Open livingworld opened 5 years ago
【金句卡】太过前卫的研究工作往往会被人忽略,而符合当代时代精神的研究工作会立即得到人们的认可。
【金句卡】你所感知的世界是真实世界的一个彻底简化模型。
【金句卡】人脑形成和解决复杂问题的能力相对于问题的大小而言是微不足道的,因为要解决问题就需要面对现实世界的客观的理性行为。
【金句卡】所谓真正的自己,不过是一种错觉。
【金句卡】如果我能够不负众望扮演好我的每个角色,虽然有时在各种角色之间互相借用,但是仍然能在所涉足的每个舞台上扮演好相应的角色,就心满意足了。
【金句卡】我是一个自适应系统
【金句卡】宇宙机器是有规律的,但我看不到其中有任何目的......这个宇宙的一部分是隐蔽的,只能通过我们称之为科学的解码行为才能揭示这种美。
【金句卡】人生在于体验,不在于种种总结和提炼。
【金句卡】被心理学家看成一个好的经济学家,被政治科学家看成一个好的心理学家,是致命的。
【金句卡】如果你发现任何一种学说占据了支配地位,你就可以加入对立方,并与这种学说对抗一阵子
【金句卡】你不能因为无法及时应对或者反驳某个观点,就盲目服从了这个观点。
【金句卡】你可以同时爱上两个女人... ... 但你只能忠诚一个人
【金句卡】科学要发展出原理,就必须有概念。在制定万有引力定律之前,必须有“加速度”和“重量”的概念。
【金句卡】在圣诞节期间,艾伦 · 纽厄尔和我创造了一个会思考的机器。
【金句卡】信息消耗的东西是显而易见的: 它消耗了接收者的注意力/大量的信息造成了注意力的匮乏
【金句卡】人类,作为行为系统来看,是相当简单的。 随着时间的推移,我们行为的表观复杂性在很大程度上反映了我们所处环境的复杂性
【金句卡】启蒙和机遇一样,只垂青有思想准备的人。
【金句卡】人类的知识从一开始就在发生变化,人们在某些方面比没有知识的时候表现得更理性。 他们花在雨舞上的时间更少,花在播云上的时间更多。
【金句卡】任何能给我们带来新知识的东西都会给我们一个更理性的机会。
【金句卡】我认为,社会科学需要同样的严密性和数学基础,正是这些使 "硬" 科学如此辉煌成功。
【金句卡】我的家培养了我对书籍和其他智力、音乐和户外事物的早期依恋。
【金句卡】通过正规训练和自学相结合,后者一直持续到20世纪40年代,我获得了经济学和政治学的广泛知识基础,以及在高等数学、符号逻辑和数理统计学方面的合理技能。
【金句卡】我的研究生涯致力于理解人类的决策和解决问题的过程。 对这个目标的追求使我进入了政治科学、经济学、认知心理学、计算机科学和科学哲学等领域
【金句卡】科学的第一条规则是,如果有人给了你一个秘密武器,你最好使用它。
【金句卡】人类知道很多事情,其中一些是真实的,并且应用它们。 当我们喜欢这结果时,我们称之为智慧。
【金句卡】学习是一个系统中的任何变化,这种变化或多或少会使其适应环境的能力发生永久性的变化。
【金句卡】数学是一门语言。 我们希望科学家能够读、说、写。 但我们并不是要把他们训练成语法学家。
【金句卡】我不在乎电脑有多大多快,它们没有世界上那么大,那么快。
【金句卡】当计算机出现的时候,我第一次觉得我有了适当的工具来做我想做的那种理论工作。 所以我转向了这个领域,这让我开始研究心理学。
【金句卡】我意识到,你可以用语言和图片,以及任何你想在电脑上得到的东西,来阐述人类和社会现象的理论,而你不必穿上这件紧身衣,添加大量的数字。
高中的辩论赛中,赫伯特喜欢选择不太受人待见的一方,为自由贸易、单方面裁军和单一税等问题辩论。在辩论场上,他很少能碰到对手,因为他思维缜密并且准备充分。
苹果的故事可读性不是很强,但确是个值得一读的故事。
对我而言,数学一向是思维的语言。我不知道具体定义是什么(阐明数学的含义,可以说是我现在一个重要的研究目标),但我可以尽量解释一下。当我在努力分析某个问题时,我敢肯定通常不是用语言来描述的,而以更加抽象的表达,一部分用图形、一部分用符号。数学是一种非言语思维方式,是我新发现的语言,是我用来推导新观点的武器。这类数学不够严谨、精确,却很有启发性。借助这种数学所得到的“解”需要验证其准确性。它是物理学家或者工程师的数学,而非数学家的数学。
操纵符号和思维之间相似的隐喻就能解放思维的概念。......符号可以用来表达日常的思维、隐喻思维,甚至非逻辑思维。
计算机作为脑的隐喻很快就说明了计算机的功能,几乎接着出现的是对于把脑的神经组织和计算机的线路构造过于字面上的类推的警告(von Neumann,1958)。图灵是最先看出在与此不同的一个层次—符号加工的抽象层次上的更加有效的类比的人之一。
研究表征,必然要回归一个问题,一个从一开始就把人工智能(和认知科学)划分为两派的问题。我将用竞争的隐喻来描述。是将思维视为一个由前提进行推论的过程从而用逻辑隐喻比较好,还是把它看作一种有选择性的搜索迷宫的过程比较好?早期的人工智能研究在很大程度上依赖于迷宫的隐喻。由语言学和逻辑学发展而来的认知科学则更偏好推理的隐喻。当然,迷宫是我自己开展研究的隐喻。
我们把书看作是一个一个的单词所产生的。如果加上一个已经出现过K次的词,那么出现过K+1的词的数量就会增加1,出现过K次的词的数量就要减少1。为了平衡(equilibrium),以前出现了K次的单词必须要跟以前出现了K-1次的单词出现得一样快。这种方式下,装有出现了K次的词的盒子的补充应该和其消耗的速度一样快。...从某个时候起,我开始设想看到一连串的小瀑布,在这些连续的水池中,每个水池都因为由上一级水池流入的水和向下一级水池流出的水而保持恒定的水平。我们已知描述现象的分布,从这个答案往回推导,我们不难证明,平衡条件要求一个已经出现K次的词再出现的概率一定要与K成比例。
在“让语言引领道路”的旗帜下,将语言推理作为解决问题过程的隐喻,认为推理是某种定理的证明结构。
我想象有一幢有许多房间的大楼,每个房间都分为好几个单间。[《人工科学》(1981,第二版),第212页展示了这个隐喻的示意图]。我们从温度的极度不均衡开始,每个小单间中的每一立方英尺都与相邻的空间温度不同。有几件事情现在看起来是明显的。每个小单间内,通过相邻空间的热交换会很快实现了恒温;再经过一些时间以后,通过单间之间的墙的热传导每个房间达到了恒温;再往后,通过房间之间的厚墙热交换,整幢大楼能够达到恒温......
So after my father died, I was delighted when friend after friend expressed a consistent view of him: they knew his humorous side, his loyalty, his intensity, and his inquisitiveness.
It is an even greater lossto friends who will miss his warmth, his wise counsel and his ever-present great good sense of humor. The greatest loss is, of course, to hiswife, Dorothea, and their children Kathleen, Peter and Barbara—towhom our hearts go out in deepest sympathy.
In a quiet and usually good-humored fashion Herb showed students ways of assessing organiza-tions and managerial duties in behavioral terms.
In personal conversation, Herbonce remarked with a mixture of humor and anger that he had con-sidered suing those authors who misuse his term of bounded rational-ity to construct ever more psychologically unrealistic models of human decision making.
An illustra-tion of his wonderful humor is contained in an email exchange he hadwith Dick Hayes, who related this exchange about some bugs that were devouring his tomatoes:......
One afternoon he said with great gravity: ‘‘I simply don’t understandEnglish humor. You’re an English girl. Can you explain the curate’segg?’’ I’d never heard of the curate’s egg, and so in measured Simonian cadences he told me the old joke, the poor young curate describing his terrible soft-boiled egg to the bishop at breakfast as ‘‘excellent in parts.’’ I collapsed. I dissolved. I thought it was priceless. I was an English girl; I understood it perfectly but couldn’t explain it, even if I’d been able to stop laughing. He finished his sherry, put on his beret, shook his head, and left as puzzled as he’d arrived ‘‘I have something to confess,’’ he said another time. Delicious dish on a fellow CMU trustee? A scientific scandal? I leaned forward. ‘‘I never outline before I write. I just write, and outline after.’’ He looked at me doubtfully. I burst out laughing. I was a professional writer and never outlined until afterwards either. It seemed to relieve him immensely.
I’ll let Herb close this chapter in his own words, so characteristically intelligent, articulate, curious, funny, honest, and humane: