这本书让我想到了之前我很爱看的一部剧－－黑镜。里面的内容看似与事实不符，内容都是我们身边触手可及的题材。由于这本书非故事性小说，我都是跳着来看。复杂性还在被无止探索的道路上，从未考虑过这么深奥具有逻辑性的知识系统，拿起书头一次动起了小脑瓜。
只知道复杂是简单的反义词，却不知复杂也是简单的衍生。每个复杂的系统都有简单个体组合成。例如人类的大脑神经元，蚂蚁群体。正是个体结合在一起，产生变幻莫测的原理，使人类为之着迷。并且作者也一再在每个章节中提到复杂系统中的关联性。例如，在搜索引擎中打入一个字，会出现很多不同领域的搜索结果；再例如，一个人可以有很多朋友，并在这些朋友里耶村在互相认识的朋友；遗传和进化中，后生或多或少都会雨前辈有某个共性。。。通俗来讲，复杂就是难构造的东西。但不同items都有无法用“简单来概括的程序，所以，无论什么研究，凡是遵循科学研究的客观原则，都会有一定的关联性。（感觉作者给自己挖了一个大坑，这个研究一辈子都不嫌长）
书中提及研究人员相对深入浅出的研究了物理和计算机发明此等领域的复杂性。人类的进化也是精巧复杂的过程。达尔文表明所有物种都来自共同的祖先，不过因为资源竞争，导致了自然选择。达尔文在发布他的文章之后惊奇发现，前人也早已有与他相同的理论。我认为，科学再复杂还是有例可循的。孟德尔发现遗传是通过父母提供的离散基因，因此遗传的媒介是离散的。但达尔文认为媒介事连续的，他认为遗传室可以在前辈的基础上取平均值。这两位伟人互补的理论，更证明了科学的复杂性，并且这很值得人类深思和探究。
社会网络在作者笔下也是复杂系统。那么到底是网络呢？网络时有边连接在一起的节点组成的集合。无论社会网络还是神经元等等，都是科学网络的共性。神奇！不过，由于我一向是一个电脑白痴，这一章节还需要多看几本计算机的书才能懂。
第七章当谈及用分行为度量复发性中，再次证实了我的观点。不同的科学研究再复杂，都会有共性。例如，自然界中，树的形状和雪花的形状有着不期而遇的相似规则；用相同的一条直线可以变为不同形状的曲线，而这些曲线都来自于一条相同的直线。
本期作者米歇尔事主攻计算机科学的学者，他指出复杂性研究时不同学科的松散组合，他正在研究复杂系统并寻求厘清这些系统之前的共同原则。这也是我在这本理论书中看到的点。
