涌现
学习“涌现”，站在智者的肩膀上，在更高维度学习被充分压缩的智慧。
“涌现”和“复杂度”高度相关，在“高复杂度”之上，才能“涌现”，也是对“复杂度”的复习。
根据硅谷王川微博整理
1、把高复杂度生态下自下而上，自内而外地“无中生有”叫做“涌现”。
比如随着新的信息、知识的输入，和大脑内的前置知识信息结合会有全新的“东西（创意、想法、奇思妙想）”出来是涌现。
腾讯开始只做QQ，后面支付、公众号、小程序、视频号都是涌现。
亚马逊雨林内的新物种，新生态都是涌现；太空中的超新星也是涌现。
总体表现就是在被搭建好的基础设施（生态内）无中生有，自发产生，不是被计划、被规划，被刻意的。
2、全球信息爆炸，但信息分发的主流渠道和人们的注意力有限，加上个人的分辨能力有限，每天新闻头条上涌现出很多稀奇古怪的故事，牵扯了大量的注意力。
信息爆炸导致信噪比更低，虚假的噪音数量会一直远远超出真正有价值的信息。如何有效地区分噪声和有价值的信息是个重大挑战，是个技术活。
绝大多数人被噪声包围湮灭，导致认知长期停留在低复杂度。
3、区块链的精髓是，创新不需要审批和计划。在开放的系统上，唯才是举，论功行赏。长期看兼容廉价的系统，最终将把封闭昂贵不兼容系统边缘化。
2000年时曾经市值过千亿美元的 Sun Microsystem, 拥有自己的 Sparc 处理器和 Solaris UNIX 操作系统，九十年代一直是硅谷工程师的主流开发平台。但它最终被基于开放的 x86 处理器的来自芬兰程序员的开源软件 Linux 所淘汰。2017年九月二号，最后一批 Solaris 开发团队成员，全部被解雇。 今天所有安卓机的软件都是基于 Linux 内核开发出来的。
传统金融公司试图在内部经营的自上而下的，半封闭的，半中心化的区块链项目，真的有信心面对一个开放环境中涌现出来的软件系统的挑战吗？
十年前的人们预测未来时，他们可能会预测到人工智能和移动互联网的发展, 但是他们有预测到一个匿名程序员起头搞的开放的加密货币系统，没有总部办公室，历经多国监管机构反复打压，八年后市值超过六百亿美元，全球拥有超过千万的个人用户，每天支持三十万笔支付交易吗？他们有预测到比特币催生了以太坊，而创立不到四年的以太坊催生了 ICO现象吗?
如果以前没有预测到，那就必须接受一个可能性，那就是未来数字货币的生态系统内，还将继续涌现出目前多数人无法想象，甚至现在觉得十分荒谬不可行的应用。
4、准确地预测一个复杂系统未来涌现出的行为特征，几乎是不可能的。
对于组织内进行人才培养是徒劳的，创造好的土壤环境，基础设施，建立合适的生态，让人才自发的涌现才是正途。
当复杂系统越过临界点，趋势比较清晰的时候更容易把握和预测。即使是趋势清晰，结果相对确定的时候入局，依然有丰厚的回报。因为这个阶段看懂的人也非常之少，距离乌合之众上场进行非理性癫狂还有很长的上涨空间。
5、适应度地形的死胡同，是指一个局部的高峰，而不是全局的高峰。从局部高峰朝任何方向进化，都必须经过很长的一篇低估，才可能去攀登全局的高峰。
大部分生物、个人、复杂系统，虽然曾经达到过某个局部高峰，因为无法跨越这一大片低谷，进而被新环境下涌现的全局高峰的新兴事物/系统所淘汰。
而原先在适应度地形的低估处苟活的生物/个人/系统。则因为在正确的时间处于正确的位置，有可能迅速攀升全局高峰。
全局高峰是动态的，随着技术基础设施的不断升级，会在不同的领域涌现。
太厉害了，这个表述非常形象，一遍就理解记住了。
6、1849年加州淘金热，带动服务业、房地产业、铁路运输业、人口密集繁荣后又会涌现出一些前所未有的新产业。而且新产业在初期进入的壁垒都比较低。
卖铲子是一对N，淘金是N对一，明显“卖铲子”是更好的选择。从这里也就导出了“卖铲子理论”，太多经典的“卖铲子”暴涨的案例了。
再进一步理解基础设施也是“铲子”，区块链也是这个逻辑，腾讯、亚马逊、头条、雪球都是这个逻辑。
7、蓝海已经出现时，很多人还是顽固拒绝承认和抓住机会。
龟缩而不是跳出自己的舒适区，和大只能怪争夺有限的资源进行内卷，N争一，实际上是很艰难的事。
8、未来最重要的资本积累，应当是智力资本的积累。能够容纳各种最先进知识结构和思维模型，能够前瞻性地发现多数人没有意识到的路径和趋势，能够不断自我纠错得以更加准确地理解事实真相。
价值互联网的涌现，使得价值财富的创造，指数级的增加了多种路径，传统的主要依靠杠杆的傻大粗的金融资本的力量，可能被大大弱化。
智力资本 金融杠杆
9、量子力学之上涌现出经典物理，经典物理之上涌现化学，化学之上涌现出生物，生物之上涌现出智人，人之上涌现出部落，部落之上涌现出国家。
单个零件的特性，无法解释多个零件连接作用之后涌现出来的特性。
零件的相互连接作用关系，比单个零件的特性重要的多。
结合知识（认知）复杂度和神经网络对比的定义，就知道知识复杂度的巨大意义所在。
知识节点的个数，多样性，知识节点之间的连接数量，这三点的量越大，复杂度越大，涌现出的可能性越多，越有价值。
认知（知识）复杂度解决现实问题的冗余度决定人生高度。
10、复杂网络和进化论的结合揭示了很多自然和社会的运行法则。
低层级的存在无法推断高层级的复杂性。
人类所做的所有努力就是为了更好的认识这个世界，这个世界的极高复杂度又导致无限的各种涌现，我们面对这预先的涌现，已有的知识和经验永远是滞后的，也就是我我们距离理解这个世界的真相永远隔着不可逾越的天堑。
