人工智能涌现理论是指，当多个相对简单的人工智能模块聚集在一起时，它们可能表现出比单个模块更为复杂和智能的行为和功能。该理论分为弱涌现和强涌现两种类型。弱涌现是指，多个相对简单的模块聚集在一起时，它们能够协同工作完成复杂的任务，但整体的智能水平并没有显著高于单个模块时的水平。

强涌现则是指，多个相对简单的模块聚集在一起时，整个系统的智能水平能够显著高于单个模块时的水平。这种涌现往往在模块之间具有非线性或者随机性的关系时出现。

人工智能涌现理论的出现，是为了说明人工智能系统的智能是如何从底层算法、结构和组织中涌现出来的。根据该理论，可以通过组合多种简单的人工智能模块来构建更为复杂和智能的系统，从而提高系统的整体性能和鲁棒性。同时，涌现理论也为人工智能的进一步发展提供了思路和方向。