目录 1
序言 1
第一章 启程之前 1
走向何方 3
模型 11
研究道路上的困难 14
取得的进展 15
第二章 游戏与数字 18
西洋跳棋和神经网络 21
模型中的秘密 23
棋类游戏及规则 25
数字 26
积木块 28
计算机模型 29
第三章 地图、对策论和计算机建模 31
博弈和对策论 36
涌现——初露端倪 45
动态模型 48
计算机模型——进一步的研究 53
第四章 西洋跳棋 56
困难何在 57
塞缪尔是如何做的 59
对走法的估价 62
由估价到策略 65
学习的过程 65
使学习过程运转起来 67
需要注意的问题 70
权重改变引起的涌现结果 71
小结 78
第五章 神经网络 84
神经元的特征 86
为神经元建模 89
固定阈值的神经元网络 91
区别与局限 93
有关神经元的更多特征 94
带环路的网络 98
无限期的记忆 99
三角形的识别——一个例子 103
综合 111
对比 113
继续前进 115
第六章 普适理论 117
基于主体的模型 119
计算机的参与 121
涌现和非线性 123
普适理论的基本要求 124
第七章 受限生成过程 127
机制 131
相互作用和连接 134
元胞自动机 137
第八章 西洋跳棋程序和其他受限生成过程模型 145
塞缪尔的西洋跳棋程序 146
中枢神经系统模型 156
复制猫 159
第九章 变易 164
具有可变结构的受限生成过程模型 165
示例 177
遗传算法和可变结构的受限生成过程模型 185
关于涌现的进一步理解 187
第十章 层次描述和还原方法 191
层次 193
如何组装元胞自动机 197
第十一章 隐喻和创新 206
科学中的创新和创造 209
对隐喻的初步探讨 212
隐喻和模型的关系 214
创新的培育 215
小结 222
诗歌和物理学 224
第十二章 结束语 227
作为总结的“结束语” 228
作为继续研究起点的“结束语” 237
综合 241
关于涌现的进一步研究 243
涌现的目标 246
涌现研究的远期目标 252
参考文献 255
索引 258
译校者后记 269