Damdangnungcac
Thôi vậy thì bỏ
Gödel, Escher, Bach: Bím tóc vàng vĩnh cửu (sau đây gọi là GEB), cuốn sách đoạt giải Pulitzer do Douglas Hofstadter viết năm 1978, được mô tả trong khẩu hiệu khó hiểu của nó là “một ẩn dụ trốn chạy về trí óc và máy móc theo tinh thần của Lewis Carroll. ”
Gần đây tôi đã đọc lại GEB và bị kích thích bởi cách Hofstadter kết hợp tuyệt vời giữa tính toán, nhận thức luận và ý thức. Sau những nỗ lực thất bại trong việc giải thích cuốn sách cho ba người bạn thông minh nhất của tôi, tôi quyết định viết một điều gì đó.
Vấn đề là cách rút gọn đơn giản như “GEB là về cách các hệ thống phức tạp phát sinh từ các hệ thống đơn giản hơn” cũng giống như mô tả Ulysses là “một ngày trong cuộc đời của Leopold Bloom”. Những mô tả chi tiết hơn có nguy cơ đi sâu vào vấn đề mà chỉ sau khi đọc cuốn sách mới có thể hiểu được.
Bài đăng này là một nỗ lực khiêm tốn hơn để giải thích cho bản thân tôi tại sao GEB lại quan trọng và tập trung vào ba mô hình tinh thần đã ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống của tôi: giới hạn nhận thức , sự tự quy chiếu và thuyết đẳng hình .
Nếu nó khiến bạn phải đọc đi đọc lại thì càng tốt.
Chúng ta đi đây!
Kurt và Albert, đi chơi ở Princeton.
Nhân vật chính của cuốn sách là Kurt Gödel , người quan trọng nhất thế kỷ 20 mà bạn chưa từng nghe tới. Gödel là kiểu người đến dự sinh nhật lần thứ 70 của bạn mình với một lời giải chính xác cho các phương trình trường Einstein như một món quà. Mặc dù là nhà toán học vĩ đại nhất trong thế hệ của mình, nhưng ít nhất ông không hề ngột ngạt: bộ phim yêu thích của ông là Nàng Bạch Tuyết và bảy chú lùn.
Gödel nổi tiếng nhất với Định lý Bất toàn, thiết lập các giới hạn cho toán học. Trong giai đoạn đầu của thế kỷ 20, các nhà toán học bị ám ảnh bởi việc hình thức hóa toán học và sau đó chứng minh các siêu định lý về các hệ thống hình thức đó. Đặc biệt, có một niềm tin vững chắc rằng đối với bất kỳ công thức nào được viết đúng (một câu phát biểu “đúng ngữ pháp” trong toán học, ví dụ: A=B là đúng trong khi AA==+B thì không), bạn có thể sử dụng toán học để quyết định xem nó đúng hay sai.
Nếu bạn nghĩ về nó một chút, điều này hoàn toàn hợp lý: có vẻ như bạn có thể xác định liệu bất kỳ tuyên bố nào là đúng hay sai.
Không! Gödel đã chứng minh vào năm 1931 rằng toán học không thể quyết định được, một kết quả đáng kinh ngạc. Ông đã chứng minh rằng có những phát biểu trong toán học đúng nhưng không thể chứng minh được trong hệ thống. Tệ hơn nữa, hóa ra là bạn không thể xây dựng một hệ thống toán học mạnh mẽ hơn. Một khi hệ thống trở nên đủ phức tạp, sẽ luôn có những phát biểu không thể quyết định được. Bạn chỉ còn lại một lựa chọn: hoặc có hệ thống toán học yếu hoặc chấp nhận rằng sẽ luôn có những định lý nằm ngoài tầm với. Một sự tương tự sơ bộ với sự bất toàn Nguyên lý bất định của Heisenberg, cho thấy rằng vật lý khiến người ta không thể xác định cả vị trí lẫn vận tốc của một hạt với độ chính xác chính xác.
Sẽ thật tuyệt nếu mọi câu hỏi đều có câu trả lời phải không? Đó là một điều tưởng tượng đáng yêu, nhưng Gödel cho thấy rằng có những giới hạn nhận thức cơ bản đối với vũ trụ , những điều mà không một thiên tài nào có thể giúp chúng ta biết, không một chủng tộc ngoài hành tinh nào có thể dạy chúng ta, không một cỗ máy nào có thể được chế tạo để giải quyết, và không một loại toán học mới nào có thể làm được. khám phá. Bực bội như thế nào.
Đặc điểm chính của các hệ thống toán học mạnh mẽ (hoặc có lẽ, bất kỳ hệ thống nào tạo ra sự phức tạp…) là chúng liên quan đến sự tự tham khảo , tức là chúng chứa đựng những cách nói về bản thân chúng. “Câu này đúng” là một ví dụ. Bởi vì hệ thống tự tham chiếu có thể thao túng và nói về bản thân, nên hệ thống của chúng rất mạnh mẽ và ngay lập tức gặp phải những nghịch lý thú vị. Là câu khẳng định “Câu này sai”. đúng hay sai? Dù bằng cách nào, nó không kết thúc tốt đẹp.
Chủ đề chính thứ ba của cuốn sách là đẳng cấu , đặc trưng trong ngôn ngữ bản địa của Hofstadter. Trong toán học hình thức, “đẳng cấu” có một phiên bản của “sự tương đương”. Ví dụ, hóa ra nhiều dạng biểu thức hóa toán học khác nhau có thể được chứng minh là đẳng cấu, như Máy Turing, số học, lý thuyết tập hợp và logic hình thức. Hofstadter cố tình sử dụng thuật ngữ này một cách lỏng lẻo hơn để mô tả hai hệ thống có cấu trúc tương tự nhau. Tôi thấy điều này khá hữu ích vì nó buộc người ta phải xác định cấu trúc của hệ thống, tại sao chúng giống nhau và tại sao các phần khác của hệ thống lại ít quan trọng hơn. Chúng ta có thể mô tả cách các hành tinh bay quanh các ngôi sao là đẳng cấu với cách các electron bay quanh hạt nhân.
Bàn tay vẽ nổi tiếng Escher.
Hai nhân vật phụ, MCEscher và Johann Sebastian Bach , là những phản ánh của Gödel trong nghệ thuật và cả hai đều tự do sử dụng tài liệu tham khảo. Escher vẽ hình ảnh bàn tay vẽ bàn tay (!) và nước “rơi” theo một vòng lặp vô tận. Những hình ảnh của anh ấy không chỉ đánh lừa thị giác mà còn đưa ra những kết luận nghịch lý, bất kể góc nhìn của bạn là gì. Về mặt âm nhạc, Papa Bach nổi tiếng nhất với những bản fugue phức tạp, về cơ bản là những giai điệu giống nhau được chơi chồng lên nhau. Các phiên bản phổ biến của bài hát này mà bạn có thể đã hát khi còn nhỏ là “Chèo, chèo, chèo thuyền của bạn” và “Frère Jacques”. Cả Escher và Bach đều được đan xen vào câu chuyện (giống như một câu chuyện fugue?), cung cấp những ví dụ hữu hình cho các khái niệm toán học sâu sắc hơn.
Danh sách phát đầy đủ các bài hát của Bach, fugue và các bản nhạc khác được tham chiếu trong GEB.
Có lẽ phần đáng ngạc nhiên nhất của cuốn sách là chất lượng của văn bản. Mỗi chương bắt đầu bằng một cuộc đối thoại thông minh giữa Achilles và Rùa (lấy cảm hứng từ Lewis Carroll) và một số người bạn nhân cách hóa của họ. Họ giải quyết hàng loạt tình huống kỳ lạ, chẳng hạn như máy ghi âm mạnh đến mức có thể phát bất kỳ bản ghi nào (bao gồm cả bản ghi có thể phá hủy máy ghi âm) và yêu cầu Djinn cho một điều ước meta (“Tôi ước có thêm 5 điều ước” ). Thành tựu lớn nhất của Hofstadter là cuốn Crab Canon palindromic của ông trong Chương VII, đó là một đoạn hội thoại có thể đọc ngược và xuôi. Tất nhiên, đây không chỉ là những đoạn hội thoại dễ thương: mỗi đoạn hội thoại đều phù hợp với các chủ đề trong chương sau. Thông thường, một đoạn hội thoại là cách trình bày chủ đề của chương dễ hiểu hơn chính chương đó.
Và, một cách tự nhiên, trong một cuốn sách về việc tự tham khảo, bản thân GEB cũng có tính tự tham khảo cao. Các chủ đề thường được giải quyết hàng trăm trang sau đó và đòi hỏi phải quay lại để đánh giá đầy đủ chiều sâu lập luận của Hofstadter. Thật may mắn, anh ấy là một nhà văn có năng khiếu và sáng suốt nên mặc dù có những chương dày đặc nhưng vẫn dễ đọc.
Sau 742 trang và thậm chí sau khi viết xong những đoạn văn trên, tôi vẫn loay hoay tìm câu trả lời đơn giản cho câu hỏi: “Cuốn sách này viết về cái gì?” Điều tốt nhất tôi có thể nghĩ ra là GEB trang bị cho bạn những mô hình tinh thần để suy ngẫm về triết học.
Để kết thúc, tôi xin đưa ra một vài ví dụ cá nhân về việc GEB đã ảnh hưởng đến suy nghĩ của tôi như thế nào.
Gần đây tôi đã tham gia Stand Together , người có chung niềm tin mãnh liệt với tôi về các giải pháp từ dưới lên . Có lẽ ý tưởng cho rằng các giải pháp từ dưới lên tốt hơn không chỉ là một tuyên bố thực nghiệm của xã hội học mà còn là nền tảng cho bản chất của các hệ thống phức tạp. Thật vậy, Hofstadter đã xem xét nhiều ví dụ về mức độ phức tạp xuất hiện từ các hệ thống đơn giản hơn, thường trông không giống các hệ thống cấp cao hơn. Bản thân ý thức không tồn tại trong tế bào thần kinh, tuy nhiên tế bào thần kinh như một hệ thống tạo ra ý thức ở con người (điều này rất quan trọng đối với lập luận của Hoftstadter rằng máy móc có thể suy nghĩ). Ngoài ra còn có một ví dụ tuyệt vời trong cuộc đối thoại với Thú ăn kiến, người trò chuyện với dì Hilary, một đàn kiến. Cô ấy hoàn toàn có khả năng trò chuyện sôi nổi với Thú ăn kiến, được hỗ trợ bởi những con kiến trong đàn. Tất nhiên, bản thân lũ kiến cũng là những cá thể có những mối quan tâm và lo lắng riêng và không biết gì về trí thông minh mới xuất hiện, giống như dì Hilary không biết gì về hoạt động bên trong của mình.Bản thân ý thức không tồn tại trong tế bào thần kinh, tuy nhiên tế bào thần kinh như một hệ thống tạo ra ý thức ở con người (điều này rất quan trọng đối với lập luận của Hoftstadter rằng máy móc có thể suy nghĩ).Ngoài ra còn có một ví dụ tuyệt vời trong cuộc đối thoại với Thú ăn kiến, người trò chuyện với dì Hilary, một đàn kiến. Cô ấy hoàn toàn có khả năng trò chuyện sôi nổi với Thú ăn kiến, được hỗ trợ bởi những con kiến trong đàn. Tất nhiên, bản thân lũ kiến cũng là những cá thể có những mối quan tâm và lo lắng riêng và không biết gì về trí thông minh mới xuất hiện, giống như dì Hilary không biết gì về hoạt động bên trong của mình.
Cách DNA biểu hiện dưới dạng protein, cách não hoạt động ở nhiều cấp độ, cách chúng ta hiểu và sử dụng từ ngữ, cách các chương trình không có quyền truy cập vào các bóng bán dẫn bên dưới, cách dì Hilary không biết lũ kiến đang làm gì… tất cả những điều này là một tập hợp các đẳng cấu gợi ý rằng từ dưới lên tốt hơn từ trên xuống. Một nguyên lý bổ sung của Stand Together là “tin vào con người”, nghĩa là các đơn vị nhỏ nhất đều hành động thông minh. Giống như những con kiến hay tế bào thần kinh, chúng ta đưa ra những quyết định mang tính địa phương hàng ngày và ảnh hưởng đến cấu trúc xã hội mà không cần ai bảo chúng ta phải làm gì.
Ý tưởng cho rằng các giới hạn nhận thức tồn tại trong một thứ phổ quát như toán học đã khiến tôi khiêm tốn về giới hạn kiến thức đối với các hệ thống phức tạp của con người. Những thí nghiệm tư duy không tưởng thường tạo ra những khung khám phá hữu ích, nhưng không nên nhầm lẫn với thực tế. Những người theo chủ nghĩa Không tưởng thường cố gắng loại bỏ những “lỗi” khỏi hệ thống của con người, thường là những “đặc điểm” đặc hữu của hệ thống đó, như chúng ta có thể nói trong giới kinh doanh. Lỗi có thể không mong muốn, nhưng đôi khi, lỗi không thể bị loại bỏ khỏi hệ thống mà không phá hủy hệ thống . Tốt hơn hết, chúng ta nên dành thời gian để tìm ra—trong hệ thống—tối ưu hóa để giảm thiểu nhược điểm của “lỗi” đồng thời tối đa hóa giá trị của các tính năng. Hãy nghĩ về điều này đối với chủ nghĩa tư bản, chủ nghĩa xã hội và chủ nghĩa ********…
Lĩnh vực cuối cùng mà GEB ảnh hưởng đến tôi là thiết kế các sản phẩm phần mềm. Hugh Dubberly đã là cộng tác viên của tôi trong nhiều năm, bắt đầu với việc chúng tôi đi sâu vào điều khiển học, nghiên cứu về các vòng phản hồi. Chúng tôi tin rằng sự lặp lại là chìa khóa cho chất lượng; sự hoàn hảo là không thể ra khỏi cổng. Hơn nữa, hệ thống được sử dụng để tạo ra phần mềm chất lượng là một chuỗi các vòng phản hồi giữa khách hàng và công ty, sản phẩm và kỹ thuật, v.v. Mặc dù các khung sản phẩm cụ thể đã thay đổi qua nhiều năm, nhưng nỗi ám ảnh về việc lặp lại và phản hồi vẫn thấm vào mọi thứ tôi đã triển khai.
Mục tiêu khiêm tốn của tôi khi viết bài này là để có một cái gì đó có thể gửi cho một người bạn, thay vì dành một giờ để mò mẫm giải thích yếu ớt về Gödel, Escher, Bach . Tôi có một mục tiêu thứ yếu trong đầu… nếu bạn có một bản sao GEB trên kệ bám đầy bụi và bạn chưa bao giờ đọc nhiều hơn một hoặc hai chương, hãy phủi bụi nó đi và xem lần này mọi việc diễn ra như thế nào.
Gần đây tôi đã đọc lại GEB và bị kích thích bởi cách Hofstadter kết hợp tuyệt vời giữa tính toán, nhận thức luận và ý thức. Sau những nỗ lực thất bại trong việc giải thích cuốn sách cho ba người bạn thông minh nhất của tôi, tôi quyết định viết một điều gì đó.
Vấn đề là cách rút gọn đơn giản như “GEB là về cách các hệ thống phức tạp phát sinh từ các hệ thống đơn giản hơn” cũng giống như mô tả Ulysses là “một ngày trong cuộc đời của Leopold Bloom”. Những mô tả chi tiết hơn có nguy cơ đi sâu vào vấn đề mà chỉ sau khi đọc cuốn sách mới có thể hiểu được.
Bài đăng này là một nỗ lực khiêm tốn hơn để giải thích cho bản thân tôi tại sao GEB lại quan trọng và tập trung vào ba mô hình tinh thần đã ảnh hưởng sâu sắc đến cuộc sống của tôi: giới hạn nhận thức , sự tự quy chiếu và thuyết đẳng hình .
Nếu nó khiến bạn phải đọc đi đọc lại thì càng tốt.
Chúng ta đi đây!
Kurt và Albert, đi chơi ở Princeton.
Nhân vật chính của cuốn sách là Kurt Gödel , người quan trọng nhất thế kỷ 20 mà bạn chưa từng nghe tới. Gödel là kiểu người đến dự sinh nhật lần thứ 70 của bạn mình với một lời giải chính xác cho các phương trình trường Einstein như một món quà. Mặc dù là nhà toán học vĩ đại nhất trong thế hệ của mình, nhưng ít nhất ông không hề ngột ngạt: bộ phim yêu thích của ông là Nàng Bạch Tuyết và bảy chú lùn.
Gödel nổi tiếng nhất với Định lý Bất toàn, thiết lập các giới hạn cho toán học. Trong giai đoạn đầu của thế kỷ 20, các nhà toán học bị ám ảnh bởi việc hình thức hóa toán học và sau đó chứng minh các siêu định lý về các hệ thống hình thức đó. Đặc biệt, có một niềm tin vững chắc rằng đối với bất kỳ công thức nào được viết đúng (một câu phát biểu “đúng ngữ pháp” trong toán học, ví dụ: A=B là đúng trong khi AA==+B thì không), bạn có thể sử dụng toán học để quyết định xem nó đúng hay sai.
Nếu bạn nghĩ về nó một chút, điều này hoàn toàn hợp lý: có vẻ như bạn có thể xác định liệu bất kỳ tuyên bố nào là đúng hay sai.
Không! Gödel đã chứng minh vào năm 1931 rằng toán học không thể quyết định được, một kết quả đáng kinh ngạc. Ông đã chứng minh rằng có những phát biểu trong toán học đúng nhưng không thể chứng minh được trong hệ thống. Tệ hơn nữa, hóa ra là bạn không thể xây dựng một hệ thống toán học mạnh mẽ hơn. Một khi hệ thống trở nên đủ phức tạp, sẽ luôn có những phát biểu không thể quyết định được. Bạn chỉ còn lại một lựa chọn: hoặc có hệ thống toán học yếu hoặc chấp nhận rằng sẽ luôn có những định lý nằm ngoài tầm với. Một sự tương tự sơ bộ với sự bất toàn Nguyên lý bất định của Heisenberg, cho thấy rằng vật lý khiến người ta không thể xác định cả vị trí lẫn vận tốc của một hạt với độ chính xác chính xác.
Sẽ thật tuyệt nếu mọi câu hỏi đều có câu trả lời phải không? Đó là một điều tưởng tượng đáng yêu, nhưng Gödel cho thấy rằng có những giới hạn nhận thức cơ bản đối với vũ trụ , những điều mà không một thiên tài nào có thể giúp chúng ta biết, không một chủng tộc ngoài hành tinh nào có thể dạy chúng ta, không một cỗ máy nào có thể được chế tạo để giải quyết, và không một loại toán học mới nào có thể làm được. khám phá. Bực bội như thế nào.
Đặc điểm chính của các hệ thống toán học mạnh mẽ (hoặc có lẽ, bất kỳ hệ thống nào tạo ra sự phức tạp…) là chúng liên quan đến sự tự tham khảo , tức là chúng chứa đựng những cách nói về bản thân chúng. “Câu này đúng” là một ví dụ. Bởi vì hệ thống tự tham chiếu có thể thao túng và nói về bản thân, nên hệ thống của chúng rất mạnh mẽ và ngay lập tức gặp phải những nghịch lý thú vị. Là câu khẳng định “Câu này sai”. đúng hay sai? Dù bằng cách nào, nó không kết thúc tốt đẹp.
Chủ đề chính thứ ba của cuốn sách là đẳng cấu , đặc trưng trong ngôn ngữ bản địa của Hofstadter. Trong toán học hình thức, “đẳng cấu” có một phiên bản của “sự tương đương”. Ví dụ, hóa ra nhiều dạng biểu thức hóa toán học khác nhau có thể được chứng minh là đẳng cấu, như Máy Turing, số học, lý thuyết tập hợp và logic hình thức. Hofstadter cố tình sử dụng thuật ngữ này một cách lỏng lẻo hơn để mô tả hai hệ thống có cấu trúc tương tự nhau. Tôi thấy điều này khá hữu ích vì nó buộc người ta phải xác định cấu trúc của hệ thống, tại sao chúng giống nhau và tại sao các phần khác của hệ thống lại ít quan trọng hơn. Chúng ta có thể mô tả cách các hành tinh bay quanh các ngôi sao là đẳng cấu với cách các electron bay quanh hạt nhân.
Bàn tay vẽ nổi tiếng Escher.
Hai nhân vật phụ, MCEscher và Johann Sebastian Bach , là những phản ánh của Gödel trong nghệ thuật và cả hai đều tự do sử dụng tài liệu tham khảo. Escher vẽ hình ảnh bàn tay vẽ bàn tay (!) và nước “rơi” theo một vòng lặp vô tận. Những hình ảnh của anh ấy không chỉ đánh lừa thị giác mà còn đưa ra những kết luận nghịch lý, bất kể góc nhìn của bạn là gì. Về mặt âm nhạc, Papa Bach nổi tiếng nhất với những bản fugue phức tạp, về cơ bản là những giai điệu giống nhau được chơi chồng lên nhau. Các phiên bản phổ biến của bài hát này mà bạn có thể đã hát khi còn nhỏ là “Chèo, chèo, chèo thuyền của bạn” và “Frère Jacques”. Cả Escher và Bach đều được đan xen vào câu chuyện (giống như một câu chuyện fugue?), cung cấp những ví dụ hữu hình cho các khái niệm toán học sâu sắc hơn.
Danh sách phát đầy đủ các bài hát của Bach, fugue và các bản nhạc khác được tham chiếu trong GEB.
Có lẽ phần đáng ngạc nhiên nhất của cuốn sách là chất lượng của văn bản. Mỗi chương bắt đầu bằng một cuộc đối thoại thông minh giữa Achilles và Rùa (lấy cảm hứng từ Lewis Carroll) và một số người bạn nhân cách hóa của họ. Họ giải quyết hàng loạt tình huống kỳ lạ, chẳng hạn như máy ghi âm mạnh đến mức có thể phát bất kỳ bản ghi nào (bao gồm cả bản ghi có thể phá hủy máy ghi âm) và yêu cầu Djinn cho một điều ước meta (“Tôi ước có thêm 5 điều ước” ). Thành tựu lớn nhất của Hofstadter là cuốn Crab Canon palindromic của ông trong Chương VII, đó là một đoạn hội thoại có thể đọc ngược và xuôi. Tất nhiên, đây không chỉ là những đoạn hội thoại dễ thương: mỗi đoạn hội thoại đều phù hợp với các chủ đề trong chương sau. Thông thường, một đoạn hội thoại là cách trình bày chủ đề của chương dễ hiểu hơn chính chương đó.
Và, một cách tự nhiên, trong một cuốn sách về việc tự tham khảo, bản thân GEB cũng có tính tự tham khảo cao. Các chủ đề thường được giải quyết hàng trăm trang sau đó và đòi hỏi phải quay lại để đánh giá đầy đủ chiều sâu lập luận của Hofstadter. Thật may mắn, anh ấy là một nhà văn có năng khiếu và sáng suốt nên mặc dù có những chương dày đặc nhưng vẫn dễ đọc.
Sau 742 trang và thậm chí sau khi viết xong những đoạn văn trên, tôi vẫn loay hoay tìm câu trả lời đơn giản cho câu hỏi: “Cuốn sách này viết về cái gì?” Điều tốt nhất tôi có thể nghĩ ra là GEB trang bị cho bạn những mô hình tinh thần để suy ngẫm về triết học.
Để kết thúc, tôi xin đưa ra một vài ví dụ cá nhân về việc GEB đã ảnh hưởng đến suy nghĩ của tôi như thế nào.
Gần đây tôi đã tham gia Stand Together , người có chung niềm tin mãnh liệt với tôi về các giải pháp từ dưới lên . Có lẽ ý tưởng cho rằng các giải pháp từ dưới lên tốt hơn không chỉ là một tuyên bố thực nghiệm của xã hội học mà còn là nền tảng cho bản chất của các hệ thống phức tạp. Thật vậy, Hofstadter đã xem xét nhiều ví dụ về mức độ phức tạp xuất hiện từ các hệ thống đơn giản hơn, thường trông không giống các hệ thống cấp cao hơn. Bản thân ý thức không tồn tại trong tế bào thần kinh, tuy nhiên tế bào thần kinh như một hệ thống tạo ra ý thức ở con người (điều này rất quan trọng đối với lập luận của Hoftstadter rằng máy móc có thể suy nghĩ). Ngoài ra còn có một ví dụ tuyệt vời trong cuộc đối thoại với Thú ăn kiến, người trò chuyện với dì Hilary, một đàn kiến. Cô ấy hoàn toàn có khả năng trò chuyện sôi nổi với Thú ăn kiến, được hỗ trợ bởi những con kiến trong đàn. Tất nhiên, bản thân lũ kiến cũng là những cá thể có những mối quan tâm và lo lắng riêng và không biết gì về trí thông minh mới xuất hiện, giống như dì Hilary không biết gì về hoạt động bên trong của mình.Bản thân ý thức không tồn tại trong tế bào thần kinh, tuy nhiên tế bào thần kinh như một hệ thống tạo ra ý thức ở con người (điều này rất quan trọng đối với lập luận của Hoftstadter rằng máy móc có thể suy nghĩ).Ngoài ra còn có một ví dụ tuyệt vời trong cuộc đối thoại với Thú ăn kiến, người trò chuyện với dì Hilary, một đàn kiến. Cô ấy hoàn toàn có khả năng trò chuyện sôi nổi với Thú ăn kiến, được hỗ trợ bởi những con kiến trong đàn. Tất nhiên, bản thân lũ kiến cũng là những cá thể có những mối quan tâm và lo lắng riêng và không biết gì về trí thông minh mới xuất hiện, giống như dì Hilary không biết gì về hoạt động bên trong của mình.
Cách DNA biểu hiện dưới dạng protein, cách não hoạt động ở nhiều cấp độ, cách chúng ta hiểu và sử dụng từ ngữ, cách các chương trình không có quyền truy cập vào các bóng bán dẫn bên dưới, cách dì Hilary không biết lũ kiến đang làm gì… tất cả những điều này là một tập hợp các đẳng cấu gợi ý rằng từ dưới lên tốt hơn từ trên xuống. Một nguyên lý bổ sung của Stand Together là “tin vào con người”, nghĩa là các đơn vị nhỏ nhất đều hành động thông minh. Giống như những con kiến hay tế bào thần kinh, chúng ta đưa ra những quyết định mang tính địa phương hàng ngày và ảnh hưởng đến cấu trúc xã hội mà không cần ai bảo chúng ta phải làm gì.
Ý tưởng cho rằng các giới hạn nhận thức tồn tại trong một thứ phổ quát như toán học đã khiến tôi khiêm tốn về giới hạn kiến thức đối với các hệ thống phức tạp của con người. Những thí nghiệm tư duy không tưởng thường tạo ra những khung khám phá hữu ích, nhưng không nên nhầm lẫn với thực tế. Những người theo chủ nghĩa Không tưởng thường cố gắng loại bỏ những “lỗi” khỏi hệ thống của con người, thường là những “đặc điểm” đặc hữu của hệ thống đó, như chúng ta có thể nói trong giới kinh doanh. Lỗi có thể không mong muốn, nhưng đôi khi, lỗi không thể bị loại bỏ khỏi hệ thống mà không phá hủy hệ thống . Tốt hơn hết, chúng ta nên dành thời gian để tìm ra—trong hệ thống—tối ưu hóa để giảm thiểu nhược điểm của “lỗi” đồng thời tối đa hóa giá trị của các tính năng. Hãy nghĩ về điều này đối với chủ nghĩa tư bản, chủ nghĩa xã hội và chủ nghĩa ********…
Lĩnh vực cuối cùng mà GEB ảnh hưởng đến tôi là thiết kế các sản phẩm phần mềm. Hugh Dubberly đã là cộng tác viên của tôi trong nhiều năm, bắt đầu với việc chúng tôi đi sâu vào điều khiển học, nghiên cứu về các vòng phản hồi. Chúng tôi tin rằng sự lặp lại là chìa khóa cho chất lượng; sự hoàn hảo là không thể ra khỏi cổng. Hơn nữa, hệ thống được sử dụng để tạo ra phần mềm chất lượng là một chuỗi các vòng phản hồi giữa khách hàng và công ty, sản phẩm và kỹ thuật, v.v. Mặc dù các khung sản phẩm cụ thể đã thay đổi qua nhiều năm, nhưng nỗi ám ảnh về việc lặp lại và phản hồi vẫn thấm vào mọi thứ tôi đã triển khai.
Mục tiêu khiêm tốn của tôi khi viết bài này là để có một cái gì đó có thể gửi cho một người bạn, thay vì dành một giờ để mò mẫm giải thích yếu ớt về Gödel, Escher, Bach . Tôi có một mục tiêu thứ yếu trong đầu… nếu bạn có một bản sao GEB trên kệ bám đầy bụi và bạn chưa bao giờ đọc nhiều hơn một hoặc hai chương, hãy phủi bụi nó đi và xem lần này mọi việc diễn ra như thế nào.
Sửa lần cuối:
.png "Sex :vozvn (25):"){kind=icon}
.png "Sex :vozvn (49):"){kind=icon}
dí buồi vào đọc
.png "Sex :vozvn (44):"){kind=icon}
.png "Sex :vozvn (53):"){kind=icon}
