《复杂的引擎》读后感锦集
《复杂的引擎》是一本由[美] 约翰·梅菲尔德著作，湖南科学技术出版社出版的402图书，本书定价：平装，页数：2018-2-1，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。
《复杂的引擎》读后感(一)：跨学科的复杂性科学科普
以生物学为主，无所不包，从信息、进化和计算讲到人类行为和社会。不同于很多忽悠人的科普书，此书都是基于大量实证研究里的具体问题，有大量的实验数据，对关键概念和原理的解释很生动。但稍有些门槛，普通读者读起来不太轻松，更适合研究人员阅读。
书中有几个地方很有意思，在此仅举几例：
1 第二章，用简短程序产生大复杂性的方法，可以实际操作一下。
2 第三章，用计算机模拟沙堆崩塌实验的方法。
3 第十章，当我们面临一个新的情境时，实际也是唯一可行的策略是基于已有的信息进行非随机的猜测，然后反复挑选最好的进行修正，直到达到可以应对这种情境的思维状态。
《复杂的引擎》读后感(二)：复杂的引擎，复杂的思维
从收到书开始，前前后后用了三周的空闲时间把这本书读完。《复杂的引擎》顾名思义是复杂的进化，作者也在开篇就提到了这个复杂的引擎的定义。写作的顺序也是从介绍什么是复杂性，其来源，在现实中的表现。如何度量复杂性，这是目前的一大难题，作者也提出了自己的观点之后就涉及到了作者的核心思想，复杂引擎的定义及其作用，如何影响复杂性。复杂引擎的引入会导致的的结果。文中的例子很多很适合作为读者的我们的学习理解。个人体会，作者在引入复制引擎之前，大篇幅介绍了什么是复杂性，其实就是介绍随机性，作为研究随机性的个人来说，有点遗憾的是没有看到作者如何识别随机性。或许这个是一个更大的命题。复杂网络的是目前描述复杂的很好的工具，简单的应用例子是网节点受到攻击，如何保护核心的东西不受到攻击？俗语“牵一发而动全身”，其实一个通俗的理解是网络中的一个节点变化后会导致全局的变化。
《复杂的引擎》读后感(三)：从食材到菜肴-复杂的引擎驱动
这本复杂的引擎我读的时间比想象中的久，作为一枚非科研背景的普通读者，里面有大量未曾接触过的新鲜信息。我判断一本书好坏的标准是这本书是不是能为你打开新的视野和思路，虽然这书对我有点难啃，但绝对算得上一本好书。
复杂的引擎——指令
去网上随便找一个烹饪食谱，如果认真去烹饪会是一道可口的菜肴。如果没有食谱，我们把食材通通倒进锅里，他们一定不会自发的变成一道菜肴。这很神奇对不对？这个世界如何自发演化出如此复杂的系统，我们可以造潜水艇在深海遨游，制造火箭发射宇宙飞船。作者把这些的食谱称之为指令，他称之为复杂的引擎。
指令来自于进化计算
免费结构：作用于简单条件就能自发形成的结构
免费结构可以自发形成但不足以解释现实事物的复杂性，比如一位发明家如果想到了一个新创意。所以有了目的结构。而目的结构是基于创造者的需求创造出来的。
明天继续。。。
《复杂的引擎》读后感(四)：复杂的引擎书评 复杂系统中的美
本书需要仔细的读，初读本书让我感到感到囫囵吞枣，虽说是科普读物也没有多少公式，但是若没有一些复杂系统计算机等知识背景也很难理解，所以要仔细阅读才能理解书中字里行间所表达的意思，但是一旦 读懂后就发自内心的感受到这种来自于复杂系统的美，所以需要认真阅读。
书中讲到生态系统中的复杂性，计算机的复杂性，DNA甚至物理结构的理解，将几种例子有机结合统一起来，让我从之前的理解境界中更提升了新的理解。书中讲到元胞自动机，计算机的组成原理，DNA结构，蛋白质的组成，进化算法，神经网络吗，人的元认知过程。作者反复的用各种例子来说明复杂，对于读者来说是很有益的理解方式。作为一名计算机专业在读生，我对于复杂系统的理解最早起始于我学习人工智能方面的知识，从树二叉树，图到复杂网络，这一脉络也让我领悟到机器学习甚至人工智能都和复杂系统都息息相关。所以本书很适合精读，对我而言读一遍没有把全书理解透彻，如果有时间我将再通读一遍。
本书内容广博，覆盖面很广，在阅读过程中感受到作者广阔的知识面和对复杂系统深入透彻的体会和理解，如果有兴趣了解复杂系统等相关知识，该书是入门的不二之选。
以上观点均来自个人理解，如有疑问欢迎指正！
《复杂的引擎》读后感(五)：复杂——重复简单规则的效用累积
从2018年4月份收到了这本书，在短短的一个月的时间内终于学习完了。首先书的题目《复杂的引擎》就十分吸引人，到底是什么驱动了复杂现象，为什么我们的世界要变得复杂。带着这样的疑问，开始了对于这本书的阅读。
在书中，作者首先对本书描述对象进行了限定，这本书主要讲的是需要“指令”的复杂如生物的进化，正如遗传算法一样，生物的进化主要有两个关键因素，变异和选择。变异创造了可能性，选择为变异提供了反馈，如此闭环在循环中提高了生物对自然的适应性。生物进化理论这部分是这本书核心也是所谓的复杂引擎，但是个人感觉这部分并不是书中最精彩的部分。书中最精彩的部分应该是作者使用进化理论来描述例如螺丝刀，经济，文化等非生物，甚至非物质事物的演变，这为我们提供了一个新的视角来看待世界。
当然这本书也有一个小小的缺点，书中使用了大量的生物学事例，这让我想起了高中生物课本，在一些例子的介绍上有点啰嗦。瑕不掩瑜，这部书可以说是一本不错的科普读物。
.S. 第一次接触复杂性科学时是开始读研时，大师兄老是在讲混沌，也是在这个时期，他推荐了一个很具有启发意义的记录片，在这里与一同分享给大家【BBC纪录片】神秘的混沌理论（BBC：The.Secret.Life.of.Chaos）（搬运自B站，画质有点感人）。
《复杂的引擎》读后感(六)：《复杂的引擎》读后感
读本书前，我预期书里面应该会有一些描述"复杂"的数学模型，也预期理解这种模型可以让我对"复杂"有新的认识，遇到"复杂"的事物之后，能借助本书的观点去解构"复杂"的事物。
读完这本书之后，发现这本书里面数学公式极其的少。对于复杂作为一种动力学的引擎，更多的是在案例中体现这种引擎的深层次规律性。听说过有的作者顾虑书的销量，所以减少数学公式，我的阅读习惯是希望作者用数学公式来描述一些重要的思想概念，能给出参考出处更好。有时候看公式会比大量的描述要简洁扼要的多，所以认为并不是公式越少越好。
作者的知识储量非常的丰富，在论证复杂的动力学时旁征博引，内容涉及到物理、生物学、计算机科学、心理学、社会学……。我曾对人文科学、社会科学比较迷惑，这些学科的研究目标不容易理解，我所说的理解是像数学物理那样的有一个推导论证过程，而人文社会之类的比较抽象，用一些概念去研究现象的规律，这些概念本身我就很不明确，不能像理解一个数学物理概念那样清晰。作者在这里尝试从最基本的层面去研究，并且将他的复杂动力学理论观点贯穿在整个写作当中。作者阐述人文和社会科学中复杂动力学的部分对我有启迪，这是一种比较“理工科”的方式去理解人文和社会科学。
我曾学习并使用过进化类算法，如遗传算法、粒子群算法、模拟退火、神经网络等，所以对作者所说主题比较认同。作者将我对这一过程认识延伸拓展到很多方面。
本书的内容质量很高，跨越的科目较多，有些知识点需要细细的消化，我是未经细节推敲的看完了本书，如果以后遇到相关不懂得应该还会查看本书里面的介绍。作者的探究精神感染了我，感谢有幸遇到这本书，感谢作者和译者付出的心力！
《复杂的引擎》读后感(七)：复杂的引擎书评
复杂事物的产生是小概率事件，它发生的不可能性体现了形成它们所附加的信息量，这种信息的形式表现为“指令“。作者在书中将世界上的复杂事物分为两种：不需要指令的复杂性（I型事物，基于简单规则）和使用指令产生的复杂性（II型事物，需要附加的复杂规则）。II型事物将生命体与其他无生命体区别开来，它的产生均可用具有目的性的“指令“来解释。假设我们不考虑宗教解释，这样的“指令“从何而来？这是我刚开始读这本书就有的疑惑。作者将“指令“的来源归结为进化计算，也就是本书的书名：复杂引擎。
作者先介绍了计算的内涵，从信息的定义开始，将信息输入，操作，输出整个过程发生的事情一一道来。尽管简短的程序也能产生复杂性（这样的例子在数学和物理系统中数不胜数，基于简单规则的元胞自动机，分子或原子的自组装等），生命和生命的产物其实还是需要更长的程序才能产生。
但是我们可以先来看下简短的程序能干什么。自然界的许多现象：贝纳德流，雷暴，湍流，自组织临界的沙堆模型，都是基于简单的物理或程序规则衍生出的复杂现象。凝聚态领域大牛Anderson曾经说的More is different，讲的就是复杂行为从简单事物中涌现的规律。因此，作者将这样的行为称为“免费的结构“。
当然，我们不可能指望从“免费的结构“中产生出一部莎士比亚作品，或者贝多芬交响曲。因此还有一种“目的性结构“，它需要预先设定、具有目的、概率极低。这就是“指令“。“指令“是如何产生的？作者将产生“指令“的策略归结为可复制对象群体选择性迭代概率计算——进化计算（复杂引擎）。进行上述计算的算法本身也能进化，从而更有效地探索相空间，去满足某种目的。
有了复杂引擎的概念，就可以尝试去解释人类学习和社会变迁背后的机制。作者详细描述了人类思维创造性的来源，人类文化演变机制，甚至生命的起源和未来。
想要拥抱未来无限的可能，了解复杂引擎是必不可少的一门功课。
《复杂的引擎》读后感(八)：复杂的引擎——是什么驱动了复杂的形成？
生物是大自然的产物。计算机是人类的产物。但是两者之间存在着怎样共同之处？这就是复杂的引擎向我们总结的：输入>>程序>>输出。即，是对复杂事物形成的一种抽象。其实不管是复杂事物还是简单事物都可以利用这样一个抽象去总结。比如我们输入1，执行程序重复一次，得到结果11.平时我们看到的简单事物在文中被定义成了免费结构，通过简单的程序和高概率性形成。而复杂的事物被定义成了目的性结构，通过简单的程序和低概率性。这里的简单程序就是不可违背的化学物理定律。
之前我是一直不理解什么是随机，当然随机在数学上也没给出解释。我本身是计算机专业的。虽说没有特别的研究过随机算法。但是知道现在的随机算法都是伪随机算法。这本书在计算机算法中给出了随机的定义，大意是输出的信息长度与输入和程序信息长度相同。这应该是对随机的一种总结。但是我个人倾向于认为这种总结不会得出最终的结果。书中有一个抛硬币的例子大意是说抛100次硬币那么正面和反面大致是50:50.这种结论在日常生活中是再正确不过的。但是我们可以做一个思想实验：你在抛一枚硬币，硬币刚脱离你的手。此时（时间停止），把世界信息全部复制一遍形成100个平行世界。那么当100个平行世界中的硬币都落到地上时，我更倾向于100个硬币都是同样的姿态。因为所有信息都相同必然导致相同的结果，着也正是我们程序里面（包括作者说的），同样的输入，同样的程序，导致同样的结果。这个问题我不知道有没有人讨论过。也不知道自己的想法对不对。但是我觉得提出来也是挺有意思的，欢迎大家的指正。
人工智能从阿法狗战胜李世石的时候被推上了新的社会高度。当时我就在想，既然世界是随机产生的那么我们是否可以通过计算机模拟随机，自然而然生成新的生命体。我想应该也不是我一个人这么想过。显然本书可以让你对人工智能的形成有更加系统的认识。
以上仅代表一个普通程序员的个人观点和看法。欢迎大家讨论和指正。
《复杂的引擎》读后感(九)：为什么我们可以种出一个太阳系却晃不出一辆汽车？
从理论上讲，我们可以种出一个太阳系。
太阳系优美复杂，但其大部分可以认为是三个定律的产物，能量守恒定律，动量守恒定律，万有引力定律。所以从理论上而言，只要我们拿到一定规模的、正在运动的和不均匀的气体尘埃云，然后找一个宇宙空间丢过去，假以时日，总会产生一个新的太阳系，这与我们在地球上找块地种一颗种子培育出一棵参天大树一样，至少表面看起来一样。
然而，从理论上讲，我们却很难种出一辆汽车，这个种法指的是将汽车所有零件都备齐，然后丢进一个大球或大锅，不停的晃动，显然，从概率的角度，就算我们晃到宇宙尽头，也晃不出一辆组装完好的汽车。
现实呢？现实是，满大街的汽车奔驰来往。
我们当然知道，汽车并不是晃出来的，而是在流水线上组装出来的。所以作者认为，汽车流水线乃至更广义的工业流水线上的流程造就了前所未有的复杂性，流程就是指令，而且是长指令。作者顺便探讨了短指令创造复杂性的可能性，典型如NKS元胞机，通过简单的几条规则就可以生成复杂的图案，但是，元胞机却变不出蒙娜丽莎。所以作者倾向于认为，复杂性总是跟长指令相关。
所有人造物都可以看做是人类活动的产物，所以探究人造物的复杂性其实就是探究人类的复杂性，而人类又是生命的一员，所以探究人类的复杂性也就是探究生命的复杂性。
按照作者的想法，生命的复杂性集中体现在计算上，通过DNA这种生物指令实现计算，最终造就了复杂性，并成为诞生于非生命世界的生命对抗非生命世界的最重要武器。
毕竟，在非生命世界，热力学第二定律告诉我们，一切将归于平淡，没有什么可以永垂不朽，除了死寂。
生命来了，从《生命是什么》到《自私的基因》，生命用负熵、复制和进化反抗死亡，用复杂反抗简单的物理定律。
万物源于比特？并不是的，非生命的简单世界造就了生命的复杂比特，而生命的复杂比特将反噬非生命的简单世界。万物与比特的关系错综复杂。
生命的起源依然云里雾里，但生命与非生命的战斗，必将持续下去，而我们的武器就是基于（长）指令的计算。
《复杂的引擎》读后感(十)：复杂事物背后的第一性原理
首先必须强调一下：个人认为这是一本非常有趣的书，一本已经冲击到我世界观的书。
现在的我们虽然处于知识大爆炸时代，每天都习得大量的知识与经验，但是从底层代码---世界观来说，大多数人还都处于牛顿式的世界观。我们会认为整个世界是确定性和可预测的。也许是因为习惯了物理中寻找物质终极组成的还原论思想，也习惯了从历史中预测未来的连续性思想。本书作者---约翰.E.梅菲尔德以其资深的复杂性研究和广义进化论研究背景从另一个角度（或许是一种会冲击到我们世界观的角度）给我们提供了面对复杂性事物的方法论。他通过介绍生命的演化、哺乳动物的适应性免疫系统、社会的演化、进化算法以及人类学习等，找到了复杂性事物背后的第一性原理---复杂的引擎。
如下图所示，作者将复杂性事物分为两类：免费结构和目的性结构。所谓的免费结构是在初始条件以及物理和化学定律作用下产生的显著性结构，例如晶体、太阳系等等。这些结构的生成不需要预先设计的程序，也没有指令。目的性结构是在初始条件下，通过指令（附加信息）的参与，利用物理化学定律产生的具有一定目的性的结构。而指令来源于进化算法。所谓的进化算法则是在可能性空间（事物在一定约束下随机产生的空间）中通过累积性选择演化出目的性的过程。典型的目的性结构有生命以及人造物（如航空母舰）等等。
在寻找“复杂的引擎”的过程中，我总结了作者的两个基石假设：第一，物理化学等规律是先天性的；第二，事物的运动本质上的随机的。基于这两个基石假设，作者将计算机科学中的“计算”、生物学中的“进化”和信息论中的“信息”三个关键概念广义化，从而用来描述复杂事物的演化规律。书中指出，广义的计算可以被认为是逻辑规则作用于已存在的状态产生新状态的过程；广义的信息则是系统之间的相互区分；广义的进化不限于生物学中的进化，它同样适用于计算机科学，物理学和社会学等等。用一句话来概括就是：目的性复杂事物进化是在初始条件与物理化学定律限定的可能性空间中，通过指令（附加信息）选择出一条含有目的性路径的过程，其中指令是在可能性空间中对微小的随机变化反复选择累积产生的。
作者的“复杂的引擎”思想之抽象程度已经接近于哲学层面，这也为复杂性哲学的研究提供了很好的素材，也奠定了一些基础。个人非常同意作者的第二条基石假设，但是对第一条假设：物理化学规律是先天性的，持有保留态度。我认为规律是动态生成的，并不是先天的静态性的存在。当然，这个哲学层面的异议并不影响对书中思想的理解。
以上纯属个人总结与意见，若有不当之处，欢迎大家批评指正。谢谢！