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“极大的可读性……杰出的个人成就……他必须讲述激动人心的故事，而且他讲得很好。”全书在非专业层次上探讨数学尊严的兴衰，详细介绍了数学真理的起源、数学真理的繁荣、科学的数学化、数学向何处去等内容。 《四维旅行》 时间与空间是我们经验的最基本特征，也是我们经历的最大困惑。时间有起点吗？宇宙之外还有空间吗？当万物停止了运动，时间还会继续吗？空间能空空如也地存在吗？时间旅行可能吗？时间可以倒流吗？空间存在第四维吗？……本书以清晰、睿智的语言，激发我们倘徉在那众多的疑惑和悖论中间。作者从科学、历史和文学中找来大量的实例，让我们深切感受了寻常的时空观念引发的疑难，鼓励我们为了自己去思考那些问题。 《逻辑的引擎》 本书作者马丁·戴维斯是计算机科学发展史上的先区人物，曾对希尔伯特第十问题有过深入的研究。本书被誉从逻辑角度讲述计算机发展的最好的通俗读本。读者将对西方文化的核心之一——逻辑或数学有更深的理解，并且造就一种敏锐的眼光和问题意识，认识到再复杂的东西其实也是由简单的东西根据一定的规则组合而成的。在普遍崇拜技术外表而忽视其深层本质的今天，本书显得尤为难得和重要。本书讲述了位于计算机背后的思想层面的历史。它通过引人入胜的材料描写了莱布尼茨、布尔、康托尔、希尔伯特、哥德尔、图灵等天才的生活和工作，讲述了数学家们如何在成果付诸应用之前很久就已经提出了其背后的思想。 《莎士比亚、牛顿和贝多芬：不同的创造模式 》 本书收集了杰出的天体物理学家S·钱德拉塞卡教授的七篇演讲。它们阐述了作者对于科学研究的动机以及科学创造模式的一般观点。钱德拉塞卡认为，追求科学的过程就是追求美。美是各部分之间以及部分与整体之间的固有的和谐。他描述了几位杰出的物理学家创造和体验美的经历，如海森堡发现量子理论，爱因斯坦完美其著名的方程式以及魏尔提出引力规范理论等等，它们都涉及到共同的问题：动机、创造和美。 《未来50年》 本书汇集了世界上最有眼光的科学家们的25篇未曾发表过的，关于我们有生之年可能看到的科学和技术进步的原创作品。 理论物理学家和畅销书作者P·戴维斯考察了我们能否在2050年的时候在火星建立永久的基地。 心理学家M·西克斯詹特米哈依畅谈了基因工程的高智商产儿和遗传的幸福宝宝。 精神病学家N·艾特柯芙介绍了当前的情绪传感器件的研究和制造，它们能监控我们的情绪，告诉我们什么时候该吃抗抑郁的药了。 进化生物学家R·道金斯告诉我们也许不久就能以X胸片的钱获得一张指示我们的自然结果的基因组打印单。（我们愿意读它吗？保险公司和政府能看到它吗？） 书中不仅探讨了不远未来的实践，还探讨了即将到来的新奇世界的发展并产生的社会和政治的影响。 《伽利略的手指》 在这本杰出的阐释当代科学核心思想的著作中，彼得·阿特金斯盛赞了伽利略极具象征意义的手指在揭示宇宙、地球及人的本质时所具有的强大力量。为什么选择伽利略的手指？正是伽利略以其不懈的实证精神使科学从中世纪愚昧中脱身，并为现代科学的发展开辟了道路。而现在，伽利略那根具有象征意义的右手中指就保存在佛罗伦萨的科学史博物馆里。 在向大众读者传播科学方面，《伽利略的手指》可谓开辟了一个新境界。本书借助阿特金斯优美的文笔，为您呈现了当今科学十大核心。 《宇宙极问——量子、信息和宇宙》 在这本为庆祝著名理论物理学家约翰·阿奇博尔德·惠勒90周岁生日而出版的文集中，汇集了像惠勒教授一样的顶尖科学家们对这些深刻问题的最新研究成果。约翰·阿奇博德·惠勒是20世纪最有影响的科学家之一。在他不平凡的科学生涯中，目睹和参与了物理学许多重大的进展，从原子核时代的到来一直到量子计算机概念的诞生。在天文学和宇宙学方面，“黑洞”这一术语就是惠勒教授提出来的。引力理论能够成为科学的一个主要分支之一，并继而引起天文学和宇宙学研究的大发展。这也与惠勒教授的贡献分不开。他27岁就与丹麦的玻尔发展出核分裂理论，后与学生理查·费曼1965 年诺贝尔物理学奖得主改写电磁理论，并提出时光回溯移动的构想。惠勒的研究为20世纪下半叶物理学的发展勾勒出了方向。 《下一步是什么——未来科学的报告》 这本题材广泛的原创性论文集提供了对这个时代最具挑战性的科学问题的最新认识。本书的作者——当今世界最杰出的青年科学家——不仅介绍了他们各自所在领域的最新进展，而且讨论了其工作对社会、伦理和哲学等方面的影响。《下一步是什么》一书纵横捭阖，所涉领域横跨天体物理学、人类学、气候学和神经科学等，为我们了解这些学科的前沿提供了逻辑清晰、内容丰富的导引。 《复杂》 本书介绍了重要的复杂性研究，详细阐释了对从许多复杂系统中涌现出的共性的研究，可读性极强，范围涵盖混沌、信息论、计算、进化、遗传学、社会学到生命本身。本书显然是这个领域最好的通识读本。 蚂蚁在组成群体时为何会表现出如此的精密性和具有目的性？数以亿计的神经元是如何产生出像意识这样极度复杂的事物？是什么在引导免疫系统、互联网、全球经济和人类基因组等自组织结构？这些都是复杂系统科学尝试回答的迷人而令人费解的问题的一部分。 理解复杂系统需要有全新的方法，需要超越传统的科学还原论，并重新划定学科的疆域。借助于圣塔菲研究所的工作经历和交叉学科方法，复杂系统的前沿科学家米歇尔在《复杂》一书中，以清晰的思路介绍了复杂系统的研究，横跨生物、技术和社会学等领域，并探寻复杂系统的普遍规律。与此同时，她还探讨了复杂性与进化、人工智能、计算、遗传、信息处理等领域的关系。 關於作者： 《皇帝新脑》 作者：罗杰?彭罗斯，当今世界最博学和最有创见的数学物理学家，现任牛津大学罗斯?玻勒数学教授，著有《皇帝新脑》《通向实在之路》等优秀科普书。 《数学：确定性的丧失》 作者：M?克莱因，美国纽约大学柯朗数学研究所的荣誉教授，曾任《数学杂志》的副主编，《精确科学史档案的主编，它的著作还有《西方文化中的数学》、《古今数学思想》等。自从欧几里得建立了现代数学的明确模式以来，他是比任何人都更好地理解了数学的思想家。 《莎士比亚、牛顿和贝多芬：不同的创造模式》 作者：S?钱德拉塞卡：美籍印度天体物理学家。因其“对恒星结构和演化过程的研究，特别是对白矮星的结构和变化的精确预言”而获得1983年诺贝尔物理学奖。 《逻辑的引擎》 作者：马丁?戴维斯是计算机科学发展史上的先驱人物，其《可计算性与不可解性》一书被誉为计算机科学领域极少数真正的经典著作之一他是纽约大学库朗数学科学研究所的荣誉退休教授，目前在加州大学伯克利分校做访问学者。 《四维旅行》 作者： R?L?普瓦德万是英国利兹大学哲学教授。 《未来50年》 作者：J?布洛克曼是美国边缘基金会主席，出版家，“边缘网”主持人，BROCKMAN公司（一家国际文化和软件服务公司）总裁，也是著名的网络企业家和幻想家。他写作和编辑的书已有21种，除本书外，还有By the late john Brock-man,The Third Culture,Digerati:Encounters with the Cyber Elite,The Greatest Inventions of the Past Two Thousand Years。 《伽利略的手指》 作者：彼得?阿特金斯，英国牛津大学林肯学院研究员。阿特金斯为世界著名的多产科普作家，已撰写了20多部书，其中包括影响甚广、知名度颇高的Moiecules和在世界范围内广被采用的教科书Physlcal Chemistry。 《下一步是什么——未来科学的报告》 作者：M?布洛克曼， 美国边缘网总裁助理。 《复杂》 作者：梅拉妮?米歇尔（Melanie Mitchell），波特兰州立大学（Portland State University）计算机科学教授，圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）客座教授。 目錄： 《皇帝新脑》 《数学：确定性的丧失》 《莎士比亚、牛顿和贝多芬：不同的创造模式》 《逻辑的引擎》 《四维旅行》 《未来50年》 《伽利略的手指》 《复杂》 內容試閱： 从17世纪以来，还原论就一直在科学中占据着主导地位。还原论最早的倡议者之一笛卡尔这样描述他的科学方法：“将面临的所有问题尽可能地细分，细至能用最佳的方式将其解决为止”并且“以特定的顺序引导我的思维，从最简单和最容易理解的对象开始，一步一步逐渐上升，直至最复杂的知识。” 从笛卡儿、牛顿等现代科学奠基者的时代，直到20世纪初，科学的主要目标都是将一切现象用基础物理学来进行还原论式的解释。19世纪末许多科学家都赞同物理学家迈克耳孙1894年说的一句名言，“大部分大的基本原理似乎已经被明确建立起来了，今后的进展将主要是将这些原理严格应用到值得我们注意的一些现象中去。” 此后的三十年里，物理学又有了相对论和量子力学这样革命性发现。但20世纪的科学也见证了还原论梦想的破灭。虽然基础物理学和还原论对于解释极大和极小的事物取得了伟大的成就，但在对于接近人类尺度的复杂现象的解释上，它们却保持惊人的沉默。 许多现象都让还原论的计划止步不前：天气和气候似乎无法还原的不可预测性；生物以及威胁它们的疾病的复杂性和适应性；社会的经济、政治和文化行为；现代技术和通讯网络的发展和影响；智能的本质以及用计算机实现智能的可能前景。对复杂行为如何从简单个体的大规模组合中出现进行解释时，混沌、系统生物学、进化经济学和网络理论等新学科胜过了还原论，反还原论者的口号——“整体大于部分之和”——也随之变得越来越有影响力。 20世纪中叶，许多科学家意识到，这类现象无法被归入单个学科，而需要在新的科学基础之上从交叉学科的角度进行理解。一些人开始尝试建立新的基础，这其中包括控制论、协同学、系统科学，以及最近才出现的——复杂系统科学。 1984年，来自不同学科的24位科学家和数学家在新墨西哥州圣塔菲的高原沙漠进行聚会，讨论“科学中涌现的综合。”他们的目标是筹划建立一家新的研究机构，“致力于研究各种高度复杂和相互作用的系统，这些系统只有在交叉学科的环境下才能研究清楚”并“推动知识的统一和共担责任的意识，与目前盛行的知识界的各自为政作斗争。”就这样，圣塔菲研究所作为复杂系统的研究中心被建立起来了。 1984年我还没有听说过“复杂系统”一词，虽然头脑中已经有了类似的想法。我当时是密歇根大学计算机系的一年级研究生，研究方向是人工智能，也就是让计算机像人一样思维。事实上，我的一个目标就是理解人类如何思维——万亿个微小的脑细胞以及它们的电和化学通讯如何涌现出抽象思维、情感、创造性，甚至意识。我曾深深迷恋于物理学和还原论的目标，后来才领悟到，目前的物理学对于智能可以做的很少，即便是专门研究大脑细胞的神经科学，也无法理解思维如何从大脑活动中涌现出来。很显然还原论者对认知的研究是误入歧途——我们根本无法在单个神经元和突触的层面上理解认知。 因此，虽然我以前没有听说过复杂系统的研究，它却很快引起了我的强烈共鸣。同时我也感到，我自己的研究领域——计算机科学——在其中大有可为。受研究计算的先驱们影响，我觉得计算的思想要比操作系统、编程语言、数据库之类的东西深刻得多，计算的本质与生命和智能的内在本质有密切的关联。我很幸运，在密歇根大学，“自然系统中的计算”是系里的核心课程，与软件工程和编译器设计一样。 1989年，我攻读研究生的最后一年，我的博士导师候世达受邀参加在新墨西哥州洛斯阿拉莫斯举行的主题为“涌现计算”的研讨会。他太忙了抽不出时间，因此就让我替他去。在这样高水平的会议上报告自己的工作让我既兴奋又害怕。就是在这次会议上，我第一次遇见了一大群和我抱有同样想法的人。我发现他们不仅为这样的想法起了一个名字——复杂系统——而且他们在圣塔菲附近的研究所正是我想去的地方。我决定在这里争取一个职位。 不断坚持，再加上运气，我终于获得了圣塔菲研究所（SantaFeInstitute）的邀请，在那里访问一个夏天。一个夏天又延长为一年，后来又延长了一年。最终我成为了研究所的常驻研究人员。来自不同国家和学科的人们聚集在这里，一起从不同的角度来探索同样的问题。我们如何超越还原论的传统范式，对似乎无法还原的复杂系统形成新的理解？ 这本书源自我为圣塔菲的乌拉姆纪念讲座（UlamMemorialLecture）作的演讲——这个讲座为普通听众举办，是关于复杂系统的年度系列演讲，以纪念伟大的数学家乌拉姆。我的系列演讲的题目是“复杂性科学的过去和未来。”要为非专业听众讲清楚领域广泛的复杂性研究，让他们理解研究的现状和广阔的前景，这极具挑战性。我的角色很像是在一个幅员辽阔、文化多样的异国的导游。我们只有很短的时间来了解历史背景、参观著名景点，并感受这里的风土人情，必要时还要进行翻译以便理解。 这本书就是由这些讲座扩充而成——就像观光手册。书中讲述的是让我也让研究复杂系统的其他人曾经或正在着迷的问题：自然界中我们认为复杂和具有适应性的系统——大脑、昆虫群落、免疫系统、细胞、全球经济、生物进化——如何通过简单规则产生出复杂和适应性行为？相互依赖而又自私的生物是如何一起协作，以解决影响到它们整体生存的问题？对这些现象存在普遍规律吗？生命、智能和适应性能用机械和计算实现吗？如果能，我们又能不能建造出真正具有生命和智能的机器？如果能做到，我们又应不应该这样做呢？ 我听说随着学科间的界线变得模糊，科学术语的意义也会变得模糊。研究复杂系统的人们谈论各种模糊的概念，例如自发秩序、自组织、涌现（包括“复杂性”本身）。这本书的一个主要目的就是为这些人所谈论的提供一幅清晰的图景，并探讨这些交叉学科概念和方法是否能产生出实用的科学和新的思想，以解决人类面临的各种难题，例如疾病的传播、世界自然和经济资源分配的不公平、武器扩散和冲突的增多，以及人类社会对环境和气候的影响。 这本书就像一本复杂性科学的核心思想的观光指南——它们从何而来，又将到哪里去——再加上我自己的一些见解。对于正在发展的科学领域，其核心思想、意义，以及可能导致的后果，人们的认识会（略）有不同。因此我的观点与其他专家也许会不一样。本书中一个重要的部分就是阐释这些差别，另外我也将尽我所能介绍一下那些未知的或才开始被理解的领域。正是这些使得科学引人入胜，值得去探索和了解。我希望能让读者也感受到这些思想的迷人魅力和探索它们的过程中那种无可比拟的兴奋感觉。 本书分为五部分。在第一部分我将介绍四个主题的历史和内容，这四个主题是复杂系统研究的基础：信息、计算、动力学和混沌、进化。在第二到第四部分我将阐述这四个主题如何在复杂性科学中被组织到一起。我将描述如何在计算机中模拟生命和进化，以及计算的概念反过来又如何被用来解释自然系统的行为。我还会介绍网络科学的发展，以及网络科学发现的社会群体、互联网、传染病和生物代谢等各种系统中存在的深刻共性。另外我还会用各种例子说明如何测量自然界中的复杂性，它又如何改变我们对生命系统的认识，以及这些新的认识能不能引导智能机器的设计。我会介绍复杂系统的各种计算机模型，以及这些模型所面临的风险。最后，书的末尾还将讨论寻找复杂性科学一般性原则的问题。 要理解书中内容无需数学或科学的背景知识，在涉及到的时候我会小心地循序渐进。我希望这本书对专家和非专业读者都会有价值。虽然讨论不是技术性的，我还是会尽力做到言而有物。注释中给出了引文的出处和讨论的附加内容，以及为想深入学习的读者准备的科学文献索引。 你对复杂性科学感到好奇吗？想不想探索一番呢？让我们出发吧。 ……

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