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出版者:九章出版社

作者:Calyampudi Radhakrishna Rao

出品人:

页数:192

译者:石堅

出版时间:1998

价格:200（新台币）

装帧:平装

isbn号码:9789576031533

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
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• 批判性思维

探索未知的边疆：现代认知科学与复杂系统中的涌现现象 图书简介 本书深入剖析了现代认知科学、复杂系统理论以及信息物理学交叉领域中最具革命性的前沿议题——涌现现象（Emergence）。我们不再将世界视为一系列独立、线性的因果链条，而是将其视为一个由无数相互作用的单元构成的动态网络。本书旨在提供一个全面而严谨的框架，用以理解宏观复杂模式如何从微观的简单规则中“自发”产生，并探讨这种“整体大于部分之和”的特性在自然界、人造系统乃至人类心智中的体现。 第一部分：涌现的基石——从简单到复杂 本部分着重奠定理解复杂性的理论基础，追溯涌现概念的历史脉络，并界定其在不同科学分支中的核心含义。 第一章：何为涌现？概念的界定与科学史的审视 涌现并非一个单一的概念，而是一系列现象的集合。本章首先梳理了哲学上对“强涌现”（本质上不可还原的全新属性）与“弱涌现”（仅需计算能力即可预测的宏观属性）的争论。随后，我们将考察涌现思想如何渗透于20世纪的科学发展中，从早期系统的动力学观点（如自组织临界性）到后来的信息论视角。重点分析了兰德尔（Holland）和瓦尔德（Wald）对自适应系统的早期洞察，并将其与现代计算复杂性理论相连接。我们探讨了“系统边界”的模糊性如何影响我们对何为“新”的判断。 第二章：元胞自动机与自组织临界性：最小系统中的动态秩序 本章聚焦于最简洁的涌现模型——元胞自动机（Cellular Automata, CA）。我们将详细解析康威的“生命游戏”（Game of Life）作为最著名的自发模式产生的范例。通过对不同元胞自动机规则集（如Class I到Class IV）的深入研究，读者将理解简单的局部交互如何导致全局的复杂结构，包括“滑翔机”等运动实体。更进一步，本章引入了帕桑特（Per Bak）的自组织临界性（Self-Organized Criticality, SOC）理论，阐释为什么许多自然系统（如沙堆、地震、森林火灾）会自发地演化到临界状态，从而产生幂律分布的行为，这是涌现现象的经典“签名”之一。 第三章：信息、熵与结构生成：信息论视角下的复杂性度量 涌现现象往往伴随着信息内容的增加。本章从信息论的角度切入，探讨复杂系统如何通过结构化信息来抵抗熵增。我们介绍“有效复杂性”（Effective Complexity）的概念，它试图量化一个系统在描述其结构所需的最少信息量。此外，我们将考察互信息（Mutual Information）在识别系统中关键连接和潜在的因果环路中的作用。重点分析了如何通过信息压缩算法来识别系统中真正“涌现”出来的、不可压缩的宏观信息单元。 第二部分：复杂系统中的涌现实例 本部分将理论应用于具体的物理、生物与技术系统中，展示涌现力量的普遍性。 第四章：物理学的多相态转变与临界现象 在物理学中，涌现体现为相变。本章深入探讨了宏观性质（如磁性、导电性）如何突然出现，而这些性质在单个原子层面是完全不存在的。我们将应用重整化群理论（Renormalization Group Theory）来揭示不同尺度上物理定律的普适性。通过对比铁磁体从无序到有序的转变，读者将理解临界点附近系统的涨落如何跨越尺度，形成统一的行为模式，这是最纯粹的弱涌现范例。 第五章：生命、生态与演化中的涌现逻辑 生命系统是涌现的终极舞台。本章关注生物体内部的组织化（如细胞分化、蛋白质折叠）以及生态系统层面的动态平衡。我们将探讨蜂群智能（Swarm Intelligence），如蚂蚁觅食路径的优化或鸟群的同步飞行，这些行为并非由中央指令控制，而是源于简单的邻里交互规则。此外，本章还会审视自然选择如何作为一种“算法”，通过筛选和累积信息，驱动生物复杂性的逐步涌现。 第六章：人造系统与网络科学：涌现的工程学挑战 在工程和信息科学领域，涌现带来巨大的机遇和风险。本章分析了互联网、社交网络和金融市场的拓扑结构及其动态。我们讨论了无标度网络（Scale-Free Networks）的涌现特性，以及“枢纽节点”（Hubs）的出现如何导致系统对攻击的脆弱性。对于人工智能和机器学习，本章探讨深度神经网络中特征提取层的“黑箱”性质，分析高维表示空间中特定概念的涌现是否可以被完全还原为基础的梯度下降过程。 第三部分：心智的涌现与自由意志的难题 本部分转向最富争议和引人入胜的领域：人类意识、认知以及社会行为的涌现。 第七章：认知架构中的信息整合与意识的涌现 意识是否是神经元网络活动的涌现属性？本章评估了当前关于意识的几种主要涌现理论，包括整合信息理论（Integrated Information Theory, IIT）和全局工作空间理论（Global Workspace Theory）。我们将探讨神经振荡、绑定问题（Binding Problem）以及不同脑区的同步活动如何在大尺度上产生连贯的感知体验。我们着重分析了从低级感知输入到高级抽象思维的层次化涌现路径。 第八章：社会动力学：文化、规范与群体心智 人类社会本身是一个巨大的复杂适应系统。本章研究社会规范、文化潮流和意见分化的涌现机制。通过建模社会影响力的传播（如西蒙斯的级联模型），我们可以观察到少数派观点如何突破临界点，引发大规模的社会变革。此外，我们还将探讨“群体心智”或“集体智慧”的概念，分析在何种条件下，群体决策的质量会超越任何单个成员的预测能力。 第九章：强涌现的边界与因果关系的未来 本书的终点是对“强涌现”的哲学探讨。如果某些宏观属性（如道德直觉或审美判断）确实无法被还原为底层的物理或计算规则，那么这对科学的还原论范式意味着什么？本章将回顾物理主义的立场，并提出一种审慎的、非神秘化的涌现观：强调在不同层级上，描述系统行为所需的“有效定律”是不同的，即使其底层机制是确定的。最终，本书引导读者思考，在理解这些涌现结构时，我们如何重新界定“理解”和“预测”的含义，并为未来的跨学科研究指明方向。 --- 本书面向物理学、计算机科学、认知神经科学、经济学及哲学领域的研究者和高级学生。它不仅是现有复杂性理论的综述，更是一份邀请函，邀请读者一同探索从粒子到心智的广阔领域中，那些由简单规则所雕刻出的、令人惊叹的结构与秩序。

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还是大一时读过，那时候主要感觉是：不明觉厉。现在重读理解的就多多了。这不是一本用公式理 论推导写成的专业书籍，而是从统计科学结 构、思想甚至思考角度构成的专业书籍。没 有太多的公式，更注重解释统计科学的基本 思路，对于入门或梳理统计学都相当有帮 助。  

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第四章讲的是有偏数据的加权分布，是理论味道最重的一章，但确实很有意思，希望我能用简单的话简要介绍一下。 假设我们想收集这样的数据：找一个男学生，问问他家里有几个男孩，有几个女孩，记录下来。这个数据显然是有偏的，因为这些家庭都至少有一个男孩。 记家庭孩子总数N...  

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以前在一个书单上看到的这本书，说是讲到统计学的哲学思想。然后跑到豆瓣来看，介绍里面给的评价也是很高。 于是就带着满心期望来看，最后读完也只是觉得这就是一本科普书而已，而且还不算一本好的科普书，这可能也跟作者的翻译水平有关。 老实说，书里面想传达的概念还是很...

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