为什么需要生物学思维

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《华尔街日报》的网站也崩溃了。 P4

”后来,霍默-狄克逊回忆说,这个答案令他深感不安。 P5

从整体上看,技术和基础设施已经变成了极其复杂的、物理化和数字化的系统,好似血液循环系统那般,牵引着地球上所有原材料的流动,同时“排放”出道路、摩天大楼、芸芸众生,以及化学废水。 P6

[6]需要注意的是,这篇论文所讨论的范畴还仅仅是金融领域而已。 P7

甚至,在面对应用程序所推荐的从一个地方到另一个地方的最佳路线时,许多人偏要反其道而行之。 P8

我们现在如果不正视它们,未来定会陷入险境。 P9

我们已经从“启蒙时代”迈进了“纠缠时代”。 P11

我们个人的知识储备,与理解复杂系统所需要的知识相比,存在着根本性的冲突。 P12

复杂的技术系统需要生物学思维的3个原因技术领域的“生物学家”当物理学遇见生物学复杂性科学的视角思维方式的进化我们需要通才06 生物学思维是理解复杂世界的一把金钥匙认识复杂系统的正确态度是:对于难以理解的事物,要努力克服我们的无知;一旦理解了某个事物,也不会认为它是理所当然的。 P13

我们已经从“启蒙时代”迈进了“纠缠时代”。 P15

[2]她踩下了刹车,但没有任何作用;她拉起了紧急制动器,轮胎在道路上留下了触目惊心的摩擦痕迹。 P16

我们无法将事故责任明确地归咎于某个设计或部件出了错,毕竟,这里面存在的问题盘根错节,而且这些问题还会引发汽车软件系统与外部机电系统之间的巴洛克式结构(baroque structure)的大规模交互。 P17

[7]当我们试图将这种复杂性拆解开来时,难免会陷入“挑战者号”航天飞机的主流事故中。 P18

这种辉格党式的观点与社会学家马克斯·韦伯(Max Weber)所描述的“现代思维模式”有关:在一个“不再拥有幻想的世界”中,人们会产生一种感觉,也就是“在原则上,我们可以通过运算来掌握所有事物”。 P19

但是,每个浮标都无法单独“行动”。 P20

对于这种区别,还可以从另一个角度来思考:生物在活着的时候是复杂的,而死后最多只能说是庞杂的。 P21

该系统的背后是PB级数据(1PB等于100万个GB)和复杂的概率模型。 P22

回到上文中有关浮标的例子。 P23

[电子书分 享微 信getvip365] 对于人类构建的系统而言,亦是如此。 P24

然而,如果是极度复杂的社会保障系统发生了出人意料的状况,我们肯定就无心娱乐了。 P25

例如,一个大学生放暑假回到家,偏巧打印机坏了;或者父母来访,电脑鼠标就失灵了。 P26

工程师们不明就里,下意识地把思考点放在了“存在问题”这个层面上,并走上了哲学思考之路。 P27

美国政治理论家和技术哲学家兰登·温纳(Langdon Winner)在其著作《自主的技术》(Autonomous Technology)中指出,英国著名小说家和政治家赫伯特·乔治·威尔斯(H. G. Wells)晚年提出的那个观点是值得相信的:“人类的思维已经无法应对它自己所创造的环境了。 P28

机器代码语言是一种二进制代码,此前,每台特定的计算机都需要用这种语言来设置指令。 P29

抽象使他们只需了解自身关注的某个具体部分,而其他部分的细节会被再次抽象化。 P30

当然,法律法规本身即是一个系统,而且是一个庞大且复杂的系统。 P31

在大多数情况下,对某个事物“足够”了解,看起来已经很不错了,[28]但是,当我们构建出越来越复杂的系统之后,在系统及其子系统运行的不同层级之间就会越来越频繁地出现跨界交互现象。 P32

不过,对于一个新工具的工作原理,有人搞不懂是一回事,所有人都搞不懂又是另一回事。 P33

“必须处理的例外情况”和“普遍的稀有事物”也让技术系统变得愈加复杂。 P35

然而,在网站的用户界面背后,其实潜藏着一个奇怪且复杂的结构。 P36

这种系统肯定是不精致、不优雅的,而且很多时候庞杂得毫无必要。 P37

例如,《美利坚合众国宪法》只用一句话规定了国会有权建立公共邮政服务机构,而在《美国法典》中,有关这个政府职能的阐述多达500余页。 P38

[11]在电话通讯系统中,类似的情况同样存在,随之而来的还有巨大的复杂性。 P39

最终,我们生活的方方面面都会受到影响。 P40

这就意味着,到了20世纪90年代后期,这个为全美的飞机制定航线的计算机系统所使用的代码几乎已无人可识。 P41

然而,日积月累下,它们终会变成“一大堆”。 P42

例如,在城市的排水系统中,既有服役超过百年的旧管道,也有刚刚埋设好的新管道。 P43

[20]司法系统条文,也有类似的情况。 P44

20世纪50年代,《经济学人》杂志中有一篇文章提到了帕金森定律(Parkinson’s Law),并定量地描述了行政人员数量的增长规律。 P45

不过,更多的时候,我们之所以放弃从头开始的想法,是因为那样做不仅太困难,而且太危险。 P46

计算机操纵了周遭的一切,比如汽车和微波炉。 P47

换句话说,如果代码中包含了GOTO语句,那么程序就可以轻松地从某一行指向另一行,从代码中的一个点跳转到另一个点。 P48

然而,由于互联的易发性和各种层次上的不断吸积,交互作用正在持续增多。 P49

研究员迈克尔·曼德尔(Michael Mandel)和黛安娜·卡鲁(Diana Carew)就职于位于华盛顿特区的进步政策研究所(Progressive Policy Institute)总部。 P50

我们现在不仅建成了互联网络,比如由不同计算机和设备组成的互联网,而且还建成了拥有众多子系统的大型互联系统。 P51

例如,构建银行系统的基础设施所耗费的资源,比编写一个聊天程序多得多。 P52

现在,有不少初创公司正在努力实现生物学实验的远程操作。 P53

在过去的短短几十年间,大型系统已变得异常庞大且错综复杂,用迪科斯彻的话来说即是“概念层级的深度,绝非人类心智曾需面对的任何事物可比”。 P54

当然,时区并不是沿着州界划分的。 P55

这个过程还将持续下去。 P56

你可以将语言简化到原子量级,如名词、动词和形容词,然后再来看它们是如何关联在一起的。 P57

不管有没有意义,snowcrie这个词就是所谓的罕用语,或者说“只用过一次的词”。 P58

这些词就是长尾中“长”的部分。 P59

和语言有关的计算机模型必定具有复杂性。 P60

很显然,面对这种形式灵活的“方言”,语法规则将束手无策。 P61

我们必须要对例外情况加以珍惜,绝不能随手丢弃。 P62

[62]任何的一般性规则最终都必须应对例外情况,而后者又会裂解成更多的例外和规则,从而形成越来越复杂的分支结构。 P63

”波斯特和艾森还通过模型证明,某些类型的法律分支结构实际上具有分形结构的特性。 P64

重要的是,在奋力抗争的过程中,我们看出了它们的“真正实力”,并洞晓了根除它们的难度。 P65

换句话说,系统中存在若干模块,而每个模块由若干“部分”紧密互联而成,并在一定程度上保持独立。 P66

[69]在能够进行严格监管的领域里,例如,在金融系统中,或是在企业构架方面,找到理想的互操作性水平或加强模块化,是有可能实现的。 P67

[71]当人们共同构建、操作和维护复杂的技术系统时,管理团队的一些特殊操作将有助于减少系统问题。 P68

我们个人的知识储备,与理解复杂系统所需要的知识相比,存在着根本性的冲突。 P69

辐射严重过量对患者身体造成了极大的伤害,甚至导致其中一些患者失去了宝贵的生命。 P70

人类的思维方式与复杂系统的运行方式是完全不匹配的。 P71

这便要求他们既要具备处理大量信息的能力,又要具备快速的反应能力。 P72

这个概念催生了不少程式化幽默。 P73

[6]更重要的是,上述事例中的语言系统,其实是一种体量很小的语言系统。 P74

这两个句子所嵌入的层级其实都不算多。 P75

[8]有些计算机程序甚至直接内置了语法结构,因而能够创建出层级相当庞杂的句子。 P76

[11]例如,你有没有想过,你能瞬间记住的数字有多长?对于大多数人来说,只能记住7个数字左右,也就是说,你很难记住比电话号码更长的数字,而且这里所说的电话号码是不包含区号的。 P77

但是研究表明,大脑在“超频”时也会权衡利弊,做出取舍。 P78

既然如此,那么在理解复杂系统这件事上,应该也能找到极具洞察力的人。 P79

积累这方面的知识,成为一名出色的出租车驾驶员,可能需要长达数年的强化记忆和积极的实践。 P80

在这种情况下,我们无法继续以线性形式进行外推。 P81

例如,有的计算机程序可能会规定,如果某个数是奇数,那么就加上10;如果是偶数,则加上5。 P82

无论是使用某个科学模型的科学家,还是操作大型机器的技术人员,或是驾驶最先进汽车的驾驶员,都不得不适应这种“不完全理解”的状态。 P83

然后,可以得到了一个答案,它可能确实有用,但同时我们也失去了对解答过程的洞察力。 P84

这个难题一度被认定为是不可能完成的任务。 P85

[30]但是人们后来发现,“深蓝”这一着既怪异又极其出色的走法,其实是程序中的一个缺陷所致。 P86

技术系统所涉及的知识面变得越来越广泛,而且还跨越了不同的领域,要知道,即使是专家也不可能了解所有这些知识。 P87

事实上,应该没有人能洞晓人类文明所生产的一切。 P88

但是人们很快发现,有些珍奇博物馆似乎只是大杂烩般的存在;更加重要的是它们永远不够大。 P89

换句话说,我们必须更好地理解细分领域,比如先进武器,或者某个学科的子领域。 P90

[40]对此,美国西北大学的本杰明·琼斯(Benjamin Jones)提出了“知识负担”理论[41]:想要在前沿知识领域取得进展,你就必须先了解相关领域以往积累起来的全部知识。 P91

而到了今天,他们的继任者——45万名拥有科学和工程学博士学位的专家,如果都来到费城,那这个城市一定会因过度拥挤而瘫痪。 P92

然而在今天,任何人都不可能拥有全部知识。 P93

不幸的是,我们常常忽视这种不匹配;等醒悟过来,为时已晚。 P94

在?20世纪80年代,游戏《小蜜蜂》(Galaga)非常受欢迎。 P95

这可能就是一个bug。 P96

他们对软件的开发过程进行了深入地研究,并重点关注了软件系统中那些通常不会被检查,以及不会被详细检查的方面。 P97

[6]这本书针对各种bug提出了一些解决方案,这些方案要比其他方案更容易管理。 P98

虽然系统在经过优化后可以适应各种各样的情况,但是任何“新异事物”都有可能让它们出现灾难性的故障,甚至崩溃。 P99

在超越大脑极限的复杂世界粉墨登场之后,噩梦随之而来。 P100

在那年5月的第一天,马萨诸塞州韦斯顿市的一条主供水管破裂,[12]而该水管的水是从阔宾水库(Quabbin Reservoir)输送过来的。 P101

并不是所有的bug都可以消除:当我们面对复杂的充满交互的系统时,发现并消除每一个bug的可能性微乎其微,并且每一次修复都会引发新的问题。 P102

引发这个级联式故障的是一个很小的问题。 P103

在整个软件世界中,二分检索法的不同实现形式随处可见。 P104

这个股票指数的初始点位定在1 000点,然而在接下来的两年内,点位却持续下跌。 P105

以微软的人工智能聊天机器人Tay为例。 P106

从失败中吸取教训,是理解任何复杂系统的重要机制。 P107

这种方法一旦成功,就会给我们带来极大的满足感。 P108

研究果蝇的基因突变,有助于我们深入理解生命体如何从单细胞发育而来,以及基因蓝图如何培育出完整个体。 P109

我们真正需要的是经过物理学思维锤炼的生物学思维。 P111

费尔法克斯还写了一个女人的故事:每次听到雷声,她都会觉得恶心。 P112

关于这一点,我们可以在牛顿发现的万有引力定律中看得非常清楚。 P113

所有的事实和知识都为我们提供了与这个奇妙世界有关的新信息,向我们展示着世界的复杂性和多样性。 P114

当然,生物学理论也并非总是如此。 P115

生物学思维和物理学思维是解释世界的两种不同方法,适用于不同的系统,而且通常是互补的。 P116

在生物学中,系统的组成部分不仅类型繁多,而且涉及很多层级。 P117

为什么需要生物学思维 哲学与宗教电子书 第2张举个例子,人类细胞中有许多至关重要的脱氧核糖核酸序列,譬如那些为遗传密码的翻译工作提供“指导”的序列,还有那些为使用能量提供“操作流程”的序列;而在其他生物体的细胞中,也存在同样功能的脱氧核糖核酸序列,尽管它们与人类的截然不同,甚至相隔千秋万代。 P118

本纳还进一步指出,真实的脱氧核糖核酸结构绝对算不上美,不过艺术家通过抽象手法呈现给公众的脱氧核糖核酸形象却很美。 P119

对于生物系统和技术系统的相似之处,我们无法完美地一一对应。 P120

前者趋于物理学思维,而后者则趋于生物学思维。 P121

因此,生物学家,特别是野外生物学家,在研究生命体的复杂性和多样性时,都必定会考虑它们的进化轨迹。 P122

如前所述,我们可以在技术系统的错误中学习,就像生物学家在遗传错误中进步一样。 P123

/事实上,这种事情不仅常见于生物领域,在其他科学领域也经常发生。 P124

从根本上说,这些系统都是非常复杂的高度非线性系统,所以我们不得不“借用”自然进化进程中的修补措施,来探索它们的运行方式。 P125

这种生物学思维还可以帮助我们更好地理解天灾人祸。 P126

它不仅“笨拙”,而且会在进化进程中因为修补而生长变化,同时还拥有许多繁杂的细节。 P127

发生于2003年夏天的俄亥俄州电网崩溃事件表明,即使只是一棵树碰到了电线,也能引发级联效应,导致全美电网大面积瘫痪。 P128

[18]我们对身边的各种系统审视得越是仔细,就越能看清生物学与物理学之间的平衡关系。 P129

[19]这就是与物理学肩并肩的生物学,当我们讲故事时,在增添故事丰富性方面,两者皆不可或缺。 P130

事实上,我们之所以会认为某些东西更加“现实”,正是因为它们是复杂的,充满了细微的“锯齿”和各种细节,尽管这些“锯齿”和细节常常是我们一时无法理解的。 P131

这种方法并不鲜见。 P132

提到后者,我们自然会想到凯文·贝肯定律,也就是六度分隔理论。 P133

毫不夸张地说,复杂性科学中的每个模型都为理解系统提供了独特的视角。 P134

“波特金复杂性”是指,某些系统看上去很复杂,但本质上却很简单。 P135

要想充分地理解河道网络,就必须考虑物质的沉积和输送、气象条件的变化、河道底层基岩地质的具体性质和差异等一系列情况;而这样的思考过程与神经细胞网络毫无关系。 P136

在所有这些方法的共同作用下,我们便可以确定系统中哪些部分更值得深入研究,从而更好地了解它们是如何相互作用的。 P137

想要在物理学思维与生物学思维之间找到平衡点,并非易事。 P138

阿那克西曼德还提出了其他许多颇为精确的理论,例如,动物来自“被太阳蒸发的水分”。 P139

科学史学家洛琳·达斯顿(Lorraine Daston)认为,在科学发展的早期阶段,也就是在费尔法克斯时代到来之前,科学家们都醉心于“奇怪的事实”。 P140

例如,物理学实验中的一个异常现象最终揭开了原子核结构的面纱;核糖核酸干扰技术的诞生也可以归因于一次意外。 P141

不过,无论如何,分析“点击流”确实是探索思想互联性的有效途径之一。 P142

这个术语最早出现在计算机教育领域,[32]而后泛指在某个领域内既拥有高深的专业知识,也就是拥有T型中的“主干”那一竖;又拥有广泛知识,也就是拥有T型中的那一横的人。 P143

他们先要将专业化与普遍性结合起来,才能着手去解决那些日益复杂的问题。 P144

在那些令人费解的地方,系统是如此复杂、如此紧密地相互联系着,以致我们只能尽力将“杂项”记录下来。 P145

必要的时候,企业还可以设立一个通才部门,对外服务,与专业公司合作,形成互补优势。 P146

按照正式的分类和称谓,我们常见的云包括:积云、卷云、雨层云、积雨云等;还有一些特定的子类型,譬如碎云、陆架云、荚状云等。 P147

在面对某个完全无法理解的事物时,可以暂且先关注该系统中的细节,尝试着去理解整体中的某些特定部分。 P148

摩?西·迈蒙尼德(Moses Maimonides)在哲学史上是一个独具特色的人物。 P149

尽管迈蒙尼德的观念在很多方面都领先于时代,但他还是受到了时代的限制。 P150

事实上,在探索宇宙和寻找答案的道路上,我们确实已经走了很久了。 P151

视频游戏设计师兼作家伊恩·博格斯特(Ian Bogost)甚至认为,用“上帝”这个词取代“算法”这个术语,一点也不会改变“技术”一词在流行语中的风评。 P152

我们必须保持谦卑,而不应盲目崇拜;必须满怀好奇,而不应心怀恐惧。 P153

[书籍分 享V信 iqiyi114]恐惧和崇敬皆会诱使我们举手投降,放弃对技术系统的努力探索,但我们绝不能这样做,必须继续努力,尽力去了解这些系统。 P154

这本书对“如何处理复杂系统”做出了妙趣横生的探索,不过盖尔所指的“系统”具有更加宽泛的意义,涵盖了所有的社会系统和人类所构建的技术系统。 P155

[11]无论这些系统的起源或功能如何,它们最终都会变成笨拙的拼凑而成的系统。 P156

经过一番研究后,他发现,正如《模拟城市2000》(SimCity 2000)游戏的拥趸们都知道的那样,这实际上只是一个“圈内笑话”。 P157

无论是在电脑中,还是在汽车中,抑或是在电器中,技术系统都会在用户与程序运行之间设置一道屏障。 P158

你想玩一个有趣的滑雪游戏吗?买一本杂志,将上面的计算机代码输入到电脑中,然后自己来运行这个程序,并不需要购买游戏软件。 P159

然而,在拥抱苹果电脑这个奇迹的过程中,我和我的家人也失去了一些东西。 P160

[16]人们普遍认为,苹果电脑已经“取消”了杂乱的代码,隐藏了计算机内部的运行状态,但即使真是如此,用户依然可以通过HyperCard造访复杂的数字领域。 P161

如果将日常使用的平板电脑和手机视为会变魔术的玻璃和金属抛光板,完全不去理会面板下面或数字键下面到底发生了什么,那么我们肯定会失去一些机会。 P162

倘若做不到,我们在系统面前便会失去谦卑之心和敏锐直觉,从而转向崇敬或恐惧。 P163

在《模拟城市》出现之前,我一直不相信,没有城市规划或土木工程等专业背景的普通人,对城市的运转模式也能有清晰的理解。 P164

启发式方法可以使我们得以理解系统,同时又不会被其复杂性压倒,并能与“包容性的将就”相结合,这也是约翰·盖尔的“一般系统滑稽论”所采用的视角。 P165

数千年以来,人类一直非常珍视这种情感,它给我们带来了巨大的快乐。 P166

当自己国家的运动员在奥运会上夺冠时,当自己国家的公民因重大发现而获得权威奖项时,我们都会感到兴奋无比。 P167

而且,谦卑还能帮助我们看清神秘与奇迹之间的区别。 P168

许多大型的科技公司都是这种风格,他们把所有意想不到的系统行为统统归结为小问题,还认为系统自身已经在处理这些问题了。 P169

那么,我们在面对自己所构建的大型系统时,又该如何平衡其间的神秘和奇迹呢?特别是对于那些无论我们多么努力都无法完全理解的系统。 P170

第一种状态要求我们努力克服自己的无知,[31]绝不能沉迷其中;第二种状态意味着,一旦理解了某个事物,我们就不会认为它是理所当然的了。 P171

这就像是你摔断了骨头,庸医却建议你贴上一个创可贴。 P172

在数学领域,库尔特·哥德尔(Kurt G?del)证明了,在某个给定的数学系统中,总是存在永远不能被证明为真或为假的陈述;在计算机科学领域,艾伦·图灵证明了,任何机器所能做到的事情都存在极限,无论某个特定的算法可能会发展到多么强大的程度。 P173

但是说到底,这些系统并不是完全无法被理解的,其性质和特征也不会永远不可言说。 P174

关于此事件及其影响的进一步分析,请参阅:Zeynep Tufekci, “Why the Great Glitch of July 8th Should Scare You,” The Message, July 8, 2015。 P175

尽管不是每一项技术都具有可计算性,但迪科斯彻的确深刻地指出了当今这个技术时代的生活模式。 P176

”请参阅:Will Oremus, “Who Controls Your Facebook Feed,” Slate, January 3, 2016。 P177

也请参阅:the report by Michael Barr of the Barr Group on Bookout v. Toyota。 P178

8. 我们必须认识到,“挑战者号”航天飞机的失事原因比坊间所传要复杂得多。 P179

13. 这只是两个术语之间可能存在的若干区别之一。 P180

18. Gideon Lewis-Kraus, “The Fasinatng…Frustrating…Fascinating History of Autocorrect,” Wired, July 22, 2014.19. Laura Saunders, “Paper Trail,” sidebar to article “Don’t Make These Tax Mistakes: Fifteen Common Tax-Filing Errors That Can Cost You Dearly,” The Wall Street Journal, January 31, 2014.17.20. 对复杂系统不同层级的理解,请参阅:Stephen Jay Kline, Conceptual Foundations for Multidisciplinary Thinking (Stanford, CA: Stanford University Press, 1995), 268。 P181

19. Stewart Brand, The Clock of the Long Now: Time and Responsibility (New York: Basic Books, 1999), 85.20. 这种说法源自斯图尔特布兰德的一篇文章。 P185

一想到这里,不禁心中酸楚。 P187

请参阅:Brian Foote and Joseph Yoder, “Big Ball of Mud,” Fourth Conference on Pattern Languages of Programs, Monticello, IL, September 1997; in Pattern Languages of Program Design 4, ed. Brian Foote, Neil Harrison, and Hans Rohnert, chapter 29(Boston: Addison-Wesley, 2000)。 P188

38. Michael Mandel and Diana G. Carew, Regulatory Improvement Commission: A Politically-Viable Approach to U. S. Regulatory Reform, Progressive Policy Institute policy memo (Washington, DC: Progressive Policy Institute, May 2013).39. John Palfrey and Urs Gasser, Interop: The Promise and Perils of Highly Interconnected Systems (New York: Basic Books, 2012).40. Sergey V. Buldyrev et al., “Catastrophic Cascade of Failures in Interdependent Networks,” Nature 464(2010): 1025–28;Natalie Wolchover, “Treading Softly in a Connected World,” Quanta Magazine, March 18, 2013.41. 失败的成本实际上是一个假想的分布,而不是某个特定的数字;不过,我们也可以将其想象为一个期望值或平均值。 P189

幸运的是,有一些方法可以缓解这个问题,请参阅:Steve McConnell, Code Complete: A Practical Handbook of Software Construction, 2nd ed.(Redmond, WA: Microsoft Press, 2004), 583。 P191

”请参阅:Alexis C. Madrigal, “Inside Google’s Secret Drone-Delivery Program,” The Atlantic, August 28, 2014。 P192

57. Nick Bostrom, Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies (Oxford, UK: Oxf ord University Press, 2014), 15.58. 这个数字是我自己总结出来的,如果哪位语言学家有不同意见,请告知我。 P193

70. 本书的主要论题是如何在一个人类无法理解的时代生存下去,而今,这已经成为一个很现实的问题;尽管如此,我们仍然可以找到一些方法来设计和构建更具可控性的系统,比如“系统思维”这样的方法。 P195

10. “Garden Path Sentence,” Wikipedia.11. 还有一个例子是,我们进行战略性决策时所能考虑到的“步数”。 P196

请参阅:Colin Camerer et al., “Behavioural Game Theory: Thinking, Learning and Teaching,” Caltech Working Paper。 P197

其他许多进化算法则完全发生在软件内部。 P199

我还了解到,不少人认为这是一个有意为之的骗局,例如下面这篇文章,就持有这种观点:Jason Eckert, “The Galaga No Fire Cheat Mystery,” October 31, 2012(updated May 2014)。 P203

5. 有人估计,每3至5行代码就存在一个错误,这个数字无疑是令人吃惊的。 P204

12. “Massachusetts Water Crisis,” The Boston Globe.13. Andrew Blum, Tubes: A Journey to the Center of the Internet (New York: Ecco, 2012).14. Roger A. Grimes, “Shellshock Proves Open Source’s ‘Many Eyes’ Can’t See Straight,” InfoWorld, September 30, 2014.15. Jon Brodkin, “Why Gmail Went Down: Google Misconfigured Load Balancing Servers(Updated),” Ars Technica, December 11, 2012.16. Joshua Bloch, “Extra, Extra-Read All About It: Nearly All Binary Searches and Mergesorts Are Broken,” Google Research Blog, June 2, 2006.在以下论著中也有相关讨论:Chandra, Geek Sublime, 124。 P205

关于塔勒布的“反脆弱”思想在软件开发中的应用,请参阅:Martin Monperrus, “Principles of Antifragile Software”。 P206

关于牛顿的生平和著作,可以参考的书很多,例如:George Smith, “Isaac Newton,”The Stanford Encyclopedia of Philosophy, Fall 2008 edition, ed. Edward N. Zalta; V. Frederick Rickey, “Isaac Newton: Man, Myth, and Mathematics,” The College Mathematics Journal 18, no.5(1987): 362-89。 P207

7. 如果说生物学家和物理学家一样,也在拓展“实验还原主义”的极限,那么他们也会变得和工程师一样,沉迷于所研究系统的庞大规模和多样性,以及纯粹的复杂性。 P208

12. 乔治·戴森使用了另一个术语:数字生物学家,请参阅:“A Universe of Self-Replicating Code,” Edge.13. “RNAi,” NOVA, July 26, 2005.14. Howard Wainer and Shaun Lysen, “That’s Funny,” American Scientist 97, no.4(2009): 272.15. Dan Hurley, “Why Are So Few Blockbuster Drugs Invented Today?” The New York Times Magazine, November 13, 2014.我们可以从药品的临床试验中学到很多东西,这一点是爱德华·荣格提醒我的。 P209

《宋飞正传》的粉丝,请发邮件告诉我内情!20. 也可以写为“Greebles”,请参阅:Kelly, What Technology Wants, 318。 P210

10. 盖尔甚至建议他的读者“珍藏你的系统故障”,就像生物学家收集有趣的观察结果一样;他还以达尔文为例,强调我们必须承认“大型复杂系统是超出人类评估能力的”。 P213

22. 正如考恩所说,这些解释者在未来很可能会与机器通力合作。 P215

而且,他还说过这样的话:“计算机就是我自己的延伸。 P216

32. “Customer FAQs Regarding the Sticking Accelerator Pedal and Floor Mat Pedal Entrapment Recalls,” Toyota Pressroom.33. 例如,我们现在还无法完全理解自动驾驶汽车的所有技术细节,但这并不意味着,这种汽车比人类驾驶的汽车更危险。 P217

除了书中所提到的那些论著之外,我还想在这里强调一些引人深思的著作、论文、书籍和文章。 P219

兰登·温纳的《自主的技术》,该书的倒数第2章特别值得一看,里面涉及的一些问题也正是本书所讨论的问题。 P220

布雷登·R.艾伦比(Braden R. Allenby)和丹尼尔·萨雷维茨(Daniel Sarewitz)共同撰写的《技术-人类条件》(Techno-Human Condition)探讨了我们应该如何应对行将到来的技术变革。 P221

马修·克劳福德(Matthew B. Crawford)的《摩托车修理店的未来工作哲学》(Shop Class as Soulcraft)(16)中探讨了重新“亲近”技术的重要性。 P222

伦纳德·E.里德(Leonard E. Read)的《铅笔的故事》(I, Pencil)是一篇隽永的短文,它探讨了制造一支铅笔所涉及的高度互联的社会经济体系。 P223

本书的部分内容曾在其他地方发表过,包括《万古》(Aeon)、《鹦鹉螺》(Nautilus)、《页岩》、《连线》等杂志,以及Edge网站出品的《如何思考会思考的机器》(What Do You Think About Machines That Think?)一书。 P224

我还要特别感谢堪萨斯大学哲学研究小组的所有成员。 P225

非常感谢大家。 P226

这是一个悖论。 P228

这是因为,复杂是人类行动的非意图后果的集中反映。 P229

同时还要感谢何永勤、虞伟华、余仲望、鲍玮玮、傅晓燕、傅锐飞、陈叶烽、童乙伦、罗俊、邓昊力、陈姝、黄达强、李燕、李欢、丁玫、何志星等好友的支持和帮助。 P230

◎ 技术理论体系的先河之作,独具创新的关于技术产生和进化的系统性理论!一次打开“技术黑箱”的尝试性创新探索! 《复杂经济学》◎ 作为“复杂经济学”的创始人,布莱恩·阿瑟在本书中汇集了多年对复杂经济学的研究。 P233

——编者注(3) 指将数据直接嵌入到程序或其他可执行对象的源代码中的软件开发实践。 P235

——编者注(9) 爱德华·威尔逊的著作《创造的本源》《半个地球》等,已由湛庐文化策划,浙江人民出版社出版。 P236

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