蜗速啃完了今年书单里最厚的一本 -- 《哥德尔、埃舍尔、巴赫：集异璧之大成》。
这本出版于上世纪七十年代，至今仍被无数人推崇的科普奇书，确实烧脑。最好有一点数论逻辑、计算机和哲学认识论的基础打底，才能完全跟上作者的思路。不过就算不能全部看懂，也丝毫不影响它的可读性和趣味性。
哥德尔的数学定理，埃舍尔的版画，巴赫的卡农曲，这三个完全不同的领域，如何能融入到同一主题？原来，它们都被作者用一根看不见的线串在了一起。这根线叫做同构。
曾经看过一段话：物理的尽头是数学，数学的尽头是哲学，哲学的尽头是神学。虽然只是玩笑，但放在这里却再合适不过了。
为了证明机械系统（包括了计算机系统）可以和人脑同构，人类发明了数论，然后试着把物理世界同构（也可以说映射）到某个形式系统，再把形式系统同构到数论形式系统。然而就在万事俱备时，哥德尔抛下了一句结论：任何数论系统本身都具有不完备性。此路不通。
看来，真的只能等神来解救了。
神是怎么看待这个问题的，并不清楚。但作者确实花了整整一章的篇幅，来分析禅宗是如何应对这种局限的。禅宗似乎早早就认识到：通向终极真理之道，充斥着悖论。也许，摒弃了感知，摒弃了逻辑思考，才能得到顿悟。从这个角度来看，禅宗的那些高深莫测，玄而又玄的大段‘公案’，其目的无非是让人产生缪悖，破坏头脑逻辑，消解‘我’和宇宙的分界，完成某种超脱。然而，它自己也没有答案。也许没有答案就是答案。但是，没有答案的哲学，不能叫哲学，最多只能算是‘主义’而已。
看完不禁窃笑，作者可能和禅宗有仇吧。这么一通分析下来，禅宗如何还能维持它智识上的优越感与神秘性？
| Part 2: 你以为的人工智能也许并不是真正的人工智能 |
再来看看书中除了‘同构’之外的其它关键字：系统，层次，自指，递归。它们曾经代表了传统人工智能研究的方向 -- 如何把人脑的自我意识和认知能力数论化，让机器可以真正去思考。
然而，认知科学耗时漫长，回报却微小。人类转而投向了大数据的怀抱。现在大部分人都在谈论的人工智能，关键字早已经变成了：数据，数据，数据。
得益于全球数据的爆炸式增长，机器可以从海量数据中获取到足够多的信息，再利用统计学分析，于是，智能问题变成了数据问题。也就是说，计算机并不真正去“思考“”或者“理解“”它正在做的事情。这种以数据驱动的人工智能，也叫‘伪人工智能’。
伪人工智能本来也没有什么不好的。唯一的弊端就是，在数据至上的时代里，数据越多，越全，就意味着决策越准确，越‘智能’。于是每家公司都在变着法子收集数据：公号，智能设备，App, 可穿戴，等等。个人信息通过各种渠道被收集再收集，挖掘再挖掘，各种个性化推荐和精准营销层出不穷。也许，终有一天，在大数据面前，我们发现自己再无隐私可言。再深想一层，也许就像尤瓦尔在《未来简史》中所担忧的，未来的世界将由信息主宰来人类，而人类只不过是信息的一个载体而已。
| Part 3: 思考是一种美 |
说一说作者候世达（DouglasRichardHofstadter）。他曾经是人工智能领域的先行者，写完本书时，他才三十多岁，可谓一举成名天下知。然而，在人工智能轰轰烈烈发展起来以后，他却悄悄的消失在了大众的视野中。
不能相信，这样的天才在后半生会平庸渡过。所以特意去搜了关于他的采访。
原来天才的想法非常简单：用“算法”这种思路做出来的计算机并没有真正在“思考”。取得终身教职以后，侯世达选择了一条少有人走的研究道路。他成立的研究小组，并没有致力于开发实际的应用，诸如翻译引擎、答问机器、网络搜索软件此类的东西。
用他自己的话说：“我们只是在努力地理解人类概念的本质和人类思考的根本机制。我们更像是哲学家或试图探究人类心智奥秘的心理学家，而非旨在制造聪明的计算机或机灵程序的工程师。我们的动力源于内心深处的哲学好奇心，而不是制造实用设备的欲望。”
在看这本书以前，我认为思考只是人类认识世界的一个工具，就像砍柴需要磨刀一样。而现在我觉得，思考本身就是一种美，关键在于酝酿在怎样的头脑里。
感谢人工智能为我们带来的便利。更感谢这些一直在思考着“思考”的，思考者们。
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