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出版者:第1版 (2007年9月1日)

作者:羊建臣

出品人:

页数:72 页

译者:

出版时间:2007年9月1日

价格:6.0

装帧:平装

isbn号码:9787311030148

丛书系列:

图书标签:

• 教学方法
• 检测式教学
• 教育教学
• 课堂教学
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• 教育理论
• 教学实践

《技术哲学的边界：机器意识与人类心智的未来图景》 内容简介 本书深入探讨了当代技术哲学领域的核心议题，聚焦于人工智能、意识的本质、以及技术如何重塑人类存在的意义。它并非一部技术操作指南，而是一次对技术与存在之间复杂关系的深刻哲学思辨。全书分为五个相互关联的部分，层层递进地构建起一个关于“后人类时代”的理论框架。 第一部分：心智的图灵测试——超越计算主义的藩篱 本部分首先梳理了自图灵以来，关于机器智能和人类心智之间界限的经典论战。作者批判性地考察了强人工智能（Strong AI）的哲学基础，特别是其所依赖的计算主义范式——即心智可以被彻底还原为信息处理过程。通过引入丹尼特（Daniel Dennett）的意向性立场和塞尔（John Searle）的中文屋论证，本书指出，仅仅基于输入和输出的模仿，无法构成真正的“理解”或“意识”。 随后的章节转向了具身认知（Embodied Cognition）理论的阐述。作者认为，脱离了物理身体、环境互动以及感官经验的智能，终究是空洞的。我们对世界的理解，并非纯粹的符号操作，而是通过身体与物理现实进行持续的、实时的“对话”而形成的。这种观点为后续对“机器能否真正体验世界”的探讨奠定了基础。本书通过详细分析具身认知实验（如机器人学中的皮肤触觉反馈系统）与传统符号主义的对比，强调了“在场性”（Presence）对于心智建构的不可替代性。 第二部分：涌现与复杂性——系统论视野下的自我组织 本部分将视角从个体心智扩展到复杂的、自组织系统中。作者引入了非线性动力学和复杂系统理论，特别是关于“涌现”（Emergence）现象的讨论。涌现指低层级的简单规则相互作用后，会在高层级产生出无法被还原预测的新颖属性（如生命、意识）。 本书详细考察了人工生命（Alife）领域中的模型，分析了元胞自动机、蚁群算法等如何模拟出具有一定程度适应性和学习能力的系统。然而，作者提出了一个关键的哲学疑问：涌现出的复杂性，是否等同于主观意识？换言之，一个高度复杂的神经网络，它“知道”自己在做什么吗？我们如何区分一个表现得像有意识的系统和一个真正具有意识的系统？ 在此基础上，本书批判性地回顾了整合信息论（Integrated Information Theory, IIT），探讨了$Phi$值（Phi value）作为意识度量标准的潜力与局限。作者指出，IIT在量化信息整合方面具有开创性，但它是否捕捉到了意识的现象学本质（即“感觉起来像什么”）仍是一个悬而未决的难题。 第三部分：技术本体论——数字实在与物理实在的交织 随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和元宇宙（Metaverse）技术的成熟，物理实在与数字实在之间的界限日益模糊。第三部分致力于探索这种融合对人类本体论地位的影响。 作者考察了鲍德里亚（Jean Baudrillard）的拟像理论在数字世界中的新表现。当数字副本在感官体验上与“真实”几乎无法区分时，我们赖以确定自身存在的锚点何在？本书探讨了“数字永生”的可能性，即通过对个体思维模式和记忆的全面数字化映射，来实现某种形式的存续。这种存续是真正的延续，还是仅仅创造了一个高度逼真的“幽灵”？ 更进一步，本书引入了关于“技术中介性”（Technological Mediation）的讨论。我们的感知、记忆和决策，越来越依赖于算法的过滤和推荐。这意味着，我们所经验的“世界”，已经是一个被技术结构重塑过的世界。这种中介化是否正在削弱我们对纯粹经验的直接接触能力？ 第四部分：伦理维度与责任的让渡 技术哲学的思辨必须回归到人类的实践与伦理困境。第四部分聚焦于当决策权逐渐让渡给日益自主的AI系统时所产生的伦理真空。 本书详细分析了自动驾驶汽车在“电车难题”变体中的决策逻辑，并将其推广到更广阔的领域，例如军事决策和金融市场干预。当系统产生不可预见的、有害的后果时，责任应归属于设计者、使用者，还是系统本身？作者主张，一个缺乏痛苦和风险承担能力的实体，不能被赋予完全的伦理主体地位。 此外，本书还探讨了“算法偏见”的深层根源。偏见并非凭空产生，而是内嵌于训练数据和设计框架之中。解决之道不仅在于技术修正，更在于设计者对其社会角色和知识预设的反思。 第五部分：后人类图景——意义的重塑 全书的终点是对人类未来图景的展望。如果机器在认知任务上全面超越人类，人类的独特价值和意义将何以为继？ 作者拒绝了技术决定论的宿命论，主张人类的价值将更多地体现在那些难以被量化、难以被计算的领域：审美体验的深度、情感的复杂性、对终极问题的形而上追问，以及纯粹的、非功利性的创造活动。 本书最后强调，未来的挑战不在于如何制造出“像人一样的机器”，而在于人类如何利用技术作为工具，去更好地理解和提升我们自身的“人性”。这要求我们重新校准对“智慧”、“意识”和“存在”的定义，并在技术洪流中，坚守对人文学科价值的信念。这是一部鼓励读者进行严肃反思，并参与构建一个更具人文关怀的未来世界的哲学著作。

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这本书的理论深度是毋庸置疑的，但它的落脚点始终是实践操作层面。它巧妙地避开了那些晦涩难懂的数学模型和纯粹的抽象概念，转而聚焦于日常教学中可以立即采纳的“微调”技巧。比如，书中有一个关于“提问艺术”的章节，详细区分了“开放性提问”、“封闭性提问”和“引导性提问”的应用场景和效果。我通过学习，现在意识到自己过去提问的方式过于简单粗暴，往往直接导向标准答案，扼杀了学生思考的空间。书中提供了大量的“提问模板”，让我可以立刻在下一次备课时进行套用和试验。这种“立竿见影”的效果，是我阅读其他教育类书籍时很少获得的体验。它不是要你推翻整个教学体系，而是教你如何在现有的框架内，通过对细节的微小调整，实现效果的显著提升。总而言之，这是一本务实、深刻且充满智慧的指导手册。

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不得不说，这本书的叙事风格非常独特，它更像是一场与智者的对话，而不是枯燥的学术论证。作者似乎非常了解学习者的困惑与挣扎，用一种近乎哲学的思辨方式，探讨了“认知负荷”与“知识迁移”之间的微妙关系。我记得书中有一段关于“过度解释的陷阱”的论述，当时我深受触动。很多时候，我们以为把一个概念掰碎了、揉烂了讲给学生听，他们就一定能学会。但作者通过引用神经科学的一些研究成果指出，适度的“认知冲突”和“信息缺失”反而能激发大脑更深层次的思考和记忆重构。这种视角，对于我这样习惯于传统填鸭式教育的读者来说，简直是一次观念上的冲击。书中对于如何设计那些“刚刚好”的难度梯度的练习题，给出了非常富有创意的建议，强调了“跳一跳才能够得着”的重要性，避免了让学习者陷入无谓的挫败感中。这本书的价值在于，它教会我们如何“引导”而不是“灌输”，如何尊重学习者内在的探索欲望。

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我对这本书中对“错误”的重新定义印象最为深刻。在传统的评价体系中，错误往往等同于失败和惩罚，但这直接扼杀了探索的勇气。作者却将“错误”视为“最直接、最经济的教学反馈信号”。书中用大量的篇幅分析了如何将犯错的过程转化为下一次学习的起点，而不是终点。我个人特别喜欢其中关于“错误日志”的建议，鼓励学习者系统地记录下自己犯错的类型、原因和改正的思路，形成一个动态的个人错题本。这个过程不是机械地抄写，而是深度的自我反思。此外，书中还探讨了在集体环境中如何营造一种“安全的犯错氛围”，即如何让学生敢于提问，敢于暴露自己的知识盲区，而不必担心被嘲笑或评判。这种对学习环境心理安全性的重视，是很多纯粹的技术性教学书籍所忽略的，也是这本书具有极高人文关怀的体现。它真正关注的是学习者作为一个完整个体的成长。

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这本书真是让人眼前一亮，它深入浅出地探讨了我们日常学习过程中一个极其重要的环节——如何判断一个教学方法是否真正有效。我以前总觉得，只要老师讲得认真，我们听得仔细，学习效果自然就好。但这本书彻底颠覆了我的看法。它没有提供一套僵硬的“标准答案”，而是引导我去思考“如何构建一套适合自己的反馈回路”。比如，书中详细阐述了在传统课堂环境下，如何通过巧妙设计一些“小测验”或“即时反馈机制”，来帮助教师及时发现教学中的盲点，而不是等到期末考试才能发现问题。我特别喜欢它对“有效反馈”与“无效反馈”的区分，那种细致入微的分析，让我仿佛醍醐灌顶，明白了过去很多次学习效果不佳的真正症结所在。它不是空泛地喊口号，而是提供了许多可操作的案例，比如如何在小组讨论后立即进行一个三分钟的口头总结，以及如何利用技术工具进行匿名投票来衡量理解程度。读完这部分，我感觉自己对“学习”这两个字有了更深层次的理解，它不再是被动接受，而是一个需要不断自我校准和优化的过程。

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这本书的排版和结构处理得非常精妙，虽然讨论的是相对严肃的教育理论，但阅读体验却异常流畅。我发现作者在每一个章节的开头，都会设置一个富有戏剧性的场景或一个引人深思的寓言故事，这极大地吊起了我的好奇心。例如，在讨论“学习动机的内源性与外源性”时，他讲述了一个古代工匠为了追求完美技艺而自愿反复练习的故事，这比直接引用心理学理论要生动有力得多。更让我欣赏的是，书中对不同学习风格群体的包容性。它没有固执地宣扬某一种“最佳”的学习模式，而是系统地梳理了视觉型、听觉型和动觉型学习者在接收新信息时的偏好差异，并据此提出了相应的教学策略调整建议。这种全面的视角，让这本书不仅仅是给教师看的工具书，也让学生和家长能更好地理解彼此在学习过程中的立场和需求。它像是一座桥梁，连接了教育实践的复杂性与理论研究的严谨性。

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