832
6*隔周二更新*
我们强烈推荐你使用泛用型播客客户端 （如iOS系统中，苹果自带播客、Pocket Casts、Overcast、Castro或安卓系统中的AntennaPod）收听我们的节目。这是第一时间听到我们的节目并得到每期完整背景资料的 唯一方法。你也可以在网易云音乐，喜马拉雅，bilibili 和声破天找到我们。
本期纲要
01:58 介绍两种还原论：取消主义和心脑同一论
12:15 还原论有什么问题？复杂系统的整体-部分关系
27:18 心脑同一论的问题与意识的产生
35:30 用奥卡姆剃刀选择理论有问题吗
参考延伸
- More Is Different. By P. W. Anderson. Science 04 Aug 1972: Vol. 177, Issue 4047
- 戴维·多伊奇《真实世界的脉络》
- 梅拉妮·米歇尔《复杂》
- 把心灵还原到物理层面的两种理论
- 取消的物理主义（eliminativism）：不存在心灵状态，只存在脑状态。心灵状态是一种空虚的、像鬼魂一样的虚构物，它不指向任何实际存在的东西。这在本体论上是激进的。
- 心脑同一论（mind-brain identity theory）：存在心灵状态，但是心灵状态=脑状态，正如水=H2O。这在本体论上是保守的。心脑同一论还蕴含了如下规范性的推论：常识的大众心理学（folk psychology）框架可以并且也应该被神经科学的理论框架所取代。
- 奥卡姆剃刀：简洁是美德。“简单性”是一条挑选理论的重要参考标准。在其它条件相同的情况下，本体论上预设更少的理论是更好的。
- 连接主义的人工智能：感知机（perceptron），模仿神经元实现感知问题的可能性，用于图像识别分类等
- Marvin Minsky, Perceptrons: an introduction to computational geometry
- 无法解决线性不可分的问题，如「异或问题」
- 更多历史见神经现实文章「大脑神经网络——不完美的民主社会」
- John Hopfield 重新盘活连接主义
- 用神经网络解决 NP 难问题（e.g., 旅行商问题 travelling sellsman problem）John Hopfield, David Tank. “Neural” computation of decisions in optimization problems. Biological Cybernetics, 1985. link.springer.com
- 并行分布式信息处理 Parallel and distributed processing (PDP)
- 神经表示是分布式的，计算是并行的。
- 获图灵奖的"深度学习三巨头"：Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Yann LeCun
- 专家系统：基于知识数据库和符号推理的早期人工智能系统。en.wikipedia.org
- 联想记忆网络：与循环神经网络类似，是一类带反馈连接的人工神经网络模型，可以用来模拟记忆的存储和提取，或者模式补全 www.tutorialspoint.com
- 银烛推荐科幻《为您效劳》——选自莱姆《完美的真空》
- AlphaFold 做蛋白折叠，价值函数估计 Senior, Andrew W., et al. Improved protein structure prediction using potentials from deep learning. Nature 2020.
- distributional reinforcement learning：预测价值回馈的分布。Bellemare, Marc G., Will Dabney, and Rémi Munos. A distributional perspective on reinforcement learning. ICML 2017.；Dabney, Will, et al. A distributional code for value in dopamine-based reinforcement learning. Nature 2020
本期人物
闰哲：普林斯顿大学计算机系与神经科学研究所在读博士，本科毕业于交大ACM班，研究兴趣主要包括人工智能与计算神经。个人主页：runzhe-yang.science
银烛：本科在复旦学哲学，目前在NYU学心理。哲学上有很强的自然主义和怀疑主义倾向；对思考有无节制的纵欲倾向；一直搞不清楚自己对人文和科学的爱好比。
小羊：经济学出身。因为研究行为经济学，去脑科学领域做过科研民工，主要做语言方面的研究。现在又回头从事金融行业。有自己的一档播客「顷刻」。
汉那：认知科学本科在读。写字、设计。探索人为何如此聪明，又愚蠢如斯的答案。
