《复杂性与后现代主义》读后感锦集
《复杂性与后现代主义》是一本由(南非)保罗·西利亚斯著作，上海世纪出版集团出版的平装图书，本书定价：21.00元，页数：215，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《复杂性与后现代主义》精选点评：
●其实这世界一直在不断地连接中
●浅显入门~很有启发意义
●回家的时候，在火车上看了一半，断断续续看了一点，今晚终于看完了，从鼠年看到牛年。哈哈。。书很不错。very insightful
●后现代性是拥抱复杂性，反对能归纳一切宏大叙事的哲学。书中介绍了复杂性的发展和很多观点，部分内容值得多读几遍。
●自觉智商低了。
●#2014#
●比想象中更好..........
●复杂，是自由生命之源。
●什么是复杂系统？除自身外无完备描述可行者是也
●看看
《复杂性与后现代主义》读后感(一)：看不懂，摘言记之
蝴蝶效应引发风暴的比喻是对初始条件的敏感性，但是应该完全弃而不用，特别对于复杂系统，由于其robust的特性，保证了其系统的生存；
熵：信息量大，则结构可预测性低，熵也大。但对于复杂系统并非是一个合适的模型。完全随机并不一定复杂，复杂性宜使用不可压缩性来表达，即复杂性等于产生该序列的最小程序的大小。复杂性就是复杂。
最成功的模型是其局限性清晰可见的模型，保持在约束中的模型；
自组织性、自适应性：复杂系统某种特征的自发涌现，是种种要素与环境之间相互作用的结果，如鱼塘。自组织临界性－许多系统自然地向临界状态演化，微小的实践引发了链式反应，对系统任何数量的要素都产生了影响，因此导致微小事件的机制同时也是导致重大事件的机制，考虑一个沙堆金字塔。
《复杂性与后现代主义》读后感(二)：我只知道复杂性，我不了解后现代主义
这本书的作者之前是做模式识别的，有着深厚的理学功底和气质。写出这一本哲学思辨的书，才不让人感到太云里雾里。纯种的哲学家似乎做不到这一点。不过一提到后现代主义，我还是脑筋不转。
书里面对于复杂系统的阐述，尤其是对语言的各派观点，包括索绪尔、乔姆斯基等的总结和论述，都称得上言简意赅，信息量很大，花了几天从头翻到尾，知道了不少东西，例如复杂系统与混沌系统的不同，复杂和符合的不同，还有关于语言的能指和所指等，不错，推荐。
做久了研究，看多了论文，多会沉浸到某一个小窠臼里面，难得见天日，回头看看这些貌似虚幻，无边无际的哲学小册子也好，科普小册子也好，也能把自己从某个局部最大值/最小值的探究中解脱出来，更宏观的看这个世界。
《复杂性与后现代主义》读后感(三)：反本质主义和还原主义
摘录如下：
这个拒绝源于对这种思想的否认：世界在信息方式是预排列的，既认为范畴是以某种先验方式划定的，而这些范畴是能够被客观地认识的，因此，这种拒绝，是对包括柏拉图主义和逻辑经验主义——形成了经典AI的理论框架——这类思想的拒绝。138
自组织是复杂系统的重要性质的主张，是反对基础主义的。自组织的动力学本性，是不可能求助于某一个起源或某个永恒的原理来加以解释的，在此系统的结构由于偶发的，外部的因素以及历史的，内部的因素的相互作用而不断发生着变化。事实上，自组织提供了这样的机制，籍此复杂结构可以进化，而无需假定第一开端或超验干预。
也是类似于上面的理由。自组织系统也是反还原论的。作为相互作用的复杂模式的结果，系统的行为不可能只按照它的原子论组分来解释，尽管事实上系统除了由基本组分及其相互关联组成之外，别无其他。复杂的特征是通过系统中的相互作用而“涌现”出来的。146
尽管珍视关系之重要性的思路——以及追求模式而不是本质——在整个西方智力史上都是随处可见的，但是这通常都被更为勇气十足地宣称已发现真理的理论主张所压抑了，这种理论如：柏拉图理念论、理性主义、马克思主义、实证主义。在我们对于复杂系统如大脑和语言的分析中，我们必须避免落入找到万能钥匙的陷阱。我们反倒是应该对于复杂和自组织的相互作用保持敏感，并真实模式的作用，它们不停地转化着系统自身以及它们所置身的环境。147
手工录入真累不多摘了！
《复杂性与后现代主义》读后感(四)：复杂系统、奥地利学派与后现代主义
复杂系统、奥地利学派与后现代主义（刘荻）
2012-11-13
在我们今天所处的这个后现代世界中，后现代主义却面临着一种十分尴尬的处境。一方面，后现代主义被认为是反对工业化、反对科技进步、反对资本主义与市场经济的；但另一方面，后现代主义所主张的个人主义、多元化、去中心等等，却在自由市场和以互联网为代表的高科技信息社会中得到了最好的表现。
南非科学哲学家保罗•西利亚斯所著的《复杂性与后现代主义》一书，别出心裁地用有关复杂系统的理论解释了德里达、鲍德里亚和利奥塔尔等后现代主义哲学家的观点，也在奥地利学派与后现代主义理论之间架起了桥梁。
奥地利学派的代表人物哈耶克反对采用物理学方法来研究人类社会，其理由就在于人类社会是复杂系统，科学只能解释其一般原理而无法预测其具体细节。哈耶克认为，控制论、系统论和交往理论等都是适当的方向。
用有关复杂系统的理论来解释人类社会与市场过程，所得的结论与奥地利学派的观点十分相似：
1.无论是市场还是整个人类社会，都是大量个人在各个层次上互动的结果；这些互动是非线性、不对称的；互动之中存在着反馈（正反馈和负反馈），人会根据反馈不断调整自己的行动。因此系统是动态的、不断变化的，历史会对未来产生影响，系统存在着路径依赖，人行动的结果在很大程度上是不可预测的。这些与奥地利学派的观点一致。
2.社会和市场都是开放系统，永远不会处于平衡状态。对复杂系统来说，平衡即死亡。社会和市场总是处于临界状态，用凯文•凯利的话来说就是“稳定于非稳态”。社会和市场永远处于过程之中。这与奥地利学派反对一般均衡学说的市场过程理论一致。
3.系统之中的个体只能根据局部的信息采取行动，对整个系统的行为是无知的。这与哈耶克关于“分散的知识”的理论一致。从中可以得出如下结论：社会这个复杂系统中的个别要素（如政府）不能也不应对整个系统实施全面的控制。社会现象（如价格）是涌现的产物，不可预测，也不能人为加以控制。
4.复杂系统是无法化简的，用微分方程来研究诸如社会和市场之类的复杂系统是不可能的。这也与奥地利学派的观点一致。
5.复杂系统是能够成长的。复杂系统能够不断扩大，也能够不断增加其复杂性，变得更加“成熟”。这与哈耶克的“扩展秩序”理论一致。
6.社会和市场之类的复杂系统是自组织的，是自发演化的产物而非人为设计的结果。系统是分布式的，不存在中央控制机制。系统中存在着竞争与合作。中央集权会降低系统的灵活性和适应性，但是另一方面，如果系统中的各个节点过于平等，系统就会陷入混沌。这些也与哈耶克的观点一致。
《复杂性与后现代主义》一书用系统理论解释了德里达的语言理论，认为语言也是这样一个复杂、开放、动态的自组织系统，词语的意义会在使用中不断改变。这与哈耶克所继承的苏格兰启蒙运动传统认为语言是演化的产物不谋而合。
《复杂性与后现代主义》一书还用上述方式解释了利奥塔尔的知识理论。后现代主义对宏大叙事和启蒙理性的质疑并不意味着话语体系将会分崩离析，陷入“怎样都行”的相对主义。哈耶克也同样质疑法国启蒙思想中那种孤立于世界之外的理性，他认为理性是与文明协同进化的产物，没有站在文明之外重新评价整个文明的能力。没有了宏大叙事的知识体系将成为一个开放演进的分布式系统。
系统理论和后现代主义都重视不同要素之间的联系和对话，本文说明，奥地利学派与后现代主义理论之间的对话是可能的。
《复杂性与后现代主义》读后感(五)：部分摘要
这本书的作者保罗•希利亚斯(Paul Cilliers)曾获得电气工程学位和哲学博士学位，专长于利用网络进行模式识别等，后辗转进入某大学哲学系，教授哲学课程。一个有着工科背景的哲学教授，对于现实世界的观照自然是更加贴进现实一些。
在这本书里，所谓的“后现代主义”，他们的观点是：不应该以单个或者根本性原则来分析复杂现象，而应该承认不可能对真正复杂的事物给出单一的、排他的叙述。不过承认复杂性，并不意味着“怎样都行”的结论。也许在后现代主义者眼中的世界并不如爱因斯坦眼中的世界那样由一个统一的终极方程来约束着。
复杂(complex)和复合(complicated)是不同的。一个系统，尽管他可能是由极其大量组分构成，但倘若能够从其个体组成而能获得关于系统的某种完整描述，则这种系统仅仅是复合的。而复杂系统则有这样的属性：作为整体的系统不可能只通过分析其组分而得到完全理解，而且，这些关系也并非固定不变，而是流动着、变化着、常常作为自组织(self-organization)的结果。这会产生出新的特征，通常称为涌现性质(emergent properties)。大脑、自然语言和社会系统都是复杂系统。
其次，复杂性和混沌理论(chaos theory)之间也存在一定的区别。现在认为混沌理论对于复杂系统研究仍然具有重要作用的观念流传甚广。但是作者认为混沌理论对于复杂性研究能够做的贡献比较有限。在进行复杂系统分析的时候，对于初始条件的敏感性并不是如此重要的话题，而且，正是复杂系统的鲁棒(robust)性，即在不同条件下以同样的方式发生作用的能力，保证了系统的生存。
如何量化复杂性？作者提到了“熵”。熵是系统无序的度量。而香农提出的信息熵的概念，认为具有高信息量的消息便是完全随机的消息。 然后，错综复杂的系统并不能等同于随机的系统，因此信息熵的概念并非度量复杂系统的合适模型。而Chaitin在1975年提出的“算法信息理论”提供了一个新的视角，该理论认为，随机性不是根据不可测性，而是按照“不可压缩性”来定义。他关于随机的定义如下：一系列的数字是随机的，如果最小的算法必须以与系列相等的信息比特数将其向计算机进行说明。例如一列长为1000的数字序列，仅由数字3组成。那么显然可以通过非常简单的计算机程序将其生成，如：
tep 1：打印3
tep 2：重复“Step 1” 1000次。
此程序显然要比最初的序列短得多，因此具有低水平的随机性。这项我们提供了一个关于复杂性的定义：一条序列的复杂性，等于需要产生该序列的最小程序大小。因此，complexity is complex，如果一个复杂系统不能简化到从一个简单系统为起点，那么这个复杂系统就不能被归约为一个简单系统。因此，所谓Occam’s Razor不再有用，真正的复杂性问题只可能以复杂的资源趋进。那么从这一角度来看，一个复杂系统，如自然语言，能够真正归约成为一组规则么？那么可以想见，只有在时间和资源可能变成天文数字的意义上，采用这种方法的主张才有可能。复杂性是不可压缩的，分析式和总结式的方法虽然没有错，但是通过将系统的某些部分去掉，来分析或总结复杂系统将总会附加上严重的扭曲。
[附评] 作者对于语言的复杂性的结论是我感兴趣的。即自然语言能否被归约为一组简单的规则。或者虽然从严格意义上，语言无法通过归约的规则严格完整描述原系统，但是否能够在某个平衡点，通过尽可能少的规则，描述语言系统中的尽可能多的内容？这个平衡点的衡量标准又是什么，有没有这个平衡点？我想这需要对语言的复杂性的来源进行探究，这需要多个领域的知识，我想到的至少有神经科学、认知科学、语言学、社会学、等等。倒是看到过很多探究语言复杂性的论文，还没有深入去读，惭愧。