心我论

[美] 道格拉斯.R.霍夫施塔特(Douglas R.Hofstadter)

出版时间

1999-01-01

ISBN

9787532723003

评分

★★★★★
书籍介绍

"'我'是什么?""'我'在哪里?"对于这个并非普通的第一人称,而是心灵或灵魂同义语的"我",哲学上有着古老的、充满争议的研究历史。随着计算机科学的兴起和人工智能研究的深入,这些问题又历经新的探索和挑战。有些人认为,心灵之于躯体犹如软件之于硬件,计算机既然能模拟人的思维,那么机器也就能思维。由此还可推断,心灵能脱离躯体而存在,一如软件能脱离硬件而存在。但是,另有人认为,模拟的思维并非实在的思维,就像模拟的产奶过程不会产生真正的奶,模拟的光合作用不会引起真正的光合作用一样。围绕这些议题,D·R·霍夫施塔特和D·C·丹尼特编著了来自各种角度的论著,以图引起讨论和思考。其真意不在论证而在启迪。

Douglas R. Hofstadter is the author of Gödel, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid.

道格拉斯.R.霍夫施塔特是美国当代计算机教授。哲学并非他的本行。而他的合作者丹尼尔。C。丹尼特则是哲学教授, 1980年,他们在加利福尼亚州帕洛阿尔托的行为科学高级研究中心进行了几次谈话,萌生了编著本书的念头。当时丹尼特正在研究人工智能和哲学。他们两人相辅相成,合作编著了本书,配合得十分默契。

AI导读
核心看点
  • 本书汇集霍夫施塔特与丹尼特精选的哲学、科幻及学术文章,深入探讨自我意识、灵魂本质及人工智能伦理。通过虚构对话与真实论证交织,揭示心灵与肉体、软件与硬件关系的复杂争议,挑战传统二元论,引导读者思考意识是否可被模拟或脱离躯体存在。
  • 书中包含大量关于图灵测试、自由意志及认知科学边界的思辨内容。作者明确拒绝提供标准答案,而是通过展示不同立场的激烈交锋,如模拟思维与真实思维的界限,激发读者对‘我’之定义的深层反思,强调在主观与客观视角间徘徊的人性困境。
  • 作为认知科学与心灵哲学的经典文献,本书展现了早期AI研究中的伦理困境与技术瓶颈。尽管部分技术背景已过时,但其对自我监控、感知建模及生命游戏等概念的哲学探讨依然具有前瞻性,为理解现代AI发展与人类意识本质提供了重要的历史视角与理论基石。
适合谁读
  • 适合对心灵哲学、意识本质及人工智能伦理有浓厚兴趣的读者。本书不适合寻求简单答案或科普入门者,而适合愿意深入思考‘我是谁’、‘意识能否数字化’等终极问题,并具备一定哲学或科学背景知识,能够接受抽象思辨与多视角冲突的严肃思考者。
  • 适合科幻文学爱好者及关注认知科学发展的读者。书中包含大量具有哲学深度的科幻短篇与虚构对话,如博尔赫斯式叙事,适合喜欢通过故事探讨严肃哲学命题的读者。同时,适合对计算机模拟生命、图灵测试历史及早期AI伦理辩论感兴趣的技术人文交叉领域研究者。
  • 适合希望了解霍夫施塔特与丹尼特思想源流的学术研究者。本书是理解这两位学者在心灵哲学领域立场演变的重要资料,适合研究意识哲学、认知科学史及人工智能伦理的学者。读者需具备批判性思维,能够辨析书中不同文章间的逻辑矛盾与观点冲突,不期待统一结论。
读前提醒
  • 本书为文章汇编,各章节独立且观点可能相互冲突,请勿期待线性叙事或统一结论。阅读时应保持开放心态,警惕翻译可能带来的理解障碍,部分术语需结合上下文谨慎解读。建议读者在阅读前了解图灵测试、二元论及功能主义等基本概念,否则可能难以跟上部分讨论的深度与逻辑跳跃。
  • 书中部分科幻故事与哲学论证界限模糊,切勿将虚构情节当作事实依据。作者意在通过极端情境引发思考,而非提供科学实证。读者应区分文学想象与科学事实,避免将小说中的技术设定误认为现实AI能力。同时,注意书中部分观点反映的是上世纪80年代的技术局限,需结合当代AI发展进行批判性审视。
  • 阅读过程可能引发强烈的情感波动或存在主义焦虑,这是正常反应。书中探讨死亡、虚无及自我消解等主题,可能触动深层心理防线。建议读者在情绪平稳时阅读,避免在心理脆弱期接触。若感到困惑或不适,可暂停阅读,转而查阅相关哲学史资料以获取更系统的理论框架,切勿孤立解读片段。
读者共识
  • 读者普遍认为本书思想深刻、启发性强,是探索意识与自我问题的重要经典。尽管部分评论指出翻译质量不佳或内容缺失,但多数读者仍肯定其哲学价值与文学性。书中对AI伦理与心灵本质的探讨被赞为‘绝妙’,但也有人批评其过于晦涩或文青范,认为部分讨论未能超越故事属性,缺乏严谨论证。
  • 多数读者反馈本书不适合浅阅读,需高度集中注意力与独立思考能力。部分读者表示阅读体验痛苦但收获巨大,认为其挑战了固有认知框架。然而,也有读者认为书中观点已过时,或认为其未能提供实质性答案,仅停留在引发困惑层面。共识在于:本书不适合寻求轻松阅读或明确答案的读者,仅适合愿意承受智力挑战的深思者。
  • 读者普遍认可霍夫施塔特与丹尼特在认知科学领域的贡献,但对其合作形式及内容编排存在分歧。部分读者赞赏其跨学科视角与文学性表达,认为其以独特方式普及了复杂哲学问题;另一些读者则批评其缺乏学术严谨性,认为虚构对话削弱了论证力度。总体而言,读者认为本书在激发讨论方面成功,但在提供可靠知识体系方面存在局限。

本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成,不等同于全文精读。

精彩摘录
  • "看来我们别无选择,只能接受存在具有某些不可理解的性质。做出你的选择吧。我们都在世界的主观视角与客观视角间小心地徘徊,而这一困境就是人性的核心。"
  • "人不能真正做計算,他們所能做的的只是操縱心裏符號。他們也不能真正操作心裏符號,他們所做的只是按照各種模式來發放各種神經元。但他們也不能真正發放神經元,他們只能讓物理定律來爲自己發放神經元。"
  • "細胞内部發生的事有一種“又濕又滑”的感覺,而機器内發生的事又幹又硬。"
  • "人工智能工作的许多新进展都围绕着这样的尝试:赋予一个程序一套概念,刻画其自身的内部结构;也赋予它一些反应方式,应对检测到自身内部特定变化的情况。目前,程序的这种自我理解和自我监控的能力还相当原始,但这个想法是作为实现深层灵活性的一个先决条件出现的,而深层灵活性正是真正智能的同义词。 目前,人工心灵的设计存在两大瓶颈:一是为“感知”建模,一是为“学习”建模。…… ……自我是一个持续进行着自我存档的“世界线”(追踪一个对象在时间和空间中的运动而得到的四维路径)。人类不仅是一个内部存储着自身世界线的物理对象,而且,存储的世界线反过来用于决定该对象未来的世界线。这种横亘过去、现在和未来的大尺度和声让你"
  • "某个特定瞬时的状态仅仅取决于刚刚过去的那个瞬时——时间上更久远的东西不会被“生命”的物理法则“记住”(顺带一提,这种时间上的“局部性”对我们自己宇宙的基本物理法则同样为真)。生命游戏的物理在空间上也是局部的(这又与我们自己的物理相一致),就是说一个“细胞”从一个特定的瞬时移动到下一个,只有它自己的灯光和紧邻它的几个细胞的灯光,才能起到告诉它新一个瞬时该做什么的作用。"
  • "他们逐渐认识到,没有哪种智能可以仅仅基于推理,或者说,孤立的推理是不可能的,因为推理依赖于预先设定的系统,是一个概念的、感知物的、类的、范畴的系统——随便你怎么称呼它们——所有情境借此才获得理解。由此,偏好和挑选才始登场。不仅推理能力必须愿意接受感知能力对情境的最初描述,感知能力也必须反过来愿意接受推理能力提出的质疑,并回过头重新解释情境,于是生成了一个层次间持续不断的循环。是感知的亚自我与推理的亚自我之间的这些互动,成就了总体的自我:一个凡人。"
  • "禅就如一个人咬着树枝挂在悬崖边。双手没有丫杈可抓,脚下没有枝干可踩,树下有另一个人问他:“菩提达摩为何从天竺来至中土?”树上这个人如果不回答,他就输了;如果回答,就会掉下去摔死。现在他要怎么办?"
  • "有些机器人扬言,你死的时候,你就能探明白某些秘密。但是没有人能记得他是怎么死的。 正当水银融化的时候,闪现了一个问题,随之而来的是一个答案……这个答案拉尔夫找到了36次,也丢失了36次。"
作者简介
Douglas R. Hofstadter is the author of Gödel, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid. 道格拉斯.R.霍夫施塔特是美国当代计算机教授。哲学并非他的本行。而他的合作者丹尼尔。C。丹尼特则是哲学教授, 1980年,他们在加利福尼亚州帕洛阿尔托的行为科学高级研究中心进行了几次谈话,萌生了编著本书的念头。当时丹尼特正在研究人工智能和哲学。他们两人相辅相成,合作编著了本书,配合得十分默契。
目录
导论
1.博尔赫斯和我
2.无头有感
3.心灵的再发现
4.计算机和智能

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用户评论
smart design, well written,
中途想哭过很多次,套用一句迪兰的诗“rage against the dying of light。”
这个也是过去的事了。跟维的《哲学研究》一样,都是已经解决了的问题。
挺老的书了,但很值得一看
1.“快看,我简直相当有趣又不失牛逼” 2.价值在于问题梳理不在于解决,梳理得相当好(没说的部分,哈哈) 3.科学技术进步一日千里,那时既没有克隆也没有人工皮肤,太古阿法狗还在遭人鄙视 4.莱姆深粉。除理论部分本书亦可当作科幻经典摘录一读
这个翻译简直看不下去
精彩篇目:《三号兽的灵魂》《蚂蚁赋格曲(来自GEB)》《第七次远足(史铁生最爱)》。另外,本书的扩充版就是新出的那本《我是谁,或什么》。
神神叨叨
15年最爱
心灵是一个复杂的表象系统, 存在于大脑中, 也可以存在于程序中。 人工智能的因果力量来自于设计和程序。 要了解人工智能的因果力量, 需要与程序交谈, 倾听它们想说的话。
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