《隐秩序》是一本由[美] 约翰·H·霍兰著作，上海科教出版社出版的平装图书，本书定价：29.00元，页数：168，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。
●不知道是翻译问题还是因为原书就出自演讲稿，对论点的阐述非常模糊且语法奇怪，看得非常累，毁了这么一个有趣的课题。
●虽然不到200页，翻阅下却感觉不好读，要烧脑力。留待以后再读
●1994年霍兰在桑塔菲的演讲集，介绍了他的遗传算法和回声模型
●每次都是自己已经想清楚了，才又看到写清楚的书，而且还是买了放书架上，这书看得也是有多无聊
●烂翻译
●系统的主体：聚集，标签，flow，生产，遗传，作用，从打的方面，系统论来考虑，就是人要了解规则，并适应。这个社会，要同流合污吗？
《隐秩序》读后感(一)：从基本粒子到基因 从物理时代到生物时代——科学2.0
2.从生物基因到材料基因（见“材料基因学”）到数理理论基因（wolfram的数学基因库） 到软件基因（GIthub的软件基因库） 到社会历史基因到平行宇宙——基因的随机突变及组合产生各种可能的历史及宇宙，再通过自然选择、环境配对，优胜劣汰，剩下最优的历史和宇宙，造成现在的历史轨迹和宇宙进化轨迹。
3.thom的《突变论》Holland《 隐秩序》等上世纪到如今的新旧三论等理论创新，奠定未来几百年的研究大纲！
我的理解：大脑的理解偏好总结出诸多“简单法则”（如同奥卡姆剃刀的出现），这些简单法则让我们对世界拥有虚幻的“掌控力”同时，其实骨子里对复杂性要么选择性忽视、要么因恐惧而充满敬畏及不解！
为了“存在的合理及意义性”，我们进一步提出、“发现”乃至信仰如暗物质、隐秩序等未知但“或许有或这应该有”的规则甚至力量，最终在获得新的安慰同时，“科学”的皈依“新上帝”！
只不过，这个新主子不是先验全知全能完美无缺的，是需要或我们认为需要不断被修正并永远修正下去趋于完美而永远不会达到完美“梦想”。
《隐秩序》读后感(三)：了解复杂性的经典著作
第一次想到要看这本书，是本科时旁听一门研究生科技哲学的课，听到了老师对混沌、复杂系统的进一步介绍。读了普利高津的著作之后，很自然地会对我们目前是否有合适的工具处理复杂性问题产生好奇，于是在大概了解遗传算法的皮毛基础上，Holland的《隐秩序》就出现在我的图书馆借书单上了。
我并没有奢望自己能完全理解Holland书中所讲的内容，但是在尽力阅读吸收的过程中，我还是对霍兰的开创性思想得窥一斑。其实，本书的阅读难点一方面当然在于中后半部分涉及的大量综合性专业知识，另外全书行文其实也额外增加了理解难度。不知是因为翻译原因还是霍兰本人的写作风格问题，读起来感觉不甚通畅，读者还需要反复咀嚼一句话的意思。在这一点其实可以做得更好，毕竟这么超越时代的思想，理应让更多的世人得知，不要因为晦涩使人对其望而生畏。
《隐秩序》读后感(四)：隐秩序
东方的老子说，要无为而治。西方的亚当斯密说要依靠看不见的手！无为而治在多数情况下是对的，而看不见的手总体上也是有效的，一切似乎都挺好。但是显然问题没有终结，在看上去完美的面纱下若隐若现着深不见底的，同时也是令人不安的认知黑洞。为什么无为而治会真的可行，为什么看不见的手会真的有效？为什么超大型城市作为一个复杂的系统在没有统一规划、中央控制和调度的情况下可以奇迹般的、同时也是有条不紊的自行解决几千万人的生活物质供应问题。这些奇迹的背后到底有着什么样的逻辑？老子的回答很深刻同时也很顽皮，说道可道，非常道，他说的可能是对的，但是太玄了，对于我们把握问题本身几乎没有什么助益。亚当斯密很严谨的用问题本身回答了问题，以至于人们也没得到多少，可能记住的还是那只看不见的手。
本书也要回答这个问题，作者的回答有两个特点，而这两个特点也是本书的看点所在，一是作者的观点很实在，而且有根有据。，二是作者目光远大，其思路具有很强大开创性。
先看第一点。面对问题，老子一头扎到了哲学里，净挑别人听不懂的话来说事，读者只能是落得如坠云雾中，亚当斯密说来说去都也是在问题的范畴內回答问题。而本书作者务实多了，首先是观点很明确，开宗明义的提出适应性创造了复杂性，认为一切复杂系统都是起源于简单系统的演化，而复杂事物也就同时由简单事物构成。作者作为一名遗传算法专家，我们有理由认为作者的这一思想深受生物进化史的影响，而正是考虑到这一点，我们也不得不进一步承认依托由简单单细胞生物进化到人类这样复杂系统的事实，作者的观点和洞察可能一开始就赢在了起跑线上了。其次作者的论述逻辑清晰，推理有力。作者搞算法出身，所以写算法，搞模型就是拿手小菜了，所以在拿出自己的主要观点以后，就披挂上阵，按部就班地排起了自己的八卦阵，定义概念，描述属性，依次推导，证明结论。不管这么样，作者的模型，逻辑自洽，没有大的毛病。
再看第二点。其实对于本书要解决的问题，历史上提供过答案的绝对不止是老子和亚当斯密，还有很多不同领域的学者。作者敏锐的发现复杂系统在几乎任何一个学科领域中都广泛存在，而不少不同领域的学者都用充满所在领域特色的方式处理解释各自领域中的复杂系统问题。作者认为由各领域分别解释复杂系统效率不高，参差不齐，因为有些领域中复杂问题的逻辑是显而易见的，而有些领域中的复杂问题是晦暗不明的，一致该领域的问题一直难以解决，如果能找到一种跨领域的，通用的解释模型，就可以一揽子解决所有有关复杂系统逻辑的问题，而这一点对于解决逻辑不明领域的系统逻辑问题帮助甚大。
作为一本科普读物，很好。这里边的思维很值得琢磨。
《隐秩序》读后感(五)：《隐秩序》——复杂适应系统CAS
简评：不知是因为作者本身的语言叙述习惯问题，还是因为中国研究生伙伴的翻译问题，这本书在阅读体验上来讲着实一般般，翻译常常让人觉得摸不着头脑。但是，这完全不能掩盖它作为现在复杂性研究基本模型——复杂适应系统（Complex Adative System，CAS）的开创性著作的基本地位。作者根据跨学科的比较，抽取出描述CAS的七个基本点，并由此发展出应用计算机模型构建的适应性主体模型和回声模型。虽然有些地方读的一脸懵逼，但是仍对作者在其中透露出的思想颇为叹服。
他们说，真正的阅读，在于运用自己的力量去领悟作者所描绘的世界。所以，我也要试着用我当下的知识体系去理解霍兰描述的复杂适应系统。倒是非常感谢这一年来对导师理论的学习和探索的过程，会明显地意识到自己的思维和理解能力有所提升。如果大脑也是一个复杂系统，零散的知识是组成部分的话，那么通过不断地学习、反复、巩固，在某一天当其达到临界值时，也会如井喷式涌现。
一如既往地放上书的思维导图——
书的框架【第一章 基本元素】
内容：介绍什么是CAS，解决是什么（what）的问题。
CAS的定义：复杂适应系统是一个由用规则描述的、存在互相作用的主体组成的系统。这些主体随着经验的积累，靠不断变换其规则来适应环境。
四个特性、三个机制，组成了七个基本点。我所理解的“特性”是指宏观层面观察CAS所具有的普遍的特征和性质，是一种外在表现，而“机制”是微观侧面挖掘导致CAS具有这些特性的内部原因，是一种内在机制。也就是说，由这三种机制制约的个体相互组合就形成了具有四种特性的复杂适应系统。下面不按顺序地来一一介绍。
（1）积木building blocks
积木的概念与导师理论中基层次的组成部分、以及与方方之前交流提到的”重复“的思想不谋而合，而这一思想或概念非常地具有前瞻性。复杂系统的组成部分一定是复杂的么？实际上并不是。非常简单的零部件，大量重复，进行灵活变换，建立起相互的关联，就能够形成非常复杂的系统。古今中外的音乐只有1234567七个基本音符，但是通过低音中音高音的基本变换，将大量音符重复使用谱写成乐谱，就能够演奏出非常美妙的音乐。奇妙！
”积木“的概念在系统中表现为两个部分的应用。其一是主体（系统组成部分）的构建，其二是规则（内部模型）的构建。 世界是再不断变化的，人不可能准备好某些规则能够适应于所有的情况。但是人可以将已经检验过的规则作为积木，当每一种新的情况发生后，我们会利用过去的相关经验排列组合，以应对新的状况。例如，人体免疫系统有限的抗体如何对付各种可能的抗原。 人也不可能掌握所有的知识，但可以掌握学习知识的基本方法。
（2）非线性作用Nonlinearlity
数学上对线性的定义可以从两个角度，其一是几何定义，绘制图形，”直“代表线性，”弯“代表非线性；其二是代数定义，同时满足加性（1+1=2）和一次齐性（加权L(mX)=mL(X)），也就是函数值等于变量值的加权求和。
然而，大部分的系统都是非线性作用。
值得一提的是作者介绍的用来描述非线性相互作用的基本模型——生物学上用于描述捕食者和被捕食者的洛特卡沃尔泰拉（Lotka-Volterra）模型做了一个很好的例子。
用 r [ c U(t) V(t) ]来描述相互作用，U(t), V(t) 是个体的数量，c 描述相互作用或影响程度，r辅助描述权重或效率。（P.S. 这一公式可以用来计算在考虑部分之间相互作用时的系统整体绩效水平。）
（3）聚集aggregation
聚集有两方面含义，其一，指为了简化复杂系统，即”物以类聚“；其二，指简单的部件通过聚集相互作用形成整体涌现出复杂的行为，如蚂蚁、神经元、抗体等。
复杂系统是一个层次网状结构，在每个层次上，不同的主体相互关联形成一个子系统，而这一子系统又是上一层次的组成部分。只有充分表现出”层次“和”网状“两个基本特征，才能看作是真正的系统结构。（P.S. 现有的系统结构表述方式——如部分和关联组成的集合、企业里金字塔型的组织结构图、描述部分之间相互作用的关联矩阵、用图论描绘的系统结构、用微分方程相互作用及其动态关系，都只在某个角度或层面，不充分地描绘了系统结构。或许可以考虑有基于TRFMT对系统结构描述进行改进。但是，仍需要思考层次与层次之间的关联。）
（4）标识tagging
标识就是贴标签，找同类，从而降低信息处理的复杂性，生成系统的边界，促进主体的聚集。
（5）多样化diversity
”驻波“是指如果用棒子去搅乱水波，一旦搅动停止，水波很快就会恢复原样。CAS与水波相似，当环境发生变化时，部分主体可能会死亡，但是很快，就会有新的主体出现来取代过去主体的位置，以恢复系统的稳定性。
说的矫情一些，你离开了我，还会有别人来取代你在我心中的空位，来满足自己对情感的基本需求。所以一定不要沉浸于失恋的痛苦之中久久不能自拔。神奇的是，正如生物学上的”拟态“（ 一种生物在形态、行为等特征上模拟另一种生物，从而使一方或双方受益的生态适应现象），很多人找对象常常是因为TA在某些方面与自己的初恋对象很相像。
但需要指出的是，新的主体一定在某些结构上与过去的主体有所差异，不然当环境扰动时，它也会面临着灭绝。这就是多样性的来源。
（6）内部模型internal model
我所理解的”内部模型“是指环境对主体的塑造。环境的刺激使主体形成关于外部的假设和预测，通过经验学习和不断地试验试错，建立内部模型，改变自身结构，以在环境中找到适合自己生存的方式。
内部模型分为隐式模型和显式模型（二者区别不是特别知道，就复制粘贴了）， 隐式模型根据期望的未来状态指明当前行为，如细菌基于化学梯度变化预测获取食物的方向，显式模型可以支持前瞻过程，如AlphaGo对下棋后果的推演。
（7）流flow
作者所描述的”流“是指节点与连接者在网络上的资源的流动，我更喜欢导师的定义，部分与部分之间、系统与环境之间通过”流“建立起关联，而这个关联可以是资金流、信息流、物质流、能量流、人员流等。自然，无论是哪种定义，描述的都是相同的特征，而这个流一定会随着时间的流逝和系统的演化发生改变。
作者介绍了流的两个基本特性，非常有启发。
其一，乘数效应multiplier effect。
当政府投资或公共支出扩大、税收减少时，对国民收入有加倍扩大的作用，从而产生宏观经济的扩张效应。当政府投资或公共支出削减、税收增加时，对国民收入有加倍收缩的作用，从而产生宏观经济的紧缩效应。 ——百度百科《（经济学上的）乘数效应》讲人话就是，网络（系统）中的传递对初始资源的效应有放大作用，会放大好处，也会放大坏处。
其二，再循环效应recycling effect。
指资源在网络中再循环能够增加输出。就像是一直大力倡导的环境保护资源回收利用以节约能源。
讲个蹩脚的故事来说明以上七个基本点的联系。
有一群细胞（积木）通过（非线性作用）（聚集）成为了一个个独立的个体，这些个体通过（标识）的作用找到了同类又聚集成了一个个团队，每个团队通过对外部环境的感知建立起了具有适应性的（内部模型），不同的团队之间通过（流）的作用产生关联，进行交互，他们之间相互协调合作配合非常默契。突然某一天，有一个团队遭到了外部袭击导致灭绝，系统陷入了短暂的混乱。但是很快，就有一个新的团队产生来弥补它的位置，自然，这个新的团队会进行进化，get躲避外部袭击的技能。所以，系统恢复了往常的有效运转。
（当然也可以说是先产生了多样性再产生标识。P.S. 真佩服自己瞎编故事的能力，大概，只有自己看得懂吧。不过这一部分的内容，仔细揣摩，真的非常地有趣！而且种种道理蕴含在我们的日常生活之中。）
【第二章 适应性主体】
（1）执行主体performance system
执行主体的目的是为了描述不同种类主体的特征，建立”组成部分“的基本模型。
基本思路：通过规则IF-THEN定义主体。
探测器对环境进行编码，形成标准化信息发送给主体，效应器对标准化信息进行解码，根据规则触发相应的动作。
需要注意的的是，起源于探测器的消息有内置的意义，由环境所附值；起源于规则的消息没有内置的意义，是客观存在的，只有将它应用于效应器的时候才具有意义。讲人话就是，环境的输入是客观存在的，无法改变，但是个人的价值观和准则是主观选择的，行为也是基于价值观的基础之上。
（2）信用分配 credit assignment——解决适应性问题，对规则进行评价。
第一个问题，什么是规则？
两个矛盾的观点——通常的观点：规则是描述主体环境的事实的集合，保持相互间的一致；霍兰的观点：规则是需要检验的假设的集合，目标是寻找矛盾和冲突。
个人认为，后者是更符合客观实际的。因为世界就是一个矛盾体，我们常常面临着思想和道德上的冲突，但是面临一定的情境中我们需要做出选择，那么多个规则之间就会出现竞争，胜者作为解决矛盾的依据。这让人联想到了《公正》课堂里的电车难题，我们面对不同的情景会调用不同的规则来决定自己的行为，尽管这些规则在某些程度上是相互矛盾的。
第二个问题，是什么决定了这一规则的脱颖而出？
基于经验。用强度strength来反映规则对于系统的有用性。在经验的基础上，修改强度的过程叫做信用分配。
第三个问题，如何确定规则的有用性？
传递水桶算法bucket bridage algorithm，加强那些最终获得好处的行为的规则。（注意是最终！看中长期收益，以退为进。）
第四个问题，如果多条规则都满足需求怎么办？
基于直觉，选择根据情况能利用更多信息的规则。
举个青蛙的例子。两条规则，第一，IF环境中有移动的物体THEN逃走，第二，IF周围有小的移动物体THEN逼近。如果只遵循规则1，青蛙会被饿死。因此，规则2很好的弥补了青蛙的捕食需求，虽然1和2相矛盾，但是相比于仅有一条规则，两条规则的存在为青蛙的生存提供了更好的保障。
（3）规则发生 rule discovery——解决如何产生规则的问题。
第一个问题，如何发现新规则？
方法一，随机试错，对已有的规则进行随机修改，效率低下。方法二，将过去的经过检验的规则作为积木，排列组合形成新的规则进行检验。特定的组合可以带来创新，如计算机是粒子计数器、阴极射线管、直流电的排列组合。
第二个问题，如何找到规则的积木？
没看懂。只知道IF决定了环境。
第三个问题，如何高效地产生新规则？（毕竟排列组合也有非常多可能性。）
当当当，鼎鼎有名的【遗传算法】出现了。
本质上，遗传算法就是模拟了大自然在选择压力下的进化，以得到问题的近似最优解。本质上就是优胜劣汰，适者生存。
遗传算法基本模型需要点出，适应度函数是一个比较广的概念，根据分析问题的不同有不同的计算方法，我理解的适应度就是”实现期望状态的程度“。
另外，作者也在这里提到了研究系统适应度常用的【NK模型】（并不是超级懂= = ）。
适应度景观理论Fitness Landscape Theory。景观中的每个地点代表了可能的基因组合，高度代表了生存的适应度。系统的适应过程就是在适合度地形上的爬山过程。NK模型。复杂系统为由N个要素构成的系统，每个元素与其他K个元素相互影响。第i个元素对系统适应度的贡献不仅取决于i的状态，也取决于与其相关联的K个元素的状态。应用：研究囚徒困境的适应性主体、研究经济学的股票交易。
【第三四章 回声导致的涌现 回声模型的计算机模拟】
（P.S. 这一部分的内容真的是一点而都没有看懂，最神奇的是去搜echo模型竟然找不到任何相关的资料？？？一脸疑惑？？？）
基于第二章的适应性主体的模型，我们仍并不能够描述复杂适应系统的演化过程。所以需要发展出回声模型来补充。
上述模型的不足：
（1）适应度函数。适应度是隐性的，部分适应度无法直接测量；适应度是动态的，环境也在不断发生变化。
（2）资源的流动。无法模拟出部分之间关系流的运动（包括资源的流动、交换）的过程，这一个问题在TRFMT的建模中也是个大难题。
（3）未完待续。。。
改进的模型中我看懂的地方。
（1）三个标识：进攻标识、防御标识和黏着标识。决定两个部分之间的关联紧密程度和资源交换程度。
【第五章 通向理论】
（1）底层。关心不同种类的主体之间的资源流动。可以描述”瓶颈资源“、建立”流随时间变化“的数学模型、解决系统快动态（在一个较短的时间周期内系统内流的变化过程）的问题。
（2）上层。刻画主体的演化。解决系统的慢动态（在较长的时间周期内系统的演化过程）的问题。
（3）双层。
与TRFMT结合的思考——
①考虑主体的自适应性。主体因为周边环境的变化会主动调整自身结构进而改变自己的行为。
②考虑系统的边界。是什么样的”边界“把各个组成部分区别开来？
③系统结构的定义？系统结构的描述和表示方法？（基于层次网络的描述）如何评估不同结构的系统整体绩效？（结构熵、基于部分关联的绩效建模……等。）
④在系统适用性研究中，解决系统适应性的隐性和动态问题，或至少提出这方面的研究空白。
最最后，说说自己看这本书的初衷吧。前阵子和导师交流，觉得让自己真正感兴趣的依旧是“系统”本身。可是，面对系统的复杂性，我们要么因为人类理解的局限进行选择性忽视，要么因为恐惧和迷茫充满敬畏和不解。就像是我们见到了事物的表象，可是我们却无法理解它背后的机制，导致人作为主体而失去了拥有控制能力的安全感。全世界的前沿研究者都在进行这方面的研究，中国也不例外。只是看回中国学者的研究，真正产生创新的总是占据少数，大部分的，打着“复杂性”的旗号，却不知道复杂、系统真正的本质。我也知道自己面临着毕业选题的重大的艰巨的任务，可是我不希望自己研究方向的确立是基于对知识本身都不了解的前提下的。所以，赶着忙着，用了一天半的时间把总是会看见的复杂适应系统了解了一下。
第一次了解到CAS时，我一直有种主观的感受就是，CAS中的“适应性”会是对TRFMT的很好的补充。后来我发现，在某一层度上确实如此，可是在对系统的科学描述上，我投一般系统结构理论一票。
接下来的方向会往哪里走呢？我想，系统结构的评价和选择会是不可避免的一个落脚点。至于更大的范围……我头脑里的知识，会不会在长时间的积累后涌现出一个我很想做的研究方向呢？一切都是未知数。
无论是导师自从研一就给我的忠告，还是之前课堂上用六卦模型算的命[捂脸]，都告诉我要“厚积而薄发”。所以，一定要沉下心来，找回自己的初心，不要被周边同学的进度而打扰。
瓜瓜呀，希望你好好地加油呀。一心一意地去做自己做了不会后悔的事。
（磨磨唧唧地写了这么多，谁又会真正地看到最后呢？嗯，我自己哈哈哈哈哈哈。）