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活动详情

蚂蚁几乎无智商,为何蚁群却能完成复杂又精细的合作?数以亿计的神经元如何产生智能和情感的?简单的个体能自组织成为复杂系统,完成复杂行为,这其中到底有何奥秘?


本书以清晰的思路介绍了复杂系统的研究及其历史背景,力图探寻复杂系统的普遍规律,同时作者还探讨了复杂性与进化、人工智能、计算、遗传、信息处理等相关领域的关系。


阅 读 收 获

  • 了解复杂系统的奥秘

  • 了解复杂与人类发展的关系

  • 提高认知能力和科学素养

  • 学会不再简单机械地看问题


金 句 精 选


1.科学的最基本态度之一就是疑问,科学的最基本精神之一就是批判。


2. 现在也许是**的时代,你曾以为正确的东西几乎都是错的。


3.免疫系统的产生:同大脑和蚁群一样,免疫系统的行为是通过大量简单参与者的独自行动产生,并没有谁在进行掌控。


点击图片可直接**和保存



作 者 简 介


[美] 梅拉妮·米歇尔(Melanie Mitchell)


研究复杂系统的前沿科学家,美国波特兰州立大学计算机科学教授,圣塔菲研究所客座教授。梅拉妮·米歇尔的主要工作是类比推理、复杂系统、遗传算法和细胞自动机领域,她的这些领域的出版物经常被引用。



试 读


以下内容为《复杂》一书精华解读的部分内容,成为樊登读书APP的VIP即可获得全部解读内容。


以下内容供广大书友们学习参考,未经允许不可用作商业用途。



目 录


一、什么是复杂

二、复杂系统研究的背景和历史

三、计算机中的生命和进化

四、大写的计算

五、网络

六、尾声



正 文


17世纪至20世纪初,还原论就一直在科学中占据着主导地位,当时科学的主要目标都是用基础物理学来对一切现象进行还原论式的解释。但20世纪的科学见证了还原论梦想的破灭。


虽然基础物理学和还原论对于解释极大和极小的事物取得了伟大的成就,但对于接近人类尺度的复杂现象的解释上,它们却保持着惊人的沉默。

 

天气和气候无法长期精准预测,生物与疾病的复杂和适应性,社会的经济、政治和文化行为等等问题,都是还原论无法解释的。于是,新的学科开始被建立,其中就包括复杂学科。



一、什么是复杂


1.复杂性是什么


任何一个对蚁群有过了解的人都知道,单只蚂蚁几乎没有智商,同伴之间靠简单地分泌信息素来沟通。但是如果将上百万只蚂蚁放到一起,群体就会组成一个整体,形成具有所谓“集体智能”的“超生物”,整个蚁群一起构造出的结构复杂得惊人。


蚁群具备“逢山开路,遇水架桥”的本领,比如遇到一条河过不去,蚁群可以抱成一个团滚过去。蚁穴就更惊人,蚁穴有育婴室、垃圾房、蚁后的房间和囤积食物的房间等等,其复杂程度连人类建筑师都叹为观止。


类似的还有人类的大脑。在大脑中,有数亿个神经元,这些简单个体的活动及元群的连接模式决定了感知、思维、情感、意识等重要的宏观大脑活动。


再比如免疫系统,简单个体是细胞。白细胞能通过其细胞体上的受体识别某种可能入侵者相对应的分子,从而分泌抗体搜寻和摧毁入侵者。加上B细胞、T细胞、巨噬细胞等等,细胞们一起上演免疫反应的大合奏。


类似这种由简单个体构成的复杂系统的还有人类的经济系统、万维网等等。令专家学者感到不解的是,在没有中央控制的情况下,这些简单的个体到底是如何构成复杂的系统,产生复杂的行为的?更为神秘的是,一些本来不具备智慧和意识的物质(如大脑神经元),到底是如何涌现出“智能”和“意识”的?这些正是复杂系统所关注的问题。这些问题,作者会在之后的章节中做系统性研究和探讨。


2.复杂系统的共性


通过以上的复杂系统范例,作者总结了复杂系统的三点共性。


(1)复杂的集体行为

复杂系统的个体一般都遵循相对简单的规则,不存在中央控制或***。大量个体的集体行为产生出了复杂、不断变化且难以预测的行为模式。


(2)信号和信息处理

所有这些系统都利用来自内部和外部环境中的信息和信号,同时也产生信息和信号。


(3)适应性

所有这些系统都通过学习和进化过程进行适应,即改变自身的行为以增加生存或成功的机会。


3.什么是复杂系统


那么,究竟什么是复杂系统呢?关于复杂系统的定义,作者总结了以下两点:


(1)复杂系统是由大量组分组成的网络,不存在中央控制,通过简单运作规则产生出复杂的集体行为和复杂的信息处理,并通过学习和进化产生适应性。


(2)如果系统有组织的行为不存在内部和外部的控制者或***,则称之为自组织。由于简单规则以难易预测的方式产生出复杂行为,这种系统的宏观行为有时也称为涌现。由此复杂系统有了另一个定义:具有涌现和自组织行为的系统。


因此,作者认为研究复杂系统的核心问题是:涌现和自组织行为是如何产生的。



二、复杂系统研究的背景和历史


通过第一部分,我们已经对“复杂”有了初步的了解,读者可能会有一肚子疑问。那么第二部分,作者就向我们介绍了复杂系统的一些核心概念(如信息、计算、序和生命等)的历史和背景,帮助读者更系统地了解复杂系统。


1.动力学、混沌和预测


动力学的发展


了解复杂系统,我们得先了解一下动力系统理论,因为只要你想得到的系统几乎都是动力系统。比如太阳系、心脏、大脑、气候等等。亚里士多德是目前已知的最早论述运动理论的人之一,他认为地面上的运动与天上的不同;不同物质组成的物体运动方式也不一样。显然,这些缺乏实验验证的理论后来被证明都是错误的。亚里士多德的思想一直统治着西方科学,直到伽利略的出现。


还记得教科书中学过的比萨斜搭自由落体实验吗?伽利略用这个科学的实验驳斥了亚里士多德的观点。于是,随着实验方法的出现,科学革命不可避免地发生了。


牛顿创建了动力学,为了创建动力学,他还发明了微**。伟大的牛顿创建了三大定律及万有引力定律,以这些定律作为基本概念解释了一切物体的运动,包括行星。牛顿力学描绘了一幅“钟表宇宙”的图景:设定好初始状态,然后就遵循着三条定律一直运行下去。



“测不准原理”和混沌学


因此,数学家拉普拉斯在1814年断言,根据牛顿定律,只要知道宇宙中所有粒子的当前位置和速度,原则上就有可能预测任何时刻的情况。


然而20世纪的两个重要发现,打破了这种准确预测的幻想。第一个发现就是海森堡的“测不准原理”,证明不可能在准确测量粒子位置的同时,又准确测量其动量。


第二个发现就是混沌。混沌指的是一些系统对于初始位置和动量的测量如果有极其微小的不精确,也会导致对其长期预测产生巨大的误差。也就是常说的“对初始条件的敏感依赖性”,最典型的例子就是蝴蝶效应。

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