電腦科學與腦科學的跨界經典
◎人工智慧先驅馮紐曼的遺世思想
◎中文版特別收錄羅中泉博士（國立清華大學系統神經科學研究所所長）專文導讀
專家推薦
吳其勳＼iThome總編輯
洪士灝＼台大資工系教授兼系主任
賴以威＼數感實驗室共同創辦人、臺師大電機系副教授
謝伯讓＼台大心理系副教授、《大腦簡史》作者
電腦真的能像人腦一樣思考嗎？
近年來，深度學習與人工智慧的發展都在試圖讓電腦的行為模式愈來愈接近真實的大腦，讓許多人開始好奇電腦是否真的能和大腦一樣思考，或者是否可以用電腦的邏輯來理解大腦、甚至是整個身體神經系統的運作。實際上，早在1950年代，馮紐曼就已經開始嘗試以電腦概念理解人腦作用機制。
現代電腦架構先驅馮紐曼
現今大部分的電腦都由CPU、RAM、硬碟等部件組成，進行記憶與計算。而這種從洗衣機中的微控制器到最大的超級電腦中都找得到的架構，早在1945年就由數學家馮紐曼提出，一直沿用至今。馮紐曼可以說是二十世紀最重要的數學家，拓展了目前數學的發展方向，在電腦、物理與經濟方面也都有相當大的貢獻。
人工智慧的先驅之作
本書就是是馮紐曼在1957年去世前為這次嘗試的講稿集結。這份講稿分兩部分，第一部分從電腦的基本原理和架構開始，以線路、處理速度與精確度等等層面一步步介紹計算與思考的本質。第二部分則接續第一部分的基礎，試圖以數學與電子傳訊的概念拆解大腦，了解我們的神經系統是如何溝通作出複雜的判斷與思考。
時至今日，馮紐曼對於神經與電腦的洞察啟發了對於電腦學習的新發現（連結主義、深度學習），也影響了現今對於人工智慧的思考方向。
具体描述
脑海中的交响：意识、计算与人机共存的未来 本书将带领读者深入探索人类心智的奥秘，审视计算科学的演进轨迹，并展望在人工智能浪潮下，人类智能与机器智能的未来图景。 第一部分：意识的迷宫——心智的本质与科学的追寻 人类心智，这个我们每天都在使用，却又对其本质知之甚少的奇迹，始终是哲学、心理学和神经科学最核心的议题。本书将从多个维度剖析“意识”这一概念的复杂性，超越传统二元对立的思维框架，构建一个更具整合性的理解模型。 1. 意识的边界与定义： 我们如何定义“我是谁”？意识不仅仅是清醒状态下的觉知，它包含了对自我、环境的感知、记忆的存储与提取、情感的体验以及高级的推理能力。本书将梳理历史上对意识的经典定义，例如笛卡尔的“我思故我在”的局限性，并引入当代认知科学对“涌现现象”的解释——即宏观意识如何从微观神经元的复杂交互中产生。我们将探讨意识的几个关键属性：统一性（我们体验到的世界是连贯的）、意向性（意识总是指向某个对象或内容）以及主观性（第一人称的“感觉如何”）。 2. 神经科学的解码之路： 深入大脑的物理基础，探究意识的硬件平台。我们将详细介绍现代神经成像技术（如fMRI、EEG、钙成像）如何帮助科学家绘制大脑活动图谱。重点关注连接组学（Connectomics）的研究进展，理解大规模神经元网络的连接模式如何形成特定的功能回路，例如默认模式网络（DMN）在自我反思中的作用，以及海马体在空间记忆和情景记忆形成中的枢纽地位。本书不会停留在描述层面，而是深入分析不同神经递质系统（如多巴胺、血清素、谷氨酸）对情绪、动机和学习过程的精确调控机制。 3. 记忆、学习与塑性： 记忆是大脑对信息进行编码、存储和提取的能力，是构建连续自我叙事的基础。我们将区分短期记忆、工作记忆和长期记忆，并详述长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）等突触可塑性机制在信息巩固中的关键作用。学习并非简单地存储数据，而是一个持续重塑神经网络结构的过程。我们会探讨情景记忆的提取过程，以及“遗忘”在适应性学习中的必要性——为何清除不必要的信息对认知效率至关重要。 4. 情感的计算基础： 情感并非理性的对立面，而是高效决策的必要组成部分。本书将展示达马西奥等学者关于躯体标记假说（Somatic Marker Hypothesis）的观点，即情感体验通过身体的生理反馈来加速复杂决策的评估过程。我们将分析杏仁核和前额叶皮层在恐惧、奖励和风险评估中的协同作用，揭示情感在生存和社交互动中的计算价值。 第二部分：计算的极限——从图灵机到并行处理 计算科学是理解信息如何被处理、转换和存储的学科。本书将回顾计算理论的基石，并追踪其发展如何指导了现代计算机系统的设计。 1. 图灵的遗产与可计算性理论： 从邱奇-图灵论题出发，探讨什么是“可计算”的问题。我们将重温图灵机这一抽象模型，理解其在理论上对所有现代计算机能力的界定。重点分析停机问题的不可解性，以及它对算法设计设定了不可逾越的理论边界。这部分内容旨在奠定基础，理解即使是最强大的机器，其能力也是被严格限定的。 2. 冯·诺依曼结构的反思与局限： 尽管冯·诺依曼体系结构（存储程序概念、冯氏瓶颈）统治了数字计算数十年，但它并非终极形态。我们将剖析该结构在处理现代复杂问题（如大规模并行计算、实时交互）时遇到的瓶颈——即中央处理单元（CPU）与内存之间的数据传输速度限制。这为理解后续架构的必要性做了铺垫。 3. 新兴计算范式：并行性与分布式系统： 现代计算的挑战在于处理海量、高维度的数据。本书将介绍如何通过并行计算（如SIMD、多核架构）来突破串行处理的限制。深入探讨分布式计算和集群架构的原理，理解云计算环境下的负载均衡、容错机制以及一致性模型的复杂性。这些都是构建现代互联网服务和大数据分析系统的基石。 4. 量子计算的颠覆性潜力： 本书将以非技术性的方式介绍量子力学的基本概念（叠加态、量子纠缠），并解释它们如何被应用于构建量子比特（Qubit）。重点阐述Shor算法和Grover算法的原理，讨论量子计算在密码学、材料科学和药物研发等领域可能带来的指数级加速，以及目前实现稳定、大规模量子计算机所面临的工程挑战。 第三部分：智能的融合——人工智能的哲学与实践 当计算能力与对心智的理解交汇，人工智能（AI）应运而生。本书聚焦于当前AI领域的核心技术及其对人类社会和认知的深远影响。 1. 深度学习的兴起：人工神经网络的复兴： 我们将详细拆解深度学习（Deep Learning）的核心机制。从感知机到多层神经网络，重点剖析反向传播（Backpropagation）算法如何实现高效学习。深入探讨卷积神经网络（CNN）在视觉任务中的成功，以及循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、Transformer）在序列数据处理中的突破。本书强调，现代深度学习模型本质上是复杂的、分层的特征提取器。 2. 大模型的涌现能力与“黑箱”问题： 当前生成式AI的成功，尤其是大型语言模型（LLM）展现出的复杂推理、代码生成和多模态理解能力，超出了以往对机器智能的预期。我们将讨论“涌现能力”（Emergent Abilities）的现象，即模型规模达到一定阈值后，突然展现出的新技能。同时，我们必须正视“可解释性”（Explainability）的挑战——为何模型能给出正确答案，但其内部决策过程对人类而言仍是难以穿透的“黑箱”。 3. 具身智能与世界模型构建： 真正的智能必须与环境交互。本书将探讨具身智能（Embodied AI）的重要性，即智能体（Agent）必须拥有物理身体或高保真模拟环境来进行感知、行动和学习。我们将分析AI如何构建和使用“世界模型”——即对外部环境因果关系的内在表征——以实现前瞻性规划和更鲁棒的行为决策。 4. 伦理、安全与人类认知的未来校准： 随着AI能力的增强，其对社会结构、就业市场和认知安全构成的挑战日益突出。本书将探讨对齐问题（Alignment Problem）：如何确保超级智能系统的目标与人类的价值观保持一致。此外，我们将讨论深度伪造（Deepfakes）对信息真实性的侵蚀，以及人类在面对日益逼真的AI交互时，如何维护自身的批判性思维和心智的独立性。 结论：人机共生的新纪元 本书最终旨在超越简单的“人与机器”的对立，倡导一种深入理解、共同演化的未来。人类的心智提供了创造力、直觉和价值判断的锚点，而先进的计算系统则提供了前所未有的处理速度和数据洞察力。理解我们自身的认知架构，并明智地设计计算系统，是引领我们迈向一个更具智慧和适应性的人机共存新纪元的关键。
著者信息
作者簡介
馮紐曼John von Neumann
數學家、理論計算機科學與賽局理論的奠基者，曾參與曼哈頓計畫，與愛因斯坦等人同為普林斯頓高等研究院的創始教授。完成現今最廣泛使用的電腦架構（馮紐曼機），也參與第一部超級電腦EDVAC的組成。晚年對腦科學以及人腦的運作方式產生濃厚興趣。
譯者簡介
廖晨堯
加州大學生醫工程碩士，中英雙母語譯者。專門處理醫療、電子、科技等技術文件中翻英。
馮紐曼John von Neumann
數學家、理論計算機科學與賽局理論的奠基者，曾參與曼哈頓計畫，與愛因斯坦等人同為普林斯頓高等研究院的創始教授。完成現今最廣泛使用的電腦架構（馮紐曼機），也參與第一部超級電腦EDVAC的組成。晚年對腦科學以及人腦的運作方式產生濃厚興趣。
譯者簡介
廖晨堯
加州大學生醫工程碩士，中英雙母語譯者。專門處理醫療、電子、科技等技術文件中翻英。
图书目录
目次
中文版導讀
第三版序
第二版序
序
引言
第一部 電腦
類比程序
數位程序
邏輯控制
混合數值程序
精度
現代類比機器的特性
現代數位機器的特性
第二部 人腦
神經元功能的簡化描述
神經衝動的本質
激發條件
神經系統中的記憶體問題
神經系統中的數位與類比部分
碼與其在機器運作中的角色
神經系統的邏輯架構
訊息系統其他可用的統計特徵
大腦的語言不是數學的語言
中文版導讀
第三版序
第二版序
序
引言
第一部 電腦
類比程序
數位程序
邏輯控制
混合數值程序
精度
現代類比機器的特性
現代數位機器的特性
第二部 人腦
神經元功能的簡化描述
神經衝動的本質
激發條件
神經系統中的記憶體問題
神經系統中的數位與類比部分
碼與其在機器運作中的角色
神經系統的邏輯架構
訊息系統其他可用的統計特徵
大腦的語言不是數學的語言
图书试读
中文版導讀
范紐曼的這本《電腦與人腦》雖然是上世紀50年代應耶魯大學西利曼講座的邀請而寫的演講稿，但其真正意義是他為計算機科學與神經科學的發展下了一個既有歷史性也有前瞻性的註腳。要理解這本書的價值必須將它放在科學發展的脈絡下來看。
自古以來人類對於大腦提出了不少理論與學說，在現代科學萌芽之前，大腦理論脫離不了神學或形上學，也通常都融入靈魂之類的概念。十八世紀工業革命開始，掌握了更多的科學實驗工具的科學家開始採用實證主義，現代神經科學才真正步上軌道。十八世紀末著名的物理與醫學家伽伐尼以電刺激青蛙腿的實驗證實神經的訊號傳遞是一種電的活動。十九世紀末二十世紀初，拉蒙卡哈使用高基發明的染色法繪製了大量且精細的腦切片手繪圖，人們終於了解大腦內部是由無數呈現樹狀結構並彼此交纏的神經細胞所組成，而這些細胞間的連結以及他們形成的複雜網路在大腦的學習記憶功能上扮演著關鍵性的角色。拉蒙卡哈與高基也因此獲得諾貝爾獎。在二十世紀中葉，神經科學理論被三個人推到了高峰。其中兩個人是埃倫‧霍奇金與安德魯‧赫胥黎。兩人於1952年提出神經脈衝的數學理論，描述神經訊號是如何透過細胞膜上的離子通道的活動而產生，他們也因此獲得諾貝爾獎。第三個人是唐納德‧赫布，他在1949年的一本書中闡述上下游神經細胞活性與其連結強度的因果關係，被視作是記憶與學習最重要的神經理論之一。這三個人的理論仍然是現今許多計算神經科學研究立論的基礎。
從另一角度來看，計算機科學當時也正處於一個新時代的起點。計算機器發展的歷史非常悠久，十九世紀之前就有純手動只能做簡單運算的計算機，到十九世紀查爾斯‧巴貝奇提出可編程計算機的概念，可惜當時的技術無法完全實現巴貝奇的概念。到了二十世紀早期，機械式計算機的電氣化讓計算機的能力突飛猛進，加上真空管的發明，使得計算機進入電子時代，運算速度大增。1946發表的ENIAC是第一個通用型的電子計算機，開啟了計算機科技的新時代。但因為使用了大量的真空管，讓它不僅成本高昂，體積龐大，且容易故障。現代計算機真正的轉捩點發生在同時間另一個更重要的開創性技術的發明，這就是1947年由貝爾實驗室的科學家開發出來的電晶體。因為電晶體的發明與應用，計算機科技才能呈現爆發式的成長。
回到范紐曼以及他所身處的時代，就可以看出這本書的歷史意義。這本書的文稿寫於1955與1956年間，正好是霍奇金、赫胥黎以及赫布提出他們的神經脈衝以及學習記憶理論之後不久，也距ENIAC的推出以及電晶體的發明沒有幾年。范紐曼在這本書中將這兩個似乎是獨立發展卻又同時達到轉捩點的領域做了非常深入且精闢的連結。書中的第一部解釋了計算機的基本運算原理，值得讀者注意的是貫穿其中的「精度」 概念。現代數位計算機的成功除了可程式化的能力以外，能以有限精度的元件來達到任意精度的計算的能力也是關鍵之一。進到本書的第二部，范紐曼在前半講解神經細胞基本的操作原理。他雖為數學家，但對於當時神經科學認識的透徹程度令人讚嘆。整本書的精華應該是在第二部分的後半，在這裡范紐曼比較了計算機與神經元的計算原理，真正展現出他驚人的洞見。他甚至提出一些後來才被證實的神經運作方式的推測。比如說他認為雖然神經細胞可比擬為計算機中的主動元件，但真正有意義的不是細胞的數量而是細胞間連結（突觸）的數量，另外他也提到兩個神經元互相刺激也可以組成記憶，而這是現在計算神經科學界對短期工作記憶機制的主流理論。范紐曼在神經計算的論述上如同第一部一樣圍繞著「精度」 這個概念打轉。他理解到神經元的精度非常低，可是又沒有像數位計算機一樣的機制可在一長串序列計算中保持任意精度，所以他認為神經系統的計算的「深度」 應該是淺的，但靠的是大量的平行運算來處理。現在我們知道神經系統可以依靠所謂的群體編碼（population coding）來達到高精度的訊號傳遞。范紐曼雖然並沒有在書中提到這個詞，但是他的論述已經包含了類似的想法。
范紐曼之後幾十年間計算神經科學當然也發展出許多范紐曼在書中沒有提到的新概念，比如說「複雜網路」。我們現在知道大腦很多功能是依靠著複雜的網路結構來達成，而個別神經細胞與連結的特性雖然也很重要，但不代表全部。更重要的是大腦依靠複雜的網路結構來達到所謂的「強健性」（robustness），也就是抵抗外在破壞的能力，而這正是傳統計算機硬體所缺乏的。現今最熱門的人工智慧中的類神經網路，其基本概念即是從大腦視覺系統的神經網路結構所啟發而來。雖然現階段類神經網路大多數的情況下都還是在傳統的數位電腦上模擬，但已有不少研究團以類神經網路的架構來設計所謂的仿神經晶片。有些仿神經晶片使用所謂的記憶體內運算，與范紐曼當初提出的將運算單元與記憶體分開的架構不同，所以這類的仿神經晶片被稱作是「非范紐曼架構」。其實范紐曼在書中花了不少篇幅討論神經系統中的記憶體到底在哪裡，他提出各種想法，當中還包含了前述的赫布理論，也就是突觸（神經的連結）就是記憶所在。只是他把這想法稱之為「極端的概念」。在他的年代，這想法的確是非常的前衛。如果他活到現在，看到整個蓬勃發展的類神經網路就是使用這樣的概念，應該會興奮大喊「我就知道」。
除了范紐曼所寫的內容以外，這本書的三個序也不能錯過。第一個序是范紐曼的妻子寫的，介紹了范紐曼的生平以及這本書的來龍去脈。後兩個序是分別在2000與2012為第二版與第三版所寫。撰寫人都是著名的專家，他們的序也都反映了當時科學界對計算機與神經科學的看法，從科學與技術發展的速度來看，這兩個序可以視作是不同時代的註腳。而本篇導讀寫於2021年，這幾年人工智慧爆炸性的發展相對應於2012年來說也算是另一個世代了。現在以及可見的未來，計算機科技將藉著仿神經工程慢慢的和神經科學匯聚在一起。在這個時間點回頭來看范紐曼的書我們又有更深的體會。
羅中泉
2021年4月於新竹
范紐曼的這本《電腦與人腦》雖然是上世紀50年代應耶魯大學西利曼講座的邀請而寫的演講稿，但其真正意義是他為計算機科學與神經科學的發展下了一個既有歷史性也有前瞻性的註腳。要理解這本書的價值必須將它放在科學發展的脈絡下來看。
自古以來人類對於大腦提出了不少理論與學說，在現代科學萌芽之前，大腦理論脫離不了神學或形上學，也通常都融入靈魂之類的概念。十八世紀工業革命開始，掌握了更多的科學實驗工具的科學家開始採用實證主義，現代神經科學才真正步上軌道。十八世紀末著名的物理與醫學家伽伐尼以電刺激青蛙腿的實驗證實神經的訊號傳遞是一種電的活動。十九世紀末二十世紀初，拉蒙卡哈使用高基發明的染色法繪製了大量且精細的腦切片手繪圖，人們終於了解大腦內部是由無數呈現樹狀結構並彼此交纏的神經細胞所組成，而這些細胞間的連結以及他們形成的複雜網路在大腦的學習記憶功能上扮演著關鍵性的角色。拉蒙卡哈與高基也因此獲得諾貝爾獎。在二十世紀中葉，神經科學理論被三個人推到了高峰。其中兩個人是埃倫‧霍奇金與安德魯‧赫胥黎。兩人於1952年提出神經脈衝的數學理論，描述神經訊號是如何透過細胞膜上的離子通道的活動而產生，他們也因此獲得諾貝爾獎。第三個人是唐納德‧赫布，他在1949年的一本書中闡述上下游神經細胞活性與其連結強度的因果關係，被視作是記憶與學習最重要的神經理論之一。這三個人的理論仍然是現今許多計算神經科學研究立論的基礎。
從另一角度來看，計算機科學當時也正處於一個新時代的起點。計算機器發展的歷史非常悠久，十九世紀之前就有純手動只能做簡單運算的計算機，到十九世紀查爾斯‧巴貝奇提出可編程計算機的概念，可惜當時的技術無法完全實現巴貝奇的概念。到了二十世紀早期，機械式計算機的電氣化讓計算機的能力突飛猛進，加上真空管的發明，使得計算機進入電子時代，運算速度大增。1946發表的ENIAC是第一個通用型的電子計算機，開啟了計算機科技的新時代。但因為使用了大量的真空管，讓它不僅成本高昂，體積龐大，且容易故障。現代計算機真正的轉捩點發生在同時間另一個更重要的開創性技術的發明，這就是1947年由貝爾實驗室的科學家開發出來的電晶體。因為電晶體的發明與應用，計算機科技才能呈現爆發式的成長。
回到范紐曼以及他所身處的時代，就可以看出這本書的歷史意義。這本書的文稿寫於1955與1956年間，正好是霍奇金、赫胥黎以及赫布提出他們的神經脈衝以及學習記憶理論之後不久，也距ENIAC的推出以及電晶體的發明沒有幾年。范紐曼在這本書中將這兩個似乎是獨立發展卻又同時達到轉捩點的領域做了非常深入且精闢的連結。書中的第一部解釋了計算機的基本運算原理，值得讀者注意的是貫穿其中的「精度」 概念。現代數位計算機的成功除了可程式化的能力以外，能以有限精度的元件來達到任意精度的計算的能力也是關鍵之一。進到本書的第二部，范紐曼在前半講解神經細胞基本的操作原理。他雖為數學家，但對於當時神經科學認識的透徹程度令人讚嘆。整本書的精華應該是在第二部分的後半，在這裡范紐曼比較了計算機與神經元的計算原理，真正展現出他驚人的洞見。他甚至提出一些後來才被證實的神經運作方式的推測。比如說他認為雖然神經細胞可比擬為計算機中的主動元件，但真正有意義的不是細胞的數量而是細胞間連結（突觸）的數量，另外他也提到兩個神經元互相刺激也可以組成記憶，而這是現在計算神經科學界對短期工作記憶機制的主流理論。范紐曼在神經計算的論述上如同第一部一樣圍繞著「精度」 這個概念打轉。他理解到神經元的精度非常低，可是又沒有像數位計算機一樣的機制可在一長串序列計算中保持任意精度，所以他認為神經系統的計算的「深度」 應該是淺的，但靠的是大量的平行運算來處理。現在我們知道神經系統可以依靠所謂的群體編碼（population coding）來達到高精度的訊號傳遞。范紐曼雖然並沒有在書中提到這個詞，但是他的論述已經包含了類似的想法。
范紐曼之後幾十年間計算神經科學當然也發展出許多范紐曼在書中沒有提到的新概念，比如說「複雜網路」。我們現在知道大腦很多功能是依靠著複雜的網路結構來達成，而個別神經細胞與連結的特性雖然也很重要，但不代表全部。更重要的是大腦依靠複雜的網路結構來達到所謂的「強健性」（robustness），也就是抵抗外在破壞的能力，而這正是傳統計算機硬體所缺乏的。現今最熱門的人工智慧中的類神經網路，其基本概念即是從大腦視覺系統的神經網路結構所啟發而來。雖然現階段類神經網路大多數的情況下都還是在傳統的數位電腦上模擬，但已有不少研究團以類神經網路的架構來設計所謂的仿神經晶片。有些仿神經晶片使用所謂的記憶體內運算，與范紐曼當初提出的將運算單元與記憶體分開的架構不同，所以這類的仿神經晶片被稱作是「非范紐曼架構」。其實范紐曼在書中花了不少篇幅討論神經系統中的記憶體到底在哪裡，他提出各種想法，當中還包含了前述的赫布理論，也就是突觸（神經的連結）就是記憶所在。只是他把這想法稱之為「極端的概念」。在他的年代，這想法的確是非常的前衛。如果他活到現在，看到整個蓬勃發展的類神經網路就是使用這樣的概念，應該會興奮大喊「我就知道」。
除了范紐曼所寫的內容以外，這本書的三個序也不能錯過。第一個序是范紐曼的妻子寫的，介紹了范紐曼的生平以及這本書的來龍去脈。後兩個序是分別在2000與2012為第二版與第三版所寫。撰寫人都是著名的專家，他們的序也都反映了當時科學界對計算機與神經科學的看法，從科學與技術發展的速度來看，這兩個序可以視作是不同時代的註腳。而本篇導讀寫於2021年，這幾年人工智慧爆炸性的發展相對應於2012年來說也算是另一個世代了。現在以及可見的未來，計算機科技將藉著仿神經工程慢慢的和神經科學匯聚在一起。在這個時間點回頭來看范紐曼的書我們又有更深的體會。
羅中泉
2021年4月於新竹
用户评价
评分
這本《電腦與人腦：現代電腦架構之父馮紐曼的腦科學講義》，光聽書名就讓人心頭一震，馮紐曼這個名字，在電腦科學界簡直就是神一般的存在，他的貢獻奠定了我們現代數位世界的基石。不過，我更感興趣的是，這位將數學和邏輯推向極致的天才，究竟是如何看待我們這顆被肉體包裹的、充滿隨機與模糊的「人腦」的？這本書如果真的收錄了他對腦科學的見解，那絕對是跨越學科鴻溝的一次深度對話。畢竟，電腦的設計哲學——那種嚴謹、線性的邏輯，與人腦那種高度並行、充滿聯想和情感的運作模式，簡直是兩個極端。我很想知道，當馮紐曼試圖用他那套嚴密到無可挑剔的思維框架去解構大腦時，他會得出什麼樣的結論？會不會他發現，我們對於「智慧」的理解，其實還停留在非常初階的層次？這本書如果能提供一個從「數位邏輯」回望「生物智能」的獨特視角，那價值簡直不可估量，它或許能為我們理解人工智慧的未來，提供一條馮紐曼式的、更為根本性的啟發路徑。對於我們這些在科技業打滾，每天都在和二進位打交道的人來說，能聽到「教父」親自談論他眼中的生物計算機，那種震撼感，絕對是無可替代的。我已經迫不及待想看看，這些講義裡頭，究竟藏著多少超越時代的洞見。
评分我對這本書的期待，其實更偏向於那種「時代的側影」——看看在那個計算能力極度受限的年代，最頂尖的科學家們是如何用最基礎的數學工具去描繪最複雜的自然現象。馮紐曼的思維方式，那種無比清晰的邏輯鏈條，是如何應對大腦這種充滿隨機和雜訊的系統的？這絕對是一場思維上的極限挑戰。我猜測，書中可能不會有太多關於特定腦區或者神經傳導物質的細節，畢竟那是生物學家的專業領域，但更可能的是，他會從資訊處理、編碼、錯誤修正等資訊論的角度去切入。這種從數學家角度對大腦的抽象化描述，往往能揭示出比實驗數據更為深刻的普適性規律。如果能從中窺見他當年對「自我複製」、「系統穩定性」等概念的早期構想，那簡直是意外的收穫。畢竟，現代電腦科學的許多核心問題，都可以追溯到馮紐曼對複雜系統的早期思考。這本書，與其說是腦科學講義，不如說是一本展示頂級天才如何進行跨學科思考的絕佳範例。
评分購買這本書，我期待的不僅僅是知識的輸入，更是一種思維模式的衝擊。馮紐曼的著作往往帶有一種無與倫比的嚴謹性，他不會輕易使用模稜兩可的詞彙，一切都必須有堅實的邏輯基礎。當他試圖套用這種嚴謹性去描述人腦這個「混沌系統」時，那種思維上的拉扯和調適過程，必定充滿了學術上的火花。我推測，他可能會在講義中不斷地建立模型、然後又指出模型的局限性，這種不斷的自我修正和對不確定性的精確描述，正是頂尖科學家的魅力所在。這本書如果能完整呈現他當年對「意識」或「記憶的物理基礎」的探索歷程，哪怕只是初步的猜想，對於想在資訊工程或認知科學領域深耕的人來說，都是無價的教材。它不是一本輕鬆的科普讀物，而更像是一份邀請函，邀請讀者進入一位巨匠的心智迷宮，去共同面對二十世紀中期科學界對「智慧」最深層次的追問。
评分說實在話，現在市面上談論馮紐曼架構的書多如牛毛，大多都是在複述他對記憶體、中央處理器這些硬體設計的貢獻，這對本科生來說或許夠用了，但對於真正想探究他思想深度的人來說，總覺得少了點什麼。這本《電腦與人腦》如果真如書名所暗示，是深入到腦科學這個領域，那可就厲害了。想像一下，在那個電腦還處於萌芽期的年代，馮紐曼就已經在思考，我們大腦這個「天然計算機」是如何實現學習、記憶和決策的。這不是單純的工程學問題，而是哲學和生物學的交叉點。我特別好奇，他會不會將神經元比擬成電晶體，但更期待的是，他能指出兩者之間根本性的差異，是哪些特質讓生物大腦擁有我們至今難以模擬的「彈性」與「泛化能力」？如果他能建立起一個類比模型，就算只是早期的設想，也足以讓當代從事類神經網路研究的人感到醍醐灌頂。畢竟，很多時候我們只是在模仿生物的外殼，卻沒有真正理解其底層的運作原理。這本講義，或許能提供一個「來自源頭」的批判性視角，提醒我們，別把當前的AI成就看得太高。
评分身為一個長期關注科技發展的台灣讀者，看到「馮紐曼」和「腦科學」這兩個詞彙組合在一起時，心中不免升起一絲「時代錯置」的奇妙感。畢竟，我們現在談論的深度學習、類腦晶片，都是在馮紐曼奠基之後數十年才發展起來的。這本講義如果真的涵蓋了他對生物計算的看法，那它存在的意義就超越了單純的學術文獻，更像是一份來自未來的預言，只不過這個「未來」是馮紐曼在半個多世紀前所想像的。我想知道，他對人腦的「可程式性」抱持什麼樣的看法？他會不會認為，只要掌握了足夠的計算規則，人腦最終是可以被完全模擬的？還是說，他認為生物系統中存在著某種「非演算法性」的本質，是機械計算永遠無法企及的？這種對計算本質的深刻反思，才是最吸引我的部分。在這個萬物皆可數據化的時代，重讀馮紐曼對「非數據化」智慧的探索，無疑是一種及時且必要的提醒。
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