薦語

本書價值
螞蟻幾乎無智商,為何蟻群卻能完成複雜又精細的合作?數以億計的神經元如何產生智能和情感的?簡單的個體能自組織成為複雜系統,完成複雜行為,這其中到底有何奧秘?

本書以清晰的思路介紹了複雜系統的研究及其歷史背景,力圖探尋複雜系統的普遍規律,同時作者還探討了複雜性與進化、人工智能、計算、遺傳、信息處理等相關領域的關係。

閱讀收穫
了解複雜系統的奧秘

了解複雜與人類發展的關係

提高認知能力和科學素養

學會不再簡單機械地看問題

金句精選
1.科學的最基本態度之一就是疑問,科學的最基本精神之一就是批判。

2. 現在也許是最好的時代,你曾以為正確的東西幾乎都是錯的。

3.免疫系統的產生:同大腦和蟻群一樣,免疫系統的行為是通過大量簡單參與者的獨自行動產生,並沒有誰在進行掌控。

作者簡介

[美] 梅拉妮·米歇爾(Melanie Mitchell)

研究複雜系統的前沿科學家,美國波特蘭州立大學計算機科學教授,聖塔菲研究所客座教授。梅拉妮·米歇爾的主要工作是類比推理、複雜系統、遺傳算法和細胞自動機領域,她的這些領域的出版物經常被引用。

試讀

以下內容為《複雜》一書精華解讀的部分內容,成為樊登讀書APP的VIP即可獲得全部解讀內容。

以下內容供廣大書友們學習參考,未經允許不可用作商業用途。

目錄

一、什麼是複雜

二、複雜系統研究的背景和歷史

三、計算機中的生命和進化

四、大寫的計算

五、網絡

六、尾聲

正文

17世紀至20世紀初,還原論就一直在科學中佔據著主導地位,當時科學的主要目標都是用基礎物理學來對一切現象進行還原論式的解釋。但20世紀的科學見證了還原論夢想的破滅。

雖然基礎物理學和還原論對於解釋極大和極小的事物取得了偉大的成就,但對於接近人類尺度的複雜現象的解釋上,它們卻保持著驚人的沉默。

天氣和氣候無法長期精準預測,生物與疾病的複雜和適應性,社會的經濟、政治和文化行為等等問題,都是還原論無法解釋的。於是,新的學科開始被建立,其中就包括複雜學科。

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一、什麼是複雜

1.複雜性是什麼

任何一個對蟻群有過了解的人都知道,單只螞蟻幾乎沒有智商,同伴之間靠簡單地分泌信息素來溝通。但是如果將上百萬隻螞蟻放到一起,群體就會組成一個整體,形成具有所謂“集體智能”的“超生物”,整個蟻群一起構造出的結構複雜得驚人。

蟻群具備“逢山開路,遇水架橋”的本領,比如遇到一條河過不去,蟻群可以抱成一個團滾過去。蟻穴就更驚人,蟻穴有育嬰室、垃圾房、蟻后的房間和囤積食物的房間等等,其複雜程度連人類建築師都嘆為觀止。

類似的還有人類的大腦。在大腦中,有數億個神經元,這些簡單個體的活動及元群的連接模式決定了感知、思維、情感、意識等重要的宏觀大腦活動。

再比如免疫系統,簡單個體是細胞。白細胞能通過其細胞體上的受體識別某種可能入侵者相對應的分子,從而分泌抗體搜尋和摧毀入侵者。加上B細胞、T細胞、巨噬細胞等等,細胞們一起上演免疫反應的大合奏。

類似這種由簡單個體構成的複雜系統的還有人類的經濟系統、萬維網等等。令專家學者感到不解的是,在沒有中央控制的情況下,這些簡單的個體到底是如何構成複雜的系統,產生復雜的行為的?更為神秘的是,一些本來不具備智慧和意識的物質(如大腦神經元),到底是如何湧現出“智能”和“意識”的?這些正是複雜系統所關注的問題。這些問題,作者會在之後的章節中做系統性研究和探討。

2.複雜系統的共性

通過以上的複雜系統範例,作者總結了複雜系統的三點共性。

(1)複雜的集體行為

複雜系統的個體一般都遵循相對簡單的規則,不存在中央控製或領導者。大量個體的集體行為產生出了複雜、不斷變化且難以預測的行為模式。

(2)信號和信息處理

所有這些系統都利用來自內部和外部環境中的信息和信號,同時也產生信息和信號。

(3)適應性

所有這些系統都通過學習和進化過程進行適應,即改變自身的行為以增加生存或成功的機會。

3.什麼是複雜系統

那麼,究竟什麼是複雜系統呢?關於復雜系統的定義,作者總結了以下兩點:

(1)複雜系統是由大量組分組成的網絡,不存在中央控制,通過簡單運作規則產生出複雜的集體行為和復雜的信息處理,並通過學習和進化產生適應性。

(2)如果系統有組織的行為不存在內部和外部的控制者或領導者,則稱之為自組織。由於簡單規則以難易預測的方式產生出複雜行為,這種系統的宏觀行為有時也稱為湧現。由此復雜系統有了另一個定義:具有湧現和自組織行為的系統。

因此,作者認為研究複雜系統的核心問題是:湧現和自組織行為是如何產生的。

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二、複雜系統研究的背景和歷史

通過第一部分,我們已經對“複雜”有了初步的了解,讀者可能會有一肚子疑問。那麼第二部分,作者就向我們介紹了複雜系統的一些核心概念(如信息、計算、序和生命等)的歷史和背景,幫助讀者更系統地了解複雜系統。

1.動力學、混沌和預測

動力學的發展

了解複雜系統,我們得先了解一下動力系統理論,因為只要你想得到的系統幾乎都是動力系統。比如太陽系、心臟、大腦、氣候等等。亞里士多德是目前已知的最早論述運動理論的人之一,

他認為地面上的運動與天上的不同;不同物質組成的物體運動方式也不一樣。顯然,這些缺乏實驗驗證的理論後來被證明都是錯誤的。亞里士多德的思想一直統治著西方科學,直到伽利略的出現。還記得教科書中學過的比薩斜搭自由落體實驗嗎?伽利略用這個科學的實驗駁斥了亞里士多德的觀點。於是,隨著實驗方法的出現,科學革命不可避免地發生了。
牛頓創建了動力學,為了創建動力學,他還發明了微積分。偉大的牛頓創建了三大定律及萬有引力定律,以這些定律作為基本概念解釋了一切物體的運動,包括行星。

牛頓力學描繪了一幅“鐘錶宇宙”的圖景:設定好初始狀態,然後就遵循著三條定律一直運行下去。

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“測不准原理”和混沌學

因此,數學家拉普拉斯在1814年斷言,根據牛頓定律,只要知道宇宙中所有粒子的當前位置和速度,原則上就有可能預測任何時刻的情況。

然而20世紀的兩個重要發現,打破了這種準確預測的幻想。

第一個發現就是海森堡的“測不准原理”,證明不可能在準確測量粒子位置的同時,又準確測量其動量。

第二個發現就是混沌。混沌指的是一些系統對於初始位置和動量的測量如果有極其微小的不精確,也會導致對其長期預測產生巨大的誤差。

也就是常說的“對初始條件的敏感依賴性”,最典型的例子就是蝴蝶效應。