「译介」认识论的控制论｜Heinz von Foerster
「译按」
总的来说，福斯特采用了更偏向科学哲学的路径，以此来确定神经机制和认知之间的解释性联系。在他提出的感觉-运动系统相互解释相互决定的假设中，具身智能（embodied intelligence）的概念已初见端倪。但随后，步入成熟期的认知科学也和计算机科学/人工智能学一样，主动切断了与控制论的亲缘关系。
这里有趣的是讲稿中略显「粗陋」的实验：福斯特让被试者亲自操纵计算机上变动的三维图形，以此揭示感觉-运动系统的相互性，进而尝试解释认知的递归计算属性。
某种程度上，该实验的结果是一种几乎无法客观量化的纯主观体验。实验通过计算机媒介在身体「外部」建立一个更大的反馈回路，通过负反馈来帮助我们理解自己的「内部」到底发生了什么。负反馈中「事实与观察者之间的区分变得困难」（Friedrich A. Kittler，1989）。观察者被抛入计算机媒介的世界，在各种尺度事实的交错反馈中看到自己。现在看来，这个由被试者-操纵器-计算机-程序-图形界面反馈回路组成的实验装置，更像一款立体图形解密电子游戏。而如今所有电子游戏化的系统也它像一样——正如Kittler所言——「人作为观察者因而变得多余」。
大目妖
海因茨·冯·福斯特（Heinz von Foerster）1911年11月13日出生于维也纳。1944年在布雷斯劳大学获物理学博士学位。自1946年起参加梅西控制论会议，并编辑了1946年到53年间梅西会议的论文集。1949年举家搬迁美国，随后任教于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气工程系。1958年创立生物计算机实验室。该实验室是未来二十年里控制论和认知科学的创新中心。1976年，福斯特退休后一直在推动控制论的研究与发展，2002年10月2日，在加利福尼亚州的佩斯卡德罗去世。
以下为正文部分，共约9000字
认识论的控制论
Cybernetics of Epistemology
海茵茨·冯·福斯特
演讲于德国控制论学会（DSK）第五届会议「控制论与仿生学」。1973年3月28日，德国纽伦堡
冯·福斯特, H. 2003. 「认识论的控制论」，Understanding Understanding： Essays on Cybernetics and Cognition， New York: Springer
摘要
就此，我们讨论了神经系统活动、一些实验、关于行为的未来理论的基础及其伦理后果。
引论
当我同意在这里用德语发表演讲时，我不知道这将给我带来什么困难。在过去的二十年里，我只用英语思考和谈论学术问题。许多术语和研究结果在构想后立刻就接受了英语的洗礼，并且抵制任何翻译的尝试。
在徒劳地将我的演讲变成德语之后，我终于决定走出自我，将我的思想视作一块挂毯，并尽我所能向你们描述编织在其上的数字、装饰品和符号。如果在此过程中，我似乎迷失于繁复的句法结构，那么这并非某种形式的做作，而只是一台生锈机器的呻吟声。也许你在读到我的讲座标题「认识论的控制论」（Cybernetics of Epistemology）时便已感到困惑了。你在内心深处确信我真正的意思是「控制论的认识论」（An Epistemology of Cybernetics）。起初情况的确如此。但经过一些思考，我清楚地认识到，这不仅是一种控制论的认识论，而且任何声称完备的认识论都将是某种形式的控制论。
控制论对认识论的重要贡献是能够把一个开放的系统变成一个封闭的系统，尤其是在以下方面：将一个线性的、开放的、无限的因果关系闭合为封闭的、有限的、循环的因果关系。
这里也许该有一个历史脚注。在诺伯特·维纳将我们的研究领域称为「控制论」的几年前，在纽约每年都有一个专题讨论会，来自不同领域的一群学者（他们与维纳关系密切）聚集在一起，讨论共同问题。主题是 「生物和社会系统的循环因果和反馈机制」[1-5]。
首先，封闭循环因果关系的概念有一种令人愉快的特点，即如果在一个地方切开循环，就可以在过去找到现在结果的原因，如果在完全相反的地方切开，那么原因就在未来。因此，封闭循环因果关系弥合了效用和终极因（effective and final cause）、动机和目的之间（motive and purpose）的间隙。
其次，通过闭合因果链，人们似乎还获得了摆脱某种程度的不确定性的好处：人们不再需要关注起始条件——因为它们是由最终条件自动提供的。可以肯定情况确实如此，但事情并不简单：只有这些条件的某些特定值才能为循环内的过程提供解决方案；这变成了一个「特征值」（Eigen-value）的问题。
使事情复杂化的原因还有：现在有人怀疑整个循环因果关系可能只是逻辑上的恶作剧。我们已经从逻辑推理理论中了解到这一点——臭名昭著的恶性循环：因变成果，果变成因。
我的目的不仅是要把「循环论证」（circulus vitiosus）从它的坏名声中解放出来[6]，且要将其提升到「循环创新」（circulus creativus）的荣誉地位，即一个创造性的循环（creative cycle）。
我想从两个初始命题开始。对于第一个命题，我将使用「感觉中枢」（sensorium）和「运动中枢」（motorium）这两种表述。前者是指有意识的感觉系统，而后者则是指受控制的运动序列。
我的第一个命题：
感觉中枢信号的意义由运动中枢决定；而运动中枢信号的意义又由感觉中枢决定。
我的第二个初始命题涉及一个完整而封闭的大脑理论。如果我们凡人（mortals）中的任何一位曾处理此问题，毫无疑问，他将用到他的大脑。该观察是我第二个初始命题的基础。
我的第二个初始命题：
物理定律，即所谓的「自然规律」，可以被我们描述。大脑功能的定律——或更普遍的生物学定律，则必须以一种方式被书写，即这些定律的书写可以从自身中演绎出来，也就是说，它们必须写出自己。
在德语中，成为知识的创造性过程由「generativ」或 「creativ」加前缀「er-」表示，例如用新知识补充静态知识（static knowledge，德语：Kenntnis），Kenntnis就变成了Er-Kenntnis。该过程的英文版本借用自希腊语，词根「gn」表示涌现（起源）和感知（认知）是一个创造性的过程。
现在我想用「认知」（cognition）一词来替代「知识获取」，并为该过程提出一个可操作定义，这不仅保留了其语义本质，而且使我们能够利用当代的概念工具。
在该语境下，「计算」（computing）完全不局限于数字领域，而是在其一般意义上被视为「一起（com-）盘算（putare）事情」（译注：此处原文为「contemplating (putare) things together (com-)」，化用了拉丁语中 computare -计算一词，前缀 com-表示表「一起」或加强动作程度，putare表示「数」）。一些怀疑论者很可能会开始皱眉并提问：「为什么是‘一个（a）’现实而不是‘这个（the）’现实？」。毕竟我们处在——控制论研讨会，纽伦堡的梅斯特林格厅，物理宇宙——怎么可能有其他的现实？
确实，一道认识论的深渊划开了两种观点，它们的区别在于，一种情况下使用定冠词「the」，另一种情况下使用不定冠词「a」。两者的差别缘于对「现实」的两种截然不同的立场。当我们认为不同的独立观察相互印证的时候，才是在谈论现实。然而我们也可以采取这样的立场：只有将不同的独立观察结果相关联，现实才会浮现（realities are emerging）。
第一种情况：我的视觉告诉我，这立着一个演讲台；我的触觉证实了这一点。而且，如果我问我们的主席库普弗穆勒博士（Dr. Kupfmuller），他也会这么说。
第二种情况：我的视觉告诉我那立着什么东西；我的触觉告诉我那立着什么东西，并且我听到库普弗穆勒博士说：「那立着一个讲台。」这三个独立的观察之间的关联使我可以说：「那里有一个讲台。」
在第一种情况下，我们假设通过每一次新的独立观察，可以确认之前对现实的观察的正确感知。在第二种情况下，我们使用奥卡姆剃刀来剃除不必要的假设，并允许通过我们感觉的相关性来使现实浮现。
在任何情况下，我都要使用不定冠词，因为它代表一般情况：这个现实显然是一个现实的特例（clearly the reality is a special case of a reality）。
我们才勉强解决不定冠词，就已经遇到了一个新问题。「计算」应该是什么意思？我绝不可能一本正经地声称讲台、我的腕表或者仙女座星云正在被我计算。而最多只能说「对现实的描述」是被计算出来的，因为通过我的口头引用（「讲台」「腕表」「仙女座」），我刚刚证明了我身体的某些运动序列与某些嘶嘶和咕哝声相结合，并允许听众将这理解为一种描述。
在这种情况下，神经生理学家也许会反对：在我们体验口头信息之前，传入的信号必须经过许多步骤的修改。首先，视网膜提供了外部世界的二维投影，我们可以称之为「一阶描述」。然后，下一个后视网膜后网络向神经节细胞提供对该描述的修正描述；因此是「二阶描述」（译注：视网膜结构有十层，最外层是视网膜色素上皮，后九层共同组成神经感觉视网膜。视神经节细胞是视觉通路中的二级神经元，其轴突构成了视神经，汇聚向视神经盘）。就这样，信号通过各种计算站到达更高和最高阶的描述。因此，我们可以用以下方式转化我的第二个命题：
认知→计算的计算的计算……
这种转述有两个好处。第一个是「这个现实」或「一个现实」的争论已经消失了，因为现在已经不再讨论现实。其次是，我们可以利用这种洞察：计算一个描述不过是计算而已。这样一来，我们就得到了对永远更新的知识获取过程的最终解读，即：
认知→对一个描述的描述的描述……的计算
因此，我把知识或知识获取的过程解释为递归计算。
在这一点上，我可以通向两条不同的路径：我可以谈论递归函数的特征以及计算此类函数的机器的特征。在机器语言中，我将谈论编译语言的级联和元编程理论（译注：metaprograms，同metaprogramming，由美国神经科学家John C Lilly在1968年提出，她将人类神经系统视为生物计算机，认为元编程可以改变中央控制系统，使人能更快学习并选择更有用的程序）。在这种情况下，图灵机将自然是理想的概念工具。例如，我们很清楚计算另一台机器或自己代码的图灵机四元组结构不能和计算机磁带描述的结构相混淆。[7] 或者以神经生理学的方式表示：为了说出「讲台 」或者知道讲台位于这里，我不必把字母le-c-t-e-r-n刻写在我的大脑中，也不必把讲台的微小表象置于我体内的某个地方。相反，我需要一个结构，为我计算描述的不同表现形式。但以上应出现在「人工智能」会议上，而我们这里是「中枢神经系统的生物控制论」会议。因此，我认为更适合谈论我先前命题对中枢神经系统活动的影响。
让我们首先注意到我们所面临着多么庞大的问题。为此，让我们回顾一下无差别编码原则（the law of undifferentiated encoding）。
无差别编码原则：
一个神经细胞的状态并不编码其活动原因的性质。(编码的只是 「在我身体的这个部位有这么多」但不是「有什么」)。
那么根本的问题在于，当我们只有以下输入数据时：一、刺激强度；二、刺激源的身体坐标，即在我身体某部位的刺激；我们如何在其压倒性的多重性中体验这个世界？
鉴于感官印象的性质没有在接受器中编码，很显然中枢神经系统从这种微薄的输入中计算出这些性质。
我们（至少是我）对这些操作知之甚少。因此，我已经在期待几场关于该问题的演讲，特别是唐纳德·麦凯（Donald MacCrimmon MacKay，英国物理学家）、霍斯特·米特尔施泰特（Horst Mittelstaedt，德国生物学家）和汉斯·卢卡斯·特伯（Hans Lukas Teuber，美籍德裔神经心理学家）的讲座，他们将讨论著名的感知副本现象。因此我本人只能就这些操作的性质提出几点建议。（译注：感知副本，神经中枢为了维持身体的正常运转，需要自动区分身体自身动作和外部输入的信息。因此在给肌肉发射信号时，还会抄送一个副本给其他脑区。这可以解释为什么自己挠脚底不如别人挠得痒，以及为什么在移动眼球时大脑会认为环境是固定的。）
首先，让我使用一个教学技巧，以便用这样一种方式表述感知丰富性的计算问题：在这个新视角中，该问题是从感知生物体的角度，而非如通常一般从一名观察者的角度来看的。这名观察者被他自己的感知所诱惑，总认为他知道「那里」是怎样的，并且试图在生物体的神经系统中用微量吸管弄清楚「外部的」在「内部」会怎样。从认识论的角度来看，这构成了一种欺骗行为，因为观察者可以说是在间接地寻找「答案」（他自己的世界观），然后他将此与一些细胞的活动状态比较，仅仅从这些状态中我们的生物体将不得不拼凑出它对世界的看法。然而，它如何做到这一点才是问题所在。[8]
显然每个生物体都有一个有限的体积，它被一个封闭的表面所限定，并被一个错综复杂并在几处浮现的「管」系统穿过，我们称其数量为 s。从个体发生学上讲，表面由外胚层决定，包含所有的敏感性内脏器官，而内部则由内胚层决定。从拓扑学上看，此种表面构成了一个可定向的二维流形，其种属（genus）为p=(s+t)/2，其中 t 表示管系内「T连接」的数量。根据一个著名的拓扑学定律，每一个有限阶的封闭可定向表面都是可度量的，也就是说，我们可以在每个生物体的表面叠加一个大地坐标系，其中每个点的邻近区域都是欧氏几何的。我将称该坐标系为「专有的」（proprietary），而且会用一个符号 ξ 表示两个坐标 ξ1、ξ2，二者定义了这个表示性单位球体（Representative Unit Sphere）表面的一个给定点。这样我就能确保每个感觉细胞都能明确得到一对只适用于该生物体的坐标。
根据一个同样著名的拓扑学定律，p 的每个可定向表面都与相同的球体表面相吻合，这意味着我们可以在一个球体——「表示性单位球体」上展示任何生物体的敏感性表面（图1），这样生物体的每个感觉细胞就对应单位球体上的一个点，反之亦然。可以很容易地证明，这也可以用于生物体内部。
图1，p=2，s=3，t= 1, [s + 11/2 = 4/2 = 2 的种属的封闭可定向表面
很明显，表示性单位分额相对于生物体的所有形变和运动保持不变。换句话说，专有坐标是主不变量。
然而，从观察者的角度看，生物体被嵌入欧氏几何坐标系（「参与式」坐标系κ1、κ2、κ3、......或简称κ），如上所述，他完全可以把关系ξ=F(κ)解释为「形状函数」F（Formfunction F），或者通过同时考虑时间（t）变量 ξ=B(κ,t) 将其 解释为「行为函数」B（Behavior Function B）。
（注：对于不可形变的内骨骼（或外骨骼）生物体则是，F(x)=B(x,t)=0]）
此外，由于（近似的）不可压缩性，我们得到：
图2a 画出了一个「类鱼」生物的情况。在这里，鱼的专有坐标 ξ 叠加在观察者的参与性坐标 κ 上。
目前，我们正试图在实验中一劳永逸地证实这样一个命题：运动中枢为感觉中枢提供解释，感觉中枢为运动中枢提供解释。
在婴儿身上有一些极其有趣的实验，可以证明，获得感知多样性与操纵某些适合的物体直接相关[9,10,11]，但不幸的是，我们无法与婴儿交谈，或者更确切地说，我们可以同他们交谈，但不理解他们的回答。 成年人的问题在于：感觉运动系统已经被很好的整合，因此很难区分习得并带入实验环境的东西与实验中吸收的「新」东西，除非进入一个完全的「新维度」，通向该维度的通道对我们的已有经验来说仍是封闭的。
例如，这个「新维度」可能是四维空间。我们所有人在生活中迟早都会有这种痛苦经历：把自己挤进第四维非常困难，也许是不可能的。然而，三维空间的每一个点都是通往第四维度的敞开大门，但无论我们如何拉伸和扭曲，却仍然停留在众所周知的三维空间中。
因此，在生物计算机实验室（译注：Biological Computer Lab，福斯特1957年成立于伊利诺伊⼤学，该实验室的主要研究⽅向为认知过程的数字化以及智能系统），我们自问：如果我们能证明四维空间也可以被把握，也就是说我们能够触摸和处理四维对象，那么四维空间就会更容易被感知，那么知识获取的起源的原则，即「直觉」（Gnosis）和「认识」（Episteme），以及感觉中枢和运动中枢的相互关系，岂不是更加可信？[12、13]
多亏了友好的计算机（它不知道任何维度），这可以通过给测试者提供与高速计算机联机的操纵器来实现。根据操纵器的位置，计算机将在显像管屏幕上计算出一个四维物体的两个相关的二维投影，它们将被视为漂浮在空间中的该物体的三维投影，人可以通过立体镜观看。
从低维度的对应对象中构建(n+1)维度的对象，可以毫无困难地用一个递归公式来说明(n+1)维度的实体是如何从一个模拟的 n 维实体中构建出来。例如图4-6所示，一个四维「立方体」（超立方体）是如何从一个一维「立方体」一步步发展起来的。递归指令如下：
在二维「底立方体」的 2n 边界（点）上各增加一个 n 维立方体，完成时，在其中一个上增加一个「顶立方体」。
将如此添加的立方体围绕底立方体的 2n 边界折叠到下一个更高维度，直至垂直为止，即直到它们的法线投影消失。
完成时，将顶立方体围绕其相连的边界折叠，使所有未连接的边界拼合。
在图4a和4b中，为从四个一维「立方体」（线段）构建一个二维「立方体」（正方形）执行了指令（i）；4c和4d实现了指令（ii）；4d和4e中描述了通过闭合顶部构建该结构的最后步骤。
图4，逐步构建二维立方体（从源空间（线）围绕其边界（点）折叠出三个一维立方体）
图5，将五个二维立方体（正方形）从源空间（平面）中折叠出来，围绕它们的边界（边），一步步构建出三维立方体（方块）
图7，超立方体（四维立方体）与其底立方体（底座）平行于观察者空间的斜投影。(顶立方体 = LID）
图8的a、b和c分别展示了超立方体的立体对（stereoscopic pairs）、索玛立方体中的可操控体块（一种三维的可操控形状，可以通过四维空间旋转来改变其手性）、以及克莱因瓶的表征物，即两个通过四维空间连接对应点的莫比乌斯环
在没有立体幻灯机的情况下，用交叉眼注视这些物体时，可以理解它们的三维性：眼睛距离纸约12英寸，将食指放在眼睛和纸面之间。观察两幅立体图汇合为一，然后将目光从手指转移到纸上，保持交叉眼。一个三维结构将浮现在你的眼前!
按照我们的实验方式，负责实验的人或测试者可以通过两个具有三自由度的操纵器控制屏幕上出现的投影，其中右手控制我们空间的xy、sz和yz平面的三个旋转，左手控制第四维度的三个旋转，即wx、wy、wz。虽然实验尚未完成，但我已经可以汇报说，如果允许他们自己使用操纵器，大多数没有经验的测试者通常会在20-40分钟内热情地大喊「啊，我明白了」，从而认识到这些奇怪的变化实体只不过是同一个对象（一个「生成不变量」）的投影而已。如果由教员操作操纵器，测试者在四到八个小时的课程后才会发出类似感叹（如果教员被提问，会耐心地一次又一次解释几何情况）。
通过进一步开发该装置，我们希望能更清楚地表明运动-感官关联对认知过程的重要性：通过颈部、手臂或腿部上部肌肉的等长收缩进入第四维度，即通过运动参与不会显示三维，只会显示四维结果。
作为对如何理解「递归计算」一词的进一步提示，我将引用另一个神经学原则：
一个神经细胞的活动状态完全由其附近（微环境）的（电化学）条件和（紧接着的）自身活动状态决定：不存在神经学的「远程行动」。
让我们暂时保留观察者做出的上述内部/外部区分，以便我们能够评估这两种环境对生物体神经状态的影响。我把每个敏感细胞都理解为与外部环境（外部世界）耦合的「活动点」，而中枢神经系统中每个细胞的突触则是「内部世界」的首选活动点，其微观环境由对应突触间隙中的神经递质的化学构成和通过传入轴突的电活动状态决定。
如果把内部或外部活动点的数量之比作为衡量内部和外部世界影响的相对尺度，我们可以得出外部活动点数量为的2×，内部活动点的数量为2×，这意味着神经系统对内部变化的敏感性要比外部世界的高10万倍。
至于神经系统能否承受这种对内部变化的超常敏感性？这是因为颅骨内的热量和荷尔蒙参数保持着令人难以置信的稳定性，还是突触的增殖因这种稳定性而得到加强？这属于「先有鸡还是先有蛋」的问题。无论如何，这一观察可能提示了神经药理学家和精神病学家，他们面对的是一个高度敏感的系统，它的整个运作模式可能会随着新陈代谢的微小变化而表现出明显的变化；对信息科学家来说，它可能告诉我们面对的是一台计算机，它的程序结构可以通过其活动来修改。[14]
图9示意性地再现了上述神经系统组织的概观。黑色方块象征着神经元束，它可以通过空间——突触间隙的集合——对下一个神经元束产生影响。沿着神经束的信号流从左到右，从敏感面开始，终止于运动面（右边界M），其变化通过外部世界——「运动-感觉突触间隙」——反馈到感觉面（左边界S），从而通过一个回路关闭信号流。第二条信号流回路从下表面开始，中枢神经系统与神经垂体的联系如图所示，与运动面类似，神经垂体通过血管系统——「内分泌-操作突触间隙」——控制所有突触的微环境（如空间中的细线所示）。
图9，神经系统中的信号流从感觉表面（左边界 S）通过神经束（黑方块 N）和突触间隙（syn）流向运动表面（右边界 M），进而改变感觉表面的刺激分布；另一方面，信号流来自神经干细胞（下边界 NH），其活动调节着突触中的类固醇组成，进而调节各神经元束中各处的运行模式
如果在这种表述中，人们把一个正方形边缘的长度解释为属于该正方形的神经元束中活动点的数量，那么我们就不得不用×
图10，神经和荷尔蒙因果链的双重闭合。水平虚线（中纬线）是神经垂体。垂直缝隙（经线）是运动感觉「突触间隙」
如果我们试图在一名观察者（不假装了解双方）的帮助下推导出计算一个现实的程序，那么这个关于受神经支配生物的原始组织的最小图示也有助于了解问题所在。换言之：如果我们想建立一套完整一致的认知理论——或者说「观察」理论——完全基于生物体内部的递归计算，而无需借助「二阶」观察者（他告诉我们他所看到的关于一阶观察者的情况）的帮助，以此类推，沿着永无止境的阶梯拾级而上。[15,16]
我将提出以下命题，作为研究该问题的总体建议：
认识的内稳态的假设——
神经系统作为一个整体是以这样一种方式组织起来的（以这种方式自我组织）：它计算出一个稳定的现实。
有些人可能已经在这些讨论中看到其存在主义基础。通过信号圈的双重闭合——或因果关系的完全闭合——我所做的不过是重新规定每个个体生命的自主性：我的行为的原因不在别处或他人——那是他律性的：负责的是他人。相反，我的行为由我自己引起。我是我自己的监管者/调节器（regulator）！ 弗兰克尔、加斯珀或布伯也许会这样表达：在每一刻，我都能决定我是谁。
如此一来，我是谁以及我如何行动的责任又落到了我身上；自主性意味着责任；他律性意味着不负责任。
我们可以看到，伦理学的认识论问题在更大程度上与控制论问题是一致的，因此，我们在控制论领域有责任参与解决我们时代的社会和伦理问题。
后记
感谢德国控制论学会让我能参加这次会议，感谢伊利诺伊大学电气工程系的协助；还要感谢Lebbeus Woods先生（图1-3）和Rodney Clough（图9和10）的艺术贡献，以及提供秘书服务的Kathy Roberts。英文版要特别感谢加州半月湾海岸线秘书公司的Linda Goetz，她将一份混乱的手稿变成了这种易于阅读和视觉上令人愉悦的形式。
[1] Von Foerster, H. (ed.): Cybernetics: Circular causal and Feedback Mechanismsin Biological and Social Systems, Transactions of the Sixth Conference, JosiaMacy Jr. Foundation, New York, 202 pp., (1949).
[2] Von Foerster, H., Mead, Margaret and Teuber, H. L. (eds.): Cybernetics: CircularCausal and Feedback Mechanisms in Biological and Social Systems, Transactionsof the Seventh Conference, Josia Macy Jr. Foundation, New York, 240 pp., (1950).
[3] Von Foerster, H., Mead, Margaret and Teuber, H. L. (eds.): Cybernetics: CircularCausal and Feedback Mechanisms in Biological and Social Systems, Transactionsof the Eighth Conference, Josia Macy Jr. Foundation, New York, 240 pp., (1951).
[4] Von Foerster, H., Mead, Margaret and Teuber, H. L. (eds.): Cybernetics: CircularCausal and Feedback Mechanisms in Biological and Social Systems, Transactionsof the Ninth Conference, Josia Macy Jr. Foundation, New York, 184 pp., (1953).
[5] Von Foerster, H., Mead, Margaret and Teuber, H. L. (eds.): Cybernetics: CircularCausal and Feedback Mechanisms in Biological and Social Systems, Transactionsof the Tenth Conference, Josia Macy Jr. Foundation, New York, 100 pp., (1955).
[6] Katz, J.J.: The Problem of Induction and Its Solution. University of ChicagoPress; Chicago, 126 pp., (1962).
[7] Lofgren, L.: “Recognition of Order and Evolutionary System” in Computer andInformation Sciences II, J. Tou (ed.), Academic Press; New York, 165–175,(1967).
[8] Von Foerster, H.: “Thoughts and Notes on Cognition” in Cognition: A MultipleView, P. Garvin (ed.), Spartan Books; New York, 25–48, (1970).
[9] Piaget, J. and Inhelder, B.:The Child’s Conception of Space. Norton; New York,(1956).
[10] Bower,T. G. R.: “The Object in the World of the Infant’ in Scientific American,225 (4), p. 30–38 (October 1971).
[11] Witz, K.: Models of Sensory-Motor Schemes in Infants, ResearchReport, Department of Mathematics, University of Illinois, Urbana, 33 pp,(1972).
[12] Arnold, P.: “Experiencing the Fourth Spatial Dimension” in AccomplishmentSummary 70/71, BCL Report No. 71.2, The Biological Computer Laboratory,University of Illinois, Urban, pp. 201–215, (1971).
[13] Arnold, P.: “A Proposal for a Study of the Mechanisms of Perception of, andFormation of Internal Representations of, the Spatial Fourth Dimension” inAccomplishment Summary 71/72, BCL Report No. 72.2, The Biological Computer Laboratory, University of Illinois, Urbana, pp. 223–235, (1972).
[14] Von Foerster, H.: “Molecular Ethology: An Immodest Proposal for SemanticClarification” in Molecular Mechanisms in Memory and Learning, G. Ungar(ed.), Plenum Press; New York, 213–248, (1970).
[15] Maturana, H.: Biology of Cognition, BCL Report No. 9.0,The Biological ComputerLaboratory, University of Illinois, Urbana, 95 pp., (1970).
[16] Maturana, H.: “Neurophysiology of Cognition” in Cognition: A Multiple View,P. Garvin (ed.), Spartan Books; New York, 3–23, (1970).
[17] Descharnes, R.: Die Welt Salvador Dalis, Edita Lausanne, Abb. p. 185 (1962).
延伸内容
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