具体描述
This book is an essential companion to Chaitin's monograph ALGORITHMIC INFORMATION THEORY and includes in easily accessible form all the main ideas of the creator and principal archi-tect of algorithmic information theory. This expanded second edition has added thirteen abstracts, a 1988 SCIENTIFIC AMERICAN article, a transcript of a EUROPALIA 89 lecture, an essay on bi-ology, and an extensive bibliography. Its larger format makes it easier to read. Chaitin's ideas are a fundamental extension of those of Godel and Turing and have exploded some basic assumptions of mathematics and thrown new light on the scientific method, epistemology, probability theory, and of course computer science and information theory."One will find in [Information, Randomness & Incompleteness] all kinds of "articles which are popularizations or epistemological reflections, and presentations which permit one to rapidly obtain a precise idea of the subject and of some of its applications (in particular in the biological domain).
Very complete, it is recommended to anyone who is interested in algorithmic information theory." Jean-Paul Delahaye in LA RECHERCHE "No one, but no one, is exploring to greater depths the amazing insights and theorems that flow from Godel's work on undecidability than Gregory Chaitin. His exciting discoveries and speculations in-vade such areas as logic, induction, simplicity, the philosophy of mathematics and science, random-ness, proof theory, chaos, information theory, computer complexity, diophantine nalysis, and even the origin and evolution of life." Martin Gardner "Gregory Chaitin...has proved the ultimate in undecidability theorems that the logical structure of arithmetic can be random... The assumption that the formal structure of arithmeticis precise and regular turns out to have been a time-bomb, and Chaitin has just pushed the detonator." Ian Stewart in NATURE
作者简介
Gregory John Chaitin： (born 1947) is an Argentine-American mathematician and computer scientist.
Beginning in 2009 Chaitin has worked on metabiology, a field parallel to biology dealing with the evolution of artificial software (computer programs) instead of natural software (DNA).
Beginning in the late 1960s, Chaitin made contributions to algorithmic information theory and metamathematics, in particular a new incompleteness theorem in reaction to Gödel's incompleteness theorem. He attended the Bronx High School of Science and City College of New York, where he (still in his teens) developed the theories that led to his independent discovery of Kolmogorov complexity.
Chaitin has defined Chaitin's constant Ω, a real number whose digits are equidistributed and which is sometimes informally described as an expression of the probability that a random program will halt. Ω has the mathematical property that it is definable but not computable.
Chaitin's early work on algorithmic information theory paralleled the earlier work of Kolmogorov.
Chaitin is also the originator of using graph coloring to do register allocation in compiling, a process known as Chaitin's algorithm.
目录信息
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用户评价
这本《信息、随机及不完整性》的书，拿到手的时候，就被它沉甸甸的质感和那种带着些许哲学意味的书名所吸引。我原本以为它会是一本晦涩难懂的学术专著，专注于信息论或者概率统计的硬核推导，毕竟“随机”和“不完整性”这两个词组合在一起，总让人联想到那些复杂的数学模型。然而，阅读的过程却出乎我的意料。作者并没有一上来就抛出那些让人头大的公式，而是用了一种非常细腻且富有洞察力的笔触，从我们日常生活中接触到的信息片段入手，比如一次谈话的遗漏、一张老照片的残缺，甚至是历史记载中的空白之处。他巧妙地构建了一个框架，让我们看到，所谓的“不完整性”并非缺陷，而恰恰是信息得以存在的必要条件。书中对于“随机”的探讨，更是跳脱了传统概率论的范畴，它不再仅仅是衡量不确定性的工具，而更像是一种驱动系统演化的底层动力。比如，作者花了相当大的篇幅去讨论在高度复杂系统中，微小的随机扰动如何被放大并最终导致全局性的涌现现象。这种对概念的重新定义和深入挖掘，让我对信息本身产生了全新的认识，它不再是静态的存储和传输，而是一个动态的、充满张力的过程。书中对不同学科交叉领域的引用也极其到位，从量子物理的观察者效应，到认知心理学中记忆的重建过程，都为他的核心论点提供了有力的佐证，读起来酣畅淋漓，让人忍不住想停下来反复思考那些似是而非的真理。
评分这本书的结构布局，说实话，初看之下有些跳跃，但一旦沉浸进去，就会发现这种看似零散的组织方式，恰恰呼应了其主题——信息是如何在不规则的路径上传播和被感知。我个人认为，本书最精彩的部分，在于它对“信息解码”过程的剖析。作者没有把读者当成一个被动的接收者，而是将我们置于一个主动的“解码者”位置。我们接收到的信息，无论多么完整，都必须经过我们自身知识结构和经验的过滤和重塑。这种解码行为本身就引入了新的随机性和不完整性。书中举了一个关于语言演变的例子，通过展示词义如何随着时间推移而产生漂移和失真，清晰地说明了信息在代际传递中必然发生的“信息损耗与创造”。这种损耗，在作者看来，并非全然是坏事，它为新意义的诞生留下了空间。阅读过程中，我常常感到一种智力上的挑战，因为作者提出的很多观点都需要结合上下文，甚至需要回溯前几章的内容才能完全领会其深意。它要求读者必须保持高度的专注力，像一个侦探一样，将散落在各处的线索串联起来，拼凑出作者构建的那个宏大而又充满留白的认知世界。
评分我花了很长的时间才消化完这本书，其中很多段落我反反复复读了好几遍，因为它不是那种读完就丢的消遣读物，更像是一套思维工具箱。这本书最让我感到震撼的，是它对“系统边界”的探讨。作者通过对不同尺度信息的观察，展示了信息是如何穿透或被阻挡在不同层级的系统之间的。一个在微观层面看似完全随机的现象，在宏观尺度上可能表现出惊人的规律性；反之亦然，一个看似稳定的宏观结构，其内部可能充满了随时可能爆发的非线性随机事件。这种对尺度敏感性的强调，使得“不完整性”不再是一个孤立的概念，而是与系统的复杂度和观察视角紧密耦合的。在最后的章节，作者对未来信息处理技术的展望，更是充满了审慎的乐观主义，他提醒我们，无论技术如何进步，我们都无法完全消除随机性，也无法获取绝对完整的信息，而真正的进步在于我们如何更好地利用和共存这份“不确定性”。阅读完毕后，我感觉自己看待世界的方式发生了一种微妙的、难以言喻的转变，看待那些看似混乱的现象时，多了一份理解和接纳，仿佛突然能听到信息海洋深处那些微弱而重要的“噪音”。
评分坦白讲，我一开始对书名中“随机”二字抱持着一种怀疑态度，总觉得这不过是套用时髦的理论术语来包装一些老生常谈的内容。然而，随着阅读深入，我不得不承认自己被说服了。这本书对随机性的理解是立体而多维的。它不仅讨论了数学上的随机性，更深入探讨了存在论意义上的随机性——即“选择的可能性空间”。作者提出，世界的丰富性正是来源于那些“本可以不发生，但却发生了”的随机事件。在处理“不完整性”时，作者采取了一种非常务实的立场，他强调了在现实约束下，我们必须学会与“足够好”的近似值共存，而不是盲目追求“完美”的信息。比如在决策理论的讨论中，他展示了在信息不完全的情况下，一个基于启发式规则的快速判断，往往比一个基于详尽但滞后的数据分析得出的结论更加有效。这种对效率与准确性的辩证分析，让我对日常中的许多“直觉”行为有了新的理解。总的来说，这本书像是一把精密的尺子，帮助我们测量那些原本无法测量的东西，特别是我们面对未知和缺失时的认知边界。
评分翻开这本书，我感觉自己仿佛踏入了一个由符号和缺失构成的迷宫，而作者，就是那个指引我们穿越迷雾的向导。我特别欣赏作者在处理“不完整性”问题时所展现出的那种近乎诗意的冷静。他没有试图用完美的理论去“填补”所有空白，反而拥抱了这种固有缺陷。在讨论历史叙事时，他提出了一个非常震撼的观点：我们所理解的“历史事实”，往往是基于现存不完整证据链条的最优解释，本质上是一种对“缺席”的巧妙重构。这种观点颠覆了我过去对历史确定性的认知。书中对信息熵的讨论也极其精妙，它不仅仅是衡量信息量的指标，更被提升到了哲学层面，作为衡量系统复杂度和自由度的标尺。例如，一个信息完全冗余的系统，其熵值很低，虽然确定，但缺乏生命力；而一个完全随机、毫无规律的系统，虽然熵值很高，但也因为无法被有效编码和利用而失去意义。作者似乎在告诉我们，真正的智慧和信息价值，恰恰存在于这种“半随机、半确定”的临界状态。我几乎是带着一种朝圣般的心情去阅读那些关于不确定性与可塑性之间微妙平衡的论述，每一个论断都像一颗精心打磨的宝石，折射出复杂世界的多重光芒。
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