帕布莉卡复杂性科学的入门读物，信息量和趣味性兼备，读来令人手不释卷。
经典还原论在如今的科学研究中，渐渐变得捉襟见肘，许多数据和复杂的事实背后都隐隐蕴含着一种统一的模式。
作者从复杂系统的基础知识说起，从动力学和混沌、信息、计算、进化四个方面讲述了自组织和自适应的复杂系统的机制。接着将生命、适应和进化的观念拓展到自复制机器和进行类比的计算机程序，又反过来将信息和计算的概念拓展到生命系统和社会系统，最后将所有领域的理论归结为复杂网络的理论，对整个复杂性科学做了分而总之的概览。
逻辑斯蒂映射、自复制原理、元胞自动机、粒子计算、无尺度网络、幂律、基因调控网络……作者通过详细的图示、例子、步骤和解析，让这些我从前就好奇但几乎仅限于耳闻的概念，变得清晰透彻。
尤其第18章提出的“进化的主要力量在于基因调控网络的变化，而非新基因的出现”，非常有趣。不同物种的基因，其main程序和基本库都很相似，但是输入参数和调用方式不同，于是有了巨大的差异。既合理，又极富颠覆性。
最后，本书难能可贵的一点是在每章结尾部分常常给出批评意见，如对建模和网络的滥用的批判，关于代谢比例理论的争议，对随机布尔网络的不完备的批评等。
复杂性科学还在路上，是一种探知大一统理论的有趣的方向。
