具体描述
2013 Reprint of 1961 Second Edition. Full facsimile of the original edition, not reproduced with Optical Recognition Software. Acclaimed one of the "seminal books... comparable in ultimate importance to... Galileo or Malthus or Rousseau or Mill", "Cybernetics" was judged by twenty-seven historians, economists, educators, and philosophers to be one of those books published during the "past four decades," which may have a substantial impact on public thought and action in the years ahead." -- Saturday Review. Cybernetics was defined in the mid 20th century by Norbert Wiener as "the scientific study of control and communication in the animal and the machine." Fields of study which have influenced or been influenced by cybernetics include game theory, system theory (a mathematical counterpart to cybernetics), perceptual control theory, sociology, psychology (especially neuropsychology, behavioral psychology, cognitive psychology), philosophy, architecture, and organizational theory.
作者简介
Norbert Wiener (November 26, 1894 – March 18, 1964) was an American mathematician and philosopher. He was Professor of Mathematics at MIT.
A famous child prodigy, Wiener later became an early researcher in stochastic and noise processes, contributing work relevant to electronic engineering, electronic communication, and control systems.
Wiener is considered the originator of cybernetics, a formalization of the notion of feedback, with implications for engineering, systems control, computer science, biology, neuroscience, philosophy, and the organization of society.
目录信息
Part two : supplement chapters - On learning and self - reproducing machines - Brain waves and self - organizing systems.
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读后感
作为一个学过一点半吊子物理，写过一点半吊子代码的，勉强还能看懂一些，然后才知道之前看不到数学、物理的用途是因为自己本来就没学会什么。有各种数学物理概念来解释信号、系统等等各种问题。 特别是关于时间序列、信息那章，更好地理解了信息熵，不再是书上比较简单的一个公...
1948 年诺伯特·维纳发表了著名的《控制论——关于在动物和机中控制和通讯的科学》一书。后来，控制论的思想和方法逐渐渗透到了几乎有的自然科学和社会科学领域。维纳把控制论看作是一门研究机器、生命社会中控制和通讯的一般规律的科学，更具体他说，是研究动态系统在变的环境...
用户评价
这本关于人工智能、控制论和系统理论的著作，简直是信息时代的思想盛宴！我花了整整一个周末才勉强消化完第一遍，但每一次翻阅，都能从中汲取出新的理解。作者对“反馈回路”和“目标导向行为”的阐释，简直是拨云见雾，让我对日常生活中那些看似随机的现象，比如市场波动、甚至人际关系中的微妙互动，都有了全新的、更具结构性的认识。尤其是关于自组织系统那几章，简直是神来之笔，它把宏大的宇宙演化和微观的细胞活动联系起来，用一套统一的数学语言去描述，这种跨学科的整合能力，让我这个工科背景的读者都感到深深的震撼。书中引用了维纳和比尔斯的经典观点，但更重要的是，它展示了这些理论在当代计算科学，特别是机器学习和机器人学中的实际应用潜力。读完之后，你不会仅仅觉得学到了知识，更会感觉自己的思维方式被重塑了，看待世界的角度也变得更加系统化和动态。唯一美中不足的是，某些数学推导部分对于非专业人士来说，门槛略高，需要反复对照图表才能理解其精髓，但这或许也是它保持其学术深度的必然代价。
这是一本需要被反复咀嚼的书，而不是可以快速翻阅的小说。它的价值在于它提供了一套全新的“语法”来解读世界。我花了很长时间才真正领悟到“目的论”在这个框架下是如何被重新定义的——它不再是神秘的形而上学，而是可计算、可观察的系统属性。这本书的语言风格非常独特，它融合了科学的精确性和人文的思辨性，行文间充满了对人类认知边界的敬畏感。我尤其欣赏作者对早期控制论先驱们思想脉络的梳理，他不仅仅是记录历史，更是在重构一条清晰的知识演化路径，让我们明白，今天我们所热议的许多前沿概念，其实早在一战后就已经埋下了种子。虽然我个人的研究方向与此有所侧重，但这本书无疑为我的思考提供了一个坚实的、跨学科的底层逻辑框架。读完后，你很难再用简单的因果关系去看待事物，你会开始寻找那些隐藏在表象之下的、调节与平衡的力量。
天呐，我必须得承认，这本书的阅读体验简直是惊险又刺激，就像是走进了思维的迷宫，但每当你快要迷失方向时，作者总会恰到好处地抛出一个精妙的类比或一个历史典故，把你拉回主线。这本书最吸引我的地方在于它对“信息”本身的哲学探讨。我们常常把信息看作是数据，是比特流，但作者却将其提升到了存在的层面，探讨了信息如何构建现实、如何驱动复杂性。我特别喜欢其中关于“机器与心智”的辩论，它没有给出简单的答案，而是巧妙地构建了一个又一个思想实验，迫使读者自己去面对图灵测试的局限性以及意识的本质难题。整本书的文风非常奔放，时而像一位严谨的学者在梳理逻辑，时而又像一位激昂的哲学家在与你进行灵魂深处的对话，这种跳跃感让阅读过程充满了活力，丝毫没有陷入传统技术书籍的枯燥乏味之中。虽然我对其中关于生物控制论的具体案例理解不够透彻，但它所激发出的那种“我也可以去探索这个问题”的强烈好奇心，才是这本书最宝贵的财富。
说实话，这本书的深度和广度让我有些措手不及。我原本以为这只是本偏向工程实践的工具书，结果却发现自己掉进了一个关于“控制”与“自由意志”的宏大叙事中。作者对控制论在社会结构和政治生态中的隐喻性应用分析，尤其发人深省。他讨论了反馈机制如何被权力结构利用或滥用，比如，一个过度优化的官僚系统，如何因为缺乏有效的负反馈而走向僵化和崩溃，这比任何教科书上的理论分析都要生动得多。这本书的结构设计也相当巧妙，它不是线性的推进，而更像是一个螺旋上升的结构，每隔几章就会回顾并深化前文的核心概念，但每次都加入了新的复杂变量。我必须赞扬作者的叙事能力，他能将复杂的数学模型和抽象的控制理论，用极其具象化的语言来描述，比如将“熵增”比喻成“信息腐烂的过程”，这种形象化的表达，极大地降低了理解门槛，让非专业的读者也能体会到其思想的重量。
对于那些渴望真正理解“复杂性科学”根基的人来说，这本厚重的著作是绕不开的必读经典。它不是那种读完后就能立刻写出几行代码的书，它更像是一张地图，指引你去探索那些尚未被充分开发的思维领域。最让我印象深刻的是作者对“学习”这个过程的解构，他将生物体的学习、机器的学习以及社会的学习置于同一个控制论的框架下进行比较分析，揭示了它们在信息处理效率和鲁棒性上的异同。这种宏观的、系统性的对比，极大地拓宽了我对“智能”定义的视野。书中的引用文献非常丰富，体现了作者扎实的学术功底，但好在作者的阐述总是围绕着核心的机制展开，使得即便是跨越了数十年的理论，读起来也依然感觉新鲜而紧迫。这本书的排版和图示设计也值得称赞，尽管内容深奥，但清晰的图解在关键时刻总能起到画龙点睛的作用，帮助我锚定那些稍纵即逝的抽象概念。
