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• 作者： 驰骋之志 发布时间：2013-10-18 18:00:52

  2012年9月25日读。2012-176。

• 作者： 马蹄北去 发布时间：2023-07-26 09:13:50

  虚拟对象的存在和空名指称问题，讲座中给出的分析更多是尝试性的。从弗雷格-罗素方案在处理反事实条件句时的不适合出发（和《命名与必然性》类似），兼论蒯因的从言-从物分析和卡尔纳普的元语言分析，提出“假装断言”和“人造抽象物”两种策略，并且将问题与奥斯汀和艾耶尔关于所予的感知的争论，以及唐纳兰对言者指称和语义指称的区分关联起来。阅读体验比《命名与必然性》好不少（可能只是当年基础太差了）

• 作者： 思考的芦苇 发布时间：2022-12-06 20:53:02

  太专业，吾等看看就好

• 作者： 爱大愚 发布时间：2015-12-13 19:10:47

  东方人的风格，还可以。

• 作者： kayoko 发布时间：2022-11-23 16:36:50

  还不错

• 作者： 你说不要说永远 发布时间：2019-05-09 13:36:19

  有很多藏起来的小设计 略单一

• 第10章，demo跑不起来

  作者：安全感 发布时间：2018-04-04 04:14:56

  第十章，demo的源码例子跑不起来。网上资源也找不到。

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• 人机共生的可能性探讨

  作者：风起雪飞 发布时间：2021-11-03 09:35:22

  随着计算机开始占据越来越多的知识工作任务，技能退化的速度将会加快。一旦被量化和标准化，技能竞争力就坍塌了。“加盐少许”相比“加盐3克”就要有竞争力得多，但是从前者演变成后者的趋势的确是不可阻挡，这样的趋势被作者称为计算机化。

  一项任务无法被计算机化并不意味着计算机化没有影响到这项任务。恰恰相反，计算机化补充了那些无法被计算机取代的任务。虽然这个观点被很多人忽视了，但它却是最为根本的事实。

  面对智能机器我们应该思考的是：我们能用这些工具干什么、人们应该如何和它们一起工作，以及如何从中获得最大限度的组织优势。

  如果你是一台机器，你愿意承认自己有哪些不足，并且希望人类对此做出弥补？大概有以下几方面：1.从开始设计和创造机器的思考。2.提供“全局”视角。3.整合并合成来自多个系统和结果的信息。4.监控机器的工作成果。5.了解机器的弱点和优势。6.诱导出系统需要的信息。7.鼓励人类依照自动化的建议采取行动。

  因此，面对被媒体渲染得咄咄逼人的智能机器，人类最佳策略只有一种：把自己提升到更高级的认知领域。可以归纳为四种具体的提升方向：

  1.超越（SteppingUp）。通过建立起全局视野以及对于计算机来说太过松散和广泛以致难以做决策的决策体系，从而超越自动化系统。

  2.避让（SteppingAside）。转移到计算机不擅长的、而且不以决策为中心的一类工作上，比如销售、激励他人，或者用简单的词语来描述计算机做出的决定。

  3.参与（SteppingIn）。参与计算机系统的自动化决策，从而理解、监控以及改进它们。这是智能增强的核心选项，虽然这5种生存策略中的每一个都可以被说成是智能增强。

  4.专精（steppingNarrowly）。在你的专业中找到一个精细到没人想要自动化的专门领域，因为对其进行自动化可能在未来也不合算。

  5.开创（SteppingForward）。在一个特定领域开发出支持智能决策和行动的新系统和技术。

  大型雇主及其管理者也必须为智能增强策略提供组织环境。作为管理者，应该做什么？

  如果管理者相信人员工最终可以被机器替代，那么他们就会千方百计发展机器意图实现这一点，激进自动化会导致专业工作者率先离开，从而让机器需要获得的知识源泉早早枯竭，最终这样的雇主会死得很难看。拥护激进自动化的雇主潜意识里把人当机器，从而在遇到困难时也会优先使用裁员这一手段，而不是提升人的认知。因此，作者在书中告诫雇主：员工第一，机器第二。

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  我和朋友开设了我个公众号，长期探讨人机协同的话题，包含：机器智能增强人类智能，人类智慧反哺机器智能，人机共生。欢迎关注交流：