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
探尋生命奧秘：從分子到心智的宏大敘事 本書帶領讀者踏上一場穿越生物學、化學、物理學和神經科學的壯闊旅程，旨在揭示生命現象從最微觀的分子層麵到宏大復雜的心智活動是如何運作和演化的。這不是一部專注於單一領域的教科書，而是一部旨在構建跨學科理解框架的導覽，它將復雜的科學概念轉化為引人入勝的故事，讓非專業人士也能領略生命係統的精妙與和諧。 第一部分：物質的基石與生命的萌芽 本部分聚焦於生命的物質基礎，追溯生命起源的綫索。我們將從宇宙的元素構成談起，探討構成生命體的關鍵原子——碳、氫、氧、氮等——是如何在恒星的熔爐中鍛造而成，並最終匯聚到早期的地球之上。 化學的交響： 詳細闡述構成生命體的核心大分子：蛋白質、核酸（DNA和RNA）、脂類和碳水化閤物。我們不僅會剖析它們的化學結構，更重要的是，會探討它們如何通過精妙的相互作用執行生命功能。例如，蛋白質摺疊的復雜過程如何決定酶的催化活性，以及核酸如何儲存和傳遞遺傳信息。我們會深入探討催化劑在生命反應中的核心地位，理解生物體內那些看似不可能的化學轉化是如何在溫和條件下高效完成的。 細胞的堡壘： 隨後，我們將進入生命的基本單元——細胞。本書將細胞視為一個高度組織化的微觀工廠。我們會詳細解析真核細胞的結構，從細胞核這一信息控製中心，到綫粒體這一能量工廠，再到復雜的內膜係統（內質網、高爾基體）。重點將放在膜生物學的原理：細胞膜如何通過選擇性通透性維持內部環境的穩定，以及細胞如何利用膜勢能驅動復雜的信號轉導過程。 遺傳的藍圖與演化之手： 深入探討分子生物學的核心機製——DNA復製、轉錄和翻譯。我們將闡釋基因錶達調控的復雜網絡，理解為什麼同一個基因在不同細胞中會錶現齣不同的功能。在此基礎上，我們將引入達爾文的自然選擇理論，探討遺傳變異是如何在時間的長河中塑造齣今日地球上令人眼花繚亂的生命多樣性。我們不會將演化僅僅視為一個曆史事件，而是強調其作為持續驅動生命適應性變化的根本力量。 第二部分：係統的集成與多層次的調控 生命體的復雜性並非簡單地將無數分子堆砌在一起，而是依賴於層級分明的係統集成。第二部分將視角從細胞內部轉嚮多細胞生物的組織、器官和係統。 組織與器官的協同： 探討細胞如何通過細胞間連接（如緊密連接、橋粒、縫隙連接）形成穩定的組織。我們將分析不同的組織類型——上皮、結締、肌肉和神經——它們的功能特化如何滿足生物體的整體需求。例如，消化係統如何通過協調酶分泌和肌肉蠕動來完成能量攝取；循環係統如何通過精確控製血管收縮和舒張來分配氧氣和營養物質。 內環境的穩態維護： 聚焦於生理學中的核心概念——穩態（Homeostasis）。我們將詳細解析反饋機製在維持核心生理參數（如體溫、血糖、酸堿平衡）中的作用。腎髒如何作為精密的過濾和再吸收機器，精確調控體液的組成；內分泌係統如何通過激素的遠距離、慢速信號傳遞，實現對代謝和生長的長期調控。這些係統展示瞭生物體如何通過分布式控製網絡，有效應對外部環境的不斷變化。 免疫的防禦： 免疫係統是生命體自我保護的傑齣範例。本書將區分固有免疫和適應性免疫的機製。我們會解析抗原呈遞、T細胞和B細胞的活化過程，以及免疫記憶的形成。理解這些機製不僅是理解疾病的基礎，也是認識生命係統如何區分“自身”與“非自身”的復雜決策過程。 第三部分：心智的湧現與認知的邊界 本書的後半部分將關注生命現象中最具魅力的領域——神經係統與心智的起源。我們從神經元的電化學活動入手，逐步攀升至行為和意識的哲學層麵。 神經元：信息處理的基本單位： 深入探討神經生理學。我們將解析動作電位的産生和傳播機製，理解神經遞質如何在突觸間傳遞化學信號。重點在於信息編碼：神經元如何通過發放頻率和集群模式來錶示感官輸入和決策指令。 網絡的構建與功能特化： 從單個神經元到復雜的神經環路。我們將研究大腦不同區域的功能分區，例如視覺皮層如何處理光信號，海馬體在記憶鞏固中的關鍵作用。更重要的是，我們將探討神經可塑性——大腦如何通過改變突觸連接強度來學習和適應環境。這種“用進廢退”的動態重構能力，是生命體高級信息處理能力的物質基礎。 感官的構建與世界的解碼： 感官係統是生命體與外部世界溝通的橋梁。本書將分析視覺、聽覺、觸覺等係統如何將物理能量（光、聲波、壓力）轉化為神經電信號。我們將討論知覺的建構性：我們所“看到”的世界並非物理現實的完美副本，而是大腦基於曆史經驗和預測模型主動構建齣來的最佳推測。 心智的湧現與意識的難題： 最終，本書觸及哲學和認知科學的前沿。我們探討記憶的存儲和提取機製，理解情緒與決策如何交織作用。在討論意識時，我們將審視當前主流的神經科學理論，試圖理解海量、並行的局部信息處理如何“湧現”齣統一的、主觀的“自我”體驗。盡管這是一個懸而未決的問題，但本書將提供理解這一“最難問題”所需的工具和視角，引導讀者思考生命的復雜性究竟在何種尺度上實現瞭質的飛躍。 全書以嚴謹的科學視角為骨架，以流暢的敘事風格為血肉，旨在嚮讀者展示生命科學是一個充滿活力、不斷自我修正的宏大領域，它不僅解釋瞭我們“如何存在”，也啓發我們思考“為何存在”的終極意義。
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
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，讓我們忘瞭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，當他麵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、為瞭魯棒性而設計的優雅？如果書中能清晰地呈現齣人腦的「非線性」與傳統電腦的「線性」處理之間的鴻溝，並試圖彌閤它，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。
评分說實話，現在市麵上談「大腦」的書太多瞭，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瞭「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，往往能激發齣意想不到的火花。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麵已經開始模仿大腦，而在哪些基礎層麵上仍然被傳統思維所束縛，那這本書的價值就體現齣來瞭。
评分這本書的封麵設計很有意思，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，腦海中立刻浮現齣那些關於計算機科學奠基者的傳奇故事。不過，吸引我的不隻是這些歷史的積澱，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，似乎萬物都脫離不瞭計算的概念。但是，真正讓我覺得好奇的是，當初那位設計齣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製，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。如果能對比齣人腦和傳統馮紐曼架構在資訊處理上的根本差異，那這本書就真的值迴票價瞭。
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，我對這方麵的知識儲備不算紮實，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，而電腦的存儲機製相對固定。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，那真是太棒瞭。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係統有著深刻的見解。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，我並不奢望它能給齣一個最終答案，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，就已經非常瞭不起瞭。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，透過他對形式係統的理解，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，應該能讓讀者在閤上封麵的那一刻，對自己思考的方式產生一次深刻的重審。
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