“《超越学科的认知基础》2015秋颜峻学习报告”版本间的差异
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2015年10月25日 (日) 06:47的版本
目录
第一周
- 标题: 初次上课感想和收获
- 关键词：
- 摘要：主要介绍一下第一次上课的感觉以及学到的东西
- 第一周作业
第二周
- 标题
- 关键词
- 摘要
- 第二周作业
第三、四周
关键词
Conceptual system
Metaphorically structure
Metonymy[1]
Metaphor(比喻)
Spatial experience
Social experience
Emotional experience
Structural metaphor
RATIONAL ARGUMENT IS WAR
LABOR IS A RESOURCE
TIME IS A RESOURCE
Rational animals
Material resources
本文
上周，帅律师讲了法律的基本结构以及特点，同时还简单介绍了一下Lawrence Lessig的CodeV2[3], 四力学说让我印象较为深刻，但是我还是有一些疑问。尽管从逻辑推演的严密性来看，四力学说形成了一套自洽的体系，但是这样的一个模型的价值何在，它能否指导实际的生产工作，能否给人类创造价值？此外，我还希望进一步了解四力学说提出的过程，比如说为什么是市场，架构，网络，法律这几个里起到了推手作用，而将其他的因素忽略，而不仅仅是四力如何相互作用。
同样的问题还发生在学习《the Structure of Scientific Revolution》和《Road Since Structure》的过程中，我不能够理解作者为什么使用长篇大论，反复论证说明一个问题。从亚里士多德到牛顿，再从牛顿到爱因斯坦，科学理论的革新无不是经过了上百年才出现的[1]，即使他的科学进化模型是正确的，科学革新的速度能够加快吗？在询问了顾老师后，我得到了一部分解答，通过使用互联网以更高的效率集中各方力量是有可能加速科学的发展的。
本周阅读了《Metaphors We Live by》这本书，在此之前,我先阅读了teambition中的《隐喻的认知研究 解读 <我们赖以生存的隐喻>》[2]，在这篇文献中，并没有给出研究隐喻的认知基础的意义，而只是简单地概括了书的主要概念和内容，这是一个不足之处。随后，我阅读了原著的十二、三章。在阅读的过程中，我才发现这项研究的意义是非常巨大的。
在生活中，我们把对事物的理解和接受当作理所当然，但是仔细一想，我们对事物建立一个感知模型是基于已知的事物上的，按照这个逻辑，我们认知的源头在哪，哪些是我们不需要通过所谓的隐喻就可以认知的。哪些是构成认知的基本元素？从逻辑上来看，这个问题似乎无解，但是书中却给了我们一种可能的机制。人类认知的基础是对空间的感知，这种感知是通过亲身经历建立起来的，通过实物和方位我们能够表述许多概念，进一步通过隐喻将抽象物质具象化，使得抽象的物质具有了某些实物的可操作性等等[3]。
除此之外，我还意识到一个人的认知水平是和他/她的隐喻系统紧密相关的，不同人对同一个事物有着不同方面以及不同层次的理解可能就是因为不同人的隐喻体系不同。这让我想起了上个星期接触的Commensurability, Comparability, Communicability[4]。不同领域的人有各自一套的隐喻体系，而要想让不同领域之间的人有所交流，首先要站在一个相同的基础上，这也是词条构建的重要性，而词条的构建恰恰也是在搭建一套隐喻体系。
可以说，书中的观点重新塑造了我的认知观，感觉收获颇丰。
关键人物
Lawrence Lessig [4]
亚里士多德[5]
牛顿 [6]
爱因斯坦 [7]
关键技术
关键组织和制度
参考文献
[1] Road Since Strucutre
[2]《隐喻的认知研究 解读 <我们赖以生存的隐喻>》
[3] The Structure of Scientific Revolution
[4] Metaphors We Live By
第五周
关键词
Namespace[10]
Homonym[11]
Metonymy[12]
Block chain[13]
数字社会
合法交易
计算架构
计算法律学
Watson(computer)[14]
Watson律师
Smart contract(智能合约）
Selectica
Smart Oracle
智能合约五项基本原则
数字ID
自主管理
Windhover[15]
ID3[16]
架构[17]
OpenPDS[18]
OMS[19]
本文
本周蔡老师初步地介绍了一下数字社会的基本概念其中又重点地介绍了数字社会的发展，人工智能的历史，以及计算法律学研究的一些内容。在讲解的过程中，蔡老师对计算机给人类带来的影响和冲击进行了反复强调。其中令我印象最为深刻的是“计算机是算得最快的笨蛋，然而它现在却有了常识”。
可以说从一定程度上，我的传统观念受到了一定的冲击，无论是智能合约还是Watson律师都让我对计算机发展的迅猛感到吃惊。吃惊之余，对于计算机拥有常识以及计算机能够被用于法律学的前景还是持有怀疑的态度。首先，计算机程序，就拿Watson来说，顶多只是一个存储着死知识的代码，人脑神经元之间的联系和整合能够迅速地将两件事物或者概念相互关联，形成一个常识的网络，这是计算机所不能企及的，在人工智能等领域要想有突破性的进展，需要设计更加智能的算法或者架构实现跳跃计算。在跳跃计算的基础上，我认为所谓“常识”之间的交联才能成为现实。
此外，Watson研究癌症无可非议，而且一直以来我都有这种想法，希望借助机器的优势进行科学研究。特别是在学习了本课程以及阅读了Thomas Kuhn的《the Revolution of Scientific Resolution》对科学发展的基本规律,特别是Kuhn Cycle[1]有了一定的理解后，我认为计算机技术的进步能够大大地加速科学革命。一方面是计算机有计算速度上的优势，能够帮助人们解决许多繁琐的事物，比如文献调研并且还能通过文献的统计分析对研究热门方向提供指导。计算机也为群体学习提供了一个良好的环境，推动知识之间的交流，加速科学的发展[1]。
尽管如此，计算机还是不能够代替人在研究过程中的关键作用，这种差异是由人类神经系统特殊的第二信息系统，人类对语言和抽象信息的理解，使得逻辑能够在不同的事物中跳跃，这是我一直认为计算机不能做到的。
最后，在上课的过程中，我始终有一些疑问，诸如智能合约五项基本原则以及Windhover的数字身份，信任和数据管理原则等等这种类似规定有何意义。可能是由于不同的专业语汇[2]以及比喻体系[3]的问题，蔡老师在上面讲的非常投入，然而我却不能够体会到重要性，这一点和《Road Since Structure》以及《Metaphors We Live by》中的论述是一致的，commensurability的重要性进一步体现。
关键人物
John McCarthy[20]
关键技术
AI[21]
ID3
架构
OpenPDS
OMS
Watson computer
Smart Oracle
Selectica
关键机构和制度
智能合约五项基本原则
Windhover的数字身份，信任和数据管理原则
参考文献
[1]Revolution of Scientific Revolution
[2]Road Since Strucutre
[3]Metaphors We Live by
