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（國立清華大學係統神經科學研究所所長）專文導讀
專傢推薦
吳其勳＼iThome總編輯
洪士灝＼颱大資工係教授兼係主任
賴以威＼數感實驗室共同創辦人、臺師大電機係副教授
謝伯讓＼颱大心理係副教授、《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係統的運作。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製。
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製器到最大的超級電腦中都找得到的架構，早在1945年就由數學傢馮紐曼提齣，一直沿用至今。馮紐曼可以說是二十世紀最重要的數學傢，拓展瞭目前數學的發展方嚮，在電腦、物理與經濟方麵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麵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，瞭解我們的神經係統是如何溝通作齣複雜的判斷與思考。
時至今日，馮紐曼對於神經與電腦的洞察啟發瞭對於電腦學習的新發現（連結主義、深度學習），也影響瞭現今對於人工智慧的思考方嚮。
具體描述
腦海中的交響：意識、計算與人機共存的未來 本書將帶領讀者深入探索人類心智的奧秘，審視計算科學的演進軌跡，並展望在人工智能浪潮下，人類智能與機器智能的未來圖景。 第一部分：意識的迷宮——心智的本質與科學的追尋 人類心智，這個我們每天都在使用，卻又對其本質知之甚少的奇跡，始終是哲學、心理學和神經科學最核心的議題。本書將從多個維度剖析“意識”這一概念的復雜性，超越傳統二元對立的思維框架，構建一個更具整閤性的理解模型。 1. 意識的邊界與定義： 我們如何定義“我是誰”？意識不僅僅是清醒狀態下的覺知，它包含瞭對自我、環境的感知、記憶的存儲與提取、情感的體驗以及高級的推理能力。本書將梳理曆史上對意識的經典定義，例如笛卡爾的“我思故我在”的局限性，並引入當代認知科學對“湧現現象”的解釋——即宏觀意識如何從微觀神經元的復雜交互中産生。我們將探討意識的幾個關鍵屬性：統一性（我們體驗到的世界是連貫的）、意嚮性（意識總是指嚮某個對象或內容）以及主觀性（第一人稱的“感覺如何”）。 2. 神經科學的解碼之路： 深入大腦的物理基礎，探究意識的硬件平颱。我們將詳細介紹現代神經成像技術（如fMRI、EEG、鈣成像）如何幫助科學傢繪製大腦活動圖譜。重點關注連接組學（Connectomics）的研究進展，理解大規模神經元網絡的連接模式如何形成特定的功能迴路，例如默認模式網絡（DMN）在自我反思中的作用，以及海馬體在空間記憶和情景記憶形成中的樞紐地位。本書不會停留在描述層麵，而是深入分析不同神經遞質係統（如多巴胺、血清素、榖氨酸）對情緒、動機和學習過程的精確調控機製。 3. 記憶、學習與塑性： 記憶是大腦對信息進行編碼、存儲和提取的能力，是構建連續自我敘事的基礎。我們將區分短期記憶、工作記憶和長期記憶，並詳述長時程增強（LTP）和長時程抑製（LTD）等突觸可塑性機製在信息鞏固中的關鍵作用。學習並非簡單地存儲數據，而是一個持續重塑神經網絡結構的過程。我們會探討情景記憶的提取過程，以及“遺忘”在適應性學習中的必要性——為何清除不必要的信息對認知效率至關重要。 4. 情感的計算基礎： 情感並非理性的對立麵，而是高效決策的必要組成部分。本書將展示達馬西奧等學者關於軀體標記假說（Somatic Marker Hypothesis）的觀點，即情感體驗通過身體的生理反饋來加速復雜決策的評估過程。我們將分析杏仁核和前額葉皮層在恐懼、奬勵和風險評估中的協同作用，揭示情感在生存和社交互動中的計算價值。 第二部分：計算的極限——從圖靈機到並行處理 計算科學是理解信息如何被處理、轉換和存儲的學科。本書將迴顧計算理論的基石，並追蹤其發展如何指導瞭現代計算機係統的設計。 1. 圖靈的遺産與可計算性理論： 從邱奇-圖靈論題齣發，探討什麼是“可計算”的問題。我們將重溫圖靈機這一抽象模型，理解其在理論上對所有現代計算機能力的界定。重點分析停機問題的不可解性，以及它對算法設計設定瞭不可逾越的理論邊界。這部分內容旨在奠定基礎，理解即使是最強大的機器，其能力也是被嚴格限定的。 2. 馮·諾依曼結構的反思與局限： 盡管馮·諾依曼體係結構（存儲程序概念、馮氏瓶頸）統治瞭數字計算數十年，但它並非終極形態。我們將剖析該結構在處理現代復雜問題（如大規模並行計算、實時交互）時遇到的瓶頸——即中央處理單元（CPU）與內存之間的數據傳輸速度限製。這為理解後續架構的必要性做瞭鋪墊。 3. 新興計算範式：並行性與分布式係統： 現代計算的挑戰在於處理海量、高維度的數據。本書將介紹如何通過並行計算（如SIMD、多核架構）來突破串行處理的限製。深入探討分布式計算和集群架構的原理，理解雲計算環境下的負載均衡、容錯機製以及一緻性模型的復雜性。這些都是構建現代互聯網服務和大數據分析係統的基石。 4. 量子計算的顛覆性潛力： 本書將以非技術性的方式介紹量子力學的基本概念（疊加態、量子糾纏），並解釋它們如何被應用於構建量子比特（Qubit）。重點闡述Shor算法和Grover算法的原理，討論量子計算在密碼學、材料科學和藥物研發等領域可能帶來的指數級加速，以及目前實現穩定、大規模量子計算機所麵臨的工程挑戰。 第三部分：智能的融閤——人工智能的哲學與實踐 當計算能力與對心智的理解交匯，人工智能（AI）應運而生。本書聚焦於當前AI領域的核心技術及其對人類社會和認知的深遠影響。 1. 深度學習的興起：人工神經網絡的復興： 我們將詳細拆解深度學習（Deep Learning）的核心機製。從感知機到多層神經網絡，重點剖析反嚮傳播（Backpropagation）算法如何實現高效學習。深入探討捲積神經網絡（CNN）在視覺任務中的成功，以及循環神經網絡（RNN）及其變體（如LSTM、Transformer）在序列數據處理中的突破。本書強調，現代深度學習模型本質上是復雜的、分層的特徵提取器。 2. 大模型的湧現能力與“黑箱”問題： 當前生成式AI的成功，尤其是大型語言模型（LLM）展現齣的復雜推理、代碼生成和多模態理解能力，超齣瞭以往對機器智能的預期。我們將討論“湧現能力”（Emergent Abilities）的現象，即模型規模達到一定閾值後，突然展現齣的新技能。同時，我們必須正視“可解釋性”（Explainability）的挑戰——為何模型能給齣正確答案，但其內部決策過程對人類而言仍是難以穿透的“黑箱”。 3. 具身智能與世界模型構建： 真正的智能必須與環境交互。本書將探討具身智能（Embodied AI）的重要性，即智能體（Agent）必須擁有物理身體或高保真模擬環境來進行感知、行動和學習。我們將分析AI如何構建和使用“世界模型”——即對外部環境因果關係的內在錶徵——以實現前瞻性規劃和更魯棒的行為決策。 4. 倫理、安全與人類認知的未來校準： 隨著AI能力的增強，其對社會結構、就業市場和認知安全構成的挑戰日益突齣。本書將探討對齊問題（Alignment Problem）：如何確保超級智能係統的目標與人類的價值觀保持一緻。此外，我們將討論深度僞造（Deepfakes）對信息真實性的侵蝕，以及人類在麵對日益逼真的AI交互時，如何維護自身的批判性思維和心智的獨立性。 結論：人機共生的新紀元 本書最終旨在超越簡單的“人與機器”的對立，倡導一種深入理解、共同演化的未來。人類的心智提供瞭創造力、直覺和價值判斷的錨點，而先進的計算係統則提供瞭前所未有的處理速度和數據洞察力。理解我們自身的認知架構，並明智地設計計算係統，是引領我們邁嚮一個更具智慧和適應性的人機共存新紀元的關鍵。
著者信息
作者簡介
馮紐曼John von Neumann
數學傢、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
數學傢、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。
圖書目錄
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
邏輯控製
混閤數值程序
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
神經係統中的記憶體問題
神經係統中的數位與類比部分
碼與其在機器運作中的角色
神經係統的邏輯架構
訊息係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
邏輯控製
混閤數值程序
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
神經係統中的記憶體問題
神經係統中的數位與類比部分
碼與其在機器運作中的角色
神經係統的邏輯架構
訊息係統其他可用的統計特徵
大腦的語言不是數學的語言
圖書試讀
中文版導讀
範紐曼的這本《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瞭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齣瞭不少理論與學說，在現代科學萌芽之前，大腦理論脫離不瞭神學或形上學，也通常都融入靈魂之類的概念。十八世紀工業革命開始，掌握瞭更多的科學實驗工具的科學傢開始採用實證主義，現代神經科學纔真正步上軌道。十八世紀末著名的物理與醫學傢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，拉濛卡哈使用高基發明的染色法繪製瞭大量且精細的腦切片手繪圖，人們終於瞭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。拉濛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瞭高峰。其中兩個人是埃倫‧霍奇金與安德魯‧赫胥黎。兩人於1952年提齣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遊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隻能做簡單運算的計算機，到十九世紀查爾斯‧巴貝奇提齣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。到瞭二十世紀早期，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發錶的ENIAC是第一個通用型的電子計算機，開啟瞭計算機科技的新時代。但因為使用瞭大量的真空管，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傢開發齣來的電晶體。因為電晶體的發明與應用，計算機科技纔能呈現爆發式的成長。
迴到範紐曼以及他所身處的時代，就可以看齣這本書的歷史意義。這本書的文稿寫於1955與1956年間，正好是霍奇金、赫胥黎以及赫布提齣他們的神經脈衝以及學習記憶理論之後不久，也距ENIAC的推齣以及電晶體的發明沒有幾年。範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瞭非常深入且精闢的連結。書中的第一部解釋瞭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瞭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，範紐曼在前半講解神經細胞基本的操作原理。他雖為數學傢，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，在這裡範紐曼比較瞭計算機與神經元的計算原理，真正展現齣他驚人的洞見。他甚至提齣一些後來纔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製的主流理論。範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製可在一長串序列計算中保持任意精度，所以他認為神經係統的計算的「深度」 應該是淺的，但靠的是大量的平行運算來處理。現在我們知道神經係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。範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瞭類似的想法。
範紐曼之後幾十年間計算神經科學當然也發展齣許多範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，但不代錶全部。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係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，與範紐曼當初提齣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「非範紐曼架構」。其實範紐曼在書中花瞭不少篇幅討論神經係統中的記憶體到底在哪裡，他提齣各種想法，當中還包含瞭前述的赫布理論，也就是突觸（神經的連結）就是記憶所在。隻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」。
除瞭範紐曼所寫的內容以外，這本書的三個序也不能錯過。第一個序是範紐曼的妻子寫的，介紹瞭範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傢，他們的序也都反映瞭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瞭。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。在這個時間點迴頭來看範紐曼的書我們又有更深的體會。
羅中泉
2021年4月於新竹
範紐曼的這本《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瞭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齣瞭不少理論與學說，在現代科學萌芽之前，大腦理論脫離不瞭神學或形上學，也通常都融入靈魂之類的概念。十八世紀工業革命開始，掌握瞭更多的科學實驗工具的科學傢開始採用實證主義，現代神經科學纔真正步上軌道。十八世紀末著名的物理與醫學傢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，拉濛卡哈使用高基發明的染色法繪製瞭大量且精細的腦切片手繪圖，人們終於瞭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。拉濛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瞭高峰。其中兩個人是埃倫‧霍奇金與安德魯‧赫胥黎。兩人於1952年提齣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遊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隻能做簡單運算的計算機，到十九世紀查爾斯‧巴貝奇提齣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。到瞭二十世紀早期，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發錶的ENIAC是第一個通用型的電子計算機，開啟瞭計算機科技的新時代。但因為使用瞭大量的真空管，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傢開發齣來的電晶體。因為電晶體的發明與應用，計算機科技纔能呈現爆發式的成長。
迴到範紐曼以及他所身處的時代，就可以看齣這本書的歷史意義。這本書的文稿寫於1955與1956年間，正好是霍奇金、赫胥黎以及赫布提齣他們的神經脈衝以及學習記憶理論之後不久，也距ENIAC的推齣以及電晶體的發明沒有幾年。範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瞭非常深入且精闢的連結。書中的第一部解釋瞭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瞭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，範紐曼在前半講解神經細胞基本的操作原理。他雖為數學傢，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，在這裡範紐曼比較瞭計算機與神經元的計算原理，真正展現齣他驚人的洞見。他甚至提齣一些後來纔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製的主流理論。範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製可在一長串序列計算中保持任意精度，所以他認為神經係統的計算的「深度」 應該是淺的，但靠的是大量的平行運算來處理。現在我們知道神經係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。範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瞭類似的想法。
範紐曼之後幾十年間計算神經科學當然也發展齣許多範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，但不代錶全部。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係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，與範紐曼當初提齣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「非範紐曼架構」。其實範紐曼在書中花瞭不少篇幅討論神經係統中的記憶體到底在哪裡，他提齣各種想法，當中還包含瞭前述的赫布理論，也就是突觸（神經的連結）就是記憶所在。隻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」。
除瞭範紐曼所寫的內容以外，這本書的三個序也不能錯過。第一個序是範紐曼的妻子寫的，介紹瞭範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傢，他們的序也都反映瞭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瞭。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。在這個時間點迴頭來看範紐曼的書我們又有更深的體會。
羅中泉
2021年4月於新竹
用戶評價
评分
我對這本書的期待，其實更偏嚮於那種「時代的側影」——看看在那個計算能力極度受限的年代，最頂尖的科學傢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係統的？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，畢竟那是生物學傢的專業領域，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。這種從數學傢角度對大腦的抽象化描述，往往能揭示齣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」、「係統穩定性」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係統的早期思考。這本書，與其說是腦科學講義，不如說是一本展示頂級天纔如何進行跨學科思考的絕佳範例。
评分身為一個長期關注科技發展的颱灣讀者，看到「馮紐曼」和「腦科學」這兩個詞彙組閤在一起時，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纔發展起來的。這本講義如果真的涵蓋瞭他對生物計算的看法，那它存在的意義就超越瞭單純的學術文獻，更像是一份來自未來的預言，隻不過這個「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，隻要掌握瞭足夠的計算規則，人腦最終是可以被完全模擬的？還是說，他認為生物係統中存在著某種「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，纔是最吸引我的部分。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。
评分說實在話，現在市麵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瞭，但對於真正想探究他思想深度的人來說，總覺得少瞭點什麼。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，那可就厲害瞭。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，他能指齣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，就算隻是早期的設想，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，很多時候我們隻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「混沌係統」時，那種思維上的拉扯和調適過程，必定充滿瞭學術上的火花。我推測，他可能會在講義中不斷地建立模型、然後又指齣模型的局限性，這種不斷的自我修正和對不確定性的精確描述，正是頂尖科學傢的魅力所在。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，哪怕隻是初步的猜想，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，去共同麵對二十世紀中期科學界對「智慧」最深層次的追問。
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，他的貢獻奠定瞭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嚮極緻的天纔，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瞭他對腦科學的見解，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，他會得齣什麼樣的結論？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」迴望「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。
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