图书标签: 科普  复杂系统  思维  科学  复杂  人工智能  计算机  第一推动丛书   

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混沌、可计算理论、网络、人工智能、生物科学…… 这本书在这些完全不同的领域之间建立了一个叫做“复杂系统”的横向连接，作者的科普功力了得，不需要这些领域的背景也能读懂本书（当然，不是轻松读懂），对这些前沿科学有兴趣的同学们可以尝试读一读。专业人士就免了，这是本科普读物。

信息 计算 动力学和混沌 进化 四个主题是一致的，因为统计学--其实维纳的控制论就已经得到了本质的阐述。牛顿的确定性定理被量子力学海森伯定理及混沌所取消；非稳定系统混沌的特点：倍周期，费根鲍姆常数。麦克斯韦妖证明的是热二定理是统计学的而非决定论的。程序自我复制的本质，是用两种方式来使用内存的信息：既作为执行的指令，又作为这些指令使用的数据。正是这种信息的双重使用让我们得以避开前面尝试自我复制程序时遇到的那种无穷反复。关于遗传算法是很经典的阐述！线性数学是局部和等价于整体，非线性是整体大于局部和。寻找公理结构本质就是寻找游戏规则，计算就是复杂系统为了适应环境而对信息的处理。元胞自动机等价于通用图灵机，更新规则扮演了图灵机读写头的规则的角色，阵列状态相当于图灵机的带子。信息脱离了图灵机就失去了意

复杂系统不等于大杂烩。

之前读到三分之一就被打断了，隔了一年多终于从头开始完整读完。这应该是「宇宙的琴弦」之后至今我读过的最精彩深刻的科普。但也许把这类作品视为从科学角度更新世界观模型的一种努力更合适。自科学随着技术的发展从传统哲学中分化，成为一个独立的认知方法，阐释意义这种本质上仍然是哲学性的追求也更多的由一些科学家们承担了，所以“科普”这个词用在这类作品中又显得太轻。很多之前模糊的概念（甚至十年前在讨论斯宾诺莎的实体与理发师悖论的关系那篇日志中就有涉及）现在终于清晰起来并可以看得到彼此的关联，遗憾没有更早几年读到，如今恐怕难再找到人深入讨论了…… 接下来要找时间整理一下笔记，评论里仔细总结吧。

第二本震我三观的理科书，情绪不稳定了一个月，看了很多心理书都没用，最后尝试理解复杂系统的模型...拯救了我，现在觉得世界真是又美好又神秘

《复杂》我已经读完快两周了，前几天终于敲打完了读书笔记，笔记共计13048字，链接见文末。 书籍的英文原名为《Complexity: A Guided Tour》，作者 Melanie Mitchell 这本书的庞杂程度，直让我想起去年读的《万物创世》，我不知道怎样横向比较这两本书的信息量，就像书里提到...  

原发布于本人［博客］(http://wulfric.me/2016/06/complexity-guide/) 刚下过一场小雨，天空正在变晴，空气还是湿漉漉的，落叶上的水珠苍翠欲滴。这是难得的空闲，你点上一支烟，抬起了头。今天的天空有些奇怪，那蓝色似乎与往日不同。失真的色彩让你陷入了沉思，往事如潮水般...  

从小到大，我们学习的知识大部分是垂直领域的，数学，物理，化学，计算机，经济......。而《复杂》这本书从一种横向认识世界的角度，讲述了一些列通用的科学思想，类似哲学，又超越空空的哲学。 主要包括： 混沌，从数学上说明了世界是不确定的，极小的偏差即导致了极大的不同...  

虽然副标题写着“读完《复杂》”，但其实这本书中很多和生物、遗传、免疫等我不太感兴趣的内容我都是胡乱看过去的。 复杂性科学很是庞杂，回想刚刚读完的这本书，我觉得作者真得写了很多东西，我都不能用简短且概括的几句话把它转述出来。所以下面很长一部分是和书的内容有关的...