Puppies! Now that I've got your attention, complexity theory
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這個演講從開頭到結束都非常的幽默, 同時也簡單說明了關於復雜度這個鬼東西(學過電腦程序的人對它肯定特別的熟悉,就是那個逆天的 O(n)來避免O(n^2)的出現) 它的步驟其實非常的簡單,就是通過對一個事物的觀察, 尋找他們的規律,然后根據數據來建立一個可行性的結構. 利用這個過程來實時操作, 來模擬操作實現功能.
當我們講復雜度的時候,我們想說的不是以上的步驟, 而是運行的次數來達到結果, 而我們的目標就是: 簡單, 簡化, 然后再簡單. 通過減少計算的次數來找到最便捷的途徑來得到結果.
就好比說, 要控制一群狗狗和牛奶的時候轉同一方向, 一般來說,我們可能想到的是訓練全部的狗狗可以轉圈圈, 而且是同一個方向, 但是這種方式并不是最有效率的, 從以上的視頻我們可以看出, 其實有一只狗狗領導著整一群群狗狗動作還有旋轉方向, 只需要這只狗狗,就可以使一群狗狗實現轉圈圈啦. 這就是捷徑, 也是復雜度實現較好的一種.
雖然說在生活中，并不是所有的事件都是按照正常的規律來活動的，但是大部分事物都是按照一定的規律來運行的，就好比，當人們選擇了一個最有效的方法來做一個反應或者動作的時候，他們就會把這個反應運行，儲存同時反復進行來簡化腦力勞動的思考，節省能量的消耗還有做決定的時間浪費。勞動和反應的分配使人能夠更有效地干涉其他的事物還有支持更加有效的思考來進行更加高級的人類活動。
- Complexity: not the same as complicated; has many interacting parts; simple individual rules; emergent properties
- "the whole is greater than the parts"
- use the one to control the action as the rules for the whole
- simplifying complexity: like cooperation
- when you use the machine, it is impossible to do something unexpected
- Bernstein's bats:
- fission-fusion dynamics: use the network based on data to build a long term social structure
- the structure is built can be stabled for a long term without any changes in it even in the social structure of the bats
- cycle: decision making --> foraging --> roosting --> decision making(again)
- " all models are false, but some are useful" ---- some models may be randomly, which may be failed in building a valid model
- risk in the behavior which lose leading
Complexity theory
- simplicity --> complexity --> resilience
