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导语
从感知机模型，到深度神经网络的发明，都受到了生物神经系统的启发。在本周Science的一篇评论文章中，研究者认为，将深度学习与类似人脑的先天结构相结合，能够让神经网络模型更接近人类学习模型。
1950年，数学家艾伦图灵在他的论文开头提出了一个重要的问题：机器能思考吗？就此，人类展开了对人工智能的 探索 。
而目前唯一已知的、能进行复杂计算的系统就是 生物神经系统 ，这也就不奇怪——为什么人工智能领域的科学家们会将大脑神经回路视作灵感的来源。
在人工智能领域发展的早期，科学家就研究过使用类似大脑结构的电路进行智能计算。近些年，这一研究方法诞生的最伟大成果就是一个高度精简的大脑皮层回路模型： 神经网络 。
这个模型受到了大脑神经网络模型的启发。神经网络模型由多层神经元构成，可以通过调节参数权重的大小来调节这些神经元之间连接的强弱，这种结构与神经科学中的突触相对应。
深度神经网络以及相关的方法在人工智能系统的应用中已经带来了深远的变革。在计算机视觉、语音识别以及 游戏 博弈等人工智能的核心领域，神经网络都有着举足轻重的影响力，相较其它模型更甚。在应用领域，语音文本翻译以及计算机视觉这些问题中都广泛应用神经网络方法。
本文我们将会讨论，大脑神经元回路如何为神经网络方法提供新的指引和洞见，使得神经网络能够成为一种强人工智能方法。
从深度学习到强化学习
深度神经网络
深度神经网络的关键问题就是学习问题：如何通过调整神经元之间连接的权重，使得输入的数据能够得到期望的输出，方法是通过对样本的训练自动调整权重。训练样本提供了一套输入数据以及与之所对应的输出数据。深度神经网络通过调整神经元之间的权重，使得输入数据能够产生与期望相对应的输出。
一个好的学习过程，不仅仅是记住了输入样本，同时能够泛化模型，使得模型在遇到没有学习过的样本数据时，也能够得到正确的输出结果。
我们将深度神经网络模型与核磁共振成像以及生物行为数据等实证生理学方法提供的结果相比较，会发现大脑与深度神经网络模型的异同之处。与灵长类生物的视觉系统相比，这两种神经模型的早期神经反应阶段比后期阶段更为接近。这表明我们人造的深度神经网络，能够更好的处理早期神经反应阶段，后期认知过程的处理能力还比较差。
强化学习
除了深度神经网络以外，人工智能模型近期还增添了一员“大将”： 强化学习 ——大脑收到了奖励信号就能够改变行为的机制。强化学习能够表征人或者动物在全世界范围内的行为，并且接收奖励信号。研究者们已经广泛地研究了这种学习模型的大脑反应机制，并且应用到人工智能领域，特别是机器人领域。
强化学习的目标是学习一个最优策略，构建一种从状态到行动的映射，以此来优化所有时间内能获得的收益。近期的人工智能研究中已经将强化学习与深度学习相结合，特别是在诸如视频 游戏 、棋类 游戏 （国际象棋、围棋和日本将棋）等复杂的 游戏 活动中。
深度神经网络和强化学习相结合的模型产生了应为惊讶的结果：人工智能已经击败了国际围棋大师，并且仅需要4小时的训练就能够达到大师级的水平，而且并没有依赖于人类的棋谱，而是通过自我博弈达到这样的结果。
大脑神经回路（左）与深度神经网络（右）
神经网络：人工 VS. 生物
一个悬而未决的问题是：与大脑神经回路相比，当前我们所使用的深度神经网络模型结构极其简单，这样的简化是否能够捕捉到人类学习与认知的全部能力？
从神经科学引领人工智能的视角来看，我们必须承认目前取得的结果令人惊讶。与大脑皮层的神经回路相比，神经网络模型做了许多简化，同时也加入了另外一些受到脑神经科学启发的结构，比如归一化处理以及注意力模型。但是一般来说，我们所熟知的关于神经元的所有东西（结构、类型以及关联性等等特征）都被排除在了神经网络模型之外。
目前科学家们并不清楚，对于神经网络这个人工智能模型而言，哪些生物神经结构是必不可少且能发挥作用的。但是生物神经结构和深度神经网络结构的差异已经非常明显了，比如说生物神经元在形态结构、生理特征以及神经化学方面千差万别且结构复杂。典型的例子有，兴奋性椎体神经元的输入分布在复杂树突的顶部和底部；抑制性皮质神经元具有多种不同的形态，且能执行不同的功能。
神经网络模型不仅没有包含这种异质性以及其它复杂的特征，相反，人工神经网络使用了高度精简且一致统一的数学函数作为神经元。就神经元之间的连接方式而言，生物神经元也比神经网络要复杂许多，同层神经元之间的连接，局部连接与远程连接，以及皮层区不同层级之间自上而下的连接，以及可能存在局部的“规范电路”。
深度神经网络主要的成绩还是在处理现实世界中诸如语音信息和视觉信息等感知数据上。在图像视觉领域，神经网络模型最初是用来处理感知问题，例如对图像进行分割以及分类。
在这些工作的基础上加上一些扩展，我们就能够让神经网络模型处理更加复杂的问题。
例如为图像提供说明文字，利用一段简短的语言描述图片的内容，或者识别图片的内容并回答人类的提问。
非视觉问题，比如理解图片的潜在含义：幽默还是讽刺？或者通过图片理解其中的物理结构以及 社会 现象等。不仅如此，科学家们也在努力让这样的神经网络应用在自动翻译、个人辅助、医疗诊断、高级机器人以及自动驾驶等其它领域。
人们在人工智能领域的研发投入以及资金投入都与日俱增，但这同时也带来了一些的疑难问题——人工智能到底能否带来真实？能否产生和人类类似的理解能力？甚至人工智能是否会和人类智能走向完全不同的方向？这些问题都是未知的，并且人类在该领域的科学研究以及商业实践上都下了重注。
倘若当前的神经网络模型在认知能力方面被证明是有限的，那么自然研究者还需要到神经科学中去寻找启示。目前被人们所忽略的大脑神经中的种种细节是否能为构建强人工智能提供一把钥匙？我们人类大脑中哪些结构是特别重要的，这一点并没有定论。
认知能力取决于
先天结构还是后天学习？
虽然我们人类对自己大脑神经回路的理解还很有限，但我们仍然可以正视一个常见的问题——人脑神经和深度神经网络模型有着根本的不同，这种不同可能在寻找类似人类的强人工智能的道路上起到至关重要的作用。
这涉及到了一个古老的认知问题，是经验主义还是先天主义？换句话说就是：先天的认知结构和一般的学习机制二者的相互作用问题。
婴儿期视觉学习带来的启示
目前的智能模型倾向于经验主义，使用相对简单统一的网络结构，主要依靠学习过程以及大量的训练数据来提高认知能力。相比而言，生物体往往是在经过很有限的训练就能够完成复杂的任务，许多的学习任务是由先天的神经结构来完成的。换句话说，生物的学习是举一反三，而神经网络是举三反一。
比如说许多物种，诸如昆虫、鱼类、鸟类都有着一套复杂且独特的机制来执行导航任务。就人类而言，人类的婴儿出生几个月就能够进行复杂的认知工作，而这时的人类并不能接受具体的训练，相反婴儿能够本能的去识别物体，抓握物体。在视觉上，婴儿能够识别一个动画角色是否友善，这些任务显示出了一个婴儿对这个物理世界以及人类 社会 的初步理解。
大量的研究表明，快速的非监督学习是可行的，因为人类的认知系统中已经先天地具备了基本结构，这些结构有助于人类获得有意义的概念，并且增进认知技能。
与现有的深度神经网络模型相比，人类认知学习和理解能力所具有的优越性很可能是因为人类认知系统中包含着大量的先天结构。通过对婴儿期视觉学习过程的建模，体现出了先天的结构以及后天学习过程的有效结合，并且人们发现那些含义复杂的概念，既不是先天存在的也不是后天学会的。
在这个“中间路线”中，先天概念并不是被开发出来的，而是通过一些简单的原型概念随着人类的学习过程一步一步演化成复杂概念的，这个模式很难说存在明确的学习训练过程。
比如说婴儿能够注意到人的视线以及人的动作之间的关联，当人的视线以及动作朝向相反方向的时候，能够察觉到其中的错误。大脑皮层先天的特定结构能够实现这一功能，并且能对输入的信息输出报错反馈。
“中间路线”助力人工智能
我们也可以把这种先天的结构构建于人工神经网络中，使得人工神经网络的学习过程更加类似于人类。人们可以通过理解并模仿大脑的相关机制来完成这样的一个研究任务，或者从零开始开发一个全新的高效的计算学习方法。
科学家已经在这个方向上做了一些尝试。但总的来说，学习一个先天的结构与当前的学习任务并不相同，在这个问题上人类还是知之甚少。把先天结构与后天学习结合在一起，可能给神经科学和通用人工智能这两个学科都带来好处，并且能将二者结合为智能处理理论。
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大数据已经走了很大的路。现在，无论行业如何，大多数组织每天都要处理字节数的字节数。他们想要找出一个信息管理时，他们努力战略这可以加速洞察力的流动。不幸地使他们复杂化大数据解决方案，提高执行和维护成本。在这种情况下，你需要考虑聘用一个可靠的大型数据咨询公司，了解如何做出明智决策来加快业务增长是多么重要。生命科学数据的意义数据确定性不是一个新概念。从制药发展到医疗保健，生命科学公司已经开始有效地利用数据。因此，在药物开发效率方面取得了显著进展，以及研究阶段所产生的洞察力的质量。你可能会很感兴趣地知道，如果一个组织不知道如何充分利用它，那么对于一个组织来说，数据很少会产生什么作用。这就是为什么越来越多的制药公司转向数据公司的原因。现在，人们对增加获取宝贵数据的需求非常大，但也需要工具来自动化数据收集、归档和分析。有些时候，生命科学公司觉得数据专家和学科专家之间存在着脱节，这就是数据。分析企业通过使用人工智能来创造更好的查询结果机器学习.。例如，你将会发现一些大数据公司正在帮助其他传统企业做复杂的智能工作，并将它们变成一个系统化、自动操作的机器。结果是以用户为中心的方式来处理数据共享的方式，这意味着更多的人可以访问以前无法实现的领域中的关键研究。通过使用越来越多的智能机器，人们可以把更多的精力放在理解技术和数据如何得到改善，尤其是在操作方面。因此，生命科学和保健行业的专业人员正在目睹技术方面发生重大变化。数据是任何业务的生命线。从此以后，t值得考虑哪种数据库和自动化工具将为您服务。现在就这样！
在最近几年之内，新词汇“人工智能”已经经常地出现在我们的日常生活中，不过虽然已经有很多人听过这个词汇，但是相信大部分的人还不能够很清楚的了解到这个技术的原理以及这个技术能给我们人类带来什么，对我们的生活有什么样的影响。
相信在大城市的人们都使用过人脸识别这项技术吧，这个就是人工智能其中的一个成品，我们平时在使用支付宝支付功能，出去旅店住宿，或者机场检测等等，都需要我们人脸识别，这个技术已经在我们的生活当中很常见了。
不过，任何一项技术的出现都会有利有弊的，俗话说“科技是把双刃剑”，人工智能也不例外，他的出现也将给我们的生活带来好的一面的不好的一面。
好的方面就是使我们的生活水平更加提高了，给我们的生活提供了更多的方便，节约了人们的时间，提高了日常工作效率，给我们社会带来了更快的发展，带来了更高的利益。
不过不好的一面就是高科技不断地在拉大人与人之间的差距，增大贫富差距，让孩子们从小就生活在高压下面，从小就被父母教育要不断地努力，学习各种的知识，因为这些父母们害怕自己的孩子输在起跑线上面，可见这些需要从小学习的知识将会占据孩子们的时间，让更多的孩子越来越早熟化，提前有了危机意识。这也就是为什么脱发危机越来越年轻化，不仅90后有了脱发危机，00后长期生活在高压下面，也会出现身心俱疲，脱发掉发的现象。
正面的：1、提高生活效率。2、节约成本。（将来的人工成本会很高的）3、能完成人类所不能完成的工作。4、可以提高人类的生活质量。负面的：1、会占用很多资源。（别告诉我研究这东西很便宜）2、危险。（终结者会告诉你很多东西去看看偿碃稗度织道半权报护吧）3、会打乱人类的原有生活。有了方便的仆人也有可能造就更多的懒人甚至人类的退化。
人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。 有人可能觉得谈论这个话题太夸张了， 那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。 不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。 我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。 但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。 如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个...
人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。 有人可能觉得谈论这个话题太夸张了， 那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。 不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。 我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。 但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。
生物科学和健康随着生物科学的发展，生物科学对社会的影响越来越大，同样的对于健康的影响也不可小视。这主要表现在以下几个方面： 1、影响人们的思想观念，如进化的思想和生态学思想正在被越来越多的人所接受。 2、促进社会生产力的提高，如生物技术产业正在形成一个新兴产业；农业生产力因生物科学技术的应用而显著提高。 3、随着生物科学的发展，将会有越来越多的人从事与生物学有关的职业。 4、促进人们提高健康水平和生活质量，延长寿命。 5、影响人们的思维方式，如生态学的发展促进人们的整体性思维；随着脑科学的发展，生物科学技术将有助于改进人类的思维。 6、对人类社会的伦理道德体系产生冲击，如试管婴儿、器官移植、人基因的人工改造等，都会对人类社会现有的伦理道德体系产生挑战。 7、生物科学技术的发展对社会和自然界也可能产生负面影响，如转基因生物的大量生产改造物种的天然基因库，可能会影响生物圈的稳定性。 从这么多的方面可以看出，生物科学在我们现在社会的影响范围之广，作用之大，是体现了这个学科的重要性。本文主要简单谈谈生物科学和健康的联系。后面待续……给你发EMAIL吧
生命科学哲学（Philosophy Of Biological Science）是本世纪六七十年代兴起的一股科学哲学思潮，虽然它的兴起主要是以本世纪50年代以后生命科学的蓬勃发展为基础，但从事生命科学哲学研究的哲学家们并不局限于把他们的哲学看作是一门部门哲学，而是更进一步，把他们的哲学看作是科学哲学的新范式：一种与传统的根植于物理科学之上的科学哲学相对的新的科学哲学。因此，当代人们提到生命科学哲学就有两层含义。狭义地讲，生命科学哲学是关于生物学的哲学，主要研究生命的本质、生物学的理论结构、概念框架、一般方法等问题。换句话说，生命科学哲学就是关于生命的本体论、认识论和方法论的哲学学科。在此意义上，“生命科学哲学”即是“生物学哲学”，它是科学哲学的一个子学科。广义地讲，生命科学哲学是科学哲学的新思潮。传统的科学哲学究其根本，都是以物理科学（包括物理学和化学等学科）为根据的，所以新哲学家们把这种哲学称之为物理科学哲学（Philosophy Of Physical Science）。新哲学则主要是以生命科学为基础而又兼顾物理科学。所以为了突出新哲学与传统哲学的不同，一些哲学家把这种新哲学称之为生命科学哲学。 1 生命科学哲学兴起的背景自然科学是哲学的基础，任何一种哲学的产生都与当时的科学背景密切相关。近代科学是从1543年开始的，虽然这一年出版的两本伟大著作中的一本——维萨里的《人体的构造》是生物学的一个分支，可是其后的一百多年，生物学并没有突飞猛进的发展，而运动学和力学却首先得以快速发展。1687年，牛顿的《自然哲学的数学原理》出版，使经典力学这座宏伟大厦最终落成。此后，物理科学的其它学科也都先后发展起来并逐步成熟。与此相对，生物学在牛顿时代尚处于孕育时期，用恩格斯的话说就是“还处于搜集材料的阶段”，牛顿的物理革命在当时并没有引起生物学的革命性变革。生物学思想的重大革新是在19世纪和20世纪才开始产生的。因此，当科学哲学在17世纪和18世纪开始发展起来的时候，或者说，当培根、笛卡尔、莱布尼兹和康德论述科学和科学方法时，完全是以物理科学为基础的。在这种情况下，物理科学的思想和方法自然成了评判一切科学的标准，大多数哲学家理所当然地把物理科学看作是科学的标准范式，认为一旦理解了物理科学，就能理解其它任何科学。尽管早在19世纪中叶，达尔文就曾说过生物学的成就将会使哲学出现新繁盛，可是19世纪的科学哲学仍然完全根植于物理科学之中，不论是第一代实证主义（孔德）还是第二代实证主义（马赫），他们关于科学的本质，科学的理论结构和概念框架、科学方法等等的论述，完全是以经典物理学为依据的。进入20世纪，实证主义发展到了它的第三代——逻辑实证主义。正如提出这种理论的核心人物所说，逻辑实证主义主要依据的自然科学理论是数理逻辑和20世纪初诞生的相对论和量子力学。面对这种情况， 著名的生物学家和哲学家恩斯特·迈尔（ErnstMayr）不无遗憾地说：“自从伽利略、笛卡尔、牛顿以来直到20世纪中叶，科学哲学一直由逻辑学、数学和物理学所左右达数百年之久”( 〔2〕．piv)。然而，本世纪中叶以后，由于传统科学哲学的自身危机以及分子生物学革命和综合进化论的革新，使哲学家们开始转向对生物学的哲学概括，以便从生物学中找出科学的新范式，于是，有关生物学的哲学思考成为西方科学哲学讨论的一个最热点的领域之一。在这种讨论中，生物学哲学作为一门学科逐步成熟。我们先从传统科学哲学的危机谈起，传统科学哲学有三个主要的教条：一是分析命题和综合命题的区分，认为自然科学的命题是综合命题；第二是还原论，“即认为每一个有意义的陈述都等值于某种以指称直接经验的名词为基础的逻辑构造”；第三是演绎的解释理论，认为科学解释就是推理，一个需要解释的对象，只要它能从一些规律性陈述和一些前提条件中推导出来，它就得到了解释。其中第二点是逻辑实证主义的中心命题，这个命题换个说法就是认为，在科学中，观察（或经验）和理论是可以完全分开的，科学的本质就以经验为基础建立科学理论，科学理论的正确与否就是看它能否得到证实。奎因在《经验论的两个教条》中已对这种经验与理论的二分法以及第二个教条进行了批评。不过，决定性的批判则来自波普尔。波普尔认为，从逻辑的角度看，完全证实是不可能的，然而反过来，证伪却是可能的。由此，波普尔提出了证伪主义的科学纲领：科学的标志不在于它的可证实性，而在于它的可证伪性。由于波普尔的工作，科学哲学开始发生一个重大的转变：从研究科学理论的静态结构转向研究科学理论的历时结构。于是库恩的范式论、拉卡托斯的研究纲领方法论、费耶阿本德的无政府主义方法论等科学哲学理论相继出现，使传统的科学哲学出现严重的危机。我们再从生物学本身的发展看。自从1953年沃森（）和克里克（）认定DNA的双螺旋结构以来，生物学便跨进了飞速发展的新时代。短短十多年的时间，遗传密码就得以破译，基因的作用机理也弄清楚，遗传工程亦开始实施。同时，由于新知识的渗透和综合，生物学的一些古老的学科，如进化论、胚胎学、分类学等也面貌一新。一时间，世界范围内出现了一股研究生物学的热潮，生物学成为继相对论和量子力学革命以来发展最快，成就最多的学科。生物学的这些革命性发展自然引起越来越多的哲学家对它的关注。他们或者利用生物学的成就重新评价以往科学哲学的适当性，或者从生物学中总结出独特的认识论、方法论和本体论问题。传统科学哲学的危机以及生物学的持续发展因此使生命科学哲学成为当代科学哲学研究中的最激动人心的领域。各种论文和论著大量涌现。1985年，在一些哲学家和生物学家的努力下，一本专门讨论生命科学哲学的杂志——《生物学与哲学》也在西方创刊。作为一股新的科学哲学思潮的生命科学哲学就是在70年代兴起的，在80年代和90年代，这门学科逐步成熟并不断发展。 2 自主论和分支论：当代生命科学哲学的两大派别近来西方出版的几乎所有生物学哲学的著作都以生物学在科学体系中占有什么位置，或者说生物学与物理科学相比有什么不同这个问题作为开篇。按照罗森伯格的说法，生物学和物理科学的关系问题是“生物学哲学的中心问题”。在此，我们可以换个说法，把这一问题看作是生物学哲学的基本问题，因为，第一，这一问题是任何一个生物学哲学家必须首先提出并要作出回答的问题。“生物学与其它自然科学是否不同和怎样不同是生物学哲学… …所面对的最突出、最明显、经常被提出、争议最多的问题”(〔3〕. P13)。第二，对这一问题的不同回答方式及结果，决定着生物学哲学讨论的几乎所有其它问题的回答方式及结果。生物学家和哲学家提出的有关生物学的逻辑的、认识论、本体论和方法论的较具体问题几乎都是围绕这一问题展开的，比如还原论与突现论的争论，关于社会生物学科学性争论，心身关系的争论等等都是如此。第三，对于生物学家和生物学哲学家来说，对这一问题的不同回答反映了他们对生物学应当前进的方向的不同看法。生物学的研究应当采取什么样的方法？未来生物学的重点在什么地方？对生物学和物理学关系问题的不同回答，直接关系到对这些问题的看法。关于生物学的地位或者说生物学与物理科学关系的争论一直在两对立的派别之间进行，这两个派别，一个可称之为分支论，一个可称之为自主论。分支论认为，生物学在原理和方法上与物理科学并没有什么不同，而且未来的研究到了一定的时候会将整个生物学还原为物理科学。与之相对，自主论则认为生物学理所当然地是一门自主的科学，因为它研究的对象、它的概念结构和方法论与物理科学根本不同。联系到前面提到的生命科学哲学兴起的背景，我们就可以看出，分支论和自主论实际上是对传统科学哲学危机和生物学迅速发展的两种不同的反映。从科学哲学的转折来看，本世纪五十年代后，由于波普尔的批判，科学哲学从逻辑实证主义走向与之相对的历史主义。然而，并不是所有的哲学家都在这种转折中追随波普尔、库恩等人放弃了实证主义，相反，有许多哲学家仍然坚持实证主义的基本原则，只是在细节上对实证主义作了不同程度的修改。 这些哲学家有人把他们称作后实证主义者（Postpositivist）。后实证主义的基本观点是：（1 ）科学是通过建立越来越普遍的经实验验证并具有解释能力的经验概括发展的，这些经验概括进一步被组织到更普遍的理论中去以更加扩展和加深这些概括的解释的统一性和预言的精确性；（2 ）科学解释就是要把被解释的对象归并到普遍的规律或定律之下，因此，任何科学都需要规律或定律或至少是可改进的概括；（3 ）科学需要规律或定律还因为实践的预言和控制也是依据规律或定律做出的。没有规律或定律，不仅解释是不可能的，预言和控制就更不可能。（4）不同的学科有不同的发现、规律和理论，但所有这些发现、 规律和理论将最终组成一个连贯的理论阶梯，在这个理论阶梯中，可从最基本的物理学的理论和规律出发推演出所有其它学科的理论和规律，即所有的学科最终可统一于物理学。当然后实证主义的观点并不仅是我们所列的这些，但对我们的问题这已足够。很显然，后实证主义的这些观点只不过是对实证主义的进一步修正而已，它们的基础仍然是物理科学。在生物学的惊人发展面前，这样的关于科学本性的结论适合生物学吗？很显然，从生物学目前的状况看，它还不能立刻地，明显地满足后实证主义的描述。生物学目前还不象物理科学那样有许多简单、精确、相互联结并具有解释和预言能力的定律或规律；它的许多发现和描述语言与物理学和化学的发现和语言很少联系；它研究的模型系统的普遍性也是有限的。所有这些特征使它成为验证后实证主义科学哲学的很好的场所。这些不同是表面的、暂时的，还是本质的、永恒的呢？于是，在哲学家中间，生物学与物理学是否不同和怎样不同的问题，就变为生物学是否和怎样与后实证主义的哲学图景相符合的问题。回答相符合的哲学家，就竭力从生物学中寻找材料证明后实证主义哲学图景的普遍性，并竭力证明生物学与物理学的上述差别是暂时性的。回答不相符合的哲学家则相反，他们从生物学寻找材料反对后实证主义的哲学思想，并竭力表明，生物学与物理学差别是永远不会消失的。以上是分支论和自主论争论的哲学根源——后实证主义和反实证主义（antipositivism）。分支论和自主论的争论还有其科学自身发展的依据。本世纪中叶以后，生物学中最激动人心的事件就是分子生物学的革命。由于这一革命，生物学的许多现象都可根据DNA 分子的结构得到解释。分子生物学的成功使许多生物学家以及哲学家坚信，生物学的所有现象最终都可以根据它们组成部分的物理化学规律完全得到说明，物理学和化学的方法完全适合生物学研究。DNA 双螺旋结构发现者之一克里克就断言：“生物学当代运动的最终目标事实上就是根据物理学和有机化学解释生物学。对于这一点有很多理由。因为化学和物理学的相关部分……量子力学与我们关于化学的经验知识一起，表明能为我们提供建立生物学的确定性基础，这与牛顿力学……为比如机械工程提供基础是同样的方式。”(〔4〕.P10)物理学和化学之所以能为生物学提供一个“确定性基础，”在这些人看来，是因为生物体最终是由物理材料——运动中的分子和原子组成的。这些分子和原子在生物体中被聚集在不同的组织水平上，一些水平甚至能避开其它水平自主地活动，但是最终都是物理学和化学的产物。因而克里克说：“最终人们希望生物学的整体可根据比它低的水平进而正好从原子水平得到解释”。(〔4〕)既然生物有机体可以从其组成部分的物理特性和化学特性得到解释，所以这些生物学家和哲学家继续断言，整个生物学最终将变为物理学和化学的一个分支。这些生物学家和哲学家就是我们所说的分支论者，概括起来，他们认为：“生物学最好能成为物理科学的一个分支，一个能够通过运用物理科学方法，现在特别是物理学和有机化学的方法发展的独立分支”。(〔3〕P16)他们把分子生物学作为用物理学和化学研究生物学的最成功的范例，因此，对他们来说，生物学的其余部分都应象分子生物学一样，主动地与物理化学靠近。目前，生物学和物理科学之间仍然存在着很大差别，有许多生命现象还不能用物理学和化学解释，但他们认为，随着生物学和物理学的发展，最终都可以用物理学和化学来解释。然而，除了分子生物学之外，群体遗传学、综合进化论、生态学、行为学、分类学等生物学学科在本世纪也得到了革命性发展，“都显示空前繁荣，茁壮成长”。这些学科都有其本身的词汇，方法论和概念结构，与其它学科特别是物理科学很少联系或只有最少的接触。因此，面对分支论的挑战，从事这些学科研究的生物学家以及从这些学科搜集材料的哲学家就认为，尽管物理学和化学方法在生物学研究中曾取得过振奋人心的成绩，但是物理学和化学的方法并不能完全适合生物学的主题内容。他们认为“生物学真正重要的目标以及获得这些目标的适当方法，与其它科学的目标和方法是如此不同，以致于生物学的理论和实践必须与物理学和理论实践保持持续的隔离。”(〔3〕.p16) 这些生物学家和哲学家就是自主论者。根据他们的观点，生物学追寻的是回答物理学不能回答的问题，因而生物学必须运用物理学提供不了的方法和手段，当然，生物学也可自由地借用物理学的理论和方法，但它不能仅仅简单地靠借用发展，它必须形成自己的方法。生物学运用物理学方法在某些方面能够取得成绩，但生物学若运用自己独立的方法则会取得更大更明显的成就。分支论与后实证主义的观点是一致的，但在自主论者看来，后实证主义从物理学中得出的科学图景对生物学来说是完全错误的。生物学当然是一门自主的学科，后实证主义那种建立在物理科学基础之上的科学统一观念会使生物学走向迷途，并阻碍生物学的快速发展。除了分子生物学以及宏观生物学自身研究特点、研究方法使一些人支持分支论、一些人支持自主论外，未来生物学研究的重点在哪一个方面，也是人们支持分支论或自主论的重要原因，或者说是动机。著名生物学家和哲学家恩斯特·迈尔曾说：“许多物理学家坚信全部生物学的见解都能归结为物理学的定律，这种情况使许多生物学家为了自卫而主张生物学的自主性，很自然，不只是物理学家，而且信奉本质论的哲学家也极力反对这种生物学的解放运动，但是这种解放运动在最近几十年不断增强了力量。物理科学的原则，理论和定律是不是能说明生物科学中的每件事呢？生物学至少部分的是不是自主的科学呢？对于这些问题的冷静讨论，由于物理科学和生物科学明显的对抗情绪，甚至是互相敌对的情绪，就成为非常困难的事情。许多人曾经想把各门科学分类排列，把数学（或者特别把几何学）规定为科学的皇后。在为争取各项荣誉如诺贝尔奖金、政府及大学的预算、职位以及在非科学家中的普遍声望的竞争中，这种对立变得非常表面化了”。(〔1〕.pp37—38) 从迈尔的话里我们可以看出，生物学家支持或反对生物学自主性的一个重要原因是为自己从事的职业的重要性作辩护。 3 争论问题的展开围绕“生物学和物理学是否不同和怎样不同这个基本问题，自主论和分支论展开了一系列的争论。从争论问题的普遍性程度看，主要有以下几个不同层次的问题：首先，最普遍的一个问题是生物学和物理学研究的目标或战略是否相同的问题。自主论认为，在生物学和物理学的基本研究战略中存在如下一个明显的差别：物理科学的解释框架是机械论的，而生物学的解释框架则是有目的的、目的论的或功能的。这里所说的机械论广义地说是指这样一种观点：一个系统的行为是通过它的组成部分的牛顿性质——位置和动量（或它们的其它替代量）决定的，一个机械（力学）系统的行为是该系统组成部分的位置和动量数值的数学函数。物理科学对其需要解释的现象都是通过扩展这些力学概念及建立这种数学函数解释的。生物学的解释框架则与此不同，主要是目的论的。这里所说的目的论是指通过寻求系统的目标、功能、需要来解释系统的行为。生物学在解释生物现象时不是通过寻求构成生命系统的力学行为来完成，而是通过发现整个系统以及它的组成部分服务的目标、功能或需要来解释。这就是说，生物学解释主要依靠的是对生物系统服务目标的正确辩别，而在物理科学中，没有目标、目的、功能、需要等概念的位置和空间。因此，生物学和物理科学研究的总体目标就不相同：一个通过把现象分解成它的组成部分的力学行为来解释，另一个则通过在一个给定的现象中辩别出一个功能网络来解释。在这种情况下，两个领域的基本研究战略就必然不同。分支论者也承认物理科学与生物科学在解释方式上存在这种差别，但与自主论者相反，他们认为这种差别是表面的，是可以排除的。争论的第二层次的问题是关于生物学和物理科学中理论的本性、数目和关系问题。物理科学的研究对象可区分出不同的层次，对不同层次对象的研究可形成不同的理论，发展出不同的学科分支。这些不同的学科分支和理论可能是独立研究、独立建立的，然而，在物理科学中已达到这样一种水平，不同层次的理论可以逻辑地、数学地整合在一起。力学、光学、热学、电磁学、量子力学、相对论以及化学键理论、化学动力学理论、平衡常数理论等，都如此紧紧地连结在一起，以致于我们可以把这些理论从更基本的到派生的加以分类，然后用基本的解释派生的，并且可以根据一个领域的理论新进展预测另一个领域理论发展的情况。相比之下，生物科学中的各种理论间的联系就没有这么紧密。进化论、遗传学、生态学、古生物学、胚胎学、发育学、生理学等等学科都有其自身的理论，但这些理论之间的联系，并不象物理科学那样可以形成演绎关系，可以数学地整合在一起。举例来说，进化论对生物学的地位，就象牛顿力学对物理学的地位一样重要，然而，它们的理论结构却大不一样。牛顿力学本身的定律可用数学公式表示，其定律之间可形成严密的推理关系，其理论体系可用公理化方法建立，而进化论的理论内容只能定性描述而不能数学化，尽管有人试图对进化论也作公理化处理。通过牛顿力学可以推演出物理科学其它领域的一系列理论，而通过自然选择理论却推不出比如分类学、古生物学、形态学、胚胎学、生态学、遗传学中的有关理论，尽管有人说自然选择理论统一了这些学科。面对生物科学与物理科学理论本性、数目和关系的这些差别，自主论认为，这反映了生物科学自身的独特特点，说明生物学是一门自主的科学，而分支论则认为这种差别是暂性的，这表明生物学在目前还不是一门特别完善的科学，随着生物学的发展，这种差别将最终消失。争论的第三层次的问题是关于生物学中是否存在规律以及规律的形式问题。一般说来，物理科学的理论是由一系列规律或定律经整合或演绎构成的。因此，传统科学哲学都把规律或定律看作是科学理论的象征，认为任何一门科学都应有自己独特的规律或定律。生命科学理论范式的形成，使一些人对此发生了怀疑。生物科学的理论是由规律或定律构成的吗？在当前的争论中，一些自主论者提出了否定意见，认为在生命科学中并不存在规律，他们认为规律或定律的观念是传统科学哲学的偏见，新哲学应摒弃这种偏见。生物学若没有规律，生物学如何存在和发展呢？这些人认为在生物科学的理论结构中概念起着中心地位，生物学的发展表现在概念含义的扩展和新概念的提出。不过，也有一些自主论者象分支论者一样承认生物学中存在规律，但他们同时又认为，这种规律是独特的，与物理科学的规律相比，不仅在内容上而且在形式上都是不同的。这些自主论者认为，物理科学的规律反映的是推挽式的（push—pull）因果机制一个在先的原因产生一个或多个结果，而生物学的规律描述的却是生物目标、目的或功能与为了得到它们的生物系统之间的关系。目标和它解释的行为之间的关系不是物理意义上的因果关系，因为在物理科学中，在后的目标不能解释产生它的事件，但在生物学中，先在事件是由目标解释的。因此，物理科学中的规律是因果性的，而生物科学中的规律则是功能性的或目的论的。反对这一点的分支论者长期以来一直试图分析自主论者所说的规律的意义，以便它们也能在非目的论的概括下被表达。分支论者认为，生命现象不过是物理现象的一个复杂的种类，所以对生物学现象的描述与对物理现象的描述就没有什么种类上或本质上的区别。对他们来说，目的论描述或者是物理规律的方便省略，或者是通向另外的用物理规律对生命现象作更精确的描述的中转站。争论的第四个层次的问题是关于一些只在生物学中出现而不在物理科学中出现的概念和语词的含义的争论。比如关于生物学和物理学研究战略差别的重大争论 目的论和因果关系的争论必然要涉及到一些概念，象“适合”、“适应”、“竞争”、“掠夺”、“拟态”等。在分子生物学中，人们毫无顾忌地使用象“识别”、“密码”、“错误”等概念。这些概念都是目的论的概念，在物理学中是不存在的。它们能被转译成没有目的论的概念吗？它们在生物学中的存在是否说明生物学有严重错误的内容？这些都是值得深入思考的问题。总之，围绕生物学哲学的基本问题，哲学家们在从整体研究纲领、目标直到个体概念四个不同层面的具体问题展开自己的讨论，这些问题即互相区别又互相联系，使生物学哲学从总体上既表现出内容上的多样性，又表现出统一性。
email多少？
浩瀚的工程啊啊啊啊啊啊啊
学会生存是生物在这个地球上生存所必需的。早在十八世纪，达尔文就提出了“物竞天择、适者生存、优胜劣汰”的观点。从生物学的角度说，这句话向我们提出了进化论，从哲学的角度说，这句话告诉我们人要学会拥有生存的智慧。美国有个棒球手，他的最好成绩纪录并不是很了不得，但他却大大有名，是许多球迷的偶像，因为他特别会接高飞球，总是在最惊险的时候把对方的球接住并把对方杀出球局。后来，他退休了。有人问他接球的秘诀，他笑了笑说：“这简单，你明明可以一下子判断落点，还是要用最危险的姿势接到；表演嘛，就像摔跤大赛，棒球赛也要演出，才能吸引人吗。”初听这个故事，大多数人的第一反应往往是一种受欺的感觉，但只要转而一想，这正是这位棒球手得以在棒球场生存的方法。这虽有些欺的意味，但终归是人之常情。活在这个大于世界上，谁不希望更好地生存下来呢？对于他的“欺”，我们就从生物生存的法则上去理解，这样才能解释清楚“欺”的来龙去脉。在如今的世界里，我们往往会遇到一些隐藏的危险，于是有人就感叹“人心险恶，不得不防”，而谨慎处事，事事提防，甚至说这就是所谓的人性。这些看法从某些角度和某些方面来说也有一定的道理，但我们不应该用以上态度去面对这些。刘墉的书中大部分论述了人性的道理，对于他写书的目的，他说是要大家打一场光明正大的圣战，而不是做个阴毒的人只会去放放毒气。对于我们来说，我们对这些应该了解，在某些程度上也应有所防备。我们应该以智者的心去了解“你不可不知的人性”。对于在这个社会中生存，我们不仅要了解“你不可不知的人性”，还要培养“你不能没有的谅解”，这样，我们才算基本拥有了生存的智慧。
轻洒几片干皱的菊花在杯中,茶香萦绕的就是生活.那是茶,亦是道,是生活给我们的智慧.生活给我们智慧,体验生活,亦是体验成长生活有如一部没有结局的肥皂剧,每天都有人离开,也有人进来,我们都是剧中的角色,在剧中饰演着一生当我们睁开朦胧的双眼,看到一个崭新的世界,听到嘈杂的声音,我们开始学会适应,学习语言,学习行走.我们慢慢熟悉我们的角色,体验未知的东西.通过阅读我们开始向往诗情画意的江南水乡,渴望体验云南大理的风土人情.通过阅读,我们感受到“人比黄花瘦”的李清照如何“载不动许多愁”；我们体会“举杯邀明月”的李白“直挂云帆济沧海”,去体味他们的或喜或悲.我们开始懂得人生,懂得人情世故.我们的情感学会释放,慢慢的发现父母眼中的期盼和光彩,读懂了老师的辛苦和良苦用心.我们在生活中得到了智慧,学会了观察,学会了让目光带上感情的色彩生活给我们智慧,不断地给我们启迪,促我们成长生活总是展露着他们的缺点,使人们不断地来为它弥补.他用没有光亮的夜叩开人们的想象,让人们发明了灯,电灯.它用没有清凉的夏日打开了人创造的大门,又有了扇子,有了电扇,有了空调.生活给予了我们无穷无尽的困难,也在不断地开发我们的智慧生活给了我们智慧,教会了我们如何学习,如何成长,用多彩的世界来点缀我们周围的一切,用它神奇的力量给我们智慧,把我们从无意识的个体推向了智慧生命的顶峰,使我们从幼稚到学识渊博它是生命中不可缺少的一部分,生活,在给予我们无尽的智慧……
希望能帮到你，望采纳。生命的智慧冬天,是一个让人慵懒的季节,拿起书本,眼前立即变得晕眩,即使处在清醒状态,大脑好像也已经精疲力尽,蜷在暖暖地被窝中不肯出来. 失落的我认为上帝是不公平的,不该把一切的幸福全部送给我那个死对头,而送给我的礼盒中却装满晦气——一次次的低分,一次次的失落.上次考试,我为自己定下了几乎不可能的目标,为了它,我没日没夜的做题,昼夜不分的做题,然而一切都是徒劳,考试那天我病倒了.这次考试,我为了寻求安慰,定了一个触手可及的目标,而因整日想着如何去算计那个死对头,近在咫尺的荣耀也离我远去.我把这一切的不如意全部归功于我那个死对头,都归功于上帝. 从那以后,我便对自己失去信心,整日都缩在床上,因为我认为只有在梦里才会出现奇迹.那个寒假,我像是中毒了,整个人都被困在梦境中,不能自拔.爸爸妈妈也心急如焚,他们不想让我再受到任何伤害他们决定给我报一个冬令营,希望在快乐的熏陶下我能变回原来地自己. 我含着眼泪与爸妈分别,踏上了冬令营之旅.那眼泪,也许是对我那暖洋洋的被窝的不舍之泪吧. 那是个英语冬令营,除了玩儿,还要学英语.我还是比较喜欢英语的,尤其是与外教互动的英语课.冬天温和的阳光懒懒得洒在我的课桌上,我趴在桌上,感受着这熟悉的空气,我喜欢听外教Lucy老师讲课,她每天都要给我们讲哲理故事,今天是冬令营的最后一天了,同学们都很期待她的哲理故事.她一进教师,现不慌不忙的在黑板上画了一条很长地线,接着,她说:“怎样才能使这条线变短呢?”教室里一片寂寞,同学们都在忙着思考怎样把它变短.Lucy老师自按我们不作声,就微笑着用一口流利的英语说道:“不要光考虑这条线,我们不可以把它变短,难道不可以用手中的画笔来画一条比它更长的一条线吗?”老师的话像一片浮云,突然触到了我心中最脆弱的地方.蓦地,我似乎明白了什么…… 人生的意义并不在于怎样去算计别人,拆别人的路,而是从自身找出什么是通往前方的路.武侠小说里的战胜别人就是战胜自己,咱今天或许应该反过来理解——战胜自己就是战胜别人.
最新版2011版中文核心目录（也就是全国中文核心期刊目录）你可以去教育大论文下载中心下载，教育大论文下载中心已经根据《中文核心期刊要目总览(2011年版)》原书手工整理好了，提供PDF以及WORD格式文件下载，你去下载后看看你所关注的计算机期刊类里面哪些是核心期刊，原书整理的，以后也很有用的。希望对你有所帮助，望采纳。下面只是其中一个分类的，供你参考一下：TP自动化技术、计算机技术类核心期刊表 序号 刊名1 软件学报2 计算机学报3 计算机研究与发展4 系统仿真学报5 计算机辅助设计与图形学学报6 自动化学报7 控制与决策8 中国图像图形学报9 计算机集成制造系统10 中文信息学报11 控制理论与应用12 计算机应用13 计算机应用研究14 小型微型计算机系统15 机器人16 计算机科学17 信息与控制18 微电子学与计算机19 国土资源遥感20 计算机工程与设计21 计算机仿真22 传感技术学报23 计算机测量与控制24 模式识别与人工智能25 遥感技术与应用26 控制工程27 计算机工程与科学28 传感器与微系统29 计算机应用与软件30 测控技术31 智能系统学报
计算机辅助设计与图形学学报
自动化学报
计算机研究与发展
中国图像图形学报
计算机集成制造系统
计算机应用与软件
控制理论与应用
计算机应用
计算机应用研究 等等
望采纳！！！
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