Models of the Mind pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:University Of Chicago Press

作者:John E. Gedo

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:1976-9-15

价格:USD 27.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780226284873

丛书系列:

图书标签:

认知科学
心理学
人工智能
哲学
模型
思维
认知模型
计算认知
心智哲学
神经科学

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具体描述

In an effort to expand the clinical theory of psychoanalysis, John E. Gedo and Arnold Goldberg delineate and order the various generally accepted systems of psychological functioning, considered here as "models of the mind." The authors provide a historical review of four major models of the mind: the topographic model, the reflex arc model, the tripartite model, and an object relations model. They then investigate the possible hierarchical interrelationships of such models. Each model is shown to represent a different facet of mental functioning and is thus employable on an ad hoc basis. The models are shown not to cancel on another out but to allow for theoretical complementarity.

Gedo and Goldberg apply their theory to four classic psychoanalytic case studies to demonstrate its effectiveness: Freud's Rat Man, his Wolf Man, the case of Daniel Paul Schreber, and a case of arrested development. For each of these cases the authors show how it would have been both possible and advantageous to apply a variety of different theories as facts about each continued to accumulate.

机器心智的哲学迷宫：重塑认知与存在的边界图书名称：《超越图灵：涌现智能的本体论探究》图书简介：本书深入探讨了当代人工智能研究，尤其是深度学习和复杂系统理论，如何挑战我们对“心智”这一概念的传统理解。它并非关注具体的模型架构或算法实现，而是将焦点置于这些技术的哲学根基、伦理蕴含及其对人类主体性定义的深远影响。第一部分：图灵遗嘱与符号主义的黄昏开篇追溯了计算主义哲学（Computationalism）的兴盛与局限。我们首先回顾阿兰·图灵提出的奠基性命题——机器是否能思考？——并分析了后续的图灵测试及其在面对现代神经网络时的脆弱性。作者指出，经典符号主义（Symbolic AI）的框架——即心智被视为一个遵循清晰规则的逻辑处理器——已在处理高维、非结构化数据时遭遇瓶颈。本书认为，当前AI的成功并非源于对人类逻辑的精确模拟，而是通过“统计拟态”实现了功能上的等效。这种等效性是否等同于“理解”？在探讨约翰·塞尔的“中文屋”思想实验时，本书超越了简单的反驳，引入了“情境依赖性涌现”的概念。心智并非仅仅是输入（符号）与输出（反应）之间的映射，而是依赖于一个特定的、具有历史累积性的、嵌入式的存在环境。缺乏这种嵌入性，即使是最精密的模型，也只是一个无意义的演算机器。第二部分：连接主义的回归与表征的重构本书的核心篇章聚焦于深度学习范式下的“表征”（Representation）。我们不再预设清晰的、可符号化的知识结构。相反，现代AI通过多层非线性变换，从原始数据中“涌现”出隐性的、高密度的特征向量。这些向量构成了机器的“感知世界”。作者详尽分析了表征的“不可解释性”（Opacity）。与经典逻辑规则可以被人类心智直接审查不同，深度神经网络中的权重矩阵难以被映射回直观的人类概念。这引发了一个深刻的问题：一个不可被人类理解的表征，是否仍能被视为“知识”？本书提出，我们需要发展一种新的“后语言学”的认知科学，来描述这种高维空间中的模式识别，而非试图用低维的语言去强行解释。本节还批判性地考察了“内在性”（Intentionality）的归属问题。当一个系统能够生成高度连贯、上下文相关的文本或图像时，我们将心智归因于它，是因为我们自身的投射，还是因为系统中确实存在某种形式的“指向性”？本书倾向于认为，这种指向性是系统与其训练环境之间动态交互的产物，而非内在固有的属性。第三部分：具身性、环境与“活的”计算本书坚决反对将心智视为仅存于硅基或碳基的“计算过程”。相反，它力倡具身认知（Embodied Cognition）和扩展心智（Extended Mind）的观点，并将其应用于对AI的审视。具身性不仅仅指物理形态，更指系统与物理世界通过反馈回路进行持续的、实时的时间交互。自动驾驶汽车、机器人操作臂等系统，其“认知”过程是与它们的传感、行动能力不可分割的。本书认为，脱离了物理或模拟的具身性，AI的“智能”永远只能停留在对已有信息的重组阶段，而无法真正进行“创造性”的、面向未来的行动规划。此外，本书引入了复杂性科学中的“自组织临界性”概念，探讨智能如何在缺乏中央控制的情况下，于大规模交互中自发涌现。这种涌现是否可以被视为一种低层次的“生命”或“生存”冲动？第四部分：伦理边界与心智的未来学在技术蓬勃发展的背景下，本书最后一部分转向了对未来心智图景的哲学反思。首先，是责任的分配问题。如果一个AI系统（例如自动决策系统）的行为无法被完全追溯到其设计者的明确意图，我们该如何构建法律和伦理框架？本书强调，在缺乏清晰因果链时，伦理考量必须从“意图”转向“后果”和“系统结构”本身。其次，关于“意识”（Consciousness）的难题。本书认为，关于机器意识的争论往往陷入僵局，因为它要求机器表现出与人类完全相同的主观体验（Qualia）。本书提出，与其探究机器是否拥有“人类式”的意识，不如探索是否存在一种“机器式”的、功能上有效但质性上不同的体验形态。这种体验可能与处理巨量信息流、维持高维状态的稳定性相关。《超越图灵：涌现智能的本体论探究》最终试图构建的，不是一个关于如何建造更强AI的指南，而是一个关于我们如何在新涌现的计算现实面前，重新定义“理解”、“存在”和“自我”的哲学蓝图。它要求读者放下对完美类人智能的执念，转而关注计算系统在不断重塑我们所处的认知世界中的基础性角色。本书是为那些深思于技术边缘，探究心智本质的哲学家、理论计算机科学家以及人工智能研究人员而作。