雅书

读到第三章，意识到我读过十多年前出的老版本…这个新版的纸张还很臭。

1.涌现现象出现在生成系统之中。 2.在这样的生成系统中，整体大于各部分之和。 3.生成系统中一种典型的涌现现象是，组成部分不断改变的稳定模式。 4.一个稳定模式所在的环境决定了它的功能。 5.稳定模式之间的相互作用带来了约束和校验，随着这样的模式数量的增加，系统的“能力”也会增强。 6.稳定模式通常符合宏观规律。 7.“存在差别的稳定性”是那些产生了涌现现象的规律的典型作用结果。 8.更高层的生成过程可以由强化的稳定性而产生。

复杂的生成系统由基于简单规则的主体相互作用涌现而出，稳定模式的叠加和分层进而可以涌现出更复杂的生成系统。世界的复杂无法被穷举，面对复杂系统，借助专业训练对系统的深刻理解，捕捉系统的本质，寻找隐喻，建立贴合的模型，才能对复杂系统有一些洞察 。

没读完

也是很受挫的一次阅读体验，能感觉出是一本好书，可惜自己的水平不够

很难读，作者说尽量写得通俗易懂。

基本没读懂。

别被骗了，这不是一本写给普通读者的书

一般吧，混混沌沌糊糊涂涂的，很多概念也说不清楚，是因为复杂性研究圈子内部本身也有争议，反而让人对复杂祛魅了

说是科普，我也没太读懂

约翰霍兰的书，成书于1999年。我隐约中就有感觉，机器学习和复杂性应该有某种联系，原来20年前霍兰就告诉我了，二者是传承关系。虽然说现在看起来第一章的增强学习，第二章的神经网络，都有点古老了，但这也正说明机器学习领域发展之快。那就让它继续发展吧，直到解开复杂性谜团那一天吧

圣塔菲的忠粉，复杂科学的重要著作必须要看的，霍兰德是涌现的提出者，经典之作。

这书06年的版本才卖20多

弃读了

所谓涌现，就是量变到质变后出现的现象。

前半部分到神经网络的描写确实让我非常惊艳，也让我对科研中的创新母题开始以一种新而有力的“涌现”视角进行反思。

千禧年读应该算前沿，现在读不是很有必要，技术更新太快了。

认识世界与实践的一种方式，而非客观世界本身。

全书除6、7、9章外基本就是在水各种涌现现象的模型，这三章则把这些涌现模型再提取出普世模型，废话颇多。就涌现现象本身，霍兰德没有说得很明白，全书与其说是介绍涌现本身的特质不如说是告诉我们如何研究涌现现象：实际上就是建模，并且不断重复转换函数，直到最基础的成分“积木块”在重复过程中展现了人们难以料到的结果。其中一些积木块还可以作为其他积木块的输入。于是在初始状态下，我们规定好每个积木块的规则，然后计算机启动，看看我们会得出些什么吧！正因为有计算机的帮助，人们才能维持所有层次的积木块的运转，或者说严格地展示层次性在各领域的存在，这种整体与部分关系早已为人所知，所以在某种意义上，霍兰德强调的不是涌现的独特性，而是模型在科学研究中可以表征层次性这一点的独特性。至于其他细节，我实在看困了没太认真看😂

有点老，而且我还是习惯苏联式的置顶向下的写作方式，欧美的这种自底向上的做法，不太喜欢。