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第一章 启程之前1

走向何方4

模型12

研究道路上的困难15

取得的进展16

第二章 游戏与数字19

西洋跳棋和神经网络23

模型中的秘密25

棋类游戏及规则27

数字28

积木块29

计算机模型31

第三章 地图、对策论和计算机建模33

博弈和对策论39

涌现——初露端倪49

动态模型52

计算机模型——进一步的研究56

第四章 西洋跳棋61

困难何在63

塞缪尔是如何做的65

对走法的估价68

由估价到策略71

学习的过程71

使学习过程运转起来73

需要注意的问题75

权重改变引起的涌现结果77

小结84

第五章 神经网络91

神经元的特征94

为神经元建模97

固定阈值的神经元网络99

区别与局限102

有关神经元的更多特征103

带环路的网络107

无限期的记忆108

三角形的识别——一个例子112

综合120

继续前进124

第六章 普适理论125

基于主体的模型128

计算机的参与129

涌现和非线性132

普适理论的基本要求133

第七章 受限生成过程137

机制142

相互作用和连接144

元胞自动机147

第八章 西洋跳棋程序和其他受限生成过程模型155

塞缪尔的西洋跳棋程序158

中枢神经系统模型167

复制猫169

第九章 变易173

具有可变结构的受限生成过程模型175

示例187

遗传算法和可变结构的受限生成过程模型195

关于涌现的进一步理解198

第十章 层次描述和还原方法203

层次206

如何组装元胞自动机210

第十一章 隐喻和创新219

科学中的创新和创造222

对隐喻的初步探讨226

隐喻和模型的关系228

创新的培育229

小结236

诗歌和物理学238

第十二章 结束语241

作为总结的“结束语”242

作为继续研究起点的“结束语”252

综合256

关于涌现的进一步研究258

涌现的目标261

涌现研究的远期目标267

参考文献271

索引275

译校者后记289