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
探寻生命奥秘：从分子到心智的宏大叙事 本书带领读者踏上一场穿越生物学、化学、物理学和神经科学的壮阔旅程，旨在揭示生命现象从最微观的分子层面到宏大复杂的心智活动是如何运作和演化的。这不是一部专注于单一领域的教科书，而是一部旨在构建跨学科理解框架的导览，它将复杂的科学概念转化为引人入胜的故事，让非专业人士也能领略生命系统的精妙与和谐。 第一部分：物质的基石与生命的萌芽 本部分聚焦于生命的物质基础，追溯生命起源的线索。我们将从宇宙的元素构成谈起，探讨构成生命体的关键原子——碳、氢、氧、氮等——是如何在恒星的熔炉中锻造而成，并最终汇聚到早期的地球之上。 化学的交响： 详细阐述构成生命体的核心大分子：蛋白质、核酸（DNA和RNA）、脂类和碳水化合物。我们不仅会剖析它们的化学结构，更重要的是，会探讨它们如何通过精妙的相互作用执行生命功能。例如，蛋白质折叠的复杂过程如何决定酶的催化活性，以及核酸如何储存和传递遗传信息。我们会深入探讨催化剂在生命反应中的核心地位，理解生物体内那些看似不可能的化学转化是如何在温和条件下高效完成的。 细胞的堡垒： 随后，我们将进入生命的基本单元——细胞。本书将细胞视为一个高度组织化的微观工厂。我们会详细解析真核细胞的结构，从细胞核这一信息控制中心，到线粒体这一能量工厂，再到复杂的内膜系统（内质网、高尔基体）。重点将放在膜生物学的原理：细胞膜如何通过选择性通透性维持内部环境的稳定，以及细胞如何利用膜势能驱动复杂的信号转导过程。 遗传的蓝图与演化之手： 深入探讨分子生物学的核心机制——DNA复制、转录和翻译。我们将阐释基因表达调控的复杂网络，理解为什么同一个基因在不同细胞中会表现出不同的功能。在此基础上，我们将引入达尔文的自然选择理论，探讨遗传变异是如何在时间的长河中塑造出今日地球上令人眼花缭乱的生命多样性。我们不会将演化仅仅视为一个历史事件，而是强调其作为持续驱动生命适应性变化的根本力量。 第二部分：系统的集成与多层次的调控 生命体的复杂性并非简单地将无数分子堆砌在一起，而是依赖于层级分明的系统集成。第二部分将视角从细胞内部转向多细胞生物的组织、器官和系统。 组织与器官的协同： 探讨细胞如何通过细胞间连接（如紧密连接、桥粒、缝隙连接）形成稳定的组织。我们将分析不同的组织类型——上皮、结缔、肌肉和神经——它们的功能特化如何满足生物体的整体需求。例如，消化系统如何通过协调酶分泌和肌肉蠕动来完成能量摄取；循环系统如何通过精确控制血管收缩和舒张来分配氧气和营养物质。 内环境的稳态维护： 聚焦于生理学中的核心概念——稳态（Homeostasis）。我们将详细解析反馈机制在维持核心生理参数（如体温、血糖、酸碱平衡）中的作用。肾脏如何作为精密的过滤和再吸收机器，精确调控体液的组成；内分泌系统如何通过激素的远距离、慢速信号传递，实现对代谢和生长的长期调控。这些系统展示了生物体如何通过分布式控制网络，有效应对外部环境的不断变化。 免疫的防御： 免疫系统是生命体自我保护的杰出范例。本书将区分固有免疫和适应性免疫的机制。我们会解析抗原呈递、T细胞和B细胞的活化过程，以及免疫记忆的形成。理解这些机制不仅是理解疾病的基础，也是认识生命系统如何区分“自身”与“非自身”的复杂决策过程。 第三部分：心智的涌现与认知的边界 本书的后半部分将关注生命现象中最具魅力的领域——神经系统与心智的起源。我们从神经元的电化学活动入手，逐步攀升至行为和意识的哲学层面。 神经元：信息处理的基本单位： 深入探讨神经生理学。我们将解析动作电位的产生和传播机制，理解神经递质如何在突触间传递化学信号。重点在于信息编码：神经元如何通过发放频率和集群模式来表示感官输入和决策指令。 网络的构建与功能特化： 从单个神经元到复杂的神经环路。我们将研究大脑不同区域的功能分区，例如视觉皮层如何处理光信号，海马体在记忆巩固中的关键作用。更重要的是，我们将探讨神经可塑性——大脑如何通过改变突触连接强度来学习和适应环境。这种“用进废退”的动态重构能力，是生命体高级信息处理能力的物质基础。 感官的构建与世界的解码： 感官系统是生命体与外部世界沟通的桥梁。本书将分析视觉、听觉、触觉等系统如何将物理能量（光、声波、压力）转化为神经电信号。我们将讨论知觉的建构性：我们所“看到”的世界并非物理现实的完美副本，而是大脑基于历史经验和预测模型主动构建出来的最佳推测。 心智的涌现与意识的难题： 最终，本书触及哲学和认知科学的前沿。我们探讨记忆的存储和提取机制，理解情绪与决策如何交织作用。在讨论意识时，我们将审视当前主流的神经科学理论，试图理解海量、并行的局部信息处理如何“涌现”出统一的、主观的“自我”体验。尽管这是一个悬而未决的问题，但本书将提供理解这一“最难问题”所需的工具和视角，引导读者思考生命的复杂性究竟在何种尺度上实现了质的飞跃。 全书以严谨的科学视角为骨架，以流畅的叙事风格为血肉，旨在向读者展示生命科学是一个充满活力、不断自我修正的宏大领域，它不仅解释了我们“如何存在”，也启发我们思考“为何存在”的终极意义。
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
說實話，現在市面上談「大腦」的書太多了，很多都走情感路線，或者專注於心理學的雞湯，讀起來舒服但缺乏重量感。我會選擇這本，純粹是因為它名字裡帶了「電腦架構之父」這個重量級的標籤。這讓我預期這本書會提供一個非常獨特的切入點：從「設計」的角度去看待「演化」的結果。我想知道，如果馮紐曼本人來設計一個生物大腦，他會如何優化資源配置、如何處理並發性問題，以及他會如何看待神經元之間的連接權重。這種跨領域的對話，往往能激發出意想不到的火花。我希望它能超越單純的類比，而是深入探討信息流動的本質。如果能藉此反思一下，我們現今的計算機科學在哪些方面已經開始模仿大腦，而在哪些基礎層面上仍然被傳統思維所束縛，那這本書的價值就體現出來了。
评分拿到這本書的時候，我第一反應是：這內容會不會太硬核啊？畢竟馮紐曼的理論基礎本身就帶著一股濃厚的數學和邏輯氣息，再配上腦科學，簡直是雙重的挑戰。我得承認，我對這方面的知識儲備不算扎實，但正是這種「挑戰感」讓我更加期待。我希望這本書能像一位經驗豐富的老師傅，用他那套幾何學般的精確語言，把那些抽象的、晦澀難懂的生物學概念，拆解成一條條清晰的電路圖。我特別好奇，書中會不會提到有關記憶編碼和檢索的章節。畢竟，我們每天都在製造和遺忘信息，而電腦的存儲機制相對固定。如果馮紐曼的視角能為我們解開大腦如何實現那種近乎無限的、柔性的、上下文相關的記憶能力提供一條思路，那真是太棒了。讀完之後，我希望能對「智能」這兩個字，有更結構化、更具體的理解，而不是停留在科幻電影裡那種模糊不清的想像。
评分我對這本書的興趣點，主要集中在它如何處理「意識」和「自我模擬」這兩個終極難題。我們都知道，馮紐曼對自我複製和複雜系統有著深刻的見解。如果將這些理論應用到人腦上，那麼我們所謂的「意識」會不會被解構成某種極其複雜的、但理論上可計算的循環結構？我希望作者能夠以極度務實的態度，去拆解這個看似虛無縹緲的概念。當然，我並不奢望它能給出一個最終答案，但如果能提供一個清晰的、基於計算模型（無論是類比還是批判）的分析框架，就已經非常了不起了。總之，我期待這是一場跨越半個多世紀的學術對話，一位計算科學的巨擘，透過他對形式系統的理解，對人類最偉大的創造物——我們自己的大腦——進行一次精確的、冷靜的「結構分析」。這本書，應該能讓讀者在合上封面的那一刻，對自己思考的方式產生一次深刻的重審。
评分這本書的裝幀給人一種學術氣息很濃厚的感覺，擺在書架上看起來就很有份量。我期待它能帶來一種「重返基礎」的閱讀體驗。畢竟，很多時候我們對新事物（比如深度學習）的追逐，讓我們忘了去深究那些最核心的、幾十年前就奠定的理論基礎。馮紐曼的思維模式，是建立在嚴謹的數學邏輯之上的，這種思維習慣在當今這個崇尚快速迭代的時代顯得尤為珍貴。我特別想看看，當他面對生物神經網絡的隨機性和冗餘性時，他的反應會是什麼？他會不會認為大腦的「低效」其實是一種更高層次的、為了魯棒性而設計的優雅？如果書中能清晰地呈現出人腦的「非線性」與傳統電腦的「線性」處理之間的鴻溝，並試圖彌合它，我會非常滿意。這不是一本輕鬆的閒書，而是一本需要帶著筆記本去啃讀的寶典。
评分這本書的封面設計很有意思，簡潔俐落中透著一股懷舊感，讓人忍不住想翻開來看看裡頭葫蘆裡賣的究竟是什麼藥。光是看到「馮紐曼」這三個字，腦海中立刻浮現出那些關於計算機科學奠基者的傳奇故事。不過，吸引我的不只是這些歷史的積澱，更多的是它承諾的「腦科學」視角。畢竟，我們現在生活在一個被各種電子設備包圍的時代，從手機到AI，似乎萬物都脫離不了計算的概念。但是，真正讓我覺得好奇的是，當初那位設計出改變世界的電腦架構的先驅，他是如何看待我們的大腦這個宇宙中最複雜的「生物計算機」的？我很期待作者能從一個非常硬核的、工程學的角度去剖析大腦的運作機制，而不是那些空泛的哲學思辨。我希望它能帶給我一種「原來如此」的頓悟感，讓我能用更清晰的邏輯框架去理解我們日常的認知過程，而不是停留在「人腦很神奇」這種層次的讚嘆。如果能對比出人腦和傳統馮紐曼架構在資訊處理上的根本差異，那這本書就真的值回票價了。
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