[閱讀筆記] The Most Human Human - 第三章 遊走的靈魂

 第三章  遊走的靈魂 (The migratory soul)

1. 身處 21 世紀的我們，覺得大腦是一切行動的主宰；心智 (mind) 在大腦裡，如果非給靈魂一個位置，八九不離十應該會標在大腦。17 世紀時，笛卡爾 (Descartes) 努力找出靈魂在身體的確切位置，最後認定靈魂位在大腦中央的松果體。

2. 笛卡爾 (Descartes) 證明了真實世界的存在，他認為宇宙中共有2個不同的實體，即思考 (心靈) 和外在世界 (物質) ，兩者本體都來自於上帝，而上帝是獨立存在的。他認為，只有人才有靈魂，人是一種二元的存在物，既會思考，也會占空間。而動物只屬於物質世界。(https://reurl.cc/9r6znn)

3. 在《斐多篇》(Phaedo) 中，蘇格拉底認為靈魂是不滅的，並且是人類知識、技能和記憶的載體。在他看來，靈魂居住於肉體，並主宰著它，賦予身體生命力的正是靈魂。在死亡時，靈魂會與肉體相分離，這會導致肉身的腐朽。而靈魂卻能不斷遷移，在此過程中，靈魂會與不同的肉體相結合。也正是因為如此，對死亡的恐懼是毫無必要的，因為死亡僅僅意味著當前軀體的毀壞，而人類的本質，即其靈魂，是永遠完好無損的。蘇格拉底認為，人死亡後，靈魂的命運取決於他生前的行為，最好的狀態就是他實踐著的哲學式的生活方式。

4. 對於靈魂的解釋，柏拉圖 (Plátōn) 提出了著名的「靈魂三分說」：慾望 (appetite)、意志 (spirit)、理性 (reason)。前兩者較低下，處理飢餓、恐懼等出自身體的需求。柏拉圖堅信在靈魂的三分法中，理智應該扮演最高的領導地位，慾望及意志應該服從理性。只有這樣靈魂才是純潔高尚的，才能有真正的愛，並且意識到美和善本身。這種靈魂發展的學說不僅在他的「理型」概念中得以發展，更影響了柏拉圖的美學、倫理及國家政治學說。(https://reurl.cc/4a6RzX)

靈魂三分說	說明
理性 (reason)	理智能令人進行思考和推理，代表了靈魂純粹的理性部分； 理智應該扮演最高的領導地位，慾望及激情應該服從理性。
意志 (spirit)	意志是介乎理智與慾望之間的角色，柏拉圖稱其為「理智的天然輔助者」。
慾望 (appetite)	慾望的本性是非理性的貪婪，人類以其感受愛、恨等物慾。

5. 亞里斯多德 (Aristotélēs) 也提出靈魂三分法，但與柏拉圖不太相同

靈魂三分說	說明
生魂  (nutritive soul)	是生存與繁殖，相當於植物與動物所具有的功能 植物與動物都有生魂，起於 (arise from) 生物生長與營養攝取。
覺魂  (appetitive soul)	是感性功能，包括感官知覺、想像、欲求、行動等 動物還有覺魂，起於動作和行為。
理魂  (rational soul)	理魂是人類獨有，是理智與意志的功能。理智的功能在於思辨理解等，意志的功能在於做選擇、設定目標與指揮整個人要如何行動。

6. 為什麼思想家要討論靈魂？是為了探究生命之源的目的，為了要釐清我們的本質，認識我們在宇宙的位置，了解人生該怎麼活。亞里斯多德在《尼各馬科倫理學》(Nicomachean Ethics) 的論點是，生命裡有手段與目的，我們做 X 可以得到 Y，但大多數的目的，其實是另個目的的手段。例如，去加油站加油是要去書局；去書局是為了買印表紙；買印表紙是為了印履歷；印履歷是為了找工作；找工作是為了要賺錢；賺錢是為了填飽肚子；填飽肚子是為了活下去。但是，活著的目的是什麼？

7. 亞里斯多德認為，只有一個目的不是為了其他目的，英文是 eudaimonia (充實)，字面的意義是心神康泰 (well-being of spirit)。充實與幸福是不一樣的，大啖美食是幸福，但無法感受到充實。充實有植物欣欣向榮、結石累累的意味，重點是過程而非結果。

8. 「我思故我在」其實是笛卡兒對以下這個知識論問題的回應：在我們相信的東西裏，有沒有一些是絕對肯定為真的？他用所謂「懷疑的方法 (the Method of Doubt) 」定下了一些最嚴格的測試標準，結果只有「我思」通過了測試；既然「我思」是絕對肯定為真的，而「我思」蕴涵「我在」，因此，「我在」也是絕對肯定為真的了。(https://reurl.cc/W30EeO)

9. 組成電腦的基本邏輯閘包含 AND、OR、NOT、XOR 等四種，其中 AND、OR、NOT 三種就可以組成所有電路，包含 XOR，但加上 XOR 時會比較方便，因在有些電路上用 XOR 可以大量減少邏輯閘的數量。(https://reurl.cc/eEMQ0L)

類型	ANSI 及 IEEE 標準	邏輯函數表示	真值表
NOT			Input Output A Not A 0 1 1 0
AND			Input Output A B A AND B 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1
OR			Input Output A B A OR B 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1
XOR			Input Output A B A OXR B 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0

10. 基本歸因謬誤 (Fundamental Attribution Error)

說明

又稱為錯誤歸因，是指人們在評估他人的行為時，即使有充分的證據支持，但仍總是傾向於高估內部或個人因素的影響（一定是他有這樣的人格，才做出這樣的行為），而非外在情境因素（也許是情勢所迫，或這個場所有特殊的潛規則）。(https://reurl.cc/O0Yz5y) 1977年，史丹佛大學的Lee Rose教授依據歸因理論提出了「基本歸因謬誤」的概念，他發現人在解釋他人的負向的結果時，常常不是透過理性的分析，而是受到自身經驗與情感所左右，進而將他人失敗歸因於他自己的問題、忽略外在情境因素。 這樣的事件，在我們生活情境中時常發生，例如當孩子考不好，父母很容易覺得他「不認真準備考試」，而不會想到「考試太難」。

避免基本歸因謬誤的兩種方法

① 瞭解「機率」的重要性：在這麼多我們完全無法控制的外在事物中，需要多少天時地利人和的巧妙搭配，才能讓我們幸運的存在；光是這一點，就值得我們心存感謝；如果我們能用同樣的態度來看待周遭的人們，明瞭「機率」在我們的存在之中扮演多麼關鍵的角色，或許就能讓我們培養出更客觀公允的處世態度。 ② 更多同理心：有研究結果顯示，當我們不假思索評判別人的時候，更容易落入基本歸因謬誤的陷阱。當你下一次想評判別人的行為、把問題歸咎於「他是這種人」而非「他做了什麼事」的時候，不妨多用點同理心。

11. 不帶情感的分析決策方式，相當符合經濟理論中「理性人」的標準。理性人模式預設消費者或投資人見多識廣，通曉當前市場一切資訊，有辦法明快分析利弊並做出完美決策。問題是，現實世界裡的市場、消費者和投資人偏偏就是沒這麼理性。Richard H. Thaler 曾於《展望理論》(prospect theory) 提到許多人類不理性決策的例子：

確定效應	處於收益 (gains) 狀態時，多數人是風險厭惡者 (risk aversion)。例如，如果你可以選擇直接拿走 100 萬元，或賭一把，有 50% 機率得到 400 萬元，大多數人選擇前者。理性的選擇是後者，期望值是 200 萬元。
反射效應	有兩種情境會降低常人的風險規避傾向，甚至變得主動尋求風險 (risk seeking)。第一種情境是當他們手風正順，玩的是「莊家的錢」；另一種情境則是當他們落居下方，確有機會扳回一城時。「一擲千金」的參賽者表現出主動尋求風險的傾向，而且是當他們面對損失鉅額金錢的高風險時。
損失規避	大致來說，損失帶來的痛苦，是獲得所帶來快樂程度的兩倍。在損失與獲得的等量條件下，人類對損失比獲得更加敏感的現實，就叫做「損失規避」。
參照依賴	多數人對得失的判斷往往由參照點（reference points）決定。簡言之，人在面臨獲利時，不願冒風險；而在面臨損失時，人人都成了冒險家。而損失和獲利是相對於參照點而言的，改變評價事物時的參照點，就會改變對風險的態度。

12. Andy and Bill’s Law：「新軟體總將耗盡新硬體所提高的任何計算能力。」原話是Andy gives, Bill takes away。Andy 指英特爾前CEO Andy Grove，Bill 指微軟前任CEO Bill Gates，這句話的意思是，硬體提高的性能，很快被軟體消耗掉了。使用者每次買新機都得面對龜速與當機，新的運算能力雖大幅進展，但這些進展都被新功能吞沒，使用者經驗無人理睬。

13. 左右腦的差異

左腦	右腦
邏輯、推理、線性分析 數學 (科學頭腦) 強調真實主義 強調規劃與秩序 喜歡非科幻的事物 聚焦事實	情緒 藝術 (創造性) 強調想像力 偶爾容易分心 喜歡科幻的事物 喜歡講故事

1. 左腦主管著人類的邏輯分析思考，而電腦的設計剛好就是幫人類進行此功能，未來，甚至它們會做得比人類好(其實目前已經有部分是了)，當電腦取代了我們的左腦，當 AI 開啟了新的紀元，我們或許該思考如何恢復平衡，稍微不那麼偏向左側，試著讓孩子多接觸一些音樂、藝術、律動等，開啟屬於感性與創造的「右腦人生」。(https://reurl.cc/eEk1LL)

[閱讀筆記] The Most Human Human - 第二章 認證

 第二章  認證 (Authenticating)

1. 了解一個人 (having a sense of a person) 跟知道這個人 (knowing about him) 並不一樣

「了解」一個人 (having a sense of a person)	「知道」這個人 (knowing about him)
著重於「形式」	著重於「內容」
知道一個人的脾氣、行格及相處之道	知道他們在哪成長、幾個兄弟姊妹、大學主修什麼、在哪工作

2. 某種程度來說，圖靈測試 (Reverse Turing test) 也算某種快速約會 (speed dating) 💑 ，你有五分鐘讓別人知道你是怎麼樣的人，表現的具體、真實、獨特、栩栩如生、與眾不同、有血有肉。如何做自己？表現出自己的樣子，而不是描述自己？這對對話雙方都不是件容易的事情。

3. 齊夫定律 (Zipf's law)，是語言的統計學，是由哈佛大學的語言學家喬治·金斯利·齊夫（George Kingsley Zipf）於1949年發表的實驗定律。在自然語言的語料庫裡，一個單詞出現的頻率與它在頻率表里的排名成反比。所以，頻率最高的單詞出現的頻率大約是出現頻率第二位的單詞的2倍，而出現頻率第二位的單詞則是出現頻率第四位的單詞的2倍。。(https://reurl.cc/XWRxdj)

例子 - Brown 語料庫 (Brown Corpus)

在布朗語料庫中，「the」、「of」、「and」是出現頻率最前的三個單詞，其出現的頻數分別為69971次、36411次、28852次，大約佔整個語料庫100萬個單詞中的7%、3.6%、2.9%，其比例約為6：3：2。大約佔整個語料庫的7%（100萬單詞中出現69971次）。滿足齊夫定律中的描述。僅僅前135個字彙就佔了Brown語料庫的一半。

遵循該定律的現象

單詞的出現頻率、網頁訪問頻率、城市人口、收入前3%的人的收入、地震震級。

4. Cleverbot 的做法是大量地拾人牙慧，不斷地記錄真人的回應。何以 Cleverbot 可以對基本事實 (ex. 法國首都) 及流行文化 (ex. 八卦、笑話、歌詞) 都聊若指掌，這是因為這些問題都有標準答案，只要資料庫夠大，就不怕真人來踢館。但是若是你問 Cleverbot 住哪裡？多問幾次，它可能每次答案都不一樣，這時就露出馬腳。

5. 尼采認為，「做自己」最重要的一點，就是做獨一無二的自己，不論是好是壞。人就像藝術品一樣，價值高低在於雅致 (concinnity) 與否：「在作品完成時，一切昭然若揭；各部分無分大小，都是由那一丁點的獨特品味所主導與形塑。」

6. 聊天機器人不會在意自身身分的一貫性，也不會在意對方的身分，內容也常會前後矛盾；大多數聊天機器人的閒聊都是沒頭沒腦 (stateless)，每次回答只根據最新提問，就算完全不曉得之前的對談脈絡 (context) 都能回答。

7. 把人與人的互動燴成一鍋，並無法建立人際關係。例如，50 次 ONS 無法建立關係、50 次快速約會無法建立關係。大樹不是一天長大的，把一車樹苗捆起來或許很壯觀，但終究不是大樹，片段的人性不是人性。

8. 對友誼、愛情和親密關係感興趣的哲學家，把喜歡的對象分成兩種

喜歡的類型	喜歡特定的、有生命連結的人
或者說是我們喜歡的特質	擁有共同經歷、默契、經驗的人
是容易被取代的，滿街都是的	人數不多、難以取代

9. 人類吵架就是沒頭沒尾、毫無邏輯、無脈絡可循。如果人與機器人間的對話只是謾罵，就是做球給機器人；相反地，如果問的是需要深入說明的 (ex. 這代表什麼意義呢？為什麼會這樣呢？)，多數機器人就難以招架。因為聊天機器人需要預先寫好的劇本，而細心解釋的回答並不在劇本中。要回應這類問題，必須理解對話的前後脈絡 (context) 及相關內容，不是抓上句話找答案而已。

[閱讀筆記] The Most Human Human - 第一章 最人模人樣人類獎

 第一章  最人模人樣人類獎 (Introduction: The most human human)

1. 圖靈測試 (Turing Test)

發明者

Alan Mathison Turing 是來自英國的計算機科學家、數學家、邏輯學家、密碼分析學家和理論生物學家，更被視為計算機科學與人工智慧之父。(https://reurl.cc/5rvbAz)

說明

Turing 於1950年提出的「圖靈測試」（Turing Machine），為現正發展的人工智慧科學（Artificial Intelligence, AI）提供了開創性的構想。我們以第三者對於人類與電腦的反應達到真假難辨的程度，來做為對人工智慧發展的一個判斷。 這是用來判斷機器是否能夠思考的測試。圖靈測試的前提很簡單：如果人類在五分鐘的對話中都未發現對象是機器，電腦就通過測試。(https://reurl.cc/Q9RVkO)

目的

Turing Test 的目的是為了衡量科技的進展程度。但反過來說，也能用來衡量我們自己的進步程度。 英國哲學家 John Lucas 曾說：「要是我們無法擋下機器通過 Turing Test，並非機器太聰明，是我們太呆版。」 Turing Test 強調的是「溝通問題」。在語言與時間受限的情況下，我們該如何盡可能有有意義地彼此溝通？這是 Turing Test 最核心問題，也是人之所以為人最核心的問題。 💬 無法通過 Turing Test 的對話，也稱不上人與人之間的對話。

2. 反向圖靈測試 (Reverse Turing test)：驗證碼 (CAPTCHA) 是一種反向圖靈測試。在網站上執行一些操作前，使用者被給予一個扭曲的圖形，並要求使用者輸入圖中的字母或數字。這是為了防止網站被自動化系統濫用。理由是能夠精細地閱讀和準確地重現扭曲的形象的系統並不存在（或不提供給普通使用者），所以能夠做到這一點的任何系統可能是個人類。

3. Douglas Hofstadter (美國認知科學學者) 曾說：雖然我們不斷在開發人工智慧，但每次在 AI 領域往前一步，不但沒有逐漸形成何謂真正智能的共識，反而一再揭露真正的智能不是什麼。這代表著，我們總以為某些東西必須經過「思考」，但若研究發現其實它們都不需要思考，到底什麼是思考？還是思考是大腦的副產品 (某種可割捨的廢物)？思考是幻覺？

4. 人類「自我」的最後防線在哪？電腦擁有超快運算能力，究竟是剝奪人類表現，還是免除人類工作負擔？若「人類活動」被「免除」到所剩無幾，我們是更自由、還是更失落？
   

5. 人為群居動物，我們必定要與社會上其他人互動，如何真誠的交流，是人生的課題，藉由一場圖靈測試 (Reverse Turing test)競賽，作者重新認識了自我，科技進步並非是剝奪人性與失去靈魂，相反的，我們更深刻體會身為人的重要，也更能展露人性。