约翰・H・霍兰,遗传算法(此领域的研究有可能借助计算机研制出柔性智能)的发明人。他是密歇根大学计算机科学与电子工程教授兼心理学教授,著名的麦克阿瑟研究奖获得者,圣菲研究所指导委员会主席之一;著有《自然系统和人工系统中的适应》、《涌现性》等书。
发表于2025-03-04
Hidden Order 2025 pdf epub mobi 电子书
1.从硬件到软件 2.从生物基因到材料基因(见“材料基因学”)到数理理论基因(wolfram的数学基因库) 到软件基因(GIthub的软件基因库) 到社会历史基因到平行宇宙——基因的随机突变及组合产生各种可能的历史及宇宙,再通过自然选择、环境配对,优胜劣汰,剩下最优的历史和宇...
评分我的理解:大脑的理解偏好总结出诸多“简单法则”(如同奥卡姆剃刀的出现),这些简单法则让我们对世界拥有虚幻的“掌控力”同时,其实骨子里对复杂性要么选择性忽视、要么因恐惧而充满敬畏及不解! 为了“存在的合理及意义性”,我们进一步提出、“发现”乃至信仰如暗...
评分 评分第一次想到要看这本书,是本科时旁听一门研究生科技哲学的课,听到了老师对混沌、复杂系统的进一步介绍。读了普利高津的著作之后,很自然地会对我们目前是否有合适的工具处理复杂性问题产生好奇,于是在大概了解遗传算法的皮毛基础上,Holland的《隐秩序》就出现在我的...
评分图书标签: 复杂系统 Complexity 科学 霍兰 科普 隐秩序 complexity Chaos
al readers how Complexity--the watershed science agenda for at least the nexttwo decades--is affecting our lives.
大概是太了解他的理论,读来全无新意。系统七大要素,四个属性(聚集,非线性,流,多样性),三种机制(内部模型,标识,积木)。聚集后的互动导致非线性与涌现。非线性与涌现导致系统行为常出乎习惯线推的逻辑的意料。多样性保证了一致性与连贯性以及对外生冲击的惯性抵抗,流保证了有限资源的重复利用,为系统的多样化提供了资源的支持。内部模型(internal modeling)为个体提供了认识世界的能力,而建模的方法通常就是积木(building blocks)。标识则是系统打破对称性以及个体偷懒的方式(笛卡尔所排斥的judgment恰好就是标识的模式之一,离开这个模式,个体难以生存,系统难以扩大)
评分斯坦尼斯拉夫乌拉姆以及echo模型,遗传算法
评分非常优雅的建模,比其内容更出彩
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评分要看看的
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