এটি উত্থানের ধারণা, যখন তুলনামূলকভাবে সহজ নিয়মের ইন্টারঅ্যাকশন থেকে জটিল আচরণের ফলাফল হয়। প্রকৃতিতে এর প্রচুর উদাহরণ রয়েছে, যেমনটি লিঙ্কটি উল্লেখ করে। পোকার উপনিবেশ, পাখির ঝাঁক, মাছের স্কুল এবং অবশ্যই চেতনা। পাখির ঝাঁক বা মাছের স্কুলগুলিতে, ঝাঁকের প্রতিটি ব্যক্তি তত্ক্ষণাত্ তাদের আশেপাশের অন্যান্যদের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিচ্ছে, কিন্তু যখন আপনি এই সমস্ত বিধিগুলি অনুসরণ করে একসাথে b ব্যক্তিদের একগুচ্ছ রাখেন, আপনি তার চেয়ে আরও সমন্বিত আচরণ দেখতে শুরু করবেন আপনি একটি উচ্চ স্তরের পরিকল্পনা ছাড়া আশা করতে চাই। আপনি যদি ইউটিউবে যান এবং রোবোট জলাগুলির প্রদর্শনগুলি দেখেন, আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে তারা সকলেই একে অপরকে আঘাত করা এড়াতে এবং একসাথে কাজ করে। আশ্চর্যজনকভাবে প্রতিটি একক রোবোটের আচরণের সমন্বয় করে একটি কেন্দ্রীয় কম্পিউটারের মাধ্যমে এটি সম্পন্ন করার প্রয়োজন হয় না তবে এটি প্যাঁচাল রোবোটিক্স ব্যবহার করে করা যেতে পারে যেখানে পোকামাকড় বা পাখি বা মাছের মতো প্রতিটি রোবট স্থানীয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে যা নেতৃত্ব দেয় উদীয়মান সমন্বয়।
উদীয়মান আচরণের আরও একটি আকর্ষণীয় প্রদর্শন হল কনওয়ের গেম অফ লাইফ । গেমের নিয়মগুলি অত্যন্ত সহজ, তবে এটি খুব আকর্ষণীয় ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে
মানব-বুদ্ধি অর্জনের কম্পিউটারের ক্ষমতার বিরুদ্ধে একটি লোভনীয় যুক্তিটি হ'ল যেহেতু তারা কেবলমাত্র তারা যা করার প্রোগ্রামিং করেছে তা কেবল স্পষ্টভাবে করতে পারে, তাই তাদের অবশ্যই বুদ্ধি প্রদর্শন করা উচিত যা আমরা তাদের সাথে প্রোগ্রাম করি। যদি এটি সত্য হয়, তবে আমরা নিউরনগুলির তুলনামূলকভাবে সহজ আচরণ মানব বুদ্ধিকে উত্থিত করার আশাও করব না। তবুও আমরা যতদূর বলতে পারি, এটি হ'ল কেস এবং চেতনা হ'ল স্নায়বিক প্রক্রিয়াজাতকরণের উদীয়মান সম্পত্তি। আমি নিশ্চিত যে টুরিং কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহারের মাধ্যমে আজ কী সম্ভব হয়েছে তা দেখতে পছন্দ করতেন