taichu的头脑风暴
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霍兰(1) 复杂科学(1) 涌现(1) 笔记(1) (1)
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2016-03-31 09:42:30    笔记  涌现  复杂科学  霍兰 
(说明:因不了解如何黏贴带表格和图片的word文档,所以只黏贴而来文字如下,读者可自行参考《涌现》的PDF电子版相关页面) 《涌现-从混沌到有序》笔记 目录 1. 书本信息 1 2. 笔记 1 2.1. P1 1 2.2. P26 2 2.3. P28 2 2.4. P87-P89 3 2.5. P95 3 2.6. P98 4 2.7. P111 5 2.8. P189 5 2.9. P203 5 2.10. P210 6 2.11. P231 7 3. 书评 13 4. 阅读建议 14 1. 书本信息 书名:《涌现-从混沌到有序》 (中译本) 作者:约翰.霍兰(John Holland) 美 译者:陈禹 校对:方美琪 出版社:上海科学技术出版社(新世纪出版集团) 出版日期:2006年7月第1版 ISBN:7-5323-8389-X 2. 笔记 2.1. P1 原文摘抄: 笔记评论: 了解基因只是第一步,指数级变化情况的精确调控(对环境的适应性)才是遗传的精髓和最大的神奇所在。 2.2. P26 原文摘抄: 笔记评论: 对人来说,国际象棋或其他棋类如围棋,他的决策空间太大,涌现的地方太多,以至于经过世纪为尺度的进化和经验积累,依然不会穷尽其所有规律,而这也就是人类不断可以玩棋类的乐趣所在。但一个规律是本世纪的高手一般能轻易战胜上世纪的高手,因为总体上看,棋类的经验是积累和增长的。 对自我评价是14段水平的ALPHAGO(2016年为止世界围棋水平最高的AI程序,轻易的打败了人类高段位棋手李世石)来说,也许和自己不断下期才有趣,它已经找不到更多的人类围棋对手了。 2.3. P28 原文摘抄: 笔记评论: 目前,在人类静态图片对象识别研究中,比较前沿的应该要数李飞飞教授的团队,以及她创立的IMAGENET项目,它是一个用众包方式收集标记好的规格图片,以便可以用于AI程序来识别图片中的对象,用的一般是深度学习的神经网络系列算法。 现在李飞飞教授的团队,其新计划是在2017年建立另一个更大目标的类似IMAGENET的项目,用来不仅识别对象,而且识别对象之间的关系并挖掘它们之间的规律,这等于涉及到了人力对景物的理解能力的新层次。非常让人期待。期望有兴趣的同志组队参加。 2.4. P87-P89 原文摘抄: 略(从Page87到Page89是关于神经元的一些生物描述,篇幅较大省略摘录 笔记评论: 这些关于神经元的描述,还可以通过其他最新的专注和研究成果来获取最新的神经元相关专业知识。 神经元传递的信号不看强度,而只看有无信号,倒是很类似数字信号的传递。因为强度参数太容易受到干扰而难于维持其状态以便区分。这也是数字电路的突出优点之一,人脑显然通过自然进化模拟了这点。 2.5. P95 原文摘抄: 笔记评论: 不应期保证了神经元对脉冲相应的最小间隔和频率,这既是生物硬件的自我保护,也是神经元之间群体表现中的一个刷新周期。这如同一个办公室里面很多人,都有着大约是55-100之间的心跳频率,正常情况下,大家还是能很好的交谈和讨论问题。除非有人心跳特别低或特别高,那么就无法支持交流了,需要送医院治疗。 这种大脑神经元的接近但并非严格一致的类似心跳周期,给脑的工作设定了基础频率,这种涉及超越了计算机集群通过NTP来统一设定时钟这样一个僵硬的设计。一旦僵硬,就很难涌现和变化了,不变化就没法适应环境的变化。 2.6. P98 原文摘抄: 笔记评论: 我们看到了神经元的正负机制,正向激励和强化,负向的惩罚和消弱,犹如阴阳互根。 2.7. P111 原文摘抄: 下面紧跟的“综合”章节,特别好。 笔记评论: 作者这段关于三角形的识别过程的探讨,极富启发意义。最新诺贝尔奖对人脑定位记忆的研究再次表明了,这种类似的猜测或假说正一个个被证实。如上所述,人脑(中央处理器)构造了远远不止一个层次,层次复杂到涌现出了“心智模型”(即自以为的灵魂)。 2.8. P189 原文摘抄: 笔记评论: 非常叹服霍兰的敏感性,层次几乎可说是这个世界唯一重要的事情。正如我期望《尺度相对论》(我还没有研究过类似文献内容)中也许会提及的,世界或存在本身唯一重要的也许就是不同的尺度,而不同尺度之间因为无特殊性(概率守恒)而展现出或涌现出不同层次的规律,描述他们的就是称为物理规律的东西。 详细的内容请参考笔者的《012原理》论文。 2.9. P203 原文摘抄: 笔记评论: 作者霍兰敏锐的提到了宏观现象的低层次微观解释,并给出了时间尺度的对应关系。这其实是尺度相对性的观点(出发点)。而这种穿插于不同学科及不同层次的通感,正是哲学家所擅长的,在科学界也许会嗤之以鼻,但作者的这种能力依然让我叹服。这是一切研究的起点和灵感的来源。人类智慧的本源来自于模仿和类比,这是《GEB》这本书作者也想要指出的“自指”或“同构”概念的又一种表述。 2.10. P210 原文摘抄: 笔记评论: 麦克斯韦和霍兰的想法是,研究者需要抱着对世界的朴素的观念(比如数学的一些概念),就能更清晰不受拘束的描述自然,建立模型,这也许是更好的。而如果受限于一些现存的条条框框就不容易拓宽思维,发现涌现的现象,进而引出新的概念,体系和模型,并最终接近真理。 哲学家们所擅长的超级通感,不正这种轻盈思维的典范吗? 2.11. P231 原文摘抄: 笔记评论: 这八点是这本书的精华,有背景的读者一定要详细的看这八点,如果错过了,就可惜了。它们描述了复杂系统的一些通常的特点特征,以及一些原理性的猜测。虽然现在复杂系统没有特别主流一统江山的理论,但多多少少都围绕着一些想象,这八条总结的还是比较丰富的。 3. 书评 (1) 本书对“西洋跳棋”,“神经网络”,“元胞自动机(生命游戏)”三个核心例子做了详细的解说。虽然并非面面俱到,但是算是给读者领略了一番(这里还不提作者多次提到的“蚂蚁”等小例子),并且作者在解说之中穿插了复杂科学的方方面面术语,概念,领悟,共性,分析,困难等。得出并围绕“受限生产过程”这个核心理论又做了详细描述。 (2) 虽然作者阅历丰富,背景知识非常广博,远非一般学者可及(从其中多次偶然提到的一些小例子比如“鱼的腮部三个骨头的进化”等,就知道读者的功力)。但即便如此,因为复杂科学从老三样到新三样,乃至现在加入了计算科学和AI领域的一些进展,产生的多头并进,或不同分支互相交流,融合,抵触等情况,却真正验证了复杂科学的确是复杂的。所以即便是作者这样老道的研究先锋人士,也只是对“涌现”这个复杂现象的来龙去脉做了一部分的摸索,也并非平铺直叙的赤裸干净的描述它并给出清晰的理论框架。这完全是可以理解的,因为复杂科学毕竟才刚起步,不能等同于发展了千年的力学或数学等学科一次次漂亮的归并,收纳,提升,如此脉络清晰。复杂科学本身暂时还做不到。从读者角度,我觉得还非常不解渴。还想更多的了解。 (3) 作为一个科普读物来说,不足的是: a) 对一个有一定背景的读者,能感到是好书,有价值,但不够解渴和过瘾; b) 对背景不足的读者,缺乏一种豁然开朗,一下子入门引起兴趣的幽默笔调和简单举例,显然作者应该是没有太多富余精力来调优这方面的例子;而《GEB》和《失控》的两位作者更深谙此道,也许这和作者本身的工作,精力,时间等都有关系,这里也无法评论。 4. 阅读建议 (1) 建议看我的“书评”章节; (2) 最后《第十二章 结束语》中不少内容是超浓缩的,如果读者背景够强,直接看它是相当过瘾的。 (3) 对于三个核心的例子,“西洋跳棋”,“神经网络”,“元胞自动机(生命游戏)”,建议如下: a) “西洋跳棋”和中文背景的学者或读者有些距离感,时间不够的可以略过,暂不了解; b) “神经网络”方面,现在有了不少进展,成熟的框架,理论和lib计算类库很多,建议动手尝试。本书中给的描述还是比较抽象的。只能泛泛的看一下。 c) “生命游戏”建议查询相关资料并下载玩一下游戏,这样体会就深刻了,看书时候会感觉特别精彩,否则难于理解本例。
2016-04-01 05:07:46
   确立一下格式,可能会看的轻松一些....这样密密麻麻的读起来费眼力....
2016-04-06 06:25:57
   很好,能不能把全文发给我,推送到集智公众号?jakezj@163.com
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