至关重要。
加速与（再）分配
按照世界经济论坛的说法，过去几十年的发展已经让全球一半人口摆脱了极端贫困。
这类加大加快的变化，尤其是当我们所有体验的人都能实时感觉到这种变化时，是可以带来好处和令人窒息的速度的。随着人和资金的加快流动让人口摆脱贫困，它们也会产生像英国脱欧和美国大选这样无法预料且难以理解的事件。动机的混合正好概括了涌现时代生活所带来的正向和反向的推动作用。
一方面，现在已经出现了对摆脱政府官僚主义的渴望，后者很大程度上已经跟不上变化的节奏。另一方面，又存在一种保守的想法，希望自己能够从加速的全球经济中分离出来，这有时候似乎正在把我们从熟悉的价值观和体系中分离开来，这种分离的速度比任何人希望或者理解的都要快。
我们之前也经历过信息驱动的类似不稳定时期，尽管规模和速度不能跟过去20、30年相比。欧洲修道院通过对古典文学相对突然的再发现和翻译所释放的信息洪流激发了文艺复兴的开始。在19世纪，全球经济自发地围绕着大规模印刷产生的信息流以及信息与蒸汽轮船、铁路和电报相同的传送能力进行重组。其结果是长达一个世纪的摆脱君主制的运动，对妇女和少数民族权利认识的提高，全球奴隶交易的终结，以及技术创新的爆发。
物联网（或者GE所谓的工业互联网）就是我们现在的印刷机。它是数字化信息流与物理世界的交织，有望给这个物理世界配备我们在蚂蚁、神经元以及数字系统上面看到的那种自适应的涌现能力。
也有人把这种日益复杂的联网机器视为某些未来威胁的种子。我选择把它看成是学习的明白无误的信号。我们延伸的全球神经系统正在发展，我们正在跟它建立一种新的关系。
正如所有的新关系一样，我们可以有选择。我们可以选择继续演变，或者可以给这一进程踩刹车。更好的选择，那种最有可能让我们摆脱单调乏味和贫困的选择，是发展，向前发展，通过跟我们的数字系统协作来创新，去开拓未知的领域。这可能会让人恐慌，但也可能蕴藏着巨大潜能。转自：http://blog.sciencenet.cn/blog-38975-1024011.html
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