上述现象揭示了这样一个规律，即复杂的事物是由小而简单的事物发展而来的，而这正是涌现现象的特征。涌现现象产生的根本原因在于，事物各组成部分之间相互作用产生的复杂性，远非个体行为的叠加可以相比，也就是我们常说的“整体大于部分之和”。

“整体大于部分之和”这一特性也成为涌现研究道路上的阻碍。许多哲学家和一些科学家坚定地认为对涌现的研究不可能还原为对明确定义的机制及其相互作用的研究。他们认为，机器的能力不可能超越人类在制造它时赋予它的能力。复杂自适应系统理论提出者约翰·霍兰德借助模型和还原思想，建立了研究涌现现象的普适框架，扫清了研究道路上的障碍，推动了复杂自适应系统、机器学习、人工智能等领域的长足发展。

你可能会认为，涌现现象只出现在特定的系统中，在日常生活中并不常见。但实际上，具有涌现现象的系统随处可见且与我们息息相关，比如神经元网络系统、人体免疫系统、互联网和全球经济系统等。因此，研究涌现现象具有重要的现实意义。凭借霍兰德提出的普适理论框架，我们可以找出某些复杂现象背后的根本规律，从而更好地认识世界、开拓世界以及预测未来。

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