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本书将复杂的神经科学与哲学认知进行了结合，是一本很不错的通俗读物。作者本身是医生，此书写的逻辑很严密与理性。
阅读方法
- 最好了解一些认知背景，比如身心二元对立、外部世界等。
- 快速两小时过一遍书
- 借助辅助阅读再看一遍
- 输出到外部存储形成体系
预计耗时
- 16小时左右，三遍
为什么要读这本书？
- 我希望能够掌握更快、更通用的研究事物的方法
- 希望书中的知识可以在组织层面上提高效率
如何研究心智？
心智与物理化学等研究方法不同，物理化学通过显微镜、扫描器等客观工具就可以研究，而心智是用思考去研究主观“思考”，用大脑去解析大脑，没有人能够研究出你吃东西的味觉体验。目前的研究方法很有限，有如下
- 通过电极信号、断层扫描、解剖分析、计算机模型等客观去物理分析
- 通过心理实验，行为实验等间接手段去进行分析，本文主要是以此为研究方法
由于目前神经科学仍然是初级研究阶段，以下的作者观点与本人的演绎并非完全正确。
“我”与自我意识
什么是“我”
关于“我”（自我意识）这个讨论，这个是一个大话题，比如本体与客体的讨论，Ghost的讨论。在本文中也没给出一个简要的定义，但是有如下属性
拥有感与边界
在本文中，“我”与外界的边界，是基于感官知觉（甚至叫做幻觉）进行构建的，而非以事实上的物理肉体为界。
- 假如病人患有癫痫病，那么他可能认为“左手”不属于他；
- 假如我在高速公路上开车，就算我知道“车轮”不是腿，但是我感觉车这种工具也是属于我的
- 实验者通过假肢，VR设备进行训练后，大脑会自动记忆适应，把虚拟形象看作自己的部位
能动性
能动意味着我们感觉到自己是那个能够引发与产生行为的人，比如对身体的控制。此外还有“他动性”，比如某人在台风后叹气到“这都是命啊”就指代大自然是有意图与能动性的。
能够通过自己的意志进行选择，控制自己的思维
意图与预测
因果关系
大脑会在潜意识中通过普遍的经验法进行学习出因果关系，并进行预测，但是会带有偏见，在本文中作者基于“意图”，“能动”，“因果”来解释
最常见的例子就是热炉的例子
- 我因为好奇（原因）用手（拥有且能动）摸了热的炉子，想知道发生什么（意图），结果一瞬间手就被烫疼了（体验的结果），最终推理出“热炉子会导致疼痛”的心理表征
- 再比如，A经常出现在B后面，我的潜意识中认为A导致了B，虽然从统计上来说，后验的时空相关性（Post hoc）并不能代表因果关系。休谟曾经说过因果不过是齐一律导致的大脑幻觉
上述类似于CPU中的分支预测算法，最容易理解的就是一个Map缓存来进行预测。
意识与推理
人有两种意识
我们是无意识认知的指挥主体
- 潜意识：纯机械性的，没有情感，时刻在接受信息，只是注意力不在这里。比如当你在谈话时，有人说了你的名字，你就突然开始“偷听了”。
- 有意识：知道感、确定感、拥有感，因果观。推理感，身体“自我”主动创造了想法
直觉推理
不存在突然跳出来的灵感，灵感是潜意识与有意识的
复杂的想法可能是瞬间产生的，不一定是线形的推理
逻辑推理
往往高估自己
在理性主义（rationalism）中，一般认为逻辑推理是抽象且理论化的，通过“心智之眼”就可以演绎推导，而现实反而是理论的投影。
但是在本文中，作者认为
- 基于高度抽象进行认知的人很少
- 逻辑推理也受到语义、背景、心智视角、空间等研究工具的限制，比如霍金的理论中就无法让人感知到“宇宙边界外”到底是什么。
普通认知在经验层面，需要基于表征以占据时间与空间，认知需要借助视觉比喻。
基于高级抽象水平的认知很少
扩展
（以下非原文相关）
在AI领域，有两种主要技术方案
- 基于古典逻辑学进行形式化的“思考”，类似于理性主义，这种方案研究工具、表达能力有限，不能研究“未知”的东西，但是准确度高。
- 基于神经网络进行“思考”，类似于经验主义，核心是用filter来模拟神经网络，用矩阵运算（比如CNN）来模拟“心理距离（相关性）”，这种方案缺点就是准确率较低，需要超过手动准确度才有价值。
总结
- 要涉猎广，才能摄入大量的原始要素到潜意识中，大脑并不会凭空给你一个灵感大礼包
- 算法/数学也是抽象的逻辑推理，同理要先找到研究/类比工具，我以前通过刷LeetCode这种基于实验+记忆的方法可能是错的。