涌现作为信息的转换：一种统一理论

还原是否总是一种好的科学策略？它是否总能带来信息的增益？特殊科学在物理学之上存在的这一事实似乎暗示并非如此。先前研究表明，维度归约（宏观尺度）可以增加系统元素间的依赖性（称为“因果涌现”的现象）。然而，这仅在有效信息或整合信息等特定度量下被证明。在此，我们基于信息转换提供一个关于涌现的总体数学框架。具体而言，我们展示证据表明宏观尺度可能比其底层微观尺度拥有更多某种类型的信息。这是因为宏观尺度可以将信息从一种类型转换为另一种类型。在此情形下，还原到微观尺度意味着该类信息的损失。我们使用应用于布尔网络的互信息度量来证明这一点。通过部分信息分解，互信息可被分解为冗余、独特和协同信息原子。然后，通过引入给定分解的协同偏置的新度量，我们能够表明布尔网络互信息的协同分量在宏观尺度上可以增加。即使宏观尺度与其底层微观尺度之间的总互信息没有差异，也可能发生这种情况，从而证明信息转换。我们将这一广泛框架与先前工作相关联，将其与其他理论比较，并主张它使科学中任何普遍还原的观念复杂化，因为这种还原可能导致科学模型中协同信息的损失。