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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

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