书籍介绍
本书的目标，是要从后现代，或者也许更精确地说是从后结构(post-struct ural)的视角来阐明复杂性概念。从这种视角获得的最明显的结论是，不存在总揽一切的、可忽略掉复杂系统中偶发性方面的复杂性理论。如果某事物的确是复杂的，就不可能从简单理论得到恰当的描述。关注复杂性，必须关注特定的复杂系统。尽管如此，我们还是可以在非常基础的层面上，对复杂行为和复杂系统动力学的条件进行一般性说明。而且我还认为，可以对复杂系统进行建模。模型可以在计算上执行，并可能导致可以执行更复杂任务的机器。不过，模型本身将至少与被建模的系统同样复杂，因此不可能导致我们对于系统本身理解的任何简化。作为这种模型的一个例子，我广泛地使用了神经网络，即一种称作联结论的趋法。事实上本书通过指出神经网络的运行与德里达的语言工作的描述之间具有结构相似性，来理解后现代理论对于复杂性研究的意义。
用户评论
这样一本大部头的经典之作我确实是没有勇气啃完的，但是不妨碍还是“囫囵吞枣”地看完，因为刚刚看完兰小欢的《置身事内》，再看这本书确实有种提纲挈领的感觉：我们要承认世界是一个复杂的，自组织的，通过偶然的无序的不断变化的交互而产生的系统，而不要试图把它抽象化成一个优美而简洁的“方程式”。传统的面对复杂性的方式，是试图找到某个参照点作为根基， 找到一个所有事物都可以从其派生出来的万能答案或者普世原理（例如牛顿方式，例如数学的公理系统）。 这是一种力图避免复杂性的策略，而这种找到本质真理的欲望，使得我们无法看见复杂性的关系本质， 特别是那些关系的不断的变化。
比想象中更好..........
干巴巴的导论
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N941.4/1621
有启发性
抛砖引玉：相对于形式的、基于规则的、表征的趋法（Chomsky为代表），作者认为分布式的、自组织的、联结论的趋法（Saussure为代表）对于理解复杂系统更合适，但作者也指出，“接受联结论模型并不由其本身导致对复杂性的更深刻理解”，德里达对于作者的启发在于“后现代和后结构理论具有的对于复杂性的敏感”——一种痕迹的、延异的动力学。常被提及的哲学为科学提供指导终于在这本书里被细致的展开，是一本阐述跨领域研究的好书。书中分析了这种视角的重要性，但建模的具体过程还需要自己思考。感谢译介，但这本书明显没有受到足够的重视。
十年前看似懂非懂，今天再看领悟颇多。作者从建模的角度探讨复杂系统的两个重要能力特征：表征与自组织。亮点在于对比语言系统和神经系统，从符号和意义的变化关系（后结构主义）来理解复杂系统的分布式表征和自组织涌现，从中也看到后现代主义的可取之处。作者认为复杂系统的模型网络必将与复杂系统本身有同样的复杂度。
后现代&绝对的个体化并不可怕，因为系统的稳定性（与他人的关联&没有人能跳出框架正如语符）以及线性时间维度上的进化（权重&学习）如果担心movement执行问题，为何不想这种结构能否跳过显学movement，形同鬼魅一般入侵，直接达成目标？/前半本以语言学为切入点的复杂系统，后半本是对复杂系统的再叙述，后现代不会导致原子化与相对主义因为网络，置身网络之中是我们无法逃脱的必然而这自然会筛选出进步者，不必对错误感到失落不必对歧途感到畏惧，做一个包容的安那其吧
表征理论，结合我们对形象的偏爱，最终构成了一种自我陶醉。这种自我陶醉，是由我们试图通过使用抽象理性和人加强表征理论在计算机上模仿人类的智慧所成就的