亚马逊:商品评论: 失控(机器、社会与经济的新生物学。书中提到并且今天正在兴起或大热的概念,其中还隐藏着我们尚未印证或窥破的对未来的预言。) (KK系列)
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失控(机器、社会与经济的新生物学。书中提到并且今天正在兴起或大热的概念,其中还隐藏着我们尚未印证或窥破的对未来的预言。) (KK系列)
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失控(机器、社会与经济的新生物学。书中提到并且今天正在兴起或大热的概念,其中还隐藏着我们尚未印证或窥破的对未来的预言。) (KK系列)
凯文•凯利
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calvinfu418
5.0 颗星,最多 5 颗星
不可不读的深度思考
2021年8月9日
一直没有勇气去读这本貌似非常技术的专著,直到本月,因为台风的影响,很多安排取消,正好开始阅读。应该说,这是难得的非常深度思考的一本书,对于未来的社会洞察,即使在今天看来,依然非常超前。在看书的过程中,很多触类旁通的感受,应该对于企业管理,专业发展等很多领域,都有非常提纲挈领的触动。值得再看。
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董懒懒懒
3.0 颗星,最多 5 颗星
好书碰上烂翻译,糟蹋了,不然会有更多人受益
2018年11月17日
作者内容全五分,稀烂的翻译毁书不卷,感觉翻译要么不用心要么自己都看不懂就上赶着乱翻,很多句子意思模糊不清,翻译甚至让句子故意抽象化,你要看到后面才理解翻译乱翻的内容,遣词造句拗口生僻,完全能好好说的,翻译偏不,捏着鼻子看得超难受
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wangjinjames
5.0 颗星,最多 5 颗星
果然是一本伟大的著作
2015年7月10日
已确认购买
在Kindle上利用碎片时间看完这本大部头(是的,大部头,因为我又买了一本纸质版)还是有些辛苦的,如同后记里的译者所说,“很多人都会认为这本书过于技术化了 ,不适合阅读 。这的确不是一本轻松的读物 。事实上 ,那些有机会先睹为快的朋友们都告诉我 ,每读上一小节 ,他们都要停下来 ,想一想 ,甚至还要休息一下 。不过 ,他们也无一例外地表示 ,这是一部真正有价值的书 ,是一部思想之书 、智慧之书 。”和我的体会一样,真的是需要读一段就停下来想想才行,否则觉得白读了,没进脑子里去。
怪不得这么多人推荐,这本书系统总结了各种技术和社会变化(或曰,进化)的趋势,并对未来提出建议,核心就在最后总结的“
九
律”中。这本书成于上世纪
九
十年代,而其规律和观点,包括一些对未来的预测,都在二十年后纷纷验证和实现,这确实是思想和理论的伟大之处。
从“
九
律”来看,不仅是科技,而且包括人类社会、经济、金融、管理,都是可以适用的,尤其是在创新方面。这里面很多想法,颠覆了我过去对一些管理模式的理解和看法。高度集中也许走到了极限,或者还会有其存在的空间和意义;但分布式、自下而上、包容性架构,也许更加适合未来。不得不联想到张瑞敏对海尔集团的改造,不就是创造了一个蜂群式的包容性架构吗?“互联网+”,如果体现在组织架构方面,不也是要把分布式、弹性柔性架构纳入整个业务价值链吗?重新思考“
九
律”,对我们下一步的嬗变与转型,都会有指导意义。
虽然这书有些老了,但仍绝对值得作为经典来看。期待作者的改版。
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bigbear
5.0 颗星,最多 5 颗星
失控
2015年12月8日
已确认购买
刚刚读完,历时2月有余,每一章均有一些地方值得深思;九律是否作为万物发展的终极定律有待时间的检验,内容博大,含义精深。缓缓气,应该再读一遍!
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Amazon Customer
5.0 颗星,最多 5 颗星
向软件开发从业者推荐此书
2021年6月19日
已确认购买
文章总结出的九律为大型的系统设计指明了方向
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事了复习去
5.0 颗星,最多 5 颗星
理解进化与互联网的经典作品
2015年6月20日
已确认购买
通篇都在解释“九律”,这让我了解了“涌现”,博尔赫斯图书馆,生命的进化目标等含义。此书让我对世界的理解更为深刻,也感叹作者对生命的意义做出新的解释。也了解了所谓的了“控制论”。总之,想知道互联网的过去与未来发展,此书一定值得拜读。
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求知者
5.0 颗星,最多 5 颗星
巨著
2014年2月24日
已确认购买
鸿篇巨制,我断断续续花了一个多月的时间才读完,这不是一本讲述某项技术或想法的书,而是一本改变读者世界观的巨作。科技、生物、人类将如何共存于发展,人类是否终将交出控制权,成为这个世界或者生物圈的一部分,从而使地球或生物圈成为一个整体而发展?
作者认为大自然或者生物圈是一个整体,就像一个蚁群或者蜂群一样,具有群体智慧,在未来,终于有一天,生物、机械、电脑以及网络会形成一个“群体”,具有群体智慧,自行发展和进化。我觉得自由市场经济似乎就是一个群体智慧的例子,没有中枢神经的控制,这个群体可以自行工作的很好,自行寻找机会并发展。作者最终给出终极的“九律”,较深奥,有兴趣的朋友可以准备好充足的时间和咖啡,认真读读本书。
大自然用以无中生有的九条规律——是为九律:
• 分布式。
• 自下而上的控制。
• 递增收益。
• 模块化生长。
• 边界最大化。
• 鼓励犯错误。
• 不求最优化,但求多目标。
• 谋求持久的不均衡态。
• 变自生变。
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