As science probes the nature of life, society, and technology ever more closely, what it finds there is complexity. The sophisticated group behavior of social insects, the unexpected intricacies of the genome, the dynamics of population growth, and the self-organized structure of the World Wide Web - these are just a few examples of complex systems that still elude scientific understanding. Comprehending such systems seems to require a wholly new approach, one that goes beyond traditional scientific reductionism and that re-maps long-standing disciplinary boundaries. This remarkably accessible and companionable book, written by a leading complex systems scientist, provides an intimate, detailed tour of the sciences of complexity, a broad set of efforts that seek to explain how large-scale complex, organized, and adaptive behavior can emerge from simple interactions among myriad individuals. In this richly illustrated work, Melanie Mitchell describes in equal parts the history of ideas underlying complex systems science, the current research at the forefront of this field, and the prospects for the field's contribution to solving some of the most important scientific questions of our current century.
Melanie Mitchell is a professor of computer science at Portland State University. She has worked at the Santa Fe Institute and Los Alamos National Laboratory. Her major work has been in the areas of analogical reasoning, complex systems, genetic algorithms and cellular automata, and her publications in those fields are frequently cited
2019.1.5 由于作者是计算机科学的专业人士,本书偏重于计算机方面的知识,而且相当细节和广泛。对一般读者仅仅需要了解大概即可。 单个体很简单,群体可以很复杂,系统的复杂性可以从众多例子看到,如行军蚁,免疫系统等等。 亚里士多德,伽利略,牛顿的动力学延伸发展出庞加莱...
评分2019.1.5 由于作者是计算机科学的专业人士,本书偏重于计算机方面的知识,而且相当细节和广泛。对一般读者仅仅需要了解大概即可。 单个体很简单,群体可以很复杂,系统的复杂性可以从众多例子看到,如行军蚁,免疫系统等等。 亚里士多德,伽利略,牛顿的动力学延伸发展出庞加莱...
评分原发布于本人[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...
评分 评分原发布于本人[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...
这本书给我带来的冲击,更偏向于一种心智上的“重构”体验。我过去阅读的大多是线性逻辑的书籍,观点层层递进,清晰明确。但《Complexity》却像是一张巨大的、相互交织的网络图谱,它不提供简单的“是”或“否”的答案,而是鼓励读者去拥抱不确定性。书中关于“混沌理论”的片段尤其精彩,它并非简单地介绍“蝴蝶效应”,而是探讨了确定性规则下如何必然产生不可预测的结果。这对我个人职业生涯中面临的决策制定产生了实际的指导意义——它教会我,在高度不确定的环境中,过度追求精确的长期预测往往是徒劳的,不如将精力放在构建具有韧性的、能够快速适应微小扰动的系统上。作者对系统边界的讨论也十分深刻,指出在复杂系统中,清晰的边界往往是一种幻觉,系统与环境的界限是模糊且动态渗透的。这种思维的拓展,让我对传统管理学中那种强调控制与预测的范式产生了强烈的质疑。
评分这本书的语言风格是极其独特的,它既有科学的严谨性,又充满了哲学家的沉思。它似乎在不停地向读者提出挑战:“你真的理解你所观察到的世界吗?”《Complexity》中最让我回味无穷的是它对“意义”的探讨。在这样一个充满随机性和反馈循环的世界里,我们如何构建叙事和意义?作者没有给出标准答案,而是巧妙地将聚光灯投向了观察者本身。系统之所以复杂,不仅在于其内部结构的复杂,更在于观察者试图理解和建模这一过程所引入的复杂性。书中关于“知识的局限性”的论述,非常谦逊且有力,它提醒着我们,每一次试图简化现实的努力,都必然会伴随着信息的丢失。最终,这本书留给读者的不是一堆可以复述的知识点,而是一种全新的“看待世界的方式”——一种接纳模糊性、欣赏动态平衡、并时刻警惕自己认知框架的谦卑态度。这比任何具体的理论模型都要宝贵得多。
评分这部名为《Complexity》的书,在我手里沉甸甸的,光是翻开扉页,那种对未知领域探索的渴望就被瞬间点燃了。我原本以为,面对一个涉及如此宏大主题的著作,阅读过程会像攀登一座陡峭的山峰,每一步都需竭尽全力。然而,作者以一种近乎魔术般的手法,将那些晦涩难懂的理论,编织成了一幅幅生动具体的画面。比如,书中对“涌现性”(Emergence)的阐述,绝非教科书式的僵硬定义,而是通过观察蚁群如何自发形成复杂结构,或是金融市场中价格波动的不可预测性,将抽象的概念具象化。我记得有一章专门探讨了适应性复杂系统(Complex Adaptive Systems, CAS)的运作机制,它没有拘泥于数学模型,反而着重强调了局部简单规则如何导致全局的复杂行为,这让我对我们日常生活中看似随机实则有序的现象,有了一种全新的理解。我甚至开始反思自己过去对“秩序”与“混乱”的二元对立看法,这本书似乎在告诉我,真正的活力恰恰存在于两者交界的灰色地带。它不像是在教授知识,更像是在引导一场深刻的思维革命,让人在合上书本后,对周遭世界的感知维度都拓宽了许多,每一个细节似乎都隐藏着更深层的相互联系。
评分初读此书,我的第一印象是,作者的笔触如同一个经验极其丰富的老水手,驾驶着读者在理论的海洋中破浪前行。那种信手拈来的叙事节奏,让人感到非常放松,丝毫没有预想中的那种智力上的压迫感。特别欣赏的是,书中对“反馈回路”的讨论,它不仅仅是简单地指出正反馈和负反馈的存在,而是深入剖析了在不同尺度上,这些回路如何塑造系统的演化轨迹。书中举例说明了生物进化中的“军备竞赛”,以及气候变化中的“冰反照率效应”,这些案例的选取角度都极其精妙,精准地捕捉了复杂性理论的核心张力。阅读过程中,我经常需要停下来,不是因为我不理解,而是因为我被作者那种横跨多学科的洞察力所折服——他能将物理学中的相变理论,巧妙地映射到社会学中的思潮传播现象上,这种跨界融合的能力,无疑是这本书最引人入胜的部分。它展现了一种超越学科壁垒的普适性规律,让我意识到,我们所见的每一个看似孤立的现象,背后都可能遵循着相同的底层逻辑框架,这种整体性的视角是极其宝贵的。
评分坦白说,这本书的阅读难度并非均匀分布。在某些涉及非线性动力学和信息熵的章节,我不得不放慢速度,甚至需要反复阅读才能勉强跟上作者的思路。然而,正是这种挑战性,使得最终的豁然开朗更加令人满足。例如,书中对“自组织临界性”(Self-Organized Criticality, SOC)的描述,简直是一场智力探险。作者通过对沙堆模型(Sandpile Model)的精彩比喻,揭示了系统如何自然地演化到一个临界点,在这个点上,微小的触发事件可能引发巨大的雪崩。这种对“尺度无关性”的探讨,颠覆了我过去对“大事件”发生的传统线性归因。它提示我们,真正的系统性风险并非源于某个单一的、巨大的外部冲击,而可能是在系统内部压力积累到一定程度时,由任何一个微不足道的事件引爆的必然结果。这种深刻的洞察,让我对风险管理和系统稳健性有了更深层次的敬畏之心。
评分很好的入门书
评分终于(再次)在最需要干正事儿的时候看完了一本“闲书”,越往后看的越不仔细,第三章定义信息的部分非常震撼, 还有第十二章讲蚂蚁怎样通过费洛蒙沟通真是解决了大学这么多年的一大困惑。感觉cellular automaton还是自己写一个程序跑一下会看的比较直观,因为没有理解这类游戏规则里interaction的同时性与否对于outcome会不会有影响。
评分比GEB差远了,大家自己简简单单能明白的东西讲懂了,大家自己搞不明白的东西却讲不懂。最后一章总结还不如不写…读完了让人感觉复杂性科学完完全全就是随便造了几个名词的伪科学
评分很久没有读到这种‘想要一口气读完‘的书
评分一直渴望了解的主题,很好的入门
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