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好书推荐:复杂性科学入门:你必须要读的5本科普

时间:2019-11-08 02:01来源:德晋登录
第一届阿里巴巴复杂科学前沿论坛即将开坛,不确定、自组织、涌现,有序与无序,可逆与不可逆,协同与突变,甚至六度分离、小世界网络……这些词是不是听上去既熟悉又陌生?阿

第一届阿里巴巴复杂科学前沿论坛即将开坛,不确定、自组织、涌现,有序与无序,可逆与不可逆,协同与突变,甚至六度分离、小世界网络……这些词是不是听上去既熟悉又陌生?阿里研究院推荐了几本生动有趣、可读性极强的书目给大家,今天推荐书小编就和大家一起来看一看这些复杂性科学系列入门科普书目。

第六小节提到了卵细胞与染色体基因,共同塑造了婴儿的发育,而非完全由基因掌控。因此,成熟机体的变异,受到胚胎期母体卵细胞环境的间接作用,以及遗传基因的直接作用。其中一个案例,就是唐氏综合症。高龄产妇的婴儿,容易患唐氏综合症,因为两条控制生育缺陷的染色体在母体的卵细胞中相处了太久,以致彼此纠缠在一起导致。

计算社会科学开辟了人文社会科学研究全新之路,为人类自我认识构建了全新平台,对公共管理、国家治理与社会生活都将产生重大影响,正在成为继工程科学计算和生物生命计算之后新的理论前沿和应用方向,其核心因素是计算思维的渗透。

《爆发》

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1. 本书是一本超越《黑天鹅》的惊世之作。如果说塔勒布认为人类行为是随机的,都是小概率事件,是不可以预测的;那么全球复杂网络权威Barabasi则认为,人类行为93%是可以预测的。

2. Barabasi的研究是在人类生活数字化的大数据时代基础上进行的,移动电话、网络以及电子邮件使人类 行为变得更加容易量化,将我们的社会变成了一个巨大的数据库。他认为,人类正处在一个聚合点上,在这里数据、科学以及技术都联合起来共同对抗那个最大的谜题——我们的未来。

3. 在本书中,Barabasi揭开人类行为背后隐藏的模式“爆发”,提出人类日常行为模式不是随机的,而是具有“爆发性”的。爆发揭开了人类行为中令人惊讶的深层次的秩序,使得人类变得比预期中更容易预测得多。

4.爆发模式的揭示,其影响力将与20世纪初期的物理学或者基因革命的影响力不相上下。

本章一开始就用了两个概念:庞氏骗局,用后来投资者的钱冒充前期投资者的收益。以太古希腊哲学家所设想的一种无处不在的物质。互联网早期,计算机科学家把网络也称为“以太网”

近年来,由计算机科学与社会科学交叉形成的计算社会科学迅速崛起,它能够利用先进的计算和信息技术等对复杂的人类行为及社会运行进行深入精细的跨学科研究,彻底打破了人文社会科学很难严谨推理和进行精确定量计算的传统观念以及原有的学科划分。这一是由于日趋复杂的人类活动和网络社会提出了迫切的现实需求,二是得益于计算技术及学科交融等方法工具强有力的支持。

《复杂》

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这部书叙述一群美国科学家如何开创“21世纪的科学”的故事,对正在形成的科学的复杂体系做了深入浅出的描述。介绍了“一场新的启蒙运动”。故事是,美国的一些不同领域的科学家们越来越无法忍受自牛顿以来一直主导科学的线性和还原的思想束缚。他们在各自领域发现,这个世界是一个相互关联和相互进化的世界,并非线性发展的,并非现有科学可以解释清楚的。他们认为这个世界上不仅存在着混沌,也存在着结构和秩序,他们逐渐将自己的新发现和新观点聚集起来,共同努力形成对整个自然界,对人类社会的一个全新的认识。

凯文凯利则用一个很形象的例子来说明这个过程,就是跌坐游戏。主持人一声令下,一圈人立刻屈膝坐到后面朋友的膝盖上。有一个人失误,整个圈子就崩溃了。从上往下看,本来是一些“点”,跌坐成功后,成了一个完整的“〇”!

计算社会科学是一门文、管、理、工大跨度的交叉学科,其研究和应用范围十分广泛,目前大致沿三条主线展开:一是主体性,从点到面地对人的研究,由个人行为属性分析到社会关系研究,直至社会网络探秘;二是条件性,对信息规律和制度演变等外部条件的探讨,如由信息内容分布的解析到话题发现和言论传播;三是交互性,着重探讨个体的倾向性、可信度和影响力等属性对外界条件的响应模式、传导机理和交互适应性,以及关系网络演变。

复杂性科学听起来很高深的样子,相信很多人跟推荐书小编一样可能没听过,下面引用百度百科的解释,先了解一下吧,如果没有兴趣,下面的书目也就不用看了~

1、分布式,蜂群意识,群体智慧,当总体大于部分之和时,那多出来的部分就是从无中生出的有。“无论何时,当我们从无中得到某物,总会发现它衍生自许多互相作用的更小的部件。包括:生命、智力、进化……”

其实,人文社会科学研究涉及定量计算由来已久,时至今日形成学科是历史的必然,具有显著的时代特征。自20世纪八九十年代以来,赫伯特·西蒙描绘的人工科学,美国桑地亚国家实验室研发的国民经济仿真软件系统,基于主体建模模拟技术的兴起,以及凯德兰和普勒斯科特(Kydland and Prescott)关于计算实验为经济分析提供新的有力工具的论文等,这些有益的前期探索奠定了必要的基础;而大规模社会数据的积累和现代科学技术的飞速发展等创造了有利条件,使得计算社会科学应运而生。2009年2月,美国多位学者在《科学》上联合发表题为“计算社会科学”的论文,德国斯普林格出版社于2014年1月出版的专著《计算社会科学概述:原理与应用》,奠定了该学科的基础并框定了体系内容,如此界定的计算社会科学与先前使用的社会计算(Social Computing)、社会模拟(Social Simulation)等关系非常密切,有时它们可相互替代。

复杂性科学兴起于20世纪80年代的复杂性科学,是系统科学发展的新阶段,也是当代科学发展的前沿领域之一。复杂性科学的发展,不仅引发了自然科学界的变革,而且也日益渗透到哲学、人文社会科学领域。英国著名物理学家霍金称“21世纪将是复杂性科学的世纪”。复杂性科学为什么会赢得如此盛誉,并带给科学研究如此巨大的变革呢?主要是因为复杂性科学在研究方法论上的突破和创新。在某种意义上,甚至可以说复杂性科学带来的首先是一场方法论或者思维方式的变革。尽管国内外学者已经认识到研究复杂性科学的重要意义,然而要想找出一个能够符合各方研究旨趣的复杂性科学的概念还有困难。虽然目前人们对复杂性科学的认识不尽相同,但是可以肯定的是“复杂性科学的理论和方法将为人类的发展提供一种新思路、新方法和新途径,具有很好的应用前景”

上面的九条,是凯文凯利作为一个科学哲学家的角度,总结出的自然运行之律。他认为,“工业时代的标志是机械设计能力的登峰造极;而新生物文明的标志则是使设计再次回归自然。”.

与人文社会科学传统方法相比,计算社会科学的兴起可以说是一场全面、综合、深层的变革与创新,对于市场行情的瞬息万变与微观主体行为的内在关联、公共管理和政策效应的预期与评价、社会复杂现象的模拟再现、信息分布传播与制度的历史路径依赖及文化风俗的形成演变、语言折射现实的生成过程等,不再只是与经验、理论、数字、图片和问卷等打交道,也不是单纯地借鉴仿照自然科学,而是基于主体的分布式计算分析行为和社会组织形态,虚拟化和辅助地对数据、表格、图形等按需挖掘、分割调取、裁剪拼接,逐步广泛地替代现实,从而发现人与社会的发展规律;进一步产生动态可视化的图景演示,能够提前看到未来、创造未来。如此能更强调以人为本,凸显社会科学研究特色与现代科技进步的结合,是人类文明进步在更高水平上的宣示和展现。

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在18.4进化的进化一节里,KK其实触及了人类起源的核心命题。几乎等价于如何经历多个层次的进化之后,从一堆有机分子里,能诞生出人类如此复杂的系统。凯文凯利将这个过程归纳为6个阶段:1,系统自发。2,复制。3,遗传控制。4,肉体可塑性。5,弥母文化也就是学习加快了人脑这台复杂的符号学习机的进化。人的思考进化出文化和弥母型(即观念)进化,以自觉和“更聪明”的方式加快自身的进化速度。这是我们目前所处于的阶段。6,自我导向的进化。

互联网的出现改变了人类生活,同时也改变了人类观察自身的方式以及影响到科学伦理。个体行为的微小差异,可能引起群体产出的巨大变动,形成公共事件的集聚突变和涌现,促使社会科学与网络信息技术类学科的交叉、内容与技术的共进;利用计算系统在互联网上构建特定场景和人工股市,帮助人们进行沟通与协作,复制和重构现实社会中人与人的交往联系,使人们更紧密和谐地联系在一起,开展社会网络服务、群体集智;从对社交网络和社会媒体的研究揭示社会关系与行为规律,预测政策实施的可行性,进行社会网络分析、内容计算和人工社会等。如欧洲国家对税收福利、公共教育和社会保障的政策模拟,美国为提高城市交通管理和基础设施建设等公共服务效率开展的计算实验,澳大利亚、加拿大和日本等国家研制地球模拟器,仿真人与自然的交互进行资源的合理开发利用;从更广的角度来看,可以对自然语言的形成和教学进行计算工程实验,创造科幻作品以生动展现未来等。

《大自然如何工作》

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本书包括复杂性与临界性,自组织临界性的发现,沙滩模型,实际沙滩与地貌的形成,简单进化模型中的大灭绝与段续平衡等内容。

5、边界最大化,世界产生于差异性。颠覆性革命和无数的微小变革,让你更能适应这个世界。处于一种永不静止但却不会死掉的状态中!也可以说是在混沌的边缘、健康的边缘。从而提高抵抗力和适应能力!所谓人多小疾而无大疾,企业也是如此。时刻提醒自己处于死亡的边缘。

计算思维是计算机科学界的流行观念,通过抽象和自动化将研究对象充分数字化、网络化,极大地延伸了人类器官的感知功能,拓宽了思维视野和方式,不同学科的相互渗透和专业领域主导,更有利于多学科协同发展和人类社会的创新与文明进步,在社会科学研究进展中已显现出独特魅力。计算思维中的抽象强调计算机求解问题的方式与能力,自动化侧重对常规方法难以处理的复杂性的程序化考量。著名的六度分隔实验结果,就是应用计算思维和技术得到了进一步的大规模验证;社交网络结构对人们社会关系分布和权利配置及演变的研究更直观、可复制,已展现出强大的功效,大大改变了传统的理念和做法。

《链接》

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从鸡尾酒会到恐怖分子的巢穴,从远古的细菌到国际组织——所有这一切各自都是一种网络,都是一个令人惊讶的科学革新的一部分。21世纪初,有科学家发现,网络具有深层的秩序,依据简单而强有力的规则运行。这一领域的知识帮助我们了解时尚、病毒等的传播机制,了解生态系统的稳健性,以及经济体系的脆弱性——甚至是民主的未来。好书推荐:www.xiaoshuozhu.com

一位致力于研究“链接和节点”的科学家将首次带领我们领略网络革新的内幕。在本书中,作者生动地讲述了相互联系的系统的历史:从瑞士数学家莱奥哈尔德·欧拉18世纪末对图论的开创性研究,至生物学家基于对细胞网络的了解而展开的治疗癌症药物的研究等。

本书叙事生动,充满真知灼见,它使我们认识了许多现代社会的“制图师”,这些人正在多个科学领域研究绘制网络地图,在超级计算机的帮助下,他们正一步步揭示出社会关系网络、企业和细胞等拥有的相似性其实超出了它们之间的差异。他们的发现为我们提供了了解自己周围相互连接的世界的重要的新视角。

最后一节,凯文凯利将进化上升到了哲学的高度!尤其引入考古学家德日进的一句话“进化乃理论乎?体系乎?抑或假说乎?未及其万一也。概凡理论、假说、体系,皆须以进化为基本之原则,方可成其为真。进化乃普照世间之光明,指引万物之航标。是为进化。”

以行为分析为基础和以需求为导向

摘要: 第一届阿里巴巴复杂科学前沿论坛即将开坛,不确定、自组织、涌现,有序与无序,可逆与不可逆,协同与突变,甚至六度分离、小世界网络……这些词是不是听上去既熟悉又陌生?阿里研究院推荐了几本生动有趣、可读性极强 ...

他们如今可以充分的运用计算机仿真,这第三种进行科学工作的方式(前两种是理论和实验),为诸如“人工进化”的研究,提供有力的支持。KK认为,自然选择的基础条之一变异,和所谓的进化,两者有质的差别。

由计算机科学与社会科学交叉形成的计算社会科学迅速崛起,它能够利用先进的计算和信息技术等对复杂的人类行为及社会运行进行深入精细的跨学科研究,彻底打破了人文社会科学很难严谨推理和进行精确定量计算的传统观念以及原有的学科划分。

《涌现》

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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牛都具有极深的寓意。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。

法国进化学者比埃尔.道格拉斯说:“变异是一回事,进化则完全是另一回事。两者之间的差异,怎么强调都不会过分……变异提供了变化,但不是进步。”

(作者单位:中国社会科学院数量经济与技术经济研究所)

在第7、8小节里,凯文凯利阐述了两个重要观点:1、一个活系统适应(变化)的目的,就是为了存续(不变)归根结底,适应性,就是利用信息来应付环境的不确定性。而信息就是数据,数据一旦流动,就创造出透明。社会一旦联网,就可以了解自己。也许,“智能”就是在这样的信息流动中“涌现”的!2、有机体(或任何活系统,复杂系统)存在的目的,就是为了揭示未来。

当今网络社会中的人类行为较之于相对独立的个体决策发生了显著变化,传统理论中的单一行为假设暴露出极大的局限性,对现实的滞后日益加深。多学科领域的优秀科学家们从不同角度、用不同方式研究证实:从几毫秒到几小时的细胞存亡,从瞬间到持久的思维意念,从几分钟到数日的人类活动,从几天到几年的疾病侵袭,从几千年到几百万年的地质演化等,这些既不会按固定程式、也不是随机发生的,都具有在一定尺度内聚集、超过临界点后突然爆发或涌现(Emergence)的特点。然而,通过全面分析和计算行为痕迹留下来的大量数据,原本难以捉摸的人类社会活动变得可被量化、解析和洞见,甚至能被高精度地预知和把控。计算社会科学能够捕捉、获取和处理有关人类行为与社会运转的大规模数据,以期获得对人类的社会、经济和政治等有更深刻和准确的理解,正努力使人类“自觉创造未来”这一伟大梦想变成现实。

在第6小节里,莫迪斯认为从复杂网络中探索有序性的三个重要方面:不变量,例如,一天24小时就是一个绝对的不变量。成长曲线,缓慢的诞生、迅速的成长、缓慢的衰败。循环波,例如波动的经济周期这三个因素,让你能理清窥私复杂系统的脉络!例如:在股票市场里有一种简单的预测模型就是:“涨就一直涨,跌就一直跌”,它要比随机碰运气运作得好。

从社会科学到计算社会科学的变化,会大大超过从物理学到计算物理学、从生物学到计算生物学的转变和跨越,其未来的发展若能为计算思维赋予鲜活的人文特色灵魂,必将对日趋复杂的社会经济活动给予更加合理的解释和更大正能量的推进。

当对方抛起一个球时,你是如何接住的?人在长大的过程中,其大脑里不断的形成各种各样的模型,从某种意义上,我们大脑所编制出来的球落点模型,与牛顿的公式没有本质区别,只是试用范围不同而已。牛顿的公式同样也有适用范围!

由计算机科学与社会科学交叉形成的计算社会科学迅速崛起,它能够利用先进的计算和信息技术等对复杂的人类行为及社会运行进行深入精细的跨学科研究,彻底打破了人文社会科学很难严谨推理和进行精确定量计算的传统观念以及原有的学科划分。

2、自下而上的控制全面控制必须由自身最底层互相连接的行动,通过并行方式完成。想要无中生有,控制必然依赖于简单性的底层。对应与创业企业,你先要把简单的事做好,形成可独立运行的单元,再进行复制,建立更高级的管理层次。自底向上慢慢成长。

如今正迈入“大数据”时代,人类社会活动从未像现在这样被充分地数字化和网络化。历史难以重演,但能留下“痕迹”,一个人的任何行为都能通过数据记录其活动,通过分析数据、反复演示和实验,能足够地接近真实,从而发现规律。如此,社会科学家就能借助自然科学的“实验—理论—验证”的范式研究社会现象,突出人文特征,更有利于人及社会的全面发展,也是社会科学当代发展的必然。然而,个体差异、相互交往和网络关系异常复杂且日益加剧,计算思维在社会科学研究中的应用还是非常初步的,观念的滞后、理论的整合聚焦和方向定位不明晰、多学科背景的综合人才极度缺乏、原有学科框架的制约、数据的访问和隐私,以及背后的利益驱使等,都会成为计算社会科学发展的障碍。这需要通过人类主体与计算机虚拟主体结合的计算实验深化行为研究,促进科学性与人文性、形式逻辑与人文逻辑的对接和融合,坚持以人为本,继承、变通和发展人类特有的主观创造性。

所以,要勇于承认自己“无知”当人类能清楚知道科学认知上的缺口时,也许就是一次新的飞跃。

凸显计算思维与人文逻辑的融合

生物内敛性的吸引子有很多,例如:四肢、腔肠、五指……然而,我们对现实的生命形式库中真正的生命分布还几乎已无所知。

有助于正确理解人类社会

“通过学习和行为将信息传递给基因,是遗传同化;反之,由基因将信息传递给学习和行为,就是文化同化。” “人类历史就是一个文化传承的过程。”凯文凯利引述了文化人类学家克利福德.格尔茨对此做了精彩的总结:“贯穿冰河时代的、如同冰川一般缓慢而坚定的文化成长,改变了进化中的人类所面对的选择压力,对人类进化起着主要的指导作用。尽管细节难以回溯,但工具的完善,有组织的狩猎和采集活动,真正的家庭结构,火的发现,更重要的是,在交流和自我约束中对符号系统(语言、艺术、神话、仪式)的日渐依赖,凡此种种,都为人类创造了不得不去适应的新环境……我们不得不放弃试图通过基因来精准、规律地控制我们行为的道路……”

计算;社会科学;学科;研究;人文社会科学

大自然的“自组织”和人类的“控制组织”之间,似乎存在着如凯文凯利在第2小节里说的“科学知识之网”的缺口。早在1953年,著名的梅西会议聚集了一批生物学、社会科学、经济学、计算机科学领域可谓真正的大牛,如:维纳,冯诺依曼等。他们因“控制论群体”而闻名于世。

上世纪90年代初凯文凯利认识考夫曼时,被他关于反混沌的想法所吸引。这是在考夫曼的第一本著作《秩序的起源-进化中的自组织和选择》中重点描述的一个概念,书中写道:“如果一个由简单的化学分子构成的系统达到某种特别复杂的程度时,该系统就会出现戏剧性的突变,这种突变类似液态水结冰时发生的突然相变,同在即将坍塌的沙滩上再加一粒沙子一样。这时,那些原本简单的小分子会自发地互相结合(化合),自组织成一些非常复杂的大分子,这种复杂大分子又会自动发生催化作用,使周围混乱无序的分子都自组织成为有序的分子链。这个从混沌到有序的过程被成为反混沌过程,最初的生物大分子就是在这个过程中形成的。”

4、模块化生长,一切要从简单系统开始,让它自然生长。所以,这条“律”里,关键的是在“长”字!有些投资人,有大把的钱,于是迅速招聘,想一次性做成一件大事,往往适得其反。只有把简单且能独立运作的模块先做好,才谈得上组装,并最终长大!这一条与第二条有相近之处。

第19章后达尔文主义

第21章水往高处流

所以,学习是什么?就是通过反复的练习,建立你大脑里的一个模型,来处理一个事物。尤其对混沌理论,凯文凯利和法默认为,一方面混沌理论让远期预测成为不可能,另一方面,混沌中也存在着秩序,可以做短期预测。也就是说,内在的复杂性是混沌系统“真正的”复杂性。它造成晦暗的不可预测性。另外一种复杂性是混沌的另外一面–掩盖着可利用秩序的表面复杂性。

全书读到此处,“无中生有”的路径终于显得清晰,这是一本真正探讨生命本身的科学哲学著作。这个命题放在社会学、经济学都是可以借鉴的。

有科学家认为,畸形学在进化生物学中有着重要地位,是一幅被忽视的描绘活生物体强劲内在自组织进程的蓝图。KK认为,生物内部结构特别是染色体的内部结构,以及发育过程中所累积的形态改变,发挥着等同于或超出自然选择的作用,造成了生物组织的多样性。

进化系统的本质,凯文凯利认为是一种产生永恒变化的机制。永恒的变化并非重复出现的周期变化,而意味着持续的不平衡,永远处于即将跌落的状态,处在不断变化的边缘上。有意思的是进化的能力也是由其进化而来,正所谓:“变自生变。”由于生命变得越来越层次化,基因、细胞、组织、物种,进化也改变了其对象。从最早的以细胞为选择单位,到后来的以物种的种群为选择单位。所以,这里自然选择的运作模式也发生了改变,也就是说,大自然的进化本身也进化了。

全书到本章,进入到总结和结尾阶段。第1小节,凯文凯利阐述了对“控制论”发展的困惑。“自组织系统–组织是如何自举图存的。”这个命题仿佛就像:一大堆零件,如何能自发的组合出一架飞机?而这个过程中,不存在外在的控制!然而,在生物界,这样的自组织是比比皆是的,无论是树木花草,只要是生长出来的,都是自组织的结果。

有了自催化的分子循环〇(聚合体)出现,直至细胞的产生,是从0到1的突破,后面的细胞分裂,就是1到2到4…..的过程。一个卵就是一套规则,它拥有这样的特性:它们所生成的规则也正是创造它们的规则。”

相对应的问题包括:进化系统中自组织秩序是如何产生的,是什么控制了系统的进化?考夫曼认为,是系统们自己创建了自己!就是一个“自指”的怪圈!从参数上来说,网络的连接度是考夫曼认为关系到网络“活力”或“灵活性”的重要参数。当网络中个体间的平均连接度小于二时,整个系统的灵活性就不足以跟上变化。当连接度超过某个值时,适应性反而会被束缚于互锁的网格。

在最后小节里,凯文凯利重新聚焦全书的主题,失控!只有具备自学习、自进化、自成长、自适应能力的系统,才是活系统。要模拟这样的活系统,通过外在的控制是不行的。系统里的每一个节点,社会里的每一个人,才是真正的舵手。这些群体节点联结成的网络,能够学会预测即将发生的事情,这是一种通过集体智慧的学习!而学习就意味着生存。这是对“学习”之意义,最深刻的描述!

生物本身的复杂系统,受制于三种约束:一个是来自基因组的内部约束,另一个来自于躯体所遵循的法则约束,第三个是被种群接受的约束。从“控制论”的角度来说,就是变异会落在另一个具有整体性和内敛性并且内稳的吸引域中(混沌吸引子)。而“进化”的魅力就在于,能跨越这三种稳态的约束!迈尔在《走向新的生物哲学》一书中写到:“进化最艰难的壮举就是挣脱这种内敛性的束缚。这就是为什么在过去5亿年中只出现了很少的新物种……”

人工生命的提出者朗顿抽象出一个参数,该参数对应一个网络系统的最佳平衡点。在该平衡点上,系统能够最快的学习,最容易进化。很有意思的是,朗顿发现,系统会自己找到这个平衡点,而这个点,处于混沌的边缘。所以,生命就是被调节到“混沌边缘”的活系统。

很多人不知道,人体的卵细胞仅仅需要分裂50次,就能产生出上千亿的细胞,并发育成婴儿!成人的细胞数量达到40万- 60万亿个,每分钟有1亿个细胞死亡!光脑细胞就有700亿个!考夫曼感兴趣的是,是什么样的无形之手,在控制着每个细胞的命运?这个高度去中心化的基因调控网络是如何形成的?

在十多年前,凯文凯利就已一针见血的指出了现代网络社会需要遵循和注意的关键点!

科学家们正在关注如何利用设计规则,使混沌中产生有序,使有组织的复杂性避免解体为无组织的复杂性,并做到无中生有。

9、变自生变,这条的核心是,关于改变个体的规则如何随时间而变化!或者说:游戏规则本身,会不断自我进化。

后达尔文主义者说道:“正是因为自然选择什么都能解释,所以它其实什么也没有解释。”他们非常希望,探究自然产生的复杂性,因为生命形式有一个因果上的难题,似乎任何共同进化的生物体,看起来都是自我创造出来的;同时也希望探究实体从有部件构成的网络中涌现出来所需遵循的规则。

3、递增收益信心建立起信心。秩序造就更多的秩序。既得者得之。正反馈或滚雪球!在《新约》中表述为:“凡有的,还要加给他更多。”这就是著名的“马太效应”!

凯文凯利一直在思考“科学知识”本身的结构和图景。仿佛是大片无知的荒漠中横亘着一个个自成体系的知识山峰。山峰是正反馈和吸引子带来的效果,而中间的荒漠地带,则是“无知生无知”,在一无所知的领域,人人都避而远之,于是更加一无所知。进一步,由于无知的本性,我们更加无法知道自己所拥有知识的缺口。

所以后达尔文主义提出,归根到,进化过程中还存在别的作用力。如同林恩.玛格丽思所说:“自然选择是编辑,而不是作者。”这位学者是著名的内共生理论的提出者。1965年,她提出真核细胞生物间质内的细菌合力形成了细胞,这在当时形成了轰动。

在章节最后写到:进化的目标正是它自己。一次次的及时再造自己。它既是来源,有是结果。

在本章的最后,凯文凯利相信存在一种生命的数学。自然选择也许只是这种数学中的加法。要想充分解释生命的起源、复杂性的趋势以及智能的产生,还需要更多的数学手段。这也是目前国内外复杂性科学讨论的核心所在,这是一个充分跨学科的领域!

凯文凯利认为,文化就是一个自组织系统,以生物性为代价来做大自己,其最本源的动力就是复制自身以及改变环境以利于其传播。而文化的进化,能带动基因的进化;另一方面,基因变化是文化衍变的先决条件。

第18章有组织的变化的架构

第二节,继续他的重点话题,“进化的目的是什么”。进化生物学家,史蒂芬·杰伊·古尔德的观点,古尔德在那本畅销的《奇妙的生命》中,写到,“如果进化可以重来的话,我们将会完全认不出地球上的生命。

回到主题,复杂网络中输入的微小变化,都可以引起输出的巨大变化,这就是蝴蝶效应。同样,一粒植物种子里,蕴含的化学路径如此的错综复杂,以至于无论多么智慧的方式来检验一粒未知的种子,也不能预测出最终的植物形式。要想知道一粒种子长成什么样,最便捷的途径就是让它发芽生长,

网络结出的硕果,与印刷书籍或餐桌闲谈非常的不同!每个读者都在一起共同决定文本的含义。此时,读者参与其中,与作者一起来控制写作空间。此时,所谓对文本的理解,变成了对一个思想的网络的理解。凯文凯利把它称为思路,另一种译法可以叫做线索。我理解当中的思路是,而在一个知识网络中,互相指点、互相教导的思想之网,呼之欲出。网络空间的这种特殊形式,塑造了我们。商业市场、社会习俗、精神信仰和真理本身,都被分解为越来越细小的碎片,并不断的重组!

提出了九条规律:

第8小节正式引出了复杂性科学,这是目前唯一有可能揭秘生物本质的科学领域!这门科学已经揭示:进化不是一个生物过程。它整合了技术的、数学的、信息和生物学的过程。

考夫曼进行了基因仿真实验,发现细胞中的基因数与基因所产生的细胞种类数(如:干细胞、血细胞、脑细胞等)之间存在一定的比率关系。所有生物的这个比率大体恒定。人体大概拥有200多种,按考夫曼的理解,这些细胞,就是人体基因调控系统动态过程中的吸引子。

作为全书的终结,凯文凯利点出了一个全书的关键命题,“大自然从无创造了有。”这个过程里充满了神秘,关键是“如何无中生有”。

7、不求最优化,但求多目标,在任一复杂实体中,纠缠在一起的驱动因素是如此之多,以至于不可能明了究竟是什么因素可以使系统生存下来。生存是一个多指向的目标。无中生有讲究的不是高雅;只要能运行,就可以了。

所以,自调节正是那把通往永不停止的进化,开放进化的圣杯的神奇钥匙。任何系统,第一目标是生存,第二是保证系统最大灵活度的理想参数,第三就是寻找在进化过程中不断增强自调节的策略和反馈机制。这样的系统可以任何系统!包括企业!

诺曼.帕卡德他们通过编码,模拟旋转的轮盘和小球,在鞋子里装了一个小计算器,来预测小球走势。这个曾一度被搬到电影上的场景,出现在了凯文凯利的笔下。法默通过研究轮盘赌,得到预测未来的三个重要论点:首先,你可以抽取混沌系统内在的固有模式,取得良好的预测。其次,进行一次有用的预测用不着看得太远。再次,即使是一点点有关未来的信息,也是非常有价值的。以上的论点,总结下来,就是第三小节的标题:具有正面意义的短视!。所以,“看得远并不意味着看得好”。我们每一天都在有限的信息里,对商业、政治、技术、生活,进行着预测和决策!一个推荐的策略是:可以先设计一些一般的指导原则来应对那些看起来一定会在“下一步”发生的事情,等那些极端事例真的发生时,再来应付。在美国的七十年代,基于“正面意义短视行为”的预测公司开始渐渐的兴起!他们首要目标就是股市。

以本章凯文凯利的一句话“我毫不怀疑,揭示深度进化的内在本质之时,即是触动我们灵魂之日。”作为开头的确,当今世界的人们一定会有这样一种体会,不仅科技和文化在迅速地变化,变化本身的速率似乎也在加快!而这些变化的过程,无不与“进化”有着密切的关系。进化的研究,也是对生物起源、思想起源等一切有组织系统发展变化的本源研究!一如本章的标题,KK很好奇,它们背后的架构机制是什么?

第7节认为,进化实际上是以量子跃迁的方式进行。一个复杂系统,往往由许多子个体组成层级结构,它本身阻碍了整体系统去达到理论上所有可能到达的状态,但这种层级结构,也赋予了它能完成大规模跃迁的能力。所以,大系统(包括经济体、思维、生态群落乃至国家)如果为了适应而必须偏离其本源太远的话,往往是死路一条。此时,需要一个“浴火重生”式时的跃迁,才能继续。在当今的网络时代,随着信息流的加速和全球化、碎片化的进程,使得企业需要更强的适应性和“脱胎换骨”的能力。

生命起源的脉络,就是A催化B,B又催化出A,这样最小的自催化圈开始。按KK的说法,就是从无序中产生有序的过程,就是“无中生有”的过程!为了进一步阐述这个“〇”,

第23章整体空洞以及空间

生命从另一个视角,可以看成是一个流动中的稳态。系统中一定数量的聚合体,形成一个自发的环,一个自生成、自支持、自转化的化学网络。只要有能量流入,网络就会处于活跃状态。所以,“民以食为天”,就是为了保证我们的能量流!能量一断,我们“活”的稳态就消失了!这种思想,被考夫曼应用到了社会学。一个很有意思的想法:“在任何社会中,只要交流和信息连接的强度适中,民主就必然会出现。在思想自由流动并产生新思想的地方,政治组织会最终走向民主这个必然的、自组织的强大吸引子。”

认知哲学家道格拉斯.霍夫斯塔把矛盾的回路称为“怪圈”。“当我们在某个层级系统的不同层级间向上(或向下)移动时,却意外地发现自己又回到原来待过的地方,这就是怪圈。”从巴赫的卡农轮唱曲,到埃舍尔笔下的“画廊”,从克里特岛撒谎者悖论到哥德尔的不可证数学证明,霍夫斯塔深刻的指出:“不识庐山真面目,只缘身在此山中。”在“局部”层面上审视时,每个部分好像都是合法的;只有当合法的部分形成一个整体时,矛盾才会出现。所以,生命是一种“整体性”新层次的涌现,假如某一天我们整个“人类社会”涌现出“整体性智能”的时候,我们作为身在其中的个人,是无法感知的。

其实这次会议在当时的科学可谓“另类”。他们“严格地把生物视为机器,把机器视为生物。”他们也把生命体描绘为“熵”的衰减装置;把人的思维看成计算机;以数学博弈论来看待社会冲突。

以上的这些思想,很难想象是凯文凯利在二十年前的预见!本章最后,凯文凯利还引出了更深刻的话题:“思考的可能方式的空间有多大?”也许,人脑的思考方式,并不是“智能”的唯一思考模式!也许,人类会创造出新的“智能”,但却是人类无法理解和控制的。

凯文凯利认为,生物界的突变和变异起源的准确的事实真相仍不确定。显然,变异不是由随机突变而产生,至少不总是如此;变异中其实存在着某种程度的秩序。如同基因与基因之间存在着十分广泛的互相作用和互相调节的关系,因此,基因组形成了抗拒变化的复杂整体。很多时候,突变发生在有选择压力的情况下,不应该是自然选择下的一系列随机累积的结果。

在基因化身肉体的胚胎早期阶段,胚胎就是一个放大器,微小的改变会在发育过程中被放大。这是伯克利的遗传学家理查德.高兹施密特在他的主要著作《进化的物质基础》中提出的。

高兹施密特的观点:进化是物质和信息互相混合的过程,遗传逻辑不能违背其所栖身的物质世界的规律。

6、鼓励范错误“犯错”和“越轨”是差异性和多样性的来源!是创造过程中不可分割的一部分。进化可以看作以一种系统化的错误管理机制!

预测公司的算法,就是抓住飞逝的一点点秩序,然后利用这个转瞬即逝的原型来挣钱。这里的秩序,也是某种“模式”。法默把这种“概括模式搜寻能力”称为直觉。

8、谋求持久的不均衡态,这一条与第5条相似。提倡事物要尽量处于持久的不均衡态–仿佛在永不停歇、永不衰落的边缘上冲浪。要在这个流动的临界点上安家落户!

本章的核心人物是现年72岁的斯图亚特.考夫曼,他是著名的复杂系统圣塔菲研究院学派的代表人物之一。该学派侧重对复杂系统的计算机建模研究,强调一种基于个体的建模实现整体的涌现研究范式。

正是这种思想,开启了用计算的方式,预测股票走势的一股浪潮。法默和朋友诺曼.帕卡德在二十世纪七十年代,建立了一个混沌社,该小组研究轮盘赌!

凯文凯利在本节最后用一句精彩的语句来再次描述进化,“进化的工作就是通过创造所有可能的可能性借以栖身的空间,来创造所有可能的可能性。”

这里最有意思的观点,是关于生物秩序的目的,也就是为了套取更多的生物秩序,若不能扩张,便只有崩溃。仿佛是一个绝顶聪明的玩庞氏骗局的骗子。他说:“我们所看到的生命和社会的进步只不过是人为造成的错觉。”人类只是地球生命40亿年进化过程中,球面上的某个点而已,所有现在的其他三千万种物种,也都经过同样多时间的进化。所以不管是现代人类还是大肠杆菌,都是进化的幸存者。有悲观主义者甚至觉得:“人类比大肠杆菌幸存更久的几率是1%”。

第24章九律

本章的最后一节写道:如果自适应系统没有运行在令人满意的正道上,铁面无私的效率就会将它推向最佳平衡点。如果它偏离最佳平衡点,适应性就会将它拉回到这个点。学习和进化会使混沌的边缘保持稳定。这是一种“流动稳定”。

本章终于讲到了关于“预测”的问题!预测是控制的一种形式,通过预测未来,活系统能够改变其姿态,预先适应未来,以这种方式掌控自己的命运。约翰.霍兰德认为:“复杂自适应系统所做的,就是预测。”

第22章预言机

从早期科学家对“热”的研究开始分析,那时的科学家其实一直没弄明白到底“热”是什么。直到热力学第一定律能量守恒原理和卡诺推导的热力学第二定律没有永动系统的诞生。

凯文凯利预测,未来会存在自我导向的进化,自行选择向哪里进化。总体上,进化曾经并且将会继续探索可能进化之空间。无中生有、层次的涌现,不断的被扩大的所及范围,不断地创造可供探索的新领域,不断的寻找更好、更具创造力的方法去创造,从而最终实现这一目的。

《失控》其实是以这次会议为起点,看到了之后三十五年里,该领域里的发展,包括:混沌、复杂性、人工生命、包容架构、人工进化、模拟仿真、生态系统和仿生机器(因此,把《失控》解读为控制论研究现状的最新资料也不为过。其实,虽然KK写此书距今已快20年,但里面的思想和成果,并不落伍!

在第一节里,提到日常人们对进化的理解:“随着时间推移而递增的变化。”。而且与以下词汇密切相关:成长、发育、进化、变异、学习、蜕变、适应。然而,生物学的一个金科玉律,叫中心法则:“信息由基因传递给肉体,但绝不可能倒推,从肉体回到基因。”也就是说,自然对自己的过去是不留一丝记忆的。一个普通有机体对其下层的运作细节没有丝毫概念。生命所秉持的最高哲学。早期的达尔文进化,需要靠身体的适应能力使种群能够延续到突变体出现的那一天,并借此修正自己的基因。如果要打破这种单向的信息传递,实现双向交流为前提的拉马克进化,则需要复杂性富足到可以产生智能的地步,譬如人类和人类组织。系统生物学的奠基人之一沃丁顿将这种转变称为遗传同化或肉体适应性。

纵观本章,凯文凯利都在说明一个问题:生命所包含的东西,不仅仅是达尔文主义所说的那些东西。有那么一批微生物学家、基因学家、理论生物学家、数学家和计算机科学家,他们并不排斥达尔文所贡献的理论;他们想做的,只是要超越达尔文已经做过的东西。他们成为“后达尔文主义者”。

凯文凯利把进化的目的,改称为:“进化可能存在的大规模、自发性势头。”并总结了七个趋势:不可逆性,递增的复杂性,递增的多样性,递增的个体数量,递增的专业性,递增的相互依存关系,递增的进化力这七个趋势,最有意思的是最后一个,也就是“进化”自身的动力问题,也就是进化力是什么?有一个很直接的描述:“类似对改变自身的规则做出改变的力量”

基因网络的背后就是“网络动力学”或“网络数学”!并行分布式处理、布尔网络、神经网络、自选玻璃、细胞自动机、分类系统、遗传算法、群计算等都属于该范畴。网络会逐渐呈现出一种“富者愈富,贫者愈贫”的现象。就像社会学家所说的“马太效应”,《新约》圣经所说的“凡有的,还要加给他,叫他有余”。

我们发现,能够将学习和进化融为一体的生物,要比那些只学习或只进化的生物更成功。达尔文进化的问题在于,你要有足够的进化时间,要加快事物的进化速度,一个办法就是向其中加入学习。读到这里,你会忽然觉得,我们从小被进行的教育,一直到进入社会中不断的去适应和学习,都是被人类进化的原动力所推动的!所以,学习加上进化,正是文化的一剂配方。

网络文化在这里涌现。网络中没有知识的中央管理者,只有独特观点的监护人!人们被迫在这个信息碎片的环境中,创造出自己的文化、信仰、市场和身份特征。网络促进了异质化、个性化和自由意志。它是权威的终结,而非权威的开始。

另外,文化趋于一个自提速的过程。你不觉得当今世界的衍变正在加速吗!?KK同时提到,“我们之所以拥有能创造文化的大脑,是因为文化需要并产生出这样的大脑。”这些背后,都是是进化的影子,它寻找让自己加快速度的方法,每时每刻在寻求在适应上有所寸进。“随着动物不断进化出复杂行为,进化开始从达尔文枷锁中挣脱出来。而随着人脑的进化,人类创造了文化,文化又催生了真正具备获得性遗传的拉马克进化。”

第20章沉睡的蝴蝶

考夫曼这个想法产生于他大二时,三十三年后,他进一步认识到:民主并不是因为它是大多数人的规则才行得通。而是允许相冲突的少数族群之间达成相对流畅的妥协机制。从而避免了族群们陷入局部有利但全局不利的解决方案。考夫曼对网络深层次动力学的研究,其实在探讨一个终极问题,“复杂性是如何自行建立的。”

凯文凯利认为,他所在的20世纪末的生物学领域,有点类似当年的热力学。生物学呼唤着“生物第二定律”的产生,来阐明“无序中产生有序”、“有序诞生法则”、“负熵力量之源”的这个神秘话题!这也是复杂性科学所关注的内容!对应了本章的标题,所谓“水往高处流”,就是隐喻在无序中,产生有序的神奇!

遗传同化将进化提速了一个档级。自然选择是将进化的刻度盘调至最佳特性。一副能适应环境的躯体,显然要比一副刻板僵硬的躯体更具优势。而这种躯体的灵活性,就是一种“学习”!生物体在其一生中有很大的空间重塑自己:形态可塑性,一个生物体可能有不止一种肉体形态。生理适应性,一个生物体的组织能改变其自身以适应压力。行为灵活性,一个生物体能做一些新的事情或移动到新的地方。智能选择,一个生物体能在过去经历的基础上做出选择。传统引导,一个生物体能参考或吸取他人的经验。当一个生物体内获得了足够的复杂性,它就可以利用自己的身体将进化所需的信息教给基因。因为这种机制实际上是进化和学习的混合。这里所说的学习,是指通过改变行为来不断搜索种种可能的适应性。

一个灵活度最大的系统,就是处在近于失控和危险的边缘中,仿佛在一个巨浪的顶端。

文化和生物行为互惠互利、互为依存,是最绝妙的共同进化的例子,遵循正反馈和收益递增法则。

编辑:德晋登录 本文来源:好书推荐:复杂性科学入门:你必须要读的5本科普

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