涌现

出版时间：2006-07-01  出版社：上海科技出版社  作者：[美]约翰·霍兰  页数：272  字数：213000  译者：陈禹  
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内容概要

本书作者是当今最具有创新意识的思想家之一，本书也是对涌现现象进行深入探索的第一部著作。在本书中，作者比较了显示涌现现象的不同系统和模型，展现了它们之间共同的规则或规律，讲述了从“蕴含着规范、能够生成像巨大的红杉和普通的雏菊那样复杂而独特结构”的微小种子，到能够通过自学习在西洋跳棋游戏中让设计者一败涂地的计算机；从能够修建桥梁、跨越深沟和驾驭树叶之舟在溪流上航行的蚁群，到诗人充满感情的创作等涌现现象的具体表现。    涌现的概念(即整体大于其各部分之和)简单得令人惊讶，然而它在科学、商业以及艺术等诸多领域中都具有极深的寓意。本书中，作者用深入浅出的描述向我们生动地阐明：涌现的理论能够预言许多复杂的行为，同时也给予我们关于生命、智慧和组织的很多启示。

作者简介

约翰·霍兰（John Holland）是美国密歇根大学心理学教授和电子工程及计算机科学教授，麦克阿瑟会及世界经济论坛的会员，作为“遗传算法之父”而闻名于世。他也是《隐秩序：适应性造就复杂性》这部具有突破性贡献的著作的作者。

书籍目录

序言第一章 启程之前　走向何方　模型　研究道路上的困难　取得的进展第二章 游戏与数字　西洋跳棋和神经网络　模型中的秘密　棋类游戏及规则　数字　积木块　计算机模型第三章 地图、对策论和计算机建模　博弈和对策论　涌现——初露端倪　动态模型　计算机模型——进一步的研究，第四章 西洋跳棋　困难何在　塞缪尔是如何做的　对走法的估价　由估价到策略　学习的过程　使学习过程运转起来　需要注意的问题　权重改变引起的涌现结果　小结第五章 神经网络　神经元的特征　为神经元建模　固定阈值的神经元网络　区别与局限　有关神经元的更多特征　带环路的网络　无限期的记忆　三角形的识别——一个例子　综合　对比　继续前进第六章 普适理论　基于主体的模型　计算机的参与　涌现和非线性　普适理论的基本要求第七章 受限生成过程　机制　相互作用和连接　元胞自动机第八章 西洋跳棋程序和其他受限生成过程模型　塞缪尔的西洋跳棋程序　中枢神经系统模型　复制猫第九章 变易　具有可变结构的受限生成过程模型　示例　遗传算法和可变结构的受限生成过程模型　关于涌现的进一步理解第十章 层次描述和还原方法　层次　如何组装元胞自动机第十一章 隐喻和创新　科学中的创新和创造　对隐喻的初步探讨　隐喻和模型的关系　创新的培育　小结　诗歌和物理学第十二章 结束语　作为总结的“结束语”　作为继续研究起点的“结束语”　综合　关于涌现的进一步研究　涌现的目标　涌现研究的远期目标参考文献索引译校者后记

章节摘录

书摘当杰克把一粒种子种到地里时，一棵美丽的蔓藤葡出现了，慢慢地它变为一棵成熟的巨大的葡萄树。在孩提时代，我们往往觉得杰克奇妙的豆苗和日常其他类似的事物，如秋天的落叶、发芽的种子都是不可思议的。长大以后，这些有关种子的奇妙现象仍然令我们着迷。一些小而结实的种子竟能够长成巨大的红杉、日常的雏菊和豆苗这样复杂和独具特色的结构!这些正是涌现现象的体现：复杂的事物是从小而简单的事物中发展而来的。现在我们已经知道，是种子里的基因使生化作用按照某种规则一步步地展开，从而决定了有机体的成长和发育。但是，对于这个复杂的过程，我们目前仅仅弄清楚了其中的一些片段。实际上，只有完全弄清楚基因是通过怎样的一系列相互作用，使得一粒种子或一个受精卵逐步发育成一个成熟的有机体，我们才能算真正了解基因和染色体。总之，我们只有弄清楚涌现现象，才会真正弄清楚生命和有机体本身。    当我们研究其他与上述生物发育似乎毫不相关的领域，例如棋类游戏时，会发现类似的涌现现象，它以另外一种形式展现在我们面前。当一系列规则确定之后，就会形成一种非常复杂的游戏。  国际象棋就是由简单的二十几条规则限定的，然而，经过了几百年精心研究之后，人类至今还是能够不断地在游戏中发现新的走法。就像小小的种子成长为各式各样复杂的生物体一样，为数不多的一组游戏规则会衍生出极其复杂的棋局。    在其他不同的领域中也有类似的情况，如牛顿万有引力定律或者麦克斯韦描述电磁现象的方程，它们与游戏的定义有着许多共同之处。牛顿定律与麦克斯韦方程相当于游戏的“规则”，由这些规则限定的“运动”能够利用数学工具推导出来。在观察这些运动的过程中，我们又能发现新的方程；利用新发现的方程，再加上各种数学方法，就能预测出事物发展变化的趋势。这就像在游戏中，我们可以揭示由创始者允许的所有可能的结果。牛顿不会想到他的定律将会导致“引力助推器”的发明，从而使人类可以借助其他行星的引力将空间探测器抛到其他外层行星的轨道上；麦克斯韦也不会预料到，他的方程会帮助人们研制出精巧的电子控制系统，而这种控制系统是制造现代电子设备绝对必要的条件。就像杰克的豆苗一样，这些方程揭示了无数的奇迹。实际上，我们对整个物质世界的理解，大部分都是从少数基本的方程出发的，而这些方程的核心则是以牛顿和麦克斯韦理论为基础。    1-2

编辑推荐

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用户评论 (总计24条)

•   一本好书，揭示了自然界的许多根源性规律，通过建模模拟得到答案。希望大家看书时一定不要流过任何一个细节，因为，这本书的知识就是所有文字涌现出来的！
•   这是一本天书太经典啦我本来也是一位计算机爱好者阅览众多科普书籍有一点基础第一次看很容易看懂感觉是一本揭示世界本质的书籍总之爱死ta啦！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
•   我见过的最好的复杂系统入门读物，常读常新。
•   很经典的复杂系统的书，不是很难看懂，有些思想很值得思考。
•   理论很新,逻辑性强,使用性强
•   曾在首都图书馆看过该书，想买一本收藏，一直未能找到，现在终于如愿
•   上课的时候听老师讲起才买的，看了开头就发现有一种醍醐灌顶的感觉，可能是自己原来实在知识浅薄的关系吧，感觉到了一个全新的思维空间……推荐~~
•   这本书的语言比较简洁，通俗易懂，对想了解涌现的人们来说可以是一本很好的入门读特，经典，呵呵
•   书本印刷质量还不错，内容也感觉还可以
•   不错哦,值得信赖。
•   专业符号逻辑比较多，但没有很影响全书的内容，书的主旨还是相当明白。不过需要提示的是，这本书着重于研究涌现的模型理论，而非涌现事件的本身。对于具体事物，例如进化新物种的出现，神经网络中如何产生意识这样的具体涌现事例没有进行探讨，更多的还是理论上的，逻辑上的，以及研究方法上的讨论。此书有一定的启发性，但对于期待得到答案的人，帮助不大。
•   翻译的还不错，但是就是觉得经常是一头雾水的感觉。前后搭不起来。
•   别人都夸卓越网是最大最好的图书供应网，我看仍需努力，抓紧时间采购预定图书。谢谢！
•   需要，老师说的很好，
•   可变受限生成过程这一部分没有看。书是好书，可惜没有给出受限生成过程的实际应用，或者预期的应用，这种建模方法能否有效解决问题还是未知数。书中大部分思想以前都接触过，有些问题自己也思考过，比如隐喻模型这一章提到的“对自然选择机制的转化，为所要认识的事物建模，从而可以获得许多新的知识”，所以对这本书很有认同感。研究生翻译的东西就是不行。看看正文第243页前2段翻译的什么玩意？中国话就不是这么说的。还有书中充斥的“永恒的新奇”，“预期”，能不能专业点？就算你们不是这个专业的，也应当让普通人能看懂这些词的含义啊。另外，校稿子跟自己翻译能一样吗？不想自己翻就别加自己名。看看人家Games of stategy（中文书名：策略博弈 第二版）的译者蒲勇健老师的译著，虽然略有瑕疵，但确实力图做到了准确，专业，流畅，把中英文对照读完后甚至觉得中文版比英文版传达的意思更为明确。请译者多用心，这么好的著作不要让学生去翻译，暴殄天物啊。
•   没怎么看懂。不过还好，越是艰深的越有兴趣
•   　　此书看了。觉得是那种知道了上面所说的东西是啥的人就没有必要看，不知道里面写的是啥的人看了也不知道说啥的书。
  　　
•   　　虽然这本书涉及的各方面内容，我之前在多种场合已经有所涉及，但面这本书如此集中的思考力轰炸，还是有种很high的感觉。
  　　
  　　作者从西洋跳棋的电脑推演开始入手，继而人工神经网络，到后来专业性极强的自组织通用计算机结构的论述，无不令人叹为观止。
  　　
  　　本书的两点局限：
  　　
  　　1）无论是西洋跳棋、元胞自动机还是环形人工神经网络，都基本上是一种同构的自组织；而真实世界的状况，则更多体现出一种异构的自组织，比如自然界的生态系统，和资本主义的复杂经济等等。关于异构的自组织情况，本书并未有很清晰的提及。
  　　
  　　2）本书涉及的混沌涌现理论，都还只是停留在同一复杂尺度级别，并未延伸到多尺度混搭的情况。而在真实人类社会中，随着资讯力量的不断发达，宏观尺度的信息也已经开始对微观层面的决策与行为产生影响、污染，甚至“反噬”。关于多尺度架构的自组织涌现，相信也会成为将来复杂理论的一个焦点。
•   这一理论具体在哪一领域存在应用？谢谢
•   人工智能、金融分析、环境气候、生态系统等领域
•   霍兰根本就没有在此书中有考虑多元自适应系统的念头，他在开头
  就已经提醒我们哪怕是一个简单自组织，其复杂性已经超出了我们目前的技术可供量太多倍。在面前相对单纯结构的复杂性研究中还处处捉襟见肘，怎能有足够的能力清晰正确地处理你所言的多尺度架构？
  我的几点看法：
  1，你所言的并没有错，我们迫切需要更好的方法和技术处理多元架构的复杂性状态——但，这个过程或许真的非常漫长，至少我们此生只能迈进一小步，我相信霍兰所言在未来的两个世纪中，我们或许还无法真正造出高到可以迅速运算国际象棋所有步骤的计算机。那么，要去计算数量级别更高的复杂系统，如政治生活，或许依然很不可行。
  2，霍兰于是强调了一种还原论的方法论，我们还没有能力预测那些可能性，我们还无法清晰把握混沌的边缘，我们还无法控制这个世界上绝大多数涌现状态，但我们可以就复杂性最基本的原理——从简单规则导致复杂状态——探寻得更为深入，这是复杂性理论的最初几步：如最简单的原则是什么，这些原则如何出现，如何开始最初的自组织。或者更深入些，在通往混沌边缘的道路上，我们如何区分必然性因素和偶然性因素，等等。
  3，一旦深入了解复杂性理论，就觉得这是一个非常有利的武器，但面对的却是一个更为可怕和庞大的敌人，这个敌人不断的自我复制、成倍增长。其实，中肯的来说，我们知道我们身处在无数复杂性状态中，但我们每前进一步都比盲人摸象好不到哪儿。
  不管如何，世界总在发展，人类求知的欲望总在挑战更为遥远的未来。前方一米总比停留此处要好。
  一孔之见。
•   "异构的自组织",请问，这是什么意思哦？~
•   应该是说组成系统的元素是有差别的。
•   是啊，看来楼主研究的很深入，我读研的时候也是这个领域