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出版者:A Bradford Book

作者:Shear, Jonathan 编

出品人:

页数:430

译者:

出版时间:1999-1-30

价格:USD 42.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780262692212

丛书系列:

图书标签:

哲学
心灵哲学
意识
认知科学
哲学
神经科学
心智哲学
人工智能
主观体验
意识难题
大脑
心理学

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具体描述

At the 1994 landmark conference "Toward a Scientific Basis for Consciousness", philosopher David Chalmers distinguished between the "easy" problems and the "hard" problem of consciousness research. According to Chalmers, the easy problems are to explain cognitive functions such as discrimination, integration, and the control of behavior; the hard problem is to explain why these functions should be associated with phenomenal experience. Why doesnt all this cognitive processing go on "in the dark", without any consciousness at all? In this book, philosophers, physicists, psychologists, neurophysiologists, computer scientists, and others address this central topic in the growing discipline of consciousness studies. Some take issue with Chalmers' distinction, arguing that the hard problem is a non-problem, or that the explanatory gap is too wide to be bridged. Others offer alternative suggestions as to how the problem might be solved, whether through cognitive science, fundamental physics, empirical phenomenology, or with theories that take consciousness as irreducible.Contributors : Bernard J. Baars, Douglas J. Bilodeau, David Chalmers, Patricia S. Churchland, Thomas Clark, C. J. S. Clarke, Francis Crick, Daniel C. Dennett, Stuart Hameroff, Valerie Hardcastle, David Hodgson, Piet Hut, Christof Koch, Benjamin Libet, E. J. Lowe, Bruce MacLennan, Colin McGinn, Eugene Mills, Kieron OHara, Roger Penrose, Mark C. Price, William S. Robinson, Gregg Rosenberg, Tom Scott, William Seager, Jonathan Shear, Roger N. Shepard, Henry Stapp, Francisco J. Varela, Max Velmans, Richard Warner

跨越界限：探索人工智能、量子物理与复杂系统的交织领域导言：新范式的曙光本书《跨越界限：探索人工智能、量子物理与复杂系统的交织领域》是一部雄心勃勃的跨学科研究，旨在剖析当代科学最前沿的三个核心领域——人工智能（AI）、量子力学（QM）以及复杂系统理论（CST）——它们之间看似疏离，实则深刻交织的内在联系。我们不再将这些领域视为孤立的知识岛屿，而是将其视为理解宇宙、生命乃至信息本质的三个不可或缺的视角。本书的叙事将引导读者从宏观的系统涌现，深入到微观的量子纠缠，最终回溯至高级计算的逻辑结构，展现一幅关于未来科学图景的宏大蓝图。第一部分：复杂系统的涌现与自组织复杂系统理论（CST）是理解自然界和人造系统的基石。本部分将首先建立一个坚实的理论框架，探讨耗散结构、自组织临界性（SOC）以及相变等核心概念。 1.1 从简单规则到宏观秩序：系统动力学我们从经典的非线性动力学出发，研究简单的局部规则如何导致宏大、不可预测的全局行为。重点关注混沌理论在天气模式、生态系统演化和金融市场波动中的体现。我们将深入分析吸引子理论，探究系统在状态空间中收敛的模式，以及这些模式如何定义了系统的“身份”。 1.2 信息的度量与传输：熵与有效信息复杂性并非随机性，而是关于信息的有效组织。本章将引入精确的数学工具来量化复杂性，超越传统的香农熵。我们探索唐斯金（TGD）关于“整合信息理论”（IIT）的初步概念，并讨论如何将信息论应用于评估一个系统的功能性整合程度。这为后续讨论“意识”这一终极复杂系统奠定了基础。我们考察了网络科学在理解生物网络（如蛋白质交互网络和神经元连接图）中的作用，着重分析小世界网络和无标度网络的结构特性及其对信息鲁棒性的影响。 1.3 生物与社会中的涌现生物进化和人类社会结构是复杂系统最引人注目的实例。我们将分析种群遗传学中的演化博弈论，考察利他行为的出现，以及社会规范如何作为自下而上的秩序得以形成。特别关注“代理人模型”（Agent-Based Modeling, ABM）如何模拟从交通拥堵到文化传播的全过程，揭示个体互动如何塑造集体命运。第二部分：人工智能的逻辑结构与极限本部分将跳出现有的深度学习范式，探讨构建真正通用智能（AGI）所需的底层计算与表征模型，并审视其与自然智能的根本差异。 2.1 计算的范式转变：从图灵到连接主义传统的冯·诺依曼架构及其局限性是分析的基础。我们回顾连接主义（神经网络）的兴起，但将重点放在其更深层次的数学基础——优化、梯度下降和高维空间中的流形学习。本书批判性地分析了当前深度学习模型（如大型语言模型）的本质：它们是强大的模式匹配器，但缺乏真正的因果推理能力。 2.2 符号接地问题与具身智能真正的智能需要与物理世界建立意义联系。本章探讨“符号接地问题”（Symbol Grounding Problem）：机器如何将抽象的数学符号与其所代表的真实世界实体联系起来。我们考察了具身认知（Embodied Cognition）的理论，认为感知和行动是知识形成的先决条件，而非派生品。这涉及到机器人学中实时决策、传感器融合以及世界模型的构建。 2.3 可解释性、稳健性与伦理边界随着AI系统在关键决策中扮演越来越重要的角色，对其内部工作机制的透明化变得至关重要。我们研究后霍克（Post-Hoc）解释方法（如LIME和SHAP）的局限性，并探索内在可解释模型的设计原则。此外，本书还深入分析了AI系统的“脆弱性”——对抗性攻击如何轻易地颠覆复杂的分类器，并讨论构建抗干扰、稳健AI的数学方法。第三部分：量子力学的深层启示量子物理为我们理解信息、实在和观测行为提供了最深刻的挑战。本部分旨在提炼量子力学的核心概念，并将其作为理解信息处理的最终基础。 3.1 量子信息论的核心原理我们从量子比特（Qubit）的叠加态和纠缠态出发，构建量子信息处理的数学基础。重点在于量子纠缠（Entanglement）作为一种超越经典关联的资源，如何驱动量子计算的指数级加速。本书详细阐述了贝尔不等式及其对局域实在论的否定，强调量子力学的非局域性是其区别于经典系统的关键特征。 3.2 测量问题与实在的性质量子力学的“测量问题”仍然是物理学中最引人入胜的难题。本章比较了哥本哈根诠释、多世界诠释以及退相干理论等主要尝试，探讨它们对“客观实在”概念的冲击。我们特别关注退相干（Decoherence）如何解释微观世界的量子特性如何转化为宏观世界的经典行为，这为连接微观物理与复杂宏观系统提供了关键的桥梁。 3.3 量子场论与信息场超越粒子和波的二元对立，量子场论（QFT）将基本粒子视为场的激发。本部分探讨将“信息”本身视为基本量的可能性，即信息是否是比物质和能量更基础的实在构成要素。我们审视了霍金辐射和黑洞信息悖论，这些极端环境下的物理学难题，揭示了时空、引力和信息之间的深刻联系。第四部分：交织的领域：未来的计算与认知模型在本书的最后部分，我们将整合前述三个领域的发现，探讨它们共同指向的未来研究方向，特别是关于认知和模拟的极限。 4.1 量子增强的复杂系统模拟经典计算机在模拟高度纠缠或具有指数级状态空间的复杂系统（如高能物理或精确化学反应）时遭遇瓶颈。本章探讨量子模拟器的原理，解释它们如何利用量子态来直接映射和求解这些困难问题。我们分析了变分量子本征求解器（VQE）等混合算法，展示了经典优化与量子并行性的结合如何克服当前的计算壁垒。 4.2 从量子信息到认知结构这一章是全书的理论高潮。我们将审视量子力学是否能提供比经典概率论更优越的框架来描述人类的决策过程，特别是在不确定性、背景依赖性（Contextuality）和推理矛盾的情况下。我们考察“量子认知模型”（Quantum Cognition），探讨量子逻辑结构在建模人类判断偏差中的潜在优势。这并非主张大脑是量子计算机，而是认为量子的数学结构可能更契合认知的非经典逻辑。 4.3 复杂系统的终极极限：计算的边界本书最后总结了计算在物理学和信息论中的根本限制。我们讨论了彭罗斯和哈默罗夫关于“客观还原”（Orchestrated Objective Reduction）的争议性理论，以及更广泛的关于“什么是可计算的”的哲学争论。通过将复杂性、涌现和量子非局域性置于同一分析框架下，我们展望了一个新的科学范式：一个以信息为核心，将动态过程、结构组织和物理实在统一起来的整体性理解。本书旨在激发读者对这些前沿领域进行跨学科思考，挑战现有知识的界限，并重新定义我们对“智能”与“实在”的根本认知。