计算机与人脑

此书是现代计算机之父约翰·冯·诺依曼为耶鲁西利曼讲座准备的讲稿，可惜他在讲稿尚未完成时便因病去世。 他提出将程序和数据存放在同一存储器中的构想，是一项极具天才的设计，使程序能够像数据一样被修改、存储和加载，大大增强了计算机的通用性。 几乎所有现代计算机都基于冯·诺依曼体系结构构建。有些计算机采用哈佛结构，即将程序和数据分开存储，虽然性能和安全性更高，但结构更复杂，成本也更高。 早在20世纪50年代，约翰·冯·诺依曼就将计算机与人脑的神经系统进行比较，分析了两者在逻辑计算和记忆机制方面的异同。他指出，人脑具有更高的并行性、更低的能耗、更小的体积（以当时的标准来看），并且具备更好的容错性和稳定性。有时会让人觉得，人脑或许就是被设计出来的碳基计算机系统。 对人脑运行机制的研究和借鉴，也是当今人工智能发展的重要基础。可以说，他的思想至今仍影响着从计算机硬件设计到人工智能理论的各个方面。

当冯·诺依曼在二十世纪中叶将计算机与人脑并置思考时，他或许已为人类文明埋下了一粒奇异的火种。他洞见人脑并非纯粹的数字机器，而是数字与模拟的精妙合奏，是生物演化淬炼出的混沌与秩序之诗。 未来计算机的终极形态，或许并非冰冷硅基的极致堆砌，而是一场向生命智慧虔诚的回归，一次碳与硅在灵魂深处的握手。 想象那即将降临的“脑机共生纪”。未来的计算机或将挣脱二进制那非此即彼的思维牢笼，如人脑般在确定与模糊、逻辑与直觉的灰色地带自由舞蹈。它们不仅能处理精确的“数字”信息，更能理解、生成乃至创造那些只可意会的“模拟”意境——一缕情感的微光，一段旋律中无法言说的忧伤，或是一幅画作里震颤心灵的色彩交响。届时，计算机将不再是人类肢体的延伸，而是升华为我们感知与思维的有机部分，一种内化于文明肌理的“新器官”。 这并非工具论的简单胜利，而是一场存在方式的革命。当计算机真正拥有人脑般的并行处理与容错能力，当它们学会在混沌中捕捉灵感，在噪声里提炼真知，人类或将步入一个创造力如星河般喷薄的时代。我们与机器，将在彼此的镜像中，共同编织超越碳硅界限的文明锦缎——那将是冯·诺依曼在思想星空中瞥见，而我们正以血肉与代码共同书写的，壮丽而未知的史诗开端。

人之所以伟大，在于能够不断模仿自己又不断超越自己，而这种超越往往源于对自身与工具关系的深刻理解。 当探讨思维与机械的边界时，会发现两者并非对立，而是以不同方式追求效率与可靠性的奇妙共舞。数字的精确与模拟的模糊，逻辑的严谨与统计的概率，这些看似矛盾的特质在人类大脑中和谐共存，展现出自然界最精妙的工程设计。 思考机器的极限，实则是在反思人类认知的边界——我们创造的每一套算法，都在映照内心深处的思维模式；每一次对可靠性的追求，都暗含着对自身局限的不甘。这种跨越物质与意识的对话，让人意识到真正的智慧不在于复制，而在于理解差异后依然保持敬畏的勇气。

“我们应该认识到，语言很大程度上只是历史的偶然产物。 人类的基本语言以多种形式传承给我们，而这些语言的多样性恰恰证明了它们并无绝对和必然之处。 就像希腊语或梵语是历史事实而非绝对的逻辑必要一样，我们也只能合理地假定，逻辑和数学也很可能只是历史的、偶然的表达方式。 它们可能存在本质上的不同形式，即除我们熟悉的形式外，它们还可能有其他形式。” 读到这句话的时候真的颠覆了我的认知！！！语言是一种偶然。 无论是我们使用的语言，还是机器使用的语言。都是特定历史条件下偶然发生的一种可能性。仍旧存在其他可能性。 不必认为“逻辑和数学”一定是最棒的表达方式，也可能只是历史的、偶然的表达方式。 还是有很多种可能性的，非主流之外，还有什么什么方式？

我买这本书，纯属意外。技术类书籍我喜欢买纸质书，翻起来舒服、写写画画也方便，很多时候，灵感就是在自己的写写画画中冒出来的。而我在批量购买纸质书的过程中，需要一本书凑单，这本书价格合适，于是我便抱着朝圣的心态买了，哪怕收藏也好。 收到货之后，发现这真的是一本很小、很薄的纸质书，装帧也极为朴素，夹在一堆光鲜的书中，确实像极了一本凑单的书。当然，我知道它并不是，这样的装帧正好可以将我们带回那个年代——1956年前后——冯·诺依曼拖着病体写作该书的年代，去那时领略计算机领域的巨擘是如何思考计算机的未来。 书中简述了模拟程序和数字程序。作者通过计算机的精度要求推断出数字程序将更有前景。站在现在的时间点，我们当然知道作者的结论是正确的，而作者的思路也比得出的结论更重要。 我们在解决工程问题时，精度往往是10的-3或者-4次方就足够了（想想我们高中做物理题是不是往往要求保留两位小数），但作者认为计算机只能使用基本运算（加减乘除等）来近似表示复杂的运算，这意味着使用计算机解决问题的逻辑链更深，而层层嵌套会导致精度累计。因此，计算机的精度达到10的-12次方则很有必要。模拟程序难以达到这样的精度，进而得出结论——数字程序是未来的方向。 作者在论述内存存储控制时，还对程序可以在运行时改变自身这一点进行了畅想。事实上，现在很多程序就在利用这些特性，例如Java程序就可以在运行时通过反射等操作改变自己，进而产生更为复杂的功能。而神经网络的训练过程也可以归为此类，只不过改变的不是程序逻辑本身，而是参数。 当然，作者也论述了混合数字程序，即数字程序和模拟程序混合起来。当然，现在计算机中已经通过AD、DA模块比较容易的实现，作者在论述到这里时提到了使用“脉冲密度”的方式，这不是就是大家现在极为熟悉的“占空比”么，每个学过信号或者控制系统的人应该熟悉的很。 而最令人感叹冯·诺依曼大神伟大之处的地方在于，他对生物神经学有着深入的研究，并通过相关知识指导计算机的设计。甚至，他还在运行速度、体积、能耗等多个维度，将当时计算机中使用的电子器件与神经元进行了对比，以此得出了一些指导计算机设计的结论。例如，他认为计算机相比于人脑，其串行能力更强，会使用串行计算来降低器件数目——事实上，现代计算机就是这么做的。 另外，他通过生物神经学的相关知识对计算机展开的思考，与现在的神经网络系统即为相似。关于这点，只能说他不愧是开启了人工智能研究的先河的巨擘。 另外，读罢此书，我还有一个感触——神经学经过了近百年的发展，进展很有限啊！1956年左右，人类已经对神经元、突触、神经冲动有了很深的了解。甚至，我并没有觉着现在我们了解的更多——当然，也可能是我掌握的太少，不过我最近确实正在读《认知神经科学》一书，等我再学学吧。 在2025年的今天看，冯·诺依曼的《计算机与人脑》依旧是一本极具启发性的书籍，十分值的阅读。读完此书，你可能不会获得新的知识，但会领略巨人的思路，相信也会对当今的人工智能发展有些许感触。 另外，我整理的程序员书单，在我的主页可见，均为自己看过的高分书籍。后面，我也尽量多发些书评。

薄而小的一本，计算机领域的里程碑著作。 回忆起来，迄今为止读到的各领域扛鼎之作，皆短小精悍。 从《易经》开始，直至《广义和狭义相对论》，没哪个不是字字珠玑，符号简洁。所谓大道至简应如是。 记得当时边读边不断感叹：这么早就把计算机看成模拟人类思维过程的工具，厉害，太厉害！ 诺伊曼能想到信息社会和人工智能发展到今日的地步吗？或者说，是他想象的发展样貌吗？他是否想过，后人竟还真的在奋力将工具智能化上，一路狂奔不回头了。 似乎经典最后都会被上升到哲学高度，虽然科学家往往认为哲学太虚。想起来，金克木先生说书是可以读完的，只要你抓住了中西方脉络的经典，读明白它们，后面的发展，基本是思想脉络的衍生。 看看计算机的发展，此话说得相当在理啊。

天才之所以是天才，是因为他们对这个世界，有着远超我们普通人的洞见。 冯诺伊曼也许没有预计到技术发展到今天的程度，而他当时知道的一些事实，也并不完全正确，但他深刻的见解，却远远超越时代，依然给70多年后的我们带来启示！

作为非计算机和神经科学专业读者，只能浅读了解逻辑关系，深入学习还需要拓展计算机组成与神经元基本原理等等知识和理解。 按照理解整理一下基本的逻辑：首先本书是冯·诺伊曼基于耶鲁西利曼讲座整理而成的遗稿，1958 年问世。全书以“计算机”与“人脑”双线并进：前半解析模拟、数字及混合计算机构造与精度问题；后半则用计算机视角审视神经系统，将神经元-突触网络视为大规模并行自动机，探讨刺激-反应、记忆形成与注意控制等机制。 冯·诺伊曼提出人脑具有高度并行、容错与综合可靠性，其“数字+模拟”混合特性或可启发未来计算架构；同时强调计算机难以复制人类情感与直觉，指出现有算法化解释的局限。 本书把计算机科学与神经科学置于同一框架，开创了“用计算机解释大脑，再用大脑启发计算机”的交叉范式，对人工智能、神经网络等影响深远。

DS:您的感觉非常敏锐！《计算机与人脑》这本书的内容，从具体技术层面来看，确实已经“过时”了。但是，它的核心思想和洞察力却远远没有过时，这正是它被视为经典的原因。 理解这本书的背景，能帮助我们更好地理解为什么它今天依然值得一读。 一、核心背景：作者与时代 1. 作者是谁？ 本书作者是约翰·冯·诺依曼，他是20世纪最顶尖的数学家之一，也是现代计算机科学的奠基人。我们所熟知的“冯·诺依曼架构”（存储程序计算机）就是以他的思想命名的。他不仅是理论家，还深度参与了早期计算机（如ENIAC, EDVAC, IAS）的设计与建造。 2. 写作时间与状态：这本书源自他1955-1956年未完成的讲座手稿。这是他临终前的最后一部作品。1957年他因癌症去世，所以这本书是一部未完成的、带有大量思考和推测的“遗作”。这使得它更像是一份思想蓝图，而不是一本完整的教科书。 二、本书的“过时”之处（您感觉到的部分） 书中的具体技术描述，反映了20世纪50年代的科技水平： · 计算机技术：他讨论的还是使用真空管、延迟线存储器的第一代计算机。晶体管刚刚发明，集成电路（芯片）还要等好几年才出现。他描述的计算机是庞然大物，运算速度以千次/秒（KIPS）计算，而今天的计算机是千亿次/秒（GFLOPS）。 · 神经科学：20世纪50年代，我们对大脑的了解极其有限。脑电图（EEG）是主要工具， fMRI（功能性磁共振成像）等现代神经影像技术还不存在。神经元和突触的基本功能刚被厘清，但关于信息如何在大脑中编码和处理，几乎全是未知领域。 三、本书的“不朽”之处（为何仍是经典） 尽管技术细节已过时，但冯·诺依曼在书中展现的思维方式、提出的根本性问题以及跨学科的洞察力，至今仍闪耀着光芒。 1. 开创性的比较研究：他是最早系统性地将计算机（人造计算装置） 与人脑（天然计算装置） 放在一起进行功能比较的科学家之一。他试图从工程和逻辑的角度来理解大脑，这为后来的人工智能、认知科学和计算神经科学奠定了基础。 2. 深刻的架构洞察： · 他清晰地阐述了数字原理与模拟原理的根本区别（这正是您之前问题中涉及的）。他预见了基于数字、离散处理的通用计算机的巨大潜力。 · 他强调了可靠性问题：如何用不可靠的元件（神经元、真空管）构建一个可靠的系统？这引出了关于冗余、错误校验等关键思想的讨论。 3. 对人脑的惊人预见： · 混合模式：他提出人脑可能不是纯粹的数字或模拟计算机，而是一种混合体，同时使用数字信号（神经冲动，即“放电/不放电”）和模拟信号（突触强度、神经递质浓度）。这个观点在今天看来非常超前，并且被现代神经科学广泛接受。 · 并行处理：他明确指出，大脑的运算速度（神经元放电很慢）远低于当时的电子计算机，但其强大之处在于大规模并行处理。他写道，大脑的“逻辑深度”很浅，但“带宽”极宽。这与现代计算机科学追求并行计算、以及我们对大脑“分布式处理”的理解完全一致。 · 统计性与可靠性：他推测大脑的运作可能更依赖于统计和概率，而不是绝对精确的算术。单个神经元不可靠，但庞大的神经元网络整体上是可靠的。 总结：我们今天为何还要读这本书？ 读《计算机与人脑》，不是为了学习具体的、过时的计算机或神经科学知识，而是为了“亲历”一位天才的思考过程。 · 学习一种思维方式：看他如何从第一性原理出发，拆解复杂系统（无论是计算机还是大脑）的基本构成和逻辑。 · 理解计算的本质：他剥离了技术的表象，深入探讨了“信息”、“计算”、“控制”、“存储”、“可靠性”这些根本概念。 · 感受跨学科的魅力：这本书是数学、工程学、计算机科学和生物学交叉的典范。它告诉我们，解决一个领域的难题，可能需要从另一个完全不同的领域汲取灵感。 简而言之，这本书的“肉体”（具体技术）可能已经老去，但它的“灵魂”（核心思想）依然鲜活，并持续启发着后世的科学家和思想家。它是一扇窗口，让我们得以窥见现代计算思想和认知科学诞生时的壮丽景象。

人的神经系统很可能是一个用离散脉冲工作且脉冲密度以近似对数函数编码的混合（数字+模拟）计算系统。我们的语言、逻辑、数学也很可能是建立在中枢神经系统真正使用的“第一语言”之上的“第二语言”。