![柏拉图与技术呆子 - [美]爱德华·阿什福德·李](https://static.book345.com/covers/s/9787521714241.jpg)
书籍介绍
这本书最锋利的地方，在于它替'工程师'这一身份正名：知识不是发现出来的，而是发明出来的。作者把柏拉图'墙上的影子'与当代程序员并置，尖锐地指出——科学总假设背后有一套永恒真理静待发现，而工程师却认为理想模式根本不存在，模型只是人类对某项特征的模拟。这一立场让无数读者'世界观被改造'：程序员不再只是写代码的工具人，而是制造高级模型的现代人。书里对编程语言、操作系统、半导体、不可判定性的讨论，都服务于同一个判断：技术与人类是互补共生，而非谁取代谁。它尤其适合那些怀疑'AI将取代人脑'的技术从业者，以及想理解自己日常工作之哲学重量的工程师。它不适合寻求快速技术手册的读者，因为这本书要的是重新打量'创造'本身。
作者简介
爱德华·阿什福德·李，现任伯克利工业CPS研究中心主任，曾任加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系主任，现为该系Robert S.Pepper特聘教授。主要研究方向是嵌入式与实时计算系统的设计、建模和模拟。他是嵌入式系统领域的知名学者，也是CPS研究的倡导者和引领者之一。Lee教授分别于耶鲁大学、MIT及UC Berkeley获得本科、硕士及博士学位。他共有《嵌入式系统：CPS方法》等专著8部。他是IEEE Fellow，获IEEE杰出技术成就与领导奖、美国NSF总统青年科学家称号以及弗雷德里克·特曼工程教育奖。
AI导读
核心看点
- 区分科学发现自然法则与工程发明人工现象
- 阐述分层模型如何简化复杂性并推动技术
- 论证人类认知与数字技术是互补共生关系
读者共识
- 打破技术决定论，强调人类想象力是技术上限
- 分层抽象是解决复杂系统问题的关键工程智慧
- 反对将人脑完全数字化，肯定生物认知的独特性
精彩摘录
- "然而，认为这些自然的奥秘无形存在的想法至少可以追溯到柏拉图时代。柏拉图假定了理想的“形式”，并认为客观的和永恒的真理是不可能被完全知晓的。柏拉图认为这些“形式”是唯一的客观真理，而“哲学家”（知识的爱好者）的最终目标就是理解这些形式。这些形式代表了最准确的现实，而且柏拉图把对这些形式的理解称为“善”。"
- "西蒙将客观事实与人工现象做了对比。他认为，“如果自然现象在服从自然法则的过程中有一种‘必然性’的意味，那么人工现象在受环境影响的可塑性方面则有一种‘偶然性’的意味”。然而，它们“服从于自然法则”的先决条件是，不论是否可以被认识到，自然法则都是柏拉图式的和无形的存在。"
- "经验对于科学而言确实是必不可少的，但是，经验所起的作用与经验主义所设想的不同。它不是理论的来源。它的主要用途是在已经被猜想的理论之间做出选择。（多伊奇，2011） 在这里，多伊奇的观点呼应了奥地利籍英国科学哲学家卡尔·波普尔（1902一1994）早期提出的论点。波普尔指出，这些关于自然的猜想和假设来自“创造性直觉”，只有在它们被提出之后才能得到经验的验证（波普尔，1959）。多伊奇认为，物质世界中的大多数现实并不是任何人都能直接观察到的。例如，太阳中的黑洞、夸克和核聚变等现象，包含着人类从未经历过的规模、力和温度。它们就像柏拉图型相那样难以接近，充其量只能像墙上的影子那样被看见。不可能是对黑洞"
- "经验主义从来都没有达到把科学从权威中解放出来的目的。它否认了传统权威的合法性，这是有益的。但不幸的是，它又建立了另外两个错误的权威一感官体验和虚拟的“推导”过程，如归纳法等，即人类头脑里的想象被用来从经验中提炼理论。（多伊奇，2011）"
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用户评论
京东听书
技术工作者必须了解工作的文化背景。特别喜欢作者的观点，如果软件工程师只掌握一种语言，和只学过一本经书的中世纪僧侣差不多。其实我们甚至可以从许多已经淘汰的编程语言中学到知识。
组件库，例如react和vue，体现了人类的创造力，对生产力影响反而更大。他们的机制和约定已经接近于不同的方言。
语言和工具只是偶然复杂性，物理世界的建模、工程化创新才是软件开发的本质复杂性。
软件是人类有史以来最杰出的构造物之一，激发着人类无尽的创造力。编程很像写作，作为抽象工艺，文化美学至少跟创新对工程任务的影响一样大。
分离关注点，好像是信息物理系统的内在要求。计算机程序是一个模型，核心是算法，计算机中真正发生的是硅晶体中电子的流动。
通过不断分层抽象，连接起物理世界的半导体，图灵机和人类的想象力，构建起数字世界
本人才疏学浅，真的没看懂……
毫无疑问，作者本人对电子信息技术及其背后的形而上的理论有着独到且深刻的理解，电子信息技术毫无疑问地，也必将长期地改变人类的未来。
2.6
得到听书
什么是模型，什么是分层模型，以及分层模型有什么用。模型是人类对某个事物某项特征的模拟。分层模型是为了解决复杂问题而设计出的层层递进式的模拟。分层模型能把复杂的任务变简单，能让我们从上帝视角观察问题
设计分层模型的两大方式。在解决同类问题时，通常都会有成熟的分层模型可供借鉴，采取拿来主义的精神，再根据需要添加或者插入新层；如果没有这样的分层模型，那就自己来设计一个
分层模型的局限性，也不可能解决一切问题。适合用分层模型解决的问题通常具备两项特征，一是目标明确，二是足够复杂。不过，我们在工作和生活中遇到的棘手问题，往往也是目标明确和足够复杂的问题，此时不妨借助分层模型来解决
得到APP每天听本书分享：在第一部分，我们探讨了什么是模型，什么是分层模型，以及分层模型有什么用。所谓模型，就是人类对某个事物某项特征的模拟。所谓分层模型，就是为了解决复杂问题而设计出的层层递进式的模拟。分层模型有什么用呢？它能把复杂的任务变简单，能让我们从上帝视角观察问题，避免失去方向感。在第二部分，我们探讨了设计分层模型的两大方式。在解决同类问题时，通常都会有成熟的分层模型可供借鉴，采取拿来主义的精神，再根据需要添加或者插入新层；如果没有这样的分层模型，那就自己来设计一个。在第三部分，我们探讨了分层模型的局限性。就像计算机不可能取代人类一样，分层模型也不可能解决一切问题。适合用分层模型解决的问题通常具备两项特征，一是目标明确，二是足够复杂。
所谓分层模型，就是为了解决复杂问题而设计出的层层递进式的模拟。在解决同类问题时，通常都会有成熟的分层模型可供借鉴，采取拿来主义的精神，再根据需要添加或者插入新层；如果没有这样的分层模型，那就自己来设计一个。适合用分层模型解决的问题通常具备两项特征，一是目标明确，二是足够复杂。
科技的哲学，分层模型
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