一、内容简介
本书作者是认知语言学创始人乔治·莱考夫写的一本有关语言学方面的书籍。读完全书，大概分为三大部分。
第一大部分，作者介绍了我们的概念系统是以我们最基础的隐喻而构建起来的，例如方位隐喻、本体隐喻、结构隐喻。方位隐喻是基于我们的空间感例如“上——下”来隐喻其他概念；本体隐喻是通过将外界事物隐喻成和我们自身有相同的一个皮肤包裹的实体来感受他们的“内——外”；结构隐喻是通过将一个概念的完形结构通过部分突显，部分淡化，部分隐藏手段映射到另一个概念，以此来理解另一个概念，所以，一般来说结构概念的形式是“实体——抽象”。
第二大部分，作者介绍经验和隐喻的连贯性、隐喻赋予形式以意义、然后通过隐喻产生了新的意义。
第三大部分，作者通过论述在隐喻这一理论下的真理，首先分别揭示出客观主义神话和主观主义神话两者的局限形，然后提出第三种选择——经验主义，通过提出“隐喻是富有想象力的理性”既克服了客观主义神话和主观主义神话的矛盾，又创造性的吸收了两者的核心内容。
二、我的感触
1. 我们的认识事物的方式、生活方式和思考方式是被隐喻建构起来的。
在我们的文化习惯里，“劳动是一种资源”，“时间是一种资源”，是我们赖以生存的隐喻，所以我们倾向于根本不将其视为隐喻。但是上述两者经验基础之论述表明，两者都是西方工业化社会的基本结构隐喻。这两个复杂的结构隐喻都采用一些简单的本体隐喻。“劳动是资源”采用了“活动是物质”这一隐喻。“时间是资源”采用了“时间是物质”这一隐喻。这两个“物质”隐喻使劳动和时间得以量化，即可以被测量，可以理解为逐渐耗尽，被赋予了一定价值。它们也使我们将时间和劳动视为可以用来达成各种目的的东西。
“劳动是资源”和“时间是资源”绝不是普遍真理。我们看待工作的方式，我们对量化的激情和对目的的痴迷，才使得这两个概念自然而然地在我们文化中产生。这些隐喻强调了我们文化中极重要的时间和劳动的某些方面的性质。同时，它们也淡化或隐藏了时间和劳动的其他方面。通过察看它们强调的方面，我们就能看到它们掩藏的方面。
劳动和时间是“资源”的隐喻隐藏了其他文化以及我们社会中亚文化对于劳动和时间的其他所有可能概念，例如，工作是可以玩耍，不活动也是可以有产出的，许多我们通常认为的“劳动”可能并没有明确的目标，或没有有价值的目标。
所以，重新解构隐喻然后建构隐喻，则能看到不同的世界，生活经验也将会被不同体验。
2. 形式通过隐喻而被赋予意义，所以，一句话当换种表达方式时其意义也将变得不同。因此，翻译将变得不再可能。
释义可能吗？两个不同的句子能确切地表达同一事物吗？德怀特·鲍林杰用他大部分的精力证明了这几乎是不可能的。在一个句子中，几乎任何变化一不管是词序的改变、词汇的改变、语调的改变，还是语法结构的改变一都将改变句子的意义，尽管常常以一种细微的方式。我们现在就来看看为什么是这样。
语言形式的要素具有空间属性（如，长度）和空间关系（如，紧密度)。我们以空间术语来隐喻式地概念化句子，因此，我们概念系统中内在的空间隐喻（如，“紧密度是效果强度”）将自动地构建形式和意义之间的关系。然而句子意义的某些方面是语言中某些相对任意约定的结果，意义的其他方面则源自我们很自然地使我们所说与概念系统相连贯的努力。这包括我们表达事物所用的形式，因为形式是以空间术语被构建的。
每种语言都是一个有机体，有其特定的结构和其特定的内容，而结构是和内容绑定在一起的，是不能分开的。当一种语言翻译成另一种语言时，就一定会破坏这种结构。就像将一个镜子打碎后重新拼接在一起，破镜难以重圆说的就是这个道理。
3. 什么是完形？
从以下意义来说，上述十二个属性是因果关系原型的特点。在我们的日常生活中，它们总是一遍又一遍地不断在各种行为中出现。我们将它们作为完形来体验，也就是说，对我们体验而言，这些属性整体出现比它们单独出现更为基本。通过在我们日常活动中不断出现，因果范畴就出现了，它是以属性复合体为特点的原型因果关系。其他种类的因果关系，虽然不似原型，却也是具有与原型充分家族相似性的行为或事件。
完形就是他们一般不是单独出现的，而是整体出现的。当这一完形不断的出现在我们的生活经验中时，其范畴就出现了。
4. 互动属性和知觉现象学。
已知我们的概念系统建立于我们在这世上的各种经验。直接出现的概念（如，“由上而下”、“对象”、“直接操纵”）和隐喻（如，“快乐为上”、“事件是对象”、“争论是战争”)建立在我们与我们的物理和人文环境的持续互动中。同样，我们用以建构我们经验的各种维度(如，对话部分、对话阶段、对话目的)自然地从我们在世间的活动中涌现。我们拥有的这种概念系统是我们作为人类与物理和人文环境相互作用方式的产物。
对于理解经验方式的关注让我们持一种全新的定义观，它完全不同于标准定义观。标准观点追求“客观性”，假定经验和对象都有内在属性，并且人类只能依据这些性质理解它们。客观论者认为定义是通过给出应用这个概念的必要充分条件来说明内部属性是什么。按照客观论者的观点，“爱”有不同的含义，每一种含义都可以按照这种内在属性如喜好、情感、性欲等被定义。与之相反，我们认为我们对爱的理解只是部分依据这种内在属性，而大部分则是隐喻性的，并且主要依据诸如“旅行”、“疯狂”、“战争”、“健康”等表达自然经验的概念去理解。因为这些用以定义其他概念的概念源自我们与他人、与世界的互动之中，被它们以隐喻的形式定义的概念（如“爱”）将根据我们所称的互动属性被理解。
通过这一章节，突然理解了梅洛庞蒂写的那本《知觉的世界》举的例子，也理解了陈嘉映在《感知·理知·自我认知》中举的“狐狸看见兔子的脚印，它不停在知上，它接着就去追赶兔子。”这里，狐狸和兔子是被大自然绑在一起的，就相当于硬件，而我们的推理理性则相当于软件。
下面放上这段原文：
面对这个问题，我首先问自己：狐狸看到的是兔子的脚印吗？雪地上有两行小小的洼陷，我们说，那是兔子的脚印，那是我们这么说。我们在前面说过，因为我们有语言，在我们的语言里，它们就是脚印。我们不能这样来想：那就是脚印，谁来看那都是脚印。我们来设想一只甲虫。甲虫爬过兔子的脚印，它感知不到那是兔子的脚印，兔子不兔子不相关。洼陷它是感知得到的，因为洼陷相关——它拖一只金龟子回窝，地面的高高低低跟它有关系，它就会感觉到高高低低。
当然，甲虫太笨了，那我们来设想是一只麋鹿，它知道那是兔子的脚印吗？它不知道。为什么不知道？因为它不关心。它看到的是两行洼陷，我是说，它没有把两行洼陷看成兔子的脚印。为什么呢？当然是因为麋鹿不想追兔子，是兔子不是兔子不关它的事。这事儿不相关，它就感知不到。麋鹿没有看到兔子的脚印，当然，它也就不会推论出有兔子跑过去。对于什么动物来说，那是一串兔子的脚印呢？只有对于特定的动物，对于那种一看见就要去追它的动物，对于要吃兔子的动物，那才是一串兔子的脚印。我要说的是，狐狸要吃兔子，对它来说，是不是兔子的脚印相关，它才会看到兔子的脚印，把这些洼陷视作兔子的脚印。狐狸不想吃兔子的话，它就感觉不到那是兔子的脚印。只有有欲求者才能感知，没有欲求者什么都不能感知。感知不是感官的事情，而是整个有机体的事情，整个有机体还包括欲望等。——《感知·理知·自我认知》陈嘉映
此时，如果我们再次深入思考，我们能获取到这个世界的真理的，或者说我们的知识是客观反映了这个真实的世界吗？恐怕是不能吧，我们建立的世界也只是依靠我们对这个世界的感知经验然后建构起来的科学知识，即真理。所以，真理是相对的，这只能反映出我们人类对世界的认识，却不能客观化这个世界的全貌。
5. 仪式和隐喻的关系。
我们不断举行各种仪式，从最随意的仪式一一如每天早晨按照相同顺序的步骤煮咖啡、看十点钟的新闻直至结束（我们六点钟的时候已经看过一次了）、去看足球比赛、出席感恩节晚餐、去大学聆听知名学者的学术讲座，等等一一到最隆重的有定规的宗教活动。所有这些都是不断重复的结构化的活动，有些经过刻意的仔细设计，有些比别的执行得更加自觉，有些则是自发的。每个仪式都是我们经验的一个重复的、结构连贯的、统一的方面。在举行这些仪式时，我们赋予我们的活动以结构和意义，最大限度地减少我们行动中的混乱和差异。在我们看来，一个仪式就是一个经验完形，是一个连贯序列的行动，被我们经验的自然维度结构化了。宗教仪式是典型的隐喻性活动，通常涉及转喻，即用现实世界的物体代表宗教的概念系统所定义的世界中的实体。仪式的连贯结构通常与通过宗教看到的现实的某些方面类似。
同样，没有个人仪式（通常是随意和自发的仪式）就不可能有对自我的连贯一致的看法。正如我们的个人隐喻不是随机的，而是构成与我们个性相一致的系统，所以我们的个人仪式也不是随机的，而是与我们对世界的看法、对自己的看法以及与我们的个人隐喻和转喻系统是连贯一致的。我们关于自身的隐喻及通常无意识的那些观念，以及我们赖以生存的那些价值观，可能最为强烈的体现在我们一遍又一遍重复的小事上，也就是说，体现在我们日常生活中自发的那些随意的仪式中。
仪式是一个框架、一种形式，一个结构，通过这个结构我们塑造事物和生活的意义。生活规律就是一个微小的结构隐喻，吃饭就是吃饭，睡觉就是睡觉，玩耍就是玩耍。
仪式是一种隐喻，通过这个隐喻，我们将那些不明的灵感、飘渺的冥思、幻化的情绪等等进行了有效的释放和表达。
三、本书特色
整体来说逻辑清晰，循序渐进。
最后对客观主义神话和主观主义神话的解析很精彩。
四、我的看法
这本书是通过最近看的一本科学哲学书《科学之死》中，里面作者对达尔文进化论的隐喻精彩的呈现大为震惊，然后去豆瓣上去找相关隐喻的书，发现这本书竟然在豆瓣上被我3次标注了想读，历时4年，但都推迟了，这次终于花几天时间读完了，可以说是一次很精彩的阅读体验。
读了这本书，给我打开了一个新的方向——认知语言学。是的，看了这本书突然想搞一下AI中的大模型和认知语言学相结合的研究。当时选择计算机这个研究方向，就是一直幻想让计算机真正像人一样思考，而现在的大模型只是通过海量的数据来训练，通过自注意力机制来不断学习，这样虽说以ChatGPT为首取得了惊人的成绩，但我觉得AI还有其更深的内涵等待挖掘，现在的探索还是处于基础地位。
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