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| 編輯推薦： |
多位诺贝尔科学家呕心沥血作稿，世界公认有创见的思想家成书。
他们追求真理与美，阐释科学知识的新方式令人眼前为之一亮。
为我们展示了深奥科学所具有的诗意魅力，其优美的散文赋予我们灵感和活力，以及内心的充实和满足感。
毋庸置疑，这里的作品都是值得深读的经典之作，它不但告诉读者当今的科学理论，更提供了未来科学发展的蓝图。
未来是什么，即将到来的新奇世界给我们怎样的惊奇？
电脑能有精神吗？
依赖于算法的电脑有是否会超过人类的思维能力，电脑不过是强人工智能者的皇帝新衣而已？
这些是对世界本质问题的*研究成果。没有长篇大论地介绍专业术语，而是深入浅出带领我们认识科学人文范畴内的本源问题。
惠勒的研究为20世纪下半叶的物理学发展勾勒出了方向，他在探索世界真理的过程中表现出了恢宏气度。
罗杰彭罗斯用杰作徜徉于科学定律之间，重新衡量相对论和量子理论。
计算机科学的先驱人物马丁戴维斯，讲述计算机思想层面的历史，引人入胜的表述再现莱布尼茨、布尔、康托尔、希尔伯特、哥德尔、图灵等天才的思想。
复杂系统的前沿科学家梅拉妮米歇尔，完美地揭示来自计算的关键思想是如何统一看似无关的现象。
这些
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| 內容簡介： |
*推动丛书是国内*早的引进版科普丛书，一套由当代世界卓越科学家撰写的、倡导科学精神和科学思想的科普佳作，已经走过了辉煌25年，成为了经得起时间检验的经典！
本次推出《*推动丛书》综合系列的新合集（共计11册），重新设计成套推出，便于广大读者购买，更值得收藏。
部分图书内容介绍
《皇帝新脑》对电脑科学、数学、物理学、宇宙学、神经和精神科学以及哲学进行了广泛的讨论，体现了作者向哲学上*问题精神-身体关系挑战的大无畏精神。书中充满了天才般的猜测，重新衡量相对论和量子理论，以及对现代物理及人工智能的新看法。
《真理与美》收集了作者的七篇演讲，描述了几位杰出的物理学家创造和体验美的经历，如海森堡发现量子理论，爱因斯坦完善其著名的方程式，魏尔提出引力规范理论等，它们都涉及到共同的问题：动机、创造和美。作者认为追求科学的过程就是追求美，美是各部分之间以及部分与整体之间固有的和谐。
《逻辑的引擎》讲述了计算机思想层面的历史，通过引人入胜的材料描写了莱布尼茨、布尔、康托尔、希尔伯特、哥德尔、图灵等天才的生活和工作，讲述了数学家们如何在成果付诸应用之前就已经提出了其背后的思想。
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| 關於作者： |
（部分作者）
《皇帝新脑》作者：罗杰彭罗斯，英国数学家兼物理学家，从1973年起担任牛津大学的罗斯波勒数学教授，是全世界公认的很博学和有创见的科学家、思想家、哲学家。彭罗斯教授与史蒂芬霍金教授曾合作研究黑洞及引力，并于1988年共获沃尔夫物理奖。
《真理与美》作者：S.钱德拉塞卡，美籍印度天体物理学家。因其对恒星结构和演化过程的研究，特别是对白矮星的结构和变化的精确预言而获得1983年诺贝尔物理学奖。
《逻辑的引擎》作者：马丁`戴维斯，他是计算机科学发展史上的先驱人物，其《可计算性与不可解性》一书被誉为计算机科学领域极少数真正的经典著作之一他是纽约大学库朗数学科学研究所的荣誉退休教授，目前在加州大学伯克利分校做访问学者。
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| 目錄：
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《皇帝新脑》 [英]罗杰彭罗斯 著
《真理与美》 [美]S. 钱德拉塞卡 著
《逻辑的引擎》 [美]马丁戴维斯 著
《四维旅行》 [英]R. L. 普瓦德万 著
《未来50年》
[美]约翰布罗克曼 编
《伽利略的手指》 [英]彼得阿特金斯 著
《实在终极之问》 [英]约翰巴罗
[英] 保罗戴维斯 [英]小查尔斯哈勃 编
《下一步是什么》 [美]麦克斯布罗克曼 编
《复杂》 [美]梅拉妮米歇尔 著
《数学的意义》 [英]约翰查尔顿波金霍尔 编
《复杂的引擎》 [美]约翰E.梅菲尔德 著
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| 內容試閱：
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摘自《复杂》序言
还原论是对这个世界最自然的理解方式。它是说如果你理解了整体的各个部分，以及把这些部分整合起来的机制，你就能够理解这个整体。只要是精神正常的人就不会反对还原论。
侯世达（Douglas Hofstadter）,《哥德尔、艾舍尔、巴赫集异壁之大成》
从17世纪以来，还原论就一直在科学中占据着主导地位。还原论最早的倡议者之一笛卡儿这样描述他的科学方法：将面临的所有问题尽可能地细分，细至能用最佳的方式将其解决为止，并且以特定的顺序引导我的思维，从最简单和最容易理解的对象开始，一步一步逐渐上升，直至最复杂的知识。
从笛卡儿、牛顿等现代科学奠基者的时代，直到20世纪初，科学的主要目标都是用基础物理学来对一切现象进行还原论式的解释。19世纪末许多科学家都赞同物理学家迈克耳孙1894年说的一句名言：大部分大的基本原理似乎巳经被明确建立起来了，今后的进展主要是将这些原理严格应用到值得我们注意的一些现象中去。
此后的30年里，物理学又有了相对论和量子力学这样革命性发现。但20世纪的科学也见证了还原论梦想的破灭。虽然基础物理学和还原论对于解释极大和极小的事物取得了伟大的成就，但在对于接近人类尺度的复杂现象的解释上，它们却保持惊人的沉默。
还原论的计划在许多现象面前都止步不前：天气和气候似乎无法还原的不可预测性；生物以及威胁它们的疾病的复杂性和适应性；社会的经济、政治和文化行为；现代技术与通讯网络的发展和影响；智能的本质以及用计算机实现智能的可能前景。对复杂行为如何从简单个体的大规模组合中出现进行解释时，混沌、系统生物学、进化经济学和网络理论等新学科胜过了还原论，反还原论者的口号整体大于部分之和也随之变得越来越有影响力。
20世纪中叶，许多科学家意识到，这类现象无法被归入单个学科，而需要在新的科学基础之上从交叉学科的角度进行理解。一些人开始尝试建立新的基础，这其中包括控制论、协同学、系统科学，以及最近才出现的复杂系统科学。
1984年，来自不同学科的24位科学家和数学家在新墨西哥州圣塔菲的高原沙漠会聚一堂，讨论科学中涌现的综合。他们的目标是筹划建立一家新的研究机构，致力于研究各种高度复杂和相互作用的系统，这些系统只有在交叉学科的背景下才能研究清楚并推动知识的统一和共担责任的意识，与目前盛行的知识界的各自为政作斗争。就这样，圣塔菲研究所作为复杂系统的研究中心被建立起来了。
1984年我还没有听说过复杂系统一词，虽然头脑中巳经有了类似的想法。我当时是密歇根大学计算机系的一年级研究生，研究方向是人工智能，也就是让计算机像人一样思维。事实上，我的一个目标就是理解人类如何思维万亿个微小的脑细胞以及它们的电和化学通讯如何涌现出抽象思维、情感、创造性，甚至意识。我曾深深迷恋于物理学和还原论的目标，后来才领悟到，目前的物理学对于智能可以做的很少，即便是专门研究大脑细胞的神经科学，也无法理解思维如何从大脑活动中涌现出来。很显然还原论者对认知的研究是误入歧途我们根本无法在单个神经元和突触的层面上理解认知。
因此，虽然我以前没有听说过复杂系统研究，它却很快引起了我的强烈共鸣。同时我也感到，我自己的研究领域计算机科学在这里可以大有作为。受研究计算的先驱们影响，我觉得计算的思想要比操作系统、编程语言、数据库之类的东西深刻得多，计算的本质与生命和智能的内在本质有密切的关联。我很幸运，在密歇根大学，自然系统中的计算是系里的核心课程，与软件工程和编译器设计一样。
1989年，我攻读研究生的最后一年，我的博士导师侯世达受邀参加在新墨西哥州洛斯阿拉莫斯举行的主题为涌现计算的研讨会。他太忙了抽不出时间，因此就让我替他去。在这样高水平的会议上报告自己的工作让我既兴奋又害怕。就是在这次会议上，我第一次遇见了一大群和我抱有同样想法的人。我发现他们不仅为这样的想法取了一个名字复杂系统而且他们在圣塔菲附近的研究所正是我想去的地方。我决定在这里争取一个职位。
不断坚持，再加上运气，我终于获得了圣塔菲研究所（Santa Fe
Institute）的邀请，在那里访问一个夏天。一个夏天又延长为一年，后来又延长了一年。最终我成为研究所的常驻研究人员。来自不同国家和学科的人们聚集在这里，一起从不同的角度来探索同样的问题。我们如何超越还原论的传统范式，对似乎无法还原的复杂系统形成新的理解？
这本书源自我为圣塔菲的乌拉姆纪念讲座（Ulam Memorial
Lecture）作的演讲这个讲座为普通听众举办，是关于复杂系统的年度系列讲座，以纪念伟大的数学家乌拉姆。我的系列演讲的题目是复杂性科学的过去和未来。要为非专业听众讲清楚领域广泛的复杂性研究，让他们理解研究的现状和广阔的前景，这极具挑战性。我的角色很像是在一个幅员辽阔、文化多样的异国的导游。我们只有很短的时间来了解历史背景，参观著名景点，并感受这里的风土人情，必要时还要进行翻译以便于理解。
这本书就是由这些讲座扩充而成就像观光指南。书中讲述的是让我也让研究复杂系统的其他人曾经或正在着迷的问题：自然界中我们认为复杂和具有适应性的系统大脑、昆虫群落、免疫系统、细胞、全球经济、生物进化如何通过简单规则产生出复杂和适应性的行为？相互依赖而又自私的生物是如何一起协作，以解决影响它们整体生存的问题？这些现象存在普遍规律吗？生命、智能和适应性能用机械和计算实现吗？如果能，我们又能不能建造出真正具有生命和智能的机器？如果能做到，我们又应不应该这样做呢？
我听说随着学科间的界线变得模糊，科学术语的意义也会变得模糊。研究复杂系统的人们谈论各种模糊的概念，例如自发秩序、自组织、涌现（包括复杂性本身）。这本书的一个主要目的就是为这些人所谈论的提供一幅清晰的图景，并探讨这些交叉学科概念和方法是否能产生出实用的科学和新的思想，以解决人类面临的各种难题，例如疾病的传播、世界自然和经济资源分配的不公平、武器扩散和冲突的增多，以及人类社会对环境和气候的影响。
这本书就像一本复杂性科学的核心思想的观光指南它们从何而来，又将到哪里去再加上我自己的一些见解。对于正在发展中的科学领域，其核心思想、意义以及可能导致的后果，人们的认识会（略）有不同。因此我的观点与其他专家也许会不一样。本书中一个重要的部分就是阐释这些差别，另外我也将尽我所能介绍一下那些未知的或刚刚开始被理解的领域。正是这些使得科学引人入胜，值得去探索和了解。我希望能让读者也感受到这些思想的迷人魅力和探索它们的过程中那种无可比拟的兴奋感觉。
本书分为五部分。在第一部分我将介绍四个主题的历史和内容，这四个主题是复杂系统研究的基础：信息、计算、动力学和混沌、进化。在第二到第四部分我将阐述这四个主题如何在复杂性科学中被组织到一起。我将描述如何在计算机中模拟生命和进化，以及计算的概念反过来又如何被用来解释自然系统的行为。我还会介绍网络科学的发展，以及网络科学发现的社会群体、互联网、传染病和生物代谢等各种系统中存在的深刻共性。另外我还会用各种例子说明如何测量自然界中的复杂性，它又如何改变我们对生命系统的认识，以及这些新的认识能不能引导智能机器的设计。我会介绍复杂系统的各种计算机模型，以及这些模型所面临的风险。最后，书的末尾还将讨论寻找复杂性科学一般性原则的问题。
要理解书中内容无需数学或科学的背景知识，在涉及的时候我会小心地循序渐进。我希望这本书对专家和非专业读者都会有价值。虽然讨论不是技术性的，我还是会尽力做到言而有物。注释中给出了引文的出处和讨论的附加内容，以及为想深入学习的读者准备的科学文献索引。
你对复杂性科学感到好奇吗？想不想探索一番呢？让我们出发吧。
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