Models for making sense of or learn

Models for making sense of or learning about complex systems consist of hardware (one-way cause-and-effect relationships), software (recursive interactions, more than the ‘sum of the parts’), and wetware (neurochemical, fuzzy interactions in complex, dynamic systems).

結果 (繁體中文) 1:

製作感或學習複雜系統模型由硬件（單向原因和結果的關係），軟件（遞歸互動，超過了“部分之和”）和濕件（在複雜的神經化學物質，模糊的相互作用的，動態的系統）。

結果 (繁體中文) 2:

理解或學習複雜系統的模型包括硬體（單向因果關係）、軟體（遞迴交互，超過"各部分之和"）和濕件（複雜動態中的神經化學、模糊交互）系統）。

結果 (繁體中文) 3:

用於理解或學習複雜系統的模型包括硬體（單向因果關係）、軟件（遞迴互動，大於“部分之和”）和濕件（複雜動態系統中的神經化學、模糊互動）。