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Andy Clark & Peter Mil... 著

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• Mind-Body Problem

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出版社： OUP Oxford

ISBN：9780198238751

商品编码：1098528528

包装：平装

外文名称：Connectionism, Concept...

出版时间：1999-03-18

页数：296

正文语种：英语

图书基本信息

Connectionism, Concepts, and Folk Psychology: The Legacy of Alan Turing, Volume II
作者： Andy Clark;Peter Millican;
ISBN13： 9780198238751
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 1999-03-18
出版社： OUP Oxford
页数： 296
重量（克）： 317
尺寸： 21.5138 x 13.843 x 1.7018 cm

商品简介

This is the second of two volumes of essays in commemoration of Alan Turing. Key issues in contemporary philosophy of mind and cognitive science are explored in the course of celebrating Turing's work. The distinguished cast of contributors includes Paul M. Churchland, L. Jonathan Cohen, Mario Compiani, Peter Dayan, Beatrice de Gelder, Douglas R. Hofstadter, Frank Jackson, Michael Morris, Jon Oberlander, Christopher Peacocke, Philip Pettot, Ian Pratt, Joop Schopman and Aziz Shawky, Murray Shanahan, and Chris Thornton.

探寻心智的奥秘：认知科学、哲学与人工智能的交汇 本书导言： 在人类认知与智能的宏大叙事中，我们如何从无序的神经活动中构建出有意义的经验、形成复杂的概念，并最终发展出自我意识和语言能力？本书旨在提供一个跨学科的综合视角，深入剖析心智运作的底层机制，重点探讨认知科学、心灵哲学以及人工智能领域内关于表征、学习和心智本质的最新进展与长期争论。我们聚焦于超越单一范式的探索，力图在计算主义、现象学体验与具身认知之间搭建沟通的桥梁。 第一部分：心智的结构与表征的本质 第一章：经典认知范式的兴衰与挑战 本章首先回顾了自20世纪中期以来，信息处理范式（信息加工模型）在认知科学中占据的核心地位。我们详细阐述了符号主义（Symbolicism）的核心论点：心智如同一个复杂的计算机程序，通过操作离散的、句法明确的符号来执行推理、规划和问题解决。我们深入分析了“表征”在这个框架下的定义——即心智通过内部结构来编码外部世界信息的方式。 然而，经典范式也面临严峻的挑战。本章随后讨论了“符号接地问题”（Symbol Grounding Problem）——符号的意义如何来源于其所指涉的物理世界经验？我们考察了连接主义（Connectionism）作为早期挑战者，如何通过神经网络模型强调分布式表征（Distributed Representation）和涌现性（Emergence）的力量，试图绕开对明确符号操作的依赖。本章的结论部分，强调了从僵硬的规则系统向更具弹性和学习能力的模型的必要性转变。 第二章：分布式表征与范式转换 连接主义的核心洞察在于，心智的表征并非局限于离散的、模块化的符号，而是存在于大规模、并行分布的处理单元之间的连接强度中。本章深入探讨了分布式表征的数学基础和心理学含义。我们分析了感知器（Perceptron）的局限性，并重点考察了反向传播算法的出现如何使得多层神经网络在学习复杂模式识别任务上取得了突破。 我们详细区分了“局部表征”（Local Representation）和“分布式表征”的优劣。分布式表征的优势在于其对噪声的鲁棒性、对泛化的能力，以及通过学习自动生成语义结构的潜力。本章还讨论了“表征学习”（Representation Learning）的当代方法，例如自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs），它们如何自动发现数据的内在结构，而无需人类预先定义特征。我们对这些模型如何模拟生物学习的效率与适应性进行了深入探讨。 第三章：概念的生成与结构 概念是人类认知世界的基石。本章将焦点从低层次的模式识别转向高层次的语义组织。我们首先审视了经典的“特征理论”和“原型理论”，并评估了它们在解释概念边界模糊性、边缘案例和快速学习方面的表现。 随后，我们将讨论概念结构理论（CST）和构建主义方法（Constructivism）。这些理论强调概念的形成并非简单地匹配外部特征集，而是高度依赖于我们所处的文化环境、语言结构和生活经验。我们引入了“框架语义学”（Frame Semantics）的概念，认为一个词语的意义必须在一个更广阔的背景框架内才能被充分理解。本章通过分析儿童的概念习得过程，论证了概念的形成是一个动态的、社会建构的过程，而非静态的库存储。 第二部分：心智与世界的交互 第四章：具身认知：身体、行动与心智的统一 “心智不仅在大脑中，也存在于身体之中。”本章是本书对经典计算主义模型的重大修正，全面介绍具身认知（Embodied Cognition）的核心主张。具身认知认为，认知过程深刻地依赖于身体的物理结构、运动感官经验以及我们与环境的实时交互。 我们详细分析了“具身知觉”（Embodied Perception）的证据，例如工具使用如何改变我们的空间知觉，以及运动系统在理解他人动作和意图中的作用。我们探讨了“延伸心智”（Extended Mind）的理论，即认知边界可以延伸到身体之外的工具和环境，并评估了这种观点对“自我”和“主体性”定义的挑战。具身视角迫使我们重新思考“表征”——它不再仅仅是纯粹的符号，而是与行动潜能（affordances）紧密耦合的动态状态。 第五章：现象学与第一人称体验 尽管计算模型和神经科学在解释认知功能方面取得了巨大成功，但它们往往难以捕捉“感觉如何”（what it is like）的主观体验，即现象学品质（Qualia）。本章致力于弥合客观描述与主观体验之间的鸿沟。 我们审视了笛卡尔主义的二元论遗留问题，并重点讨论了当代心灵哲学中关于意识的困难问题（Hard Problem of Consciousness）。本章引入了现象学方法论，特别是胡塞尔和梅洛-庞蒂的观点，强调身体经验（lived body）在构成意义和世界观中的核心作用。我们考察了当代神经科学如何试图通过集成信息理论（IIT）或全局神经工作空间理论（GNWT）来量化或定位意识的神经关联物（NCC），并批判性地评估这些尝试在解释主观体验时的局限性。 第六章：语言、社会互动与集体心智 人类心智并非孤立的实体，它在社会环境中通过语言媒介而得以实现和塑造。本章探讨了语言在构建复杂认知结构中的关键作用。我们分析了语言作为一种高度结构化的符号系统，如何扩展了我们的记忆容量和抽象推理能力，使我们能够超越即时的感知范围进行思考。 进一步地，我们探讨了“社会认知”的前沿领域。这包括对“心智理论”（Theory of Mind, ToM）的神经基础的探究，即我们理解他人信念、欲望和意图的能力。我们还讨论了群体智能和“集体心智”的概念，分析当个体通过语言和共享目标进行协作时，复杂问题的解决能力是如何涌现的。我们强调，许多高级认知功能（如道德判断、法律构建）本质上是社会性的，无法在个体心智的隔离环境中得到充分解释。 第三部分：从心智到智能的构建 第七章：深度学习的表征涌现：超越人工神经网络 本章将目光投向当代人工智能的前沿——深度学习。我们不再将深度学习视为简单的“连接主义回归”，而是视为一种全新的、自动化的表征发现范式。我们分析了深度神经网络（DNNs）如何通过多层非线性变换，自动从原始数据中学习出层次化的、具有语义意义的特征。 我们深入探讨了“可解释性AI”（XAI）的必要性，特别是当模型在图像识别、自然语言理解等任务中表现出超人能力时。本章通过可视化技术（如显著图）来揭示网络内部的“黑箱”表征，并讨论这些“涌现的知识”与人类内隐知识（Implicit Knowledge）的相似性与差异性。我们着重讨论了Transformer架构在自然语言处理中的成功，及其如何通过自注意力机制（Self-Attention）来动态地建模上下文依赖关系。 第八章：从表征到行动的桥梁：强化学习与决策 决策制定是连接认知表征与实际行动的关键环节。本章聚焦于强化学习（Reinforcement Learning, RL），探讨智能体如何在不确定环境中通过试错来学习最优行为策略。RL模型（如Q-learning和Actor-Critic方法）被视为模拟生物体通过奖赏和惩罚机制进行适应性学习的有效计算框架。 我们分析了RL如何提供一个统一的框架来理解动机、目标设定和长期规划。更重要的是，我们将RL的“价值函数”与心理学中的“预期效用”概念进行对比，探讨这两者在指导复杂行为决策上的互补性。本章的讨论延伸到“元学习”（Meta-Learning），即“学习如何学习”的能力，这被认为是实现更通用、更少数据依赖的智能体的关键一步。 第九章：通用智能的展望与未解难题 本书的终章旨在整合前述的跨学科见解，展望构建通用人工智能（AGI）的未来路径。我们批判性地审视了当前AI的局限性——即它们在常识推理、因果理解和跨领域泛化方面的不足。 我们论证，要实现真正的通用智能，仅仅依靠数据驱动的表征学习是不够的。我们需要将“符号的结构性”（来自经典认知科学）与“经验的丰富性”（来自具身认知和深度学习）更有效地结合起来。我们提出了一种可能的整合路线图，强调因果推理（Causal Inference）在连接感知、语言和行动中的核心地位。最终，本书总结道，心智的秘密不仅在于它如何计算，更在于它如何体验、如何与世界进行有意义的互动，以及如何在一个充满不确定性的世界中构建稳定而灵活的意义结构。 结语：未来的融合 心智的研究正处于一个激动人心的十字路口。本书提供的综合框架强调，任何单一的学科视角都无法完全捕获心智的全部复杂性。未来的突破将依赖于认知科学家、哲学家、神经科学家和AI研究人员之间持续而深入的对话与合作，共同致力于理解我们如何思考、如何感知，以及我们究竟如何成为有意识的、能行动的个体。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格极为古典且严谨，简直就像是在阅读一篇被极度扩充和细化的博士学位论文。它缺乏当代流行学术著作中常见的“故事化”叙事，而是扎扎实实地堆砌论据和逻辑链条。对于习惯了快餐式阅读的读者而言，这无疑是一种考验耐心的过程。我特别欣赏作者在处理复杂哲学难题时所表现出的那种冷静和克制，他很少使用煽动性的语言，而是通过一步步的逻辑推理，将读者引向他所构建的理论框架之中。书中对“因果性”在认知系统中的角色进行了深入探讨，这部分内容尤其精彩。他试图打破传统的线性因果观，转而用一种更循环、更具反馈机制的视角来描绘信息在网络中的流动。坦白说，我并不完全同意他提出的所有结论，但其提出问题的角度之新颖，足以让人在合上书本后，仍旧对着天花板沉思良久，反思自己固有的思维定势。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来概括这本书的影响力，那便是“范式转移的可能性”。它不是简单地修补现有模型，而是试图从根本上重新定义我们研究心智的起点。书中大量引用的实验数据，尤其是那些关于学习速率和泛化能力的数据，被用来有力地支撑了分布式处理的优越性。我记得有一章专门探讨了符号接地问题（Symbol Grounding Problem），作者并没有直接给出终极答案，而是极其巧妙地设计了一系列思想实验，这些实验迫使读者去直面当前技术在模拟真正智能上的核心障碍。这是一种非常高明的写作技巧——通过展示现有方法的不足，来确立自己理论的必要性。这本书的价值不在于它给出了多少确定的答案，而在于它提出了多么深刻、多么难以回避的问题。它像一把锋利的手术刀，精准地切开了认知科学领域中那些被长期忽视的“结构性肿瘤”。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验是极其沉浸且富有挑战性的，它要求读者拥有一定的数理基础和对认知科学历史脉络的了解。这本书的结构设计非常精妙，每一章都像是为下一章做足了理论铺垫，环环相扣，逻辑严密到几乎没有可以跳跃阅读的空间。我注意到作者在全书中保持着对“主体性”（Subjectivity）的谨慎处理，他没有简单地将之斥为幻觉，而是将其置于连接主义框架下寻找可能的解释路径，这种平衡感处理得非常到位。它避免了纯粹的还原论的陷阱，同时又坚守了对物理基础的探究。这本书更像是一份详尽的“蓝图”，展示了如何从最基础的计算单元出发，构建出我们所观察到的复杂心智现象。对于任何严肃的研究者而言，这本书无疑是绕不开的一座里程碑，它提供的分析工具和概念框架，在未来很长一段时间内都将是该领域讨论的基准线。

评分☆☆☆☆☆

这本被誉为“认知科学圣经”的著作，其深邃的思想和严谨的论证，着实让人在阅读的过程中体验了一次思维的极限挑战。它不像市面上那些浅尝辄止的科普读物，而是直接潜入了连接主义哲学思考的最核心地带。作者似乎并不满足于停留在现象的描述上，而是试图揭示隐藏在认知活动背后的底层机制。我花了整整一个月的时间才大致啃完前三分之一，每一次深入，都感觉自己对“心智”的传统理解被动摇了一分。书中对神经网络模型在处理复杂任务时的局限性与潜力进行了极其细致的剖析，那密集的数学推导和对概率论的娴熟运用，对于非专业人士来说无疑是一道高墙，但正是这堵墙，保证了其理论的坚不可摧。尤其是在讨论“涌现性”（Emergence）这一概念时，作者没有满足于模糊的哲学阐释，而是试图用计算层面上的具体案例来支撑其观点，这种跨学科的融合能力，非常令人折服。这本书迫使我重新审视我们日常生活中习以为常的“理解”和“学习”过程，它提供了一种全新的、更具动态性的视角来观察大脑如何运作，而不是将其视为一个静态的、基于规则的处理器。

评分☆☆☆☆☆

读完此书，最大的感受就是一种“智识上的震荡”。它不是那种读完后能立刻获得几个简单实用技巧的书籍，它更像是一场精心策划的、针对传统心智理论的“结构性拆解”。作者在书中对“常识心理学”（Folk Psychology）的批判可谓是鞭辟入里，丝毫不留情面。他毫不客气地指出，那些我们深信不疑的关于信念、欲望、意图的描述，在面对更精细的神经科学证据时，显得多么的苍白无力和不精确。阅读过程中，我时常需要停下来，对照着其他几本关于计算心智的书籍进行对比阅读，以求跟上作者的论证节奏。那些关于表征形式（Representation Format）的争论，特别是分布式表征与符号表征之间的激烈交锋，被作者梳理得井井有条，但同时又充满了挑战性。他似乎在暗示，我们日常交流中使用的语言，本身就是一种对真实认知过程的严重简化和误导。这使得我在日常与人交谈时，都不由自主地会多一分审慎，思考自己所说的“想法”究竟对应的是何种物理实在。