涌现
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作者(美)约翰·霍兰德
出版社浙江教育出版社
ISBN9787572232237
出版时间2022-04
版次1
装帧平装
开本32开
纸张胶版纸
页数368页
字数253千字
定价89.9元
货号SC:9787572232237
上书时间2024-10-30
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作者简介:
约翰·霍兰德，涌现理论奠基人，遗传算法之父，复杂适应系统理论提出者，麦克阿瑟天才奖获得者。圣塔菲研究所核心成员。曾任美国密歇根大学安娜堡分校心理学、电子工程和计算机科学教授。2015年，在密歇根安娜堡去世。
主编推荐:
"涌现理论奠基人、遗传算法之父、复杂适应系统理论提出者、麦克阿瑟天才奖获得者、圣塔菲研究所核心成员约翰·霍兰德经典之作
关于涌现现象研究的奠基之作，复杂科学领域里程碑式著作。推动复杂适应系统、机器学习、人工智能领域的长足发展
揭示涌现的本质：由小生大，由简入繁。少数规则和规律就能产生错综复杂的系统，而且以不断变化的形式产生恒新性和新的涌现现象。
涌现现象存在于从生物进化到人工智能，从商业经济到人生哲学等多个领域，了解涌现现象，即从混沌到有序，有助于我们理解这个复杂的世界。
湛庐文化出品。"
内容简介:
一粒小小的种子为何能够长成红杉、雏菊、豆苗等独特的植物？蚂蚁个体的行为非常机械，为何蚁群却展现出非凡的灵活性？国际象棋只有二十几条规则，为何人们能不断发现新的走法？机器为何能够越人类在制造它时赋予它的能力？上述现象揭示了这样一个规律，即复杂的事物是由小而简单的事物发展而来的，而这正是涌现现象的特征。涌现现象产生的根本原因在于，事物各组成部分之间相互作用产生的复杂性，远非个体行为的叠加可以相比，也就是我们常说的“整体大于部分之和”。“整体大于部分之和”这一特性也成为涌现研究道路上的阻碍。许多哲学家和一些科学家坚定地认为对涌现的研究不可能还原为对明确定义的机制及其相互作用的研究。他们认为，机器的能力不可能超越人类在制造它时赋予它的能力。复杂自适应系统理论提出者约翰·霍兰德借助模型和还原思想，建立了研究涌现现象的普适框架，扫清了研究道路上的障碍，推动了复杂自适应系统、机器学习、人工智能等领域的长足发展。你可能会认为，涌现现象只出现在特定的系统中，在日常生活中并不常见。但实际上，具有涌现现象的系统随处可见且与我们息息相关，比如神经元网络系统、人体免疫系统、互联网和全球经济系统等。因此，研究涌现现象具有重要的现实意义。凭借霍兰德提出的普适理论框架，我们可以找出某些复杂现象背后的根本规律，从而更好地认识世界、开拓世界以及预测未来。
摘要:
第1章 神秘的涌现现象
在童话故事《杰克与魔豆》中，杰克把一粒魔豆种到地里，一株神奇的豆苗随即破土而出，豆茎越长越高，最终为我们展现出一个有着巨人和魔法竖琴的世界。在孩提时代，我们往往觉得杰克的魔豆和其他日常事物，如秋天的落叶和发芽的种子，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。不知何故，这些包裹着遗传密码的小小种子竟能够长成巨大的红杉、素有“白昼之眼”之称的雏菊和豆苗这样复杂且独具特色的结构！这些正是涌现现象的具体体现：复杂的事物是从小而简单的事物发展而来的。现在我们已经知道，是种子里的基因决定了生化作用按照某种规则一步步地进行，但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，只有接近了解基因如何通过一系列相互作用使得种子或受精卵逐步发育成成熟的有机体，我们才算真正了解了基因和染色体。总之，只有理解了涌现现象，才能真正理解生命和生物体本身。
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会以另外一种形式展现出来。极其复杂的游戏往往只有几条规则。国际象棋只有二十几条规则，然而，即使经过了几百年的精心钻研，人们至今还是能够不断发现新的走法。这就像小小的种子长成各式各样复杂的生物体一样——多
来自少。
在其他不同领域，牛顿的万有引力定律或描述电磁现象的麦克斯韦方程组等，与游戏的定义有着许多共同之处。万有引力定律与麦克斯韦方程组相当于游戏的“规则”，借助数学工具我们可以推导出一些“棋步”。这些棋步又引导我们发现一系列新的方程和数学推论，所有这些新方程和新推论都是从起始定义的方程推导而来的。这就像下棋时，我们可能发现其发明者本人都未曾预料到的可能性。牛顿不会想到万有引力定律将会揭示引力助推效应，从而指导人类借助其他行星的引力将太空探测器发射到外行星的轨道上；麦克斯韦也绝不会料到他的方程组会帮助人们实现对电子的准确控制，而这种控制能力是制造现代电子设备绝对的必要条件。就像杰克的魔豆一样，这些方程带来了无数的奇迹。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，而这些方程都以牛顿和麦克斯韦的理论为基础。
目录:
序言写一本普通读者能看懂的书
第1章神秘的涌现现象
理解涌现
模型的作用
研究涌现道路上的困难
在研究涌现的道路上继续前进
第2章理解科学建模的游戏与数字
国际跳棋与神经网络
模型中的奥秘
棋类游戏及规则
忽略细节的数字
熟悉的积木块
抽象且具体的计算机模型
第3章地图、博弈论与计算机模型
博弈论
初露端倪的涌现
动态模型
动态的计算机模型，研究涌现的利器
第4章会学习的国际跳棋程序
机器学习的困难
塞缪尔的解决方案
评估棋局
从评估到策略
机器棋手的学习过程
如何使学习过程运转起来
改变权重，涌现能力的核心
权重改变引起的涌现结果
国际跳棋程序的启示
第5章神经网络模型
神经元的特征
为神经元建模
固定阈值的神经元网络
国际跳棋程序与前馈神经网络的区别
有关神经元的更多特征
带回路的神经网络
无限期记忆
神经网络模型中的涌现
关于神经网络模型涌现问题的主要观点
状态与策略
确定模型的规则选取
第6章普适理论框架
基于主体的模型
计算机模型的优势
涌现与非线性
普适理论框架的基本要求
第7章涌现的受限生成过程模型
机制的状态
机制的相互作用与连接
作为受限生成过程的元胞自动机
第8章国际跳棋程序与
...
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