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出版者:W.H. Freeman & Company

作者:Joseph Weizenbaum

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1976-03

价格:USD 16.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780716704638

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机器之心与人类灵魂：当代技术哲学的前沿探索 图书名称：《机器之心与人类灵魂：当代技术哲学的前沿探索》 作者： [此处留空，以增加图书的真实感] 出版社： [此处留空，以增加图书的真实感] --- 内容简介： 在二十一世纪的黎明，人类正以前所未有的速度与我们自己创造的技术奇迹交织共生。从深度学习算法的复杂决策，到基因编辑技术的伦理困境，再到元宇宙的沉浸式存在，我们正站在一个哲学史上的关键转折点。本书并非对某一特定技术的操作手册，也不是对科幻小说的浪漫想象，而是对我们这个“技术存在”时代的深刻、严谨的哲学反思。它旨在挑战那些将技术视为中立工具的传统观念，深入剖析技术如何重塑我们的认知结构、道德框架乃至生存意义。 本书的探讨围绕三大核心支柱展开：技术的本体论地位、认知的扩展与异化，以及作为技术公民的伦理责任。 第一部分：技术的本体论：从工具到环境 传统的哲学流派往往将技术视为人类意志的延伸——一种可以被有效利用或被理性约束的“物”。然而，当代技术，尤其是信息技术和生物技术，已经超越了“工具”的范畴，它正在成为我们感知世界、组织社会、乃至定义“真实”本身的基础环境。 1. 实在的重构：模拟、数字与超验真实 我们将追溯从柏拉图洞穴隐喻到鲍德里亚“拟像理论”的演进脉络，重点分析数字孪生、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）如何模糊了物理世界与信息世界的界限。如果我们的主要经验越来越多地通过算法中介和界面呈现，那么“原始的”实在性还剩下多少？本书深入探讨了“沉浸式体验的哲学”，质疑我们是否正在自愿地将我们的本体论优先权让渡给代码的结构。我们关注的焦点是：在算法确定的世界里，“偶然性”和“自由意志”的经验基础是否被侵蚀？ 2. 时间性的算法化：即时性与历史的断裂 当代技术，特别是高速计算和即时通讯，极大地压缩了我们的时间感。本书分析了这种“超即时性”（Hyper-Immediacy）对人类意识结构的影响。当反馈循环被压缩到毫秒级别时，审慎的、深思熟虑的行动（phronesis）是否还能有效地发挥作用？我们探讨了在算法驱动的效率至上逻辑下，历史的叙事性是如何被碎片化，以及这种时间性的转变如何影响我们对未来规划和责任承担的能力。 3. 知识的拓扑学：数据、意义与“黑箱”的统治 在海量数据的时代，知识的获取不再依赖于传统的演绎或归纳，而是依赖于复杂模型的统计关联。本书批判性地考察了“黑箱”模型（如深度神经网络）的兴起。当预测的准确性与可解释性发生冲突时，我们必须面对一个核心问题：我们是否应该信任一个我们无法完全理解其推理过程的实体来做出关键决策？这不仅仅是工程问题，更是关于信任、透明度以及知识本质的深刻哲学追问。我们考察了知识的“去主体化”趋势，即人类认知能力被外部的、不可见的计算结构所“外包”的现象。 第二部分：认知的边界与人类心智的异化 技术并非仅仅改变了我们做什么，它正在改变我们“如何思考”。本部分聚焦于技术如何内化为人类认知过程的一部分，并探讨这种“技术增强”可能带来的心智风险。 4. 注意力经济学与心智的碎片化 现代信息平台的商业模式建立在对人类注意力的捕获之上。本书从现象学角度分析了持续性的中断（Interruption）如何重塑我们的感知场域。我们探讨了“持续性部分注意力”（Continuous Partial Attention）如何成为一种新的存在方式，以及这种心智状态对深度阅读、专注冥想和复杂问题解决能力的长远影响。我们不是在批评设备本身，而是在分析这种设计如何系统性地“塑造”了一个更容易分心、更难进行内省的心灵结构。 5. 情感的编码与“共情算法” 随着情感计算（Affective Computing）和能够模拟人类语言的模型的成熟，我们开始面临“机器是否能够真正理解情感”的古老问题的新变体。本书超越了图灵测试，关注于人类与算法之间情感交互的真实性与效用。如果一个系统能完美地模仿共情，而用户体验到安慰或连接，那么这种“人工情感”的价值何在？我们警惕情感体验的“标准化”和“可编程化”的风险，即人类的微妙情感反应被简化为可量化的、可被优化的数据点。 6. 身体的延伸与边界的模糊：赛博格伦理学的当代进展 从辅助假肢到神经接口技术（BCI），人类身体与机器的融合日益紧密。本书探讨了这种“技术嵌入”对“自我”概念的挑战。如果我的记忆和计算能力部分地依赖于植入物，那么“我”的边界在哪里？我们考察了这种身体的扩展如何带来新的社会不平等——谁能负担得起认知上的“升级”？这种升级又将如何定义未来的“正常”人类经验？ 第三部分：技术公民的伦理与政治责任 技术的演进速度已经远远超过了社会规范和法律框架的适应速度。本书最后一部分致力于构建一个面向未来的技术公民伦理学框架。 7. 算法的治理与民主的未来 算法不仅是工具，它们正在成为事实上的决策制定者——从信贷审批到司法判决。本书强调，算法偏见（Algorithmic Bias）并非偶然的错误，而是历史社会结构在数据中的沉淀和固化。我们必须开发一套“批判性技术审计”方法，要求对影响公共领域的系统进行严格的社会和伦理审查。讨论的核心是如何在技术效率与民主问责制之间找到动态的平衡点。 8. 责任的归属：主体性与机器的能动性 随着自主系统（如自动驾驶汽车和自主武器）的出现，传统的伦理学中的“行为者-行动者-后果”链条被极大地拉伸和复杂化。当一个决策的产生路径跨越了人类程序员、训练数据、实时传感器输入和黑箱模型时，谁应该为最终的错误负责？本书主张，在“系统责任”的概念下，设计者、部署者和监管者必须共同承担一种新型的、分布式的道德负荷。 9. 技术批判的当代必要性：抵御“技术决定论”的诱惑 全书最后呼吁，技术哲学不应沦为对进步的无条件颂歌。我们必须警惕“技术决定论”——即相信技术发展是不可避免的、单向的、且必然导向更优状态的观念。真正的哲学工作在于揭示技术选择背后的价值预设，并为人类提供“拒绝的权利”和“重新想象的勇气”。我们必须学会区分“可能的技术”和“我们应该选择的技术”，以此重塑我们的技术未来。 --- 目标读者： 本书面向对技术、社会、伦理和心智哲学交叉领域感兴趣的严肃读者、政策制定者、跨学科研究人员以及所有对我们技术化生存状态感到困惑的当代公民。它要求读者带着批判性的眼光审视自己每天使用的设备和信息流，重新思考人性的核心与技术的边界。

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这是一本我反复回读的书，每一次都能从中挖掘出新的思考。它并没有直接告诉读者“如何”让计算机变得更强大，或者“如何”训练人工智能，而是更深层次地探讨了人类智能与机器智能之间的本质区别，以及这种区别对我们理解自身以及我们所创造的工具所产生的深远影响。作者通过一系列引人入胜的案例和逻辑严密的论证，逐步揭示了人类理解、推理和创造力的独特之处，这些能力是如何在复杂的现实世界中运作的。我特别喜欢其中对“常识”的探讨，它不仅仅是知识的堆积，更是一种对世界运作方式的直观把握，是人类在长期进化中形成的适应性机制。作者指出，将这种“常识”完全移植到机器中是多么困难，即便我们能够模拟出某些表面的智能行为，其背后缺乏真正意义上的理解，也使得机器的“智能”与人类的智能有着根本的不同。这本书让我重新审视了人工智能研究的许多前提假设，它提醒我们，技术的发展固然重要，但理解我们自身以及我们想要模仿的对象——人类智能——的本质，同样至关重要，甚至更加重要。它就像一面镜子，让我们在审视机器的同时，也更加深入地认识了自己。

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这是一本让我回味无穷的书，它以一种独特而深刻的方式，剖析了人类智能与计算机计算能力之间的关系。我原本以为，人工智能的未来在于不断提升计算速度和算法的复杂性，但这本书却引导我走向了一个更广阔的思考维度。作者并没有沉溺于技术的细节，而是从人类认知和语言理解的本质入手，揭示了机器在模仿人类智能方面所面临的深层挑战。我特别喜欢书中对“理解”的讨论，它不仅仅是信息的接收和处理，更是一种将新知识融入已有认知体系，并能够灵活运用的能力。这种能力，很大程度上建立在人类丰富的经验、直觉以及对世界因果关系的深刻感知之上。而这些，恰恰是目前计算机程序难以真正获得的。作者通过生动的案例和严谨的逻辑，展现了人类在处理复杂、模糊信息时所表现出的非凡智慧，以及这种智慧与我们身体、情感和环境的紧密联系。这本书让我对人工智能的未来发展方向产生了更审慎的思考，它提醒我们，在追求机器智能的过程中，理解人类自身的智能，才是更根本、更具挑战的任务。

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这本著作无疑是我近期读过的最引人深思的书籍之一。它并没有提供任何关于如何构建更强大AI的“秘籍”，而是将焦点置于更根本的问题：人类智能究竟意味着什么？作者以其深厚的学识和清晰的论证，将我们从对机器智能的迷思中拉回到对人类自身智慧的审视。我特别欣赏他对“理解”这个概念的剖析，他认为理解并非仅仅是信息的接收和处理，而是一种将新信息与已有知识框架整合、并赋予其意义的过程。这个过程，往往与我们的身体经验、情感状态以及对世界运作方式的直观感知紧密相连。书中通过大量的例子，展现了人类在面对复杂、模糊甚至非结构化信息时，是如何运用常识、直觉和推理来做出判断的，而这些能力，对于目前的计算机程序来说，却显得异常困难。它让我深刻地认识到，人工智能的发展，不应该仅仅是模仿人类的行为，而更应该致力于理解人类智能的底层逻辑和核心机制。这本书就像一面镜子，让我们在审视机器的同时，也更加深入地认识了自己。

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这本书带给我的，是一种由衷的敬畏和全新的视角。在我看来，人工智能的进步一直是以一种“追赶”人类智能的姿态向前推进的，但这本书却让我意识到，我们可能过于关注“如何让机器像人”，而忽略了“理解人本身”。作者以一种非常温和但极其有力的论述，揭示了人类智能的深度和广度，尤其是那些我们视为理所当然，却难以用算法来解释的特质，比如直觉、常识、情感以及对世界整体的理解。书中关于语言和概念形成的讨论，让我印象尤为深刻。我们人类学习语言，并非仅仅是词汇和语法的学习，更是通过与环境的互动，通过身体的感知，通过情感的体验来获得对概念的深刻理解。这些，恰恰是目前人工智能面临的巨大挑战。它提醒我，人工智能的发展，不应该仅仅是追求计算的“效率”，而更应该致力于对人类智能的本质进行更深入的探索。这本书让我对人工智能的未来发展方向，有了更审慎和更具哲学性的思考，它不是一本技术手册，而是一次深刻的关于“智能”的哲学对话。

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我必须承认，在翻开这本书之前，我对“人工智能”这个概念有着非常笼统的认识，认为它无非是让机器能够进行复杂的计算和模仿人类的行为。然而，这本书彻底改变了我的看法。它并没有炫技般地展示最新的算法或模型，而是退后一步，从哲学的高度，甚至是人类学的角度，来审视我们与计算机器的关系。作者以一种非常耐心和清晰的方式，剖析了人类认知过程中的那些微妙而关键的元素，比如意图、理解、情感以及我们在与环境互动时所依赖的直观判断。他通过生动的比喻和逻辑的推演，让我们看到，即使是最先进的计算机程序，在处理那些对我们人类来说似乎毫不费力的事情时，也可能陷入困境。这本书最让我印象深刻的部分，是对“因果关系”的理解。我们人类能够理解事物是如何运作的，不仅仅是因为我们知道“是什么”，更重要的是我们理解“为什么”会发生。这种对因果的洞察，使得我们能够预测、规划，甚至创造。而机器，即便能识别模式，也未必真正理解其背后的因果链条。这引发了我对当前AI发展方向的深刻反思，我们是否过于追求“模拟”而忽略了“理解”的本质？

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我一直认为，计算机科学的魅力在于其逻辑的严谨和算法的精妙，但《Computer Power and Human Reason》这本书却提供了一个完全不同的视角。它没有沉溺于技术细节，而是将读者带入了一个更广阔的思考空间，去探究人类智能的本质以及我们与机器之间难以跨越的鸿沟。作者以其渊博的学识和清晰的逻辑，揭示了人类理解世界并非仅仅是通过符号的处理，而是通过一种更为丰富、更为具身化的方式。例如，他在分析人类如何学习语言时，就强调了身体经验、社会互动以及情感体验在其中不可或缺的作用。这些要素，对于我们目前所知的计算机程序来说，几乎是无法复制的。更让我着迷的是，书中对“常识”的深入剖析。我们似乎毫不费力就能掌握的常识，其背后却蕴含着人类数百万年进化的智慧和对世界运作规律的深刻感知。如何将这种“背景知识”和“直觉”有效地传达给机器，是当前人工智能领域面临的最大挑战之一。这本书让我对AI的未来发展方向产生了更审慎的思考，它并非否定技术的力量，而是提醒我们，在追求机器智能的过程中，我们更应该深入理解人类智能的独特之处，避免走入“形似而神不至”的误区。

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在阅读《Computer Power and Human Reason》之前，我对人工智能的理解相对浅显，总觉得只要算法足够先进，计算能力足够强大，机器就能拥有和人类一样的智能。然而，这本书彻底改变了我的看法，它以一种令人耳目一新的方式，将读者带入了一个关于人类智能本质的深刻探讨。作者并没有炫耀高深的计算机理论，而是以一种非常易懂且富有启发性的语言，剖析了人类理解、推理和常识的复杂性。我尤其欣赏他对“意图”和“目标”的分析，这些人类行为的驱动力，对于机器来说，是极其难以模拟的。书中用大量生动形象的例子，说明了人类是如何在没有明确指令的情况下，通过直觉、经验和对世界的整体理解来做出判断和决策的。这些看似微不足道的能力，却是人类智能的核心所在，也是当前人工智能发展所面临的巨大瓶颈。这本书让我深刻认识到，人工智能的发展不应该仅仅是追求计算的“量”，更应该致力于理解智能的“质”。它不仅是对计算机科学的深刻反思，更是对人类自身智慧的一次全面梳理，引发了我对人工智能未来走向的更审慎的思考。

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这本书的阅读体验是一种持续的“顿悟”。在读它之前，我对计算机的“智能”抱有一种相对乐观的态度，认为只要算力足够，算法足够复杂，机器迟早能拥有和人类一样甚至超越人类的智能。然而，作者通过一系列发人深省的论证，打破了我的这种naive（天真）的想法。他并没有使用晦涩难懂的术语，而是用非常清晰、生动的语言，揭示了人类智能的许多非凡之处，尤其是那些我们习以为常，却难以量化和模拟的特质。我特别欣赏他对于“理解”的解读，它不仅仅是信息输入的处理，更是一种将新信息与现有知识体系融合、并对其进行内在解释的过程。这种内在的解释，往往与我们的身体经验、情感状态以及对世界运作规律的直观把握紧密相连。书中通过大量生动的例子，展现了人类如何在没有明确规则的情况下，通过直觉和经验来做出判断，而这些正是目前机器所难以企及的。它让我深刻地认识到，人工智能的发展，不应该仅仅是模仿人类的行为，而更应该致力于理解人类智能的底层逻辑和核心机制。这本书像是一次对人工智能本质的深刻追问，引导我重新思考我们对“智能”的定义。

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这本著作的迷人之处在于，它并没有将自己局限于计算机科学的范畴，而是巧妙地将心理学、哲学、语言学乃至认知科学的洞见融汇贯通，构建了一个关于人类智能与机器智能的宏大叙事。我尤为欣赏作者在探讨人类理解力时所使用的类比，那些关于语言、概念以及我们如何在大脑中构建世界模型的描述，让我仿佛置身于一场深刻的学术对话之中。他并没有简单地将人类智能看作是一系列可计算的指令集合，而是强调了经验、直觉和对世界深刻的、非符号化的理解在其中扮演的关键角色。我记得书中有关于“意图”和“目标”的论述，这对于理解人类行为的驱动力至关重要，而将其赋予机器，却成了一项巨大的挑战。作者通过细致入微的分析，展现了人类在进行决策、解决问题时，并非完全依赖于清晰的规则或算法，而是常常受到背景知识、文化语境以及情感状态的影响。这本书让我意识到，我们对机器智能的期望，在很大程度上源于我们对自己智能的理解，而我们对自身智能的理解，又受到我们自身经验和局限性的影响。它是一次对人工智能前沿问题的深刻哲学反思，更是对人类自身智慧的一次全面梳理。

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我必须说，这本书颠覆了我对人工智能的一些固有观念，它不是一本教你如何编程或构建AI模型的实用指南，而是一本引导你进行深刻哲学思考的著作。作者以一种令人着迷的方式，将我们带入人类智能的复杂世界，并将其与计算机的计算能力进行对比。他并没有简单地将人类智能视为一套可以被量化的算法，而是强调了经验、直觉、情感以及我们对世界整体的理解在其中扮演的关键角色。书中关于“常识”的探讨尤其令我印象深刻，我们人类对世界运作的理解，很多时候是建立在长期的生活经验和潜移默化的知识积累之上的，这使得我们能够灵活地应对各种未知的状况。而将这种“常识”注入计算机，却是一项极其艰巨的任务。作者通过细致入微的分析，让我们看到，即便最复杂的计算机程序，也可能在面对一些对人类来说显而易见的问题时显得笨拙。这引发了我对当前人工智能发展方向的深入反思，我们是否过于关注计算的“力”，而忽略了理解的“道”？这本书并非否定技术进步，而是提醒我们，在追求机器智能的道路上，理解人类自身的智慧，才是最根本的出发点。

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好好一个教授为啥要这么反科学

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