侯世达(Douglas Richard Hofstadter)的文章的摘抄
侯世达(Douglas Richard Hofstadter)的文章的摘抄
主页 https://cogs.sitehost.iu.edu/people/profile.php?u=dughof
http://science.slc.edu/~jmarshall/metacat/
http://goosie.cogsci.indiana.edu/farg/mcgrawg/lspirit.html
去年听的几篇关于侯世达的文章的摘抄。Although he speaks a different 'language' (of algorithm, of AI etc.) , but it's ABSTRACTED in a way that it gets to a COMMON GROUND. A kindred spirit shines through.
Lots of the words below are like 'words in my head coming out from his mouth' (boldly speaking).
——————————————
第一篇：《【果壳网专访】集异璧作者侯世达：关于思考，我一直在思考》
1，“在FARG我们没有致力于开发实际的应用，诸如翻译引擎、答问机器、网络搜索软件此类的东西。我们只是在努力地理解人类概念的本质和人类思考的根本机制。我们更像是哲学家或试图探究人类心智奥秘的心理学家，而非旨在制造聪明的计算机或机灵程序的工程师。我们是一群老派的纯粹主义者，我们的动力源于内心深处的哲学好奇心，而不是制造实用设备的欲望（遑论赢得大笔金钱的欲望！）。”
侯 世达认为，思考的关键在于美、在于品味，与逻辑或真理无关。这与大数据、大算法的现代人工智能格格不入。“形式化的研究方法得出的是极其生硬的‘智能’， 毫无洞见可言。” 他的人生目标是创造出许多绝美的事物。他选择了一条少有人走的研究道路，他在路上遇到了许许多多至臻至美的事物，他说“我宁愿当个独立思考的人，不总是站 在人们注意力的最前端。我觉得不被大多数人注意到没什么不好；但我相信最终我的想法会被更多的人知道。”
2，about 'what is thinking':
Let me just say that thinking is the attempt to put one’s finger on the essence of the situation that one is facing.
Whenever I'm talking or writing, I’m always searching for the best words or phrases to use to convey my meaning. And I really care, and I will try to find it, and I will appreciate my listeners’ suggestions. Sometimes collectively we find it, and sometimes not, but when we do, it’s a great relief and a source of joy, and when we don’t, I always feel frustrated.
One feels much pleasure when one is able to encapsulate the crux of a complex situation in a tiny, familiar phrase. It feels like a perfect act of precise simplification — a perfect act of hitting the nail exactly on the head.
The pleasure of using such a phrase is proportional, I feel, to the depth of understanding that one feels is provided by using it. The more accurately a word or phrase summarizes what one is feeling, the greater the joy in finding it and uttering it — especially if one can do so very quickly. And speed really does matter, because if one thinks of it too late, it will be useless.
... Now you know a French phrase (or at least an English version of it) that captures the essence of certain social situations, and that phrase just may pop to your mind in appropriate moments. Your mind has just been enriched through the addition of a tiny new “thinking tool”.
……
All of the above examples show how the human mind is driven to try to summarize the current situation it is faced with — to find its essence, to pinpoint its conceptual crux. Your mind is constantly trying to see how each new situation in which you find yourself resembles other situations you have already encountered, which means perceiving this new situation at an abstract, high level; this involves stripping away irrelevant and superfluous details and isolating what really matters. If you can do this reliably in all sorts of situations, then you are a deeply insightful person, which means that you think very well.
Thinking, in short, involves stripping away the superficial and focusing on what is deep.
——————————————
第二篇：《侯世达：教计算机如何思考的人》
（guokr.com 编译自：《大西洋月刊》，The Man Who Would Teach Machines to Think）
1. 在集异壁中，侯世达呼吁将人工智能研究的重点从如何智能化地解决人类问题，拉回到理解人类智力的方向上来，但这个呼声正好是在AI研究因收获甚少而遭到世 人抛弃的时节。侯世达的光环很快就消失了，他发现自己在越来越多的时候都置身主流之外，而这个主流正展开双臂，拥抱新的使命：使机器以任何方式运转，丝毫 不考虑心智上的合理性。
他说，“深蓝下得一手好棋——那又如何？它可曾告诉过你我们如何下棋？没有。它可曾告诉过你卡斯帕罗夫如何看待、如何理解盘上的局势？”不去尝试回答这些问题的AI，无论名号有多亮、能力有多强，在侯世达看来，都偏离了正轨。
我 们想要的，是一个真的知道你想找什么的搜索引擎，正如一个人类能知道的那样。加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素说，“网络上所有的搜索引擎 公司，市值加起来能有多少？可能有4000或5000亿美元吧。能够把网络上的所有信息都提取出来并理解的引擎，价值10倍于此。”
2. 他在1982年的一篇文章中写道，要了解所有“A”的共同点，就像“了解心智范畴的流体本质” ，而这，在侯世达看来，正是人类智力的核心。
侯 世达喜欢说“认知即识别”。他认为，“看作”是最基本的认知行为：你见到一些线条，把它看作是一个“A”；你见到一堆木头，把它看作“桌子”；你把一场会 议看作“皇帝新衣”的场景，把朋友的撇嘴看作“酸葡萄心理”，把一个年轻人的打扮看作“嬉普士”，如此等等，全天持续不断。这就是“理解”。
3. 侯世达在最新的书、与埃马纽埃尔·桑德（Emmanuel Sander）合著的《表现和本质》（Surfaces and Essences）中写道：“我们都同时面对数目不定的相互重叠交融的情景。”而从无序的混沌中找出意义来，便是我们人类，作为要存活下去的生物必须做的 事情。我们通过让恰当的概念浮现在脑海中来完成这一任务。这一切是自动发生的，一直如此。类比是侯世达最常用的词。他的新书（封面是一大堆各式各样的字母 A）的主旨，就是类比是“思考的燃料和火焰”，是我们每人每天精神生活的必须品。
“看看你们的谈话，”侯世达说，“你会一次又一次惊讶地发现， 这就是制造类比的过程。”有人说了件事情，让你想到了另外的一件事情；你说了一件事情，又让另一个人想到了又一件事情……这就是谈话。没有比谈话更直观的 事情了。但是，就在每一步，我们的大脑都做了一个类比，这一个精神上的跳跃是惊人地复杂，从计算的角度上说简直可以称为奇迹。不知通过何种方法，我们的大 脑能够去除其他不相干的枝叶和细节，提出出它的核心，它的“无附赘的本质”，然后从你自己过去的想法和经验中只提取出切题的那一个故事或评论。
4. 侯世达爱说“生命短暂，艺术长存”（Ars longa, vita brevis）。他说，“我只是觉得人的一生很短。我工作，但不公开。我不拼命争取。”
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第三篇：《侯世达：如聆巴赫（Sounds like Bach）》
翻译：Jjgod Jiang
计 算机模拟所令我担忧的，并非在于它暗示了我们自己可能也不过是机器，因为我早已相信了这一事实。困扰我的其实是这样的想法：触及我心灵最深处的东西 — 大部分情况下这指的是音乐作品，我总把它们当作灵魂间直接传递的信息 — 可能可以被简单的机制有效生产出来，这样的机制要比产生人类灵魂的复杂生物机制简单数千倍，甚至简单百万倍。这样的景象由 EMI 鲜明而几乎触手可及地展现在了我的面前，令我产生了巨大的担忧，在这样忧闷的情绪下，我悲观地罗列出了下面三个原因：
(1) (比如说) 肖邦要比我想象的浅薄得多。 (2) 音乐要比我想象的浅薄得多。 (3) 人类灵魂/心智要比我想象的浅薄得多。
让 我再略作解释。关于第一点，既然我毕生都为肖邦的作品感动至深，假如 EMI 能一首接着一首地产出“肖邦风格”的乐曲，我将不得不从头回顾我从肖邦音乐中得来的全部意义，因为我将不再相信这样的意义只能来自于人类内心深处，而不得 不接受这样的事实：弗雷德里克?肖邦可能只是一个非常流利的艺匠，而不是一位拥有深刻情感的艺术家，一位我从孩提时就确信自己知之甚详的艺术家。
这样的损失会给我带来难以想象的悲痛，但从某种意义上说，上述损失不会比第二点带来的损失更糟，既然肖邦总被我当作音乐力量的代名词。尽管如此，把所有的作曲家统统扫地出门肯定还是比只扫一位要来得困难。
当 然，第三点带来的损失将是对整个人类尊严的终极冒犯。当意识到人脑千亿个神经元、将近亿亿个突触连接中所蕴含的全部“计算能力”能被几块尖端水平的芯片超 过，而产生有史以来最强大的“艺术大爆发”只需要一块纳米级别的电路板 — 全部这一切一切，不劳费神，全来自于一件没有知觉、视觉、听觉、味觉，不曾活过、死过、奋斗过、痛苦过、成长过、思念过，不曾歌唱过、舞蹈过、搏斗过、亲 吻过、期望过、害怕过、胜利过、失败过、哭泣过、欢笑过、爱过、渴望过、关怀过的个体。
尽管 Kala Pierson 和许多其他的人可能会用“美轮美奂”这样的词来欢迎这种个体的来临，可是一旦音乐最终不可避免地被归约为了语法模式和模式本身，按我古板的看法，那会是非常黑暗的一天。
Lots of the words below are like 'words in my head coming out from his mouth' (boldly speaking).
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第一篇：《【果壳网专访】集异璧作者侯世达：关于思考，我一直在思考》
1，“在FARG我们没有致力于开发实际的应用，诸如翻译引擎、答问机器、网络搜索软件此类的东西。我们只是在努力地理解人类概念的本质和人类思考的根本机制。我们更像是哲学家或试图探究人类心智奥秘的心理学家，而非旨在制造聪明的计算机或机灵程序的工程师。我们是一群老派的纯粹主义者，我们的动力源于内心深处的哲学好奇心，而不是制造实用设备的欲望（遑论赢得大笔金钱的欲望！）。”
侯 世达认为，思考的关键在于美、在于品味，与逻辑或真理无关。这与大数据、大算法的现代人工智能格格不入。“形式化的研究方法得出的是极其生硬的‘智能’， 毫无洞见可言。” 他的人生目标是创造出许多绝美的事物。他选择了一条少有人走的研究道路，他在路上遇到了许许多多至臻至美的事物，他说“我宁愿当个独立思考的人，不总是站 在人们注意力的最前端。我觉得不被大多数人注意到没什么不好；但我相信最终我的想法会被更多的人知道。”
2，about 'what is thinking':
Let me just say that thinking is the attempt to put one’s finger on the essence of the situation that one is facing.
Whenever I'm talking or writing, I’m always searching for the best words or phrases to use to convey my meaning. And I really care, and I will try to find it, and I will appreciate my listeners’ suggestions. Sometimes collectively we find it, and sometimes not, but when we do, it’s a great relief and a source of joy, and when we don’t, I always feel frustrated.
One feels much pleasure when one is able to encapsulate the crux of a complex situation in a tiny, familiar phrase. It feels like a perfect act of precise simplification — a perfect act of hitting the nail exactly on the head.
The pleasure of using such a phrase is proportional, I feel, to the depth of understanding that one feels is provided by using it. The more accurately a word or phrase summarizes what one is feeling, the greater the joy in finding it and uttering it — especially if one can do so very quickly. And speed really does matter, because if one thinks of it too late, it will be useless.
... Now you know a French phrase (or at least an English version of it) that captures the essence of certain social situations, and that phrase just may pop to your mind in appropriate moments. Your mind has just been enriched through the addition of a tiny new “thinking tool”.
……
All of the above examples show how the human mind is driven to try to summarize the current situation it is faced with — to find its essence, to pinpoint its conceptual crux. Your mind is constantly trying to see how each new situation in which you find yourself resembles other situations you have already encountered, which means perceiving this new situation at an abstract, high level; this involves stripping away irrelevant and superfluous details and isolating what really matters. If you can do this reliably in all sorts of situations, then you are a deeply insightful person, which means that you think very well.
Thinking, in short, involves stripping away the superficial and focusing on what is deep.
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第二篇：《侯世达：教计算机如何思考的人》
（guokr.com 编译自：《大西洋月刊》，The Man Who Would Teach Machines to Think）
1. 在集异壁中，侯世达呼吁将人工智能研究的重点从如何智能化地解决人类问题，拉回到理解人类智力的方向上来，但这个呼声正好是在AI研究因收获甚少而遭到世 人抛弃的时节。侯世达的光环很快就消失了，他发现自己在越来越多的时候都置身主流之外，而这个主流正展开双臂，拥抱新的使命：使机器以任何方式运转，丝毫 不考虑心智上的合理性。
他说，“深蓝下得一手好棋——那又如何？它可曾告诉过你我们如何下棋？没有。它可曾告诉过你卡斯帕罗夫如何看待、如何理解盘上的局势？”不去尝试回答这些问题的AI，无论名号有多亮、能力有多强，在侯世达看来，都偏离了正轨。
我 们想要的，是一个真的知道你想找什么的搜索引擎，正如一个人类能知道的那样。加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素说，“网络上所有的搜索引擎 公司，市值加起来能有多少？可能有4000或5000亿美元吧。能够把网络上的所有信息都提取出来并理解的引擎，价值10倍于此。”
2. 他在1982年的一篇文章中写道，要了解所有“A”的共同点，就像“了解心智范畴的流体本质” ，而这，在侯世达看来，正是人类智力的核心。
侯 世达喜欢说“认知即识别”。他认为，“看作”是最基本的认知行为：你见到一些线条，把它看作是一个“A”；你见到一堆木头，把它看作“桌子”；你把一场会 议看作“皇帝新衣”的场景，把朋友的撇嘴看作“酸葡萄心理”，把一个年轻人的打扮看作“嬉普士”，如此等等，全天持续不断。这就是“理解”。
3. 侯世达在最新的书、与埃马纽埃尔·桑德（Emmanuel Sander）合著的《表现和本质》（Surfaces and Essences）中写道：“我们都同时面对数目不定的相互重叠交融的情景。”而从无序的混沌中找出意义来，便是我们人类，作为要存活下去的生物必须做的 事情。我们通过让恰当的概念浮现在脑海中来完成这一任务。这一切是自动发生的，一直如此。类比是侯世达最常用的词。他的新书（封面是一大堆各式各样的字母 A）的主旨，就是类比是“思考的燃料和火焰”，是我们每人每天精神生活的必须品。
“看看你们的谈话，”侯世达说，“你会一次又一次惊讶地发现， 这就是制造类比的过程。”有人说了件事情，让你想到了另外的一件事情；你说了一件事情，又让另一个人想到了又一件事情……这就是谈话。没有比谈话更直观的 事情了。但是，就在每一步，我们的大脑都做了一个类比，这一个精神上的跳跃是惊人地复杂，从计算的角度上说简直可以称为奇迹。不知通过何种方法，我们的大 脑能够去除其他不相干的枝叶和细节，提出出它的核心，它的“无附赘的本质”，然后从你自己过去的想法和经验中只提取出切题的那一个故事或评论。
4. 侯世达爱说“生命短暂，艺术长存”（Ars longa, vita brevis）。他说，“我只是觉得人的一生很短。我工作，但不公开。我不拼命争取。”
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第三篇：《侯世达：如聆巴赫（Sounds like Bach）》
翻译：Jjgod Jiang
计 算机模拟所令我担忧的，并非在于它暗示了我们自己可能也不过是机器，因为我早已相信了这一事实。困扰我的其实是这样的想法：触及我心灵最深处的东西 — 大部分情况下这指的是音乐作品，我总把它们当作灵魂间直接传递的信息 — 可能可以被简单的机制有效生产出来，这样的机制要比产生人类灵魂的复杂生物机制简单数千倍，甚至简单百万倍。这样的景象由 EMI 鲜明而几乎触手可及地展现在了我的面前，令我产生了巨大的担忧，在这样忧闷的情绪下，我悲观地罗列出了下面三个原因：
(1) (比如说) 肖邦要比我想象的浅薄得多。 (2) 音乐要比我想象的浅薄得多。 (3) 人类灵魂/心智要比我想象的浅薄得多。
让 我再略作解释。关于第一点，既然我毕生都为肖邦的作品感动至深，假如 EMI 能一首接着一首地产出“肖邦风格”的乐曲，我将不得不从头回顾我从肖邦音乐中得来的全部意义，因为我将不再相信这样的意义只能来自于人类内心深处，而不得 不接受这样的事实：弗雷德里克?肖邦可能只是一个非常流利的艺匠，而不是一位拥有深刻情感的艺术家，一位我从孩提时就确信自己知之甚详的艺术家。
这样的损失会给我带来难以想象的悲痛，但从某种意义上说，上述损失不会比第二点带来的损失更糟，既然肖邦总被我当作音乐力量的代名词。尽管如此，把所有的作曲家统统扫地出门肯定还是比只扫一位要来得困难。
当 然，第三点带来的损失将是对整个人类尊严的终极冒犯。当意识到人脑千亿个神经元、将近亿亿个突触连接中所蕴含的全部“计算能力”能被几块尖端水平的芯片超 过，而产生有史以来最强大的“艺术大爆发”只需要一块纳米级别的电路板 — 全部这一切一切，不劳费神，全来自于一件没有知觉、视觉、听觉、味觉，不曾活过、死过、奋斗过、痛苦过、成长过、思念过，不曾歌唱过、舞蹈过、搏斗过、亲 吻过、期望过、害怕过、胜利过、失败过、哭泣过、欢笑过、爱过、渴望过、关怀过的个体。
尽管 Kala Pierson 和许多其他的人可能会用“美轮美奂”这样的词来欢迎这种个体的来临，可是一旦音乐最终不可避免地被归约为了语法模式和模式本身，按我古板的看法，那会是非常黑暗的一天。
①chartGPT刚出来的时候我也是对它嗤之以鼻，我当时认为机器不可能拥有人类的智能。
②后来，我经过很长时间的学习和了解，加上我之前就有一些关于智能和意识的思考， 我现在完全改变了看法。通用人工智能AGI不仅可以很快实现，而且会远远超过人脑的智能水平，你没看错，是"远远超过"。
③随着我查阅了一些论文，了解了具体算法和网络结构，我也是一步步被说服，被震撼。
不怎么专业，带一些自己的理解，如下：
真实世界可以用"数"来表示，这便是数学，然后是计算机程序。计算机程序最关键的是三个东西-数、加法、存储。 一切计算机程序都可以通过如下这个二叉树的结构嵌套组合出来:f(x) = f(x-1) + f(x-2)。
然而，世界还可以用一个个大大小小的"特征"来表示，比如手写阿拉伯数字里的竖线、圆圈、勾等等。特征与特征之间实际上有某种映射关系，相当于函数，但函数的参数太复杂，无法通过数学解析得到，而神经网络便是实现这个的。比如卷积神经网络，它当年是根据猫的视觉生物研究提出来的，卷积核就好比计算机程序里的变量，它可以提取一个个的"特征"。 整个网络实际上是对一个向量x在做非线性变换 reLU(reLU(wx＋b))这样子，w,b是每个神经元的权重，是训练出来的，reLU函数是非线性函数，相当于神经元细胞的功能。这样子，卷积神经网络就是一个万能函数逼近器，它可以拟合任何函数。
然后，出现了transformer，它提出的"自注意力机制"可以允许网络像人类那样扫描提取长文本序列。它本质上就是对于一个句子内所有单词的"特征"进行特征融合。这就相当于CPU里的加法操作。 人脑的工作就是基于特征融合的，比如你可以搜一下什么叫"麦格克效应"。
而，神经网络本来就可以储存数据。于是神经网络的三大核心功能就集齐了。 "特征、特征加法、记忆"。
人们只需要把其它形式的感知空间，比如视觉、画面、触觉、甚至嗅觉、听觉，都像大语言模型那种编码，然后像之前训练图片识别那种，完成初始训练。那么，一个能够用画面解释文本、用事件序列解释因果关系、用文本解释声音，并把它们互相融合的通用人工智能，很快会出现。而且，智能远远超过人类。
============ End
