人常常会突然产生某种想法，这样的想法被称为“灵感”，这种现象也被称为“突现”“涌现”等。突现（emergent）一词具有神秘色彩，好像有“无中生有”的感觉，这是脑特有的特点。这种突现如何会从无到有地产生出来？脑中的突现现象是高层次信息的特点，生物学家常常把突现理解为大量子系统相互作用后在宏观上显现的新现象。自组织理论出现后，人们想到了突现可能与自组织有关，即这种现象并不存在于一个神经元之中，只有通过很多神经元复杂的相互作用才能完成如此神奇的突现［29］。
自组织的概念涉及微观与宏观的关系。这里所提的自组织概念包括自组织、自组织临界、相变、雪崩等。不过，现在也并不区分自组织或雪崩等［29］，而将其统称为突现或涌现。
自组织现象属于非平衡态物理的一部分。数学中，在平衡点处及其附近，可以用线性系统来代替原来的非线性系统。物理系统从平衡态变为非平衡态，最大的变化是从原来的线性系统变为非线性系统。这些自组织现象的出现都是确定的，凡是能被看到的自组织现象和自组织临界都是稳定的，否则我们根本看不到这些现象。
对于自组织临界中的沙堆模型，虽然可以加很多随机因素使沙堆变得随机，但是在一定条件下，雪崩后的沙堆形状是一定的，且是满足统计规律的，至少在小范围内是可以预测的。普里戈金的自组织理论，都是以稳定的不动点和分岔理论为根据的［26］。自组织使原来杂乱无章的系统成为有图案结构的系统，所谓从无序到有序。而这一图案的出现是可重复的、可预测的，是稳定的。自组织讲究演化，演化似乎也是不确定的，但是这种演化是在原有的稳定系统的基础上的演化，是在原来自组织原理的基础上进一步发展出来的，只是不动点按某些规律产生移动。自组织、自组织临界和雪崩的概念随着人们对脑神经科学的讨论不断被修正，所以这些概念显得有些混乱，到现在为止还没有一个公认的“突现”的定义。
意识的突现如此神奇，关键在于其“无中生有”和不确定性。M 效应正好说明宏观的“无中生有”和不确定性。这使我们产生了突现可能与M 效应有关的看法。
如何来证明“突现与自组织有关”和“突现与M 效应有关”究竟哪一种观点更对些？可以通过逐个比较两种方法的特点来确定。由于目前的自组织思想还没有定型，所以我们无法抓住其典型的思想。但既然没有人指出自组织思想与原有的自组织概念间的本质区别，说明自组织思想是从原有的自组织理论上发展起来的。因此下面讨论自组织思想还是以原来的自组织现象和沙堆模型为案例，从以下几个方面将其与M 效应做比较。
（1）稳定性。自组织是以稳定的不动点为基础的，而M 效应是以不稳定的不动点为基础的。自组织的基本点是大量子系统（这些子系统可以相同也可以不同）。在一定条件下，各子系统组成宏观上的结构，包括自组织临界、相变、雪崩等。可以从文献中对这些现象的分析看出，即使加入随机项，它们也属于稳定系统中存在的现象。(www.xing528.com)
（2）确定性和可预测性。自组织是确定性的，这种现象是可重复的、可预测的。普里戈金在《从存在到演化》一书中明确指出，系统在分岔点处是不稳定的，一旦离开分岔点，系统是稳定的［30］。
突现的产物是完全随机的，突现是稍瞬即逝的、不可预测的。这种现象的表现与M 效应很相近，而这种不确定性在自组织中没有被考虑过。一旦具备自组织的条件，自组织现象就会马上出现，不存在任何随机性。
（3）有限性和孤立性。从数学上讲，尽管自组织也会产生演化，但是自组织现象的出现实际上发生在非线性动力学的不动点处。这个不动点在大多数情况下是孤立的，也就是在它附近的一个小区域内没有其他不动点，这个不动点附近的轨道都会趋向这一不动点，因此它处于孤立的、有限的状态；而在不稳定的不动点处出现的M 效应是无穷多的。后者可能出现的状态大大多于前者。
（4）能耗。自组织现象的实现需要靠大量子系统（大量神经元）的活动；而要实现M 效应，只要使系统不稳定就行，只需少量神经元，甚至两三个神经元活动即可。要产生一个意识的萌发，如果一定要有大量的神经元活动才行，从能量角度来看就有些浪费了。反过来要问，为什么通过自组织现象实现突现一定要有大量神经元才行呢？因为自组织现象本身一定要有大量子系统存在。脑如此复杂，所以认为这种自组织一定比想象的要复杂，数量也会更多些，这是一种习惯性思维。脑出现的“灵感”很多，特别是在思考时，或在梦境中，各种杂乱无章的东西都会涌现在脑海中，只是有意义的不多。如果这许许多多的涌现都是大量神经元在活动的结果，能量消耗可能会十分巨大，这好像不符合生理过程。
（5）是否在动力学系统的框架中。自组织系统由大量子系统组成，所有子系统都是用动力系统描述的，大量用动力系统描述的子系统组合起来的大系统还是一个动力学系统，还没有跳出因果关系的框框。到目前为止，M 效应还不能用现有的动力系统来描述，但是它可以改变动力系统的运动轨迹，最后在动力系统中反映出来。
（6）概率。从脑中出现突现的概率来看，需要大量神经元才能出现自组织或雪崩现象，它们的产生概率可能远小于几个神经元出现M 效应的概率。从这一点看，M 效应可能更接近生物实际。
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