沙地上的图案《Notes》

1 复杂性是世界的组成方式。

2 宏观涌现是复杂性的主要特性之一，可以通过一系列简单的过程的出不可预见的整体特性。

3 模块结构是处理复杂性的重要工具，模块是数据及数据读取和控制指令的集合，通过封装数据及用有限的方法进行读取，软件开发的复杂任务可以分解为可处理的较小模块进行。

4 动物用生命中的大部分时间来寻找食物、配偶和隐蔽场所，这种搜寻可以看作是一种计算，即在一个求解空间内进行搜索。

5 人们通常需要的只是一个较好的但不一定是最佳的答案。

6 关于进化和自然选择，需要指出亮点：一、其舍弃的不是一个而是一堆答案，二、其起点总是一个已经成功的过去答案。

7 科学的两条规律 一、试图解释一切的理论（万能理论）往往什么都解释不了。二、观察事物的新方法、特别是这些方法能够将表面看起来不同的事物联系起来时，通常会导致对自然界更深刻的见解。

8 复杂性研究的目的：物理过程的数学模式可以拓展到社会的发展模式中去。

9. 线性系统倾向于消除微小变化，而非线性系统倾向于放大该变化...变化的加强是因为简单个体间存在的无数的相互作用而形成的。

10. 许多生物学家预言混沌是生命系统中新事物产生的最重要的源泉，其中的关键在于，局部的微笑变化会在更大尺度上以不可预测的方式表现出来。

11. 60年代，AI的研究主要是面向规则的系统和推理的方法，在专家系统方面取得了引人注目的成功，但在其他方面，比如图形识别和机器人方面，进展并不明显。80年代后期，工程师和科学家逐步离开基于规则的系统（AI），转而进入对生物计算的研究，回过头去学习生物和生态系统的“计算”原则。

12. 生物系统中，学习发生在神经元之间的突触接口处。突触的学习规则的建立：它们趋向于暂时性的恒定，即不再随时间作较大变化。

13. 神经的学习规则已经进化出作一件工作所需的最小的和最简单的系统，而不是去寻找对象的算法的复杂性。

14. 生物系统是高度适应性的，但他们也具有可观的冗余度.....如果我们没有完全理解复杂系统的动力学，我们就无法把事情真正做好。

15. 不管是人类社会的历史中，还是在语言和人性自身的进化过程中，闲谈都扮演着至关重要的角色....对社会讨论而言，确实存在着自然形成的小组的最大规模：大约四个人。