- 一个纯粹网络化的公司，应该具有下面几个特点，分布式、去中心化、协作和可适应性。
- 一个网络就是一个信息的加工厂。每个产品的价值随着当中所蕴含的知识的添加而提高。
- 在复杂的适应性系统中，你根本不可能依赖插值函数来推断系统的行为。
- 程序编制的模块化，就是程序的“可靠化”。
- 当你发现一个错误的时候，也就意味着另外一堆你没看见的错误在什么地方等着你。
- 创造的理由五花八门，但我们创造的却总是一个世界。
事实上，每个创造行为不多不少。正是对造物的重演。
- 绝对的控制就是绝对的无趣。
要想诞生出新的、出乎意料的、真正不同的东西——也就是真正让自己吃惊的东西——你就必须放弃自己主导一切的王位，让位那些底层的群氓。
- 进化主义将是当代艺术发展的下一个阶段。
借用变异呵和有性生殖的概念能够催生出这门艺术。
- 在探索空间足够大时。有效的探索流程就与真正的创造并无二致了。
- 书籍的数量将持续添加。
能够预见，在未来的某个时刻。从书本学习知识就如同直接研究整个宇宙一样困难；而寻觅藏身于自然的某个真理也并不比在恒河沙数般的书冊里搜索它更麻烦些。
- 找到登上一处高点的路径并不难。自然界中的进化和计算机中的进化程序所擅长的，是在山峦起伏、一山更比一山高的地形中。爬到全局意义上的最高点——主峰。
- 一遍接一遍地反复盲目行为仅仅能导致更深层的荒谬，而一群个体并行执行的盲目行为，在条件适合时，却能导出全部我们觉得有趣的东西。
- 你为计算机输入的知识越多，它执行的越慢。而对人来说，你给他的知识越多，它的头脑越敏捷。所以说。我们处在一种悖论之中。你越想让计算机聪明。他就变得越愚笨。
- 我们知道，仅仅有两种方法能制造出结构及其复杂的东西，一个是依靠project学。还有一个是通过进化。
而在两者中，进化能够制造出更加复杂的东西。
- 仅仅要project方法一筹莫展的地方。都能够导入进化。
- 定向进化史还有一种监督式学习，还有一种便利博尔赫斯图书馆的方法，还有一种繁育。在定向进化中。选择是由培育者引导的，而非自然发生的。
- 对个体而言最好的，对物种而言却不一定。
- 除了能够创造我们制造不出来的东西意外，进化还有一点值得夸耀：它能造出来缺陷更少的东西。
- 可靠性和无故障执行时间将成为软件首要的任务。
- 进化并未超脱我们的控制。放弃某些控制仅仅只是是为了更好地利用它。我们在project中引以为傲的东西——精密性、可预測性、准确性以及正确性——都将为进化所淡化。
- 控制的未来是：伙伴关系，协同控制，人机混合控制。全部这些都意味着，创造者必须和他的创造物一起共享控制权，并且要同呼吸共命运。
- 计算机和进化并行地思考；一时则串行思考。
- 汤姆-雷：我不要不生命下载到计算机中。我要将计算机上传到生命中。
- 谁具有灵活的外在形式。谁就能获得回报——这正是进化的精髓所在。
- 进化的工作就是通过全部可能的可能性借以栖身的空间。来创造全部可能的可能性。
- 一旦你问对了问题。就非常有可能得到某种答案。
- 一个还非常弱小的创新一旦被接收，就能够作为一个平台，产生竞争力更强的创新。借着这样的方式，星星之火，能够燎原。
- 明斯基：仅仅依靠不断积累越来越多的新知识，心智不能非常好地成长。
它还必须开发出更好的运用已有知识的方法。这就是派普特原理：心智发育过程中的一些最关键的步骤，不仅仅建立在获取新技能的基础之上。并且建立于获取运用已知知识的新的应用方法的基础之上。
- 约翰-霍兰德：复杂自适应系统所做的，就是预測。
- 人工智能的失败在于，开发出了效用，却牺牲了控制论。
- 实时掌控一台完备的通用计算机，是传统控制论须要但从未做到的事情。
- 终于颠覆典范的真正异常事物，最初甚至没被看作异常事物。
他们被视而不见。
- 一開始异常事物都仅仅是人们观察到的事实，全然不须要解释。这些事实不是引起麻烦的事实，他们仅仅是事实。异常事物不是典范更替的原因，而是更替的结果。
- 对没人感兴趣的问题吃惊不已，或者对于没人觉得是问题的问题吃惊不已，这或许是一个更好的科学进步的典范。