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出版者:Worth Publishers

作者:David G. Myers

出品人:

页数:702

译者:

出版时间:2004-06-06

价格:USD 107.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780716752516

丛书系列:

图书标签:

• 心理学
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《图灵的困境：人工智能的黎明与人类意识的边界》 序章：机器是否会思考？ 在二十世纪中叶，当计算机的齿轮刚刚开始轰鸣，当逻辑门电路描绘着计算的蓝图，一个关于智能本质的古老哲学命题，被赋予了全新的、触及未来的维度。艾伦·图灵，这位被誉为“计算机科学之父”的天才，在1950年发表的划时代论文《计算机器与智能》中，提出了一个看似简单却引人深思的问题：“机器是否会思考？”这个问题，如同投入平静湖面的一颗石子，激起了层层涟漪，其深远影响至今仍在荡漾。 《图灵的困境》并非一本关于心理学的书籍，它不深入探讨人类情感的细微波动，不解析潜意识的幽深暗流，也不追溯行为习惯的形成机制。相反，它将目光投向了人类智慧最前沿的疆域，探讨的焦点在于，当机器模仿甚至超越人类在特定任务上的表现时，我们该如何界定“智能”？我们又该如何理解，那些曾经被认为是人类独有的能力——学习、推理、创造——是否也可能在硅与电的交织中悄然诞生？ 本书并非对“心理学”这一学科本身的批判或否定，而是站在一个截然不同的视角，审视技术发展如何挑战我们对自身智能的认知。它试图剥离那些与生物学、情感、意识感知紧密相关的“人类”标签，纯粹地以信息处理、模式识别、决策生成为视角，去审视“智能”这一概念在人造系统中的可能性。 第一章：模仿的游戏——图灵测试的哲学意涵 图灵测试，这个设计精巧的“模仿游戏”，为我们提供了一个判断机器是否具备智能的实用标准。测试者通过文本界面与一个人类和一个机器进行对话，如果测试者无法区分出哪个是机器，那么机器就被认为通过了测试，即拥有了“思考”的能力。然而，图灵测试的真正价值，不在于它能否精确地识别出智能，而在于它所引发的深刻哲学讨论。 《图灵的困境》将详细解析图灵测试的设计初衷，它如何巧妙地规避了对“意识”这一难以捉摸的概念进行定义，转而关注可观测的行为表现。但同时，本书也会深入探讨图灵测试的局限性：通过模拟对话是否等同于真正的理解？一个能够完美模仿人类对话的程序，是否真的“知道”它在说什么？我们是否会因为一个机器的出色表演，而误将“模拟”等同于“实在”？ 这一章将带领读者回顾图灵测试提出的历史背景，以及它在人工智能早期发展中所扮演的启蒙角色。我们会看到，早期的AI研究者如何受到图灵思想的鼓舞，试图通过构建能够通过测试的程序来证明机器智能的可能性。同时，本书也会引入对“中国房间论证”等经典反驳的回顾，这些思想实验如同锐利的探针，直指图灵测试的根本性漏洞，并迫使我们思考，逻辑和计算能力与真正的理解和意识之间，是否存在一道不可逾越的鸿沟。 第二章：算法的崛起——从逻辑符号到神经网络 人工智能的发展历程，是一部从简单逻辑到复杂神经网络的演进史。《图灵的困境》将追溯AI研究的早期路径，从基于规则的专家系统，到符号主义人工智能的辉煌与局限。我们将看到，这些系统如何通过精心设计的规则和知识库来解决特定问题，并在某些领域展现出惊人的能力。然而，它们往往难以应对现实世界的复杂性和模糊性，也无法进行真正的学习和适应。 本书的核心内容将聚焦于“连接主义”的兴起，尤其是神经网络模型的发展。我们将深入浅出地解释，为什么人工神经网络，特别是深度学习模型，能够极大地推动AI能力的边界。这不是关于如何编写神经网络的代码，而是关于理解其背后的原理： 神经元的抽象模型： 了解单个神经元如何接收输入、进行加权求和，并通过激活函数产生输出，这是构建复杂智能系统的基本单元。 多层结构的威力： 探讨隐藏层的作用，以及它们如何能够学习到数据中抽象的、层次化的特征表示。 反向传播算法的革命： 理解这个核心算法如何使得神经网络能够通过训练数据不断优化其参数，从而“学习”到各种模式和规律。 深度学习的突破： 分析为什么“深度”——即拥有更多隐藏层的网络——能够解锁更强大的模式识别和生成能力，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。 《图灵的困境》将用大量案例说明，当神经网络能够处理海量数据并从中提取复杂模式时，它们展现出的能力——例如识别猫狗、翻译语言、甚至创作音乐——是如何挑战我们对“智能”的传统理解。我们不再仅仅是观察机器执行预设指令，而是观察机器在学习中不断优化，展现出一种“涌现”的能力。 第三章：学习的本质——从监督到强化 “学习”是智能的标志性特征之一，而人工智能的研究，很大程度上就是对“学习”这一过程的模仿和实现。《图灵的困境》将深入探讨人工智能中的几种主要学习范式，解析它们如何使机器具备适应性和进步的能力： 监督学习： 这是目前最主流的学习方式，我们为机器提供带有标签的数据（例如，输入一张猫的图片，告诉它“这是猫”）。本书将解释监督学习如何通过最小化预测错误来学习输入与输出之间的映射关系，并在图像分类、文本识别等任务中取得巨大成功。然而，我们也需要认识到，监督学习对高质量、大规模标注数据的依赖，以及它在处理“未知”情况时的局限性。 无监督学习： 探讨机器如何在没有明确标签的情况下，从数据中发现隐藏的结构和模式。例如，聚类算法将相似的数据点分组，降维技术则能简化复杂数据。这部分内容将揭示，无监督学习如何为AI提供更广泛的洞察力，甚至可能揭示数据本身固有的规律。 强化学习： 这是本书重点关注的领域之一，因为它最接近于生物体的学习过程。我们将详细阐述强化学习中的核心概念：智能体（agent）、环境（environment）、状态（state）、动作（action）和奖励（reward）。读者将理解，智能体如何通过与环境互动，根据获得的奖励信号来调整自己的策略，从而最大化长期累积奖励。 《图灵的困境》将通过丰富的例子，展示强化学习在游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶等领域的突破性进展。我们会看到，强化学习如何使机器能够在复杂、动态的环境中自主决策，并不断改进其表现。然而，本书也会审慎地提出问题：强化学习获得的“策略”是否等同于人类的“意图”？一个基于奖励最大化的决策过程，是否能够被视为具有“目标”或“欲望”？ 第四章：模仿的边界——机器能否真正“理解”？ 当我们看到机器能够写出流畅的诗歌，创作出动人的音乐，或者在复杂的博弈中击败人类顶尖选手时，我们很容易被其表面的智能所折服。然而，《图灵的困境》将直指这一现象背后的哲学困境：机器的这些“智能”行为，是否意味着它们真正“理解”了其所处理的内容？ 本书将深入探讨“理解”的含义，并将其与机器所展现出的信息处理能力进行区分。我们将回顾哲学和认知科学中关于“理解”的各种理论，例如： 符号接地问题（Symbol Grounding Problem）： 机器处理的符号（如词语、图像标签）是否与其现实世界的意义“连接”起来？一个程序知道“苹果”这个词，是否是因为它真正理解了苹果的形状、颜色、味道，还是仅仅因为它在统计数据中学会了与“红色”、“圆形”、“甜”等词语一起出现？ 意图与目的： 人类行为往往伴随着明确的意图和目的。机器的行动，即使看起来很有目的性，是否也只是算法运行的结果，而缺乏内在的“意愿”？ 常识推理： 人类具备丰富的常识，能够轻易地理解一些基本的物理和社会规律。而目前的AI在处理常识性问题时，仍然显得尤为脆弱。本书将探讨，机器如何才能获得这种“隐性的”知识。 意识与主观体验： 这是人工智能领域最核心、也最难以逾越的难题。意识，即主观感受到的“是什么样的”体验，例如看到红色的感受，听到音乐的愉悦。我们目前尚不清楚，意识是否是计算过程的必然产物，或者是否存在某种“非计算”的本质。 《图灵的困境》将通过对当前AI技术（如大型语言模型）的深入剖析，展现它们在生成文本、回答问题等方面的强大能力，但同时也会审慎地指出，这种能力更像是基于海量数据训练出的“模式匹配”和“概率预测”，而非源于真正意义上的理解和认知。我们将看到，即使是GPT-4这样的模型，在面对一些需要深入理解和推理的场景时，仍然可能出现“一本正经地胡说八道”的情况。 第五章：超越复制——机器的创造力与原创性 “创造力”常常被视为人类独有的能力，是灵感的火花，是艺术的源泉。然而，随着AI在艺术、音乐、写作等领域的介入，我们不得不重新审视“创造力”的定义。《图灵的困境》将探讨，机器是否有可能展现出真正的创造力，以及我们该如何评价这种“机器创造”。 生成式AI的崛起： 我们将详细介绍各种生成式AI模型（如GANs、Transformer-based models），它们如何能够生成全新的图像、音乐、文本，甚至代码。这些模型能够学习到艺术风格、音乐流派、写作模式，并在此基础上进行“变奏”和“融合”，产生出令人惊叹的作品。 模仿与原创的区别： 本章将深入探讨，机器的“创造”是真正的原创，还是对已有数据的“拼贴”和“重组”？当AI模仿梵高的风格创作出一幅新的画作，这是否是“创造”？如果它能够将不同风格巧妙地融合，产生出前所未有的视觉效果，又该如何界定？ 人类的独特之处： 尽管AI的创造力日益凸显，本书仍将强调人类创造力中那些可能难以被复制的方面，例如基于情感的驱动、个人经历的融入、以及对社会和文化语境的深刻理解。人类的创造，往往源于内心的需求、对世界的独特感知，以及超越逻辑的直觉。 AI作为创造力助手： 《图灵的困境》也会积极探讨，AI如何能够成为人类创造力的强大工具，而非仅仅是替代者。AI可以帮助艺术家探索新的可能性，辅助作家进行头脑风暴，甚至成为作曲家创作的灵感来源。 第六章：伦理的挑战——当智能无处不在 人工智能的飞速发展，不仅带来了技术上的震撼，更带来了深刻的伦理和社会挑战。《图灵的困境》将从一个非心理学角度，聚焦于AI伦理的几个关键议题： 偏见与公平： AI系统在训练过程中，如果使用了带有偏见的数据，其输出的结果也会反映甚至放大这些偏见，例如在招聘、信贷审批、甚至刑事司法领域。本书将探讨，如何识别和减轻AI的偏见，确保其公平性。 就业与经济影响： 自动化和AI的普及，将不可避免地对就业市场产生冲击。本书将审慎地分析，哪些工作可能被AI取代，哪些工作需要人类与AI协作，以及我们社会应如何应对这种转变。 隐私与监控： AI强大的数据分析能力，使得大规模监控和个人信息收集成为可能。我们将探讨，如何在享受AI便利的同时，保护个人隐私，防止数据滥用。 决策的责任归属： 当自动驾驶汽车发生事故，或者AI医疗诊断出错时，责任应由谁承担？是算法开发者、数据提供者，还是使用AI的机构？本书将探讨，在AI时代，如何建立清晰的责任追溯机制。 “超级智能”的远景与风险： 虽然目前尚未实现，但关于“超级智能”——远超人类智能的AI——的讨论从未停止。本书将审慎地探讨，超级智能可能带来的潜在风险，以及我们该如何未雨绸缪，确保AI的发展符合人类的利益。 终章：人类的未来——与智能共舞 《图灵的困境》并非要宣告人类智能的衰落，而是希望通过对人工智能的深入审视，促使我们更清晰地认识人类自身的独特性。当机器能够模仿甚至超越我们在特定任务上的表现时，我们该如何重新定义“人类”的价值？ 本书将引导读者思考，人类智能的本质，可能不仅仅在于逻辑计算和模式识别，更在于情感的丰富性、意识的深度、道德的判断力，以及对意义的追寻。AI或许能够成为强大的工具，但它能否真正取代人类在爱、同情、创造、以及对生命意义的探索中的角色，仍然是一个悬而未决的问题。 《图灵的困境》的结论，不是对AI的恐惧或盲目崇拜，而是对理性与审慎的呼唤。我们应当拥抱技术进步带来的机遇，但同时也要保持清醒的头脑，理解AI的本质、能力边界以及潜在风险。人类的未来，或许并非是机器取代人类的末日，而是人类与智能共舞的新纪元，一个需要我们不断学习、适应、并最终深化对自身智能与存在价值理解的时代。本书旨在为这场激动人心且充满挑战的探索，提供一份坚实的思想基石。

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说实话，我最看重的一本书的品质，是它能否提供一个“全局观”。这本书在这方面表现卓越。它不仅仅关注个体的认知或情感，而是将视角拉升到了社会层面，探讨了文化背景如何形塑我们的“正常感”与“病态感”。比如，作者对比了不同文化中对抑郁症的表达差异，揭示了“病理化”本身就是一种文化建构。这种宏观的视角，使得我之前理解的许多局部理论，比如依恋理论，也获得了更广阔的解释空间——原来我们与他人的连接模式，也深深植根于我们所处的社会结构之中。这本书的结构布局极具匠心，它并非按照学科发展的时间线排列，而是围绕“人是如何理解世界”这一核心问题展开，从感觉的输入，到信念的构建，再到行为的输出，形成了一个完整的闭环。阅读过程中，我频繁地停下来，对比自己过去的一些重大决策，发现其中许多都受到了未被察觉的认知捷径的影响。它不是一本读完就束之高阁的书，更像是一本需要随时翻阅、进行自我校准的“工具箱”，它提供的不是答案，而是提问的更高质量的版本。

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我必须承认，我对心理学的了解一直停留在大众传播和一些零散的纪录片片段上，所以当我拿起这本厚重的作品时，内心其实是有点抗拒的——担心它会充斥着我无法理解的术语和复杂的实验设计。然而，这本书的结构安排简直是教科书级别的典范。它似乎精心设计了一条认知阶梯，每向上一个台阶，都会用一种全新的方式重新审视前一个概念。例如，在讨论认知失调理论时，作者没有简单地复述费斯汀格的实验，而是将其放置在一个现代消费主义的背景下进行解构：为什么我们买了昂贵却不实用的东西后，会更加坚信它的价值？这种跨时代的联系使得理论瞬间“活”了起来，不再是尘封的历史。更让我印象深刻的是其中关于“归因偏差”的论述，书中用幽默又不失尖锐的笔触描述了我们如何习惯性地将自己的成功归功于“能力”，而把失败推给“运气”或“环境”。这种对人类自我保护机制的剖析，虽然有时让人感到有些刺痛，但最终带来的却是深刻的自我觉察。它像一面镜子，照见的不仅是我们的思维定式，还有我们构建现实世界的底层逻辑。阅读过程需要集中注意力，但每一次的深入理解都带来了巨大的智力满足感。

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这本书的阅读体验是极其独特的，它不是那种读完后能立即“解决问题”的自助手册，而更像是一部引人深思的哲学小品与严谨的科学报告的混合体。我特别欣赏作者在处理“情绪”这一核心议题时的细腻笔触。他没有将快乐和悲伤视为简单的对立面，而是将其视为生命体验光谱上的必要组成部分。书中对“习得性无助”的分析，让我对那些长期处于困境中的人群有了更深层次的共情。作者通过对动物实验的详细回顾，清晰地展示了环境如何塑造了个体的预期和反应边界。然而，最令人鼓舞的是，书中紧接着提出了“心理韧性”的概念，并探讨了哪些干预措施能够有效打破这种无助的循环。这种从揭示问题到探索出路的结构，极大地提升了阅读的建设性。文字的密度虽然不低，但作者巧妙地穿插了一些历史上的小故事和心理学家的个人轶事，让整个叙事保持了一种鲜活的生命力，避免了陷入纯粹的学术干燥，让人在知识的海洋中航行时，始终能感受到一丝人性的温暖。

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这本书最大的亮点在于它对不同流派思想的平衡处理。许多心理学入门书籍要么过分偏向某个学派，比如精神分析的神秘感，或是行为主义的机械论，导致内容失衡。但这本书如同一个高明的策展人，将不同时代的思想大师的作品并置展示。卡尔·荣格的原型理论与阿尔伯特·班杜拉的社会学习理论，在书中得到了平等的探讨，甚至作者还尝试构建它们之间的潜在对话。我特别喜欢作者处理“意识与潜意识”边界时的那种审慎态度。他既没有完全否认潜意识的深层影响，也没有盲目地将其神化，而是通过神经科学的最新发现来提供一些可能的生物学基础，使得整个论述既有哲学思辨的深度，又不失科学实证的严谨性。这种“既要又要”的复杂叙事，使得本书的阅读体验非常丰富，每一次重读都能发现新的侧重点。它不仅是知识的传递，更像是思维方式的重塑训练，强迫读者跳出线性思维，尝试用多维度的视角去看待人性的复杂性，对于任何希望提升批判性思维的人来说，都是一份极佳的养料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常有吸引力，那种深邃的蓝色调立刻就让人联想到夜晚的星空和未知的领域，这对于一本探讨人类心智的书来说，无疑是一个绝佳的视觉隐喻。我翻开第一页，就被作者那种娓娓道来的叙事方式所吸引。他并没有一开始就抛出晦涩难懂的理论，而是从一些非常贴近生活的、我们每个人都可能经历过的细微情绪波动入手，比如“为什么在周二下午会感到莫名的低落？”或者“梦境究竟是潜意识的垃圾回收站，还是另一种形式的现实构建？”。这种由浅入深的引导，让我感觉自己不是在阅读一本学术专著，而更像是在进行一场由一位睿智的向导带领的，深入自我探索的旅程。书中对于记忆的形成和遗忘机制的阐述尤其精彩，作者引用了大量生动的案例，比如一个二战老兵对某个特定气味的极端反应，来解释“闪回”是如何被大脑的边缘系统锚定的。我特别欣赏他强调的，心理学并非一套僵硬的规则，而是一门充满弹性和个体差异的艺术，它教会我们如何更宽容地看待自己的不完美，以及如何用更科学的视角去理解身边那些看似“怪异”的行为。整本书的行文流畅自然，引人入胜，读完后感觉心头的迷雾散去了一些，对这个复杂多变的世界和自己，都有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我真的 十分 非常 无比的喜欢这本textbook! 写的真是太好了! 好想买一本放枕头底下....

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