मेरे जीवन पर सबसे बड़ा प्रभाव डालने वाली किताब 《Gödel, Escher, Bach》(2022)
(philosophygeek.medium.com)- Douglas Hofstadter की 1978 की Pulitzer Prize विजेता किताब Gödel, Escher, Bach computation, epistemology और consciousness को एक साथ जोड़कर Mark Johnson को लंबे समय तक याद रहने वाला सोचने का मॉडल देती है
- किताब के मुख्य आधार epistemological limits, self-reference और isomorphism हैं; Gödel की incompleteness theorem दिखाती है कि पर्याप्त रूप से जटिल mathematical system में ऐसे propositions होते हैं जो true होते हैं लेकिन prove नहीं किए जा सकते
- “यह वाक्य झूठा है” जैसे self-referential paradoxes Escher की paintings और Bach की fugues के जरिए mathematics से बाहर artistic structures तक फैलते हैं
- Hofstadter ने Achilles और Tortoise के dialogues, chapter 7 के Crab Canon जैसी चीजों से किताब के form को ही उसके विषयों के साथ जोड़कर रचा है
- GEB से मिला model bottom-up solutions, जटिल human systems में knowledge limits, और software product design में iteration और feedback loops को देखने के तरीके तक जाता है
GEB से मिले तीन thinking models
- Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid Douglas Hofstadter की 1978 में लिखी किताब है, और अपने subtitle की तरह यह “Lewis Carroll की spirit में mind और machines पर एक metaphorical fugue” होने का दावा करती है
- इसे सिर्फ “एक ऐसी किताब जिसमें complex systems simple systems से emerge होते हैं” कहकर छोटा कर देना, किताब के मूल सार को पर्याप्त रूप से नहीं पकड़ता
- Mark Johnson पर सबसे बड़ा असर डालने वाले models तीन हैं
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Epistemological limits
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Self-reference
- Isomorphism
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Gödel और epistemological limits
- किताब के central figure Kurt Gödel हैं, जिन्होंने 1931 में incompleteness theorem के जरिए mathematics की सीमाएं उजागर कीं
- 20वीं सदी की शुरुआत में mathematicians mathematics को formalize करना चाहते थे और उन formal systems के बारे में meta-theorems prove करना चाहते थे
- खासकर यह भरोसा मजबूत था कि किसी well-formed formula के true या false होने को mathematics से decide किया जा सकता है
- Gödel ने prove किया कि mathematics decidable नहीं है
- कुछ mathematical propositions system के भीतर true होते हैं लेकिन prove नहीं किए जा सकते
- ज्यादा powerful mathematical system बनाने से यह समस्या खत्म नहीं होती
- system पर्याप्त रूप से complex होते ही हमेशा undecidable propositions पैदा होते हैं
- आखिरकार विकल्प यह है कि या तो कमजोर mathematical system इस्तेमाल किया जाए, या यह स्वीकार किया जाए कि कुछ theorems हमेशा पहुंच से बाहर रहेंगे
- इस सीमा की मोटे तौर पर तुलना Heisenberg के uncertainty principle से की जाती है, जिसके अनुसार particle की position और velocity को एक साथ बिल्कुल सटीक रूप से determine नहीं किया जा सकता
Self-reference और paradox
- Powerful mathematical systems, या complexity बनाने वाले systems की एक महत्वपूर्ण विशेषता self-reference है
- Self-referential systems अपने बारे में बात और manipulation कर सकते हैं, इसलिए powerful होते हैं, लेकिन वे तुरंत paradox से टकराते हैं
- “यह वाक्य सच है” self-reference का उदाहरण है
- “यह वाक्य झूठा है” के मामले में, चाहे इसे true मानें या false, दोनों ही तरफ समस्या आती है
- GEB self-reference को सिर्फ mathematical concept नहीं, बल्कि consciousness, machines और art को जोड़ने वाली central axis के रूप में लेती है
Isomorphism: अलग-अलग structures के बीच correspondence
- Hofstadter isomorphism शब्द का इस्तेमाल formal mathematics की तुलना में ढीले अर्थ में करते हैं
- Formal mathematics में isomorphism एक तरह की equivalence को दर्शाता है
- Turing machines, arithmetic, set theory और formal logic की कई formalizations में provable isomorphism हो सकता है
- Hofstadter-style isomorphism यह देखने का तरीका है कि दो systems structurally कितने similar हैं
- कौन-सा structure similar है
- क्यों similar है
- कौन-से हिस्से कम महत्वपूर्ण हैं
- उदाहरण के लिए, planets का stars के चारों ओर orbit करना और electrons का atomic nucleus के चारों ओर orbit करना isomorphic रूप से देखा जा सकता है
Escher और Bach self-reference कैसे दिखाते हैं
- M.C. Escher और Johann Sebastian Bach Gödel के artistic reflections की तरह सामने आते हैं
- Escher self-referential images का इस्तेमाल करते हैं, जैसे ऐसी drawing जिसमें हाथ हाथ को draw कर रहा है, या ऐसा चित्र जिसमें पानी infinite loop में “गिरता” रहता है
- उनकी images सिर्फ optical illusion नहीं हैं; वे देखने के कोण से स्वतंत्र होकर paradoxical conclusion को मजबूर करती हैं
- Bach complex fugues के लिए प्रसिद्ध हैं
- Fugue मूल रूप से ऐसा form है जिसमें वही melody overlapping तरीके से बजाई जाती है
- “Row, row, row your boat” और “Frère Jacques” को बचपन में गाए जा सकने वाले आम versions के रूप में पेश किया गया है
- Escher और Bach abstract mathematical concepts को ज्यादा ठोस examples में बदलकर दिखाते हैं
किताब का form भी विषय से जुड़ता है
- हर chapter Lewis Carroll से प्रेरित Achilles और Tortoise, और personified दोस्तों के dialogues से शुरू होता है
- Dialogues अजीब स्थितियों से निपटते हैं
- ऐसा record player जो कोई भी record play कर सकता है, लेकिन वह record भी play कर सकता है जो उसे खुद नष्ट कर देता है
- Djinn से “मुझे 5 और wishes दो” जैसी meta-wish मांगने की स्थिति
- Chapter 7 का Crab Canon ऐसा palindromic dialogue है जिसे आगे और पीछे, दोनों तरह से पढ़ा जा सकता है
- ये dialogues सिर्फ सजावट नहीं हैं; ये अगले chapter के विषयों के साथ isomorphic हैं
- कभी-कभी dialogue खुद chapter की तुलना में विषय को ज्यादा आसानी से समझा देता है
- GEB में खुद भी मजबूत self-referential structure है
- कुछ topics सैकड़ों pages बाद resolve होते हैं
- Hofstadter के argument की depth को बेहतर समझने के लिए शुरुआती हिस्सों पर लौटना पड़ता है
- कुछ chapters dense हैं, लेकिन sentences clear हैं इसलिए पढ़े जा सकते हैं
Bottom-up solutions और complex systems
- GEB कई examples से दिखाती है कि complexity simple systems से कैसे emerge होती है
- Consciousness individual neurons में मौजूद नहीं होती, लेकिन neurons का system human consciousness बनाता है
- यह Hofstadter के इस argument का अहम हिस्सा है कि machines भी think कर सकती हैं
- Anteater और Aunt Hilary का dialogue भी वही structure दिखाता है
- Aunt Hilary ants की colony है, लेकिन Anteater के साथ मजबूत conversation कर सकती है
- Individual ants के पास बस अपनी interests और actions होते हैं; वे emergent intelligence को नहीं जानते
- Aunt Hilary भी अपने internal workings को नहीं जानती
- DNA के proteins में express होने का तरीका, brain का multi-layered operation, words को समझना और इस्तेमाल करना, program का lower-level transistors तक access न कर पाना, और Aunt Hilary व ants का relation — ये सब bottom-up structures दिखाने वाले isomorphisms के रूप में जुड़े हैं
- “believe in people” इस विचार से जुड़ता है कि सबसे छोटी unit intelligently behave करती है
- लोग ants या neurons की तरह हर दिन local decisions लेते हैं
- ये decisions किसी के निर्देश के बिना social structure में ऊपर उठते हैं
Knowledge limits और human systems
- Mathematics जैसे universal क्षेत्र में भी epistemological limits हैं, यह बात complex human systems में knowledge limits पर सोचने को प्रेरित करती है
- Utopian thought experiments exploration का frame दे सकते हैं, लेकिन उन्हें reality से confuse नहीं करना चाहिए
- Human systems में “bug” जैसा दिखने वाला element कभी-कभी system की inherent feature हो सकता है
- अवांछित bug भी कभी-कभी system को destroy किए बिना अलग नहीं किया जा सकता
- बेहतर approach यह है कि system के भीतर bug के downsides को minimize किया जाए और feature की value को maximize करने का रास्ता खोजा जाए
- यह दृष्टिकोण capitalism, socialism और communism जैसे systems पर सोचते समय लागू होता है
Software product design और feedback loops
- GEB ने software product design को भी प्रभावित किया
- Hugh Dubberly के साथ collaboration cybernetics, यानी feedback loops के study, से शुरू हुआ
- Quality में iteration core है, और शुरुआत से ही perfect result देना मुश्किल होता है
- अच्छा software बनाने वाला system कई feedback loops से बना होता है
- customers और company के बीच feedback
- product और engineering के बीच feedback
- organization के भीतर अन्य iterative structures
- Specific product frameworks समय के साथ बदलते रहे, लेकिन iteration और feedback के प्रति obsession हर implementation में समाया हुआ है
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
मुझे GEB बहुत पसंद है और मैं इसे एक मास्टरपीस मानता/मानती हूँ। लेकिन पढ़ने से पहले एक बात जाननी चाहिए: इस किताब के महान होने की एक वजह इसका साहित्यिक होना है, यानी इसके मुख्य तर्क के लिए सख्ती से देखें तो ज़रूरत से कहीं ज़्यादा विवरण इसमें भरे हुए हैं
GEB की तुलना James Joyce की Ulysses से करना काफ़ी उचित है। दोनों ही किताबों में अगर आप जल्दी से सिर्फ़ मुख्य बात पर पहुँचना चाहते हैं, तो आपको लंबा इंतज़ार करना पड़ेगा। इस अर्थ में यह तकनीकी लोगों के लिए अपने comfort zone से बाहर निकलकर भटकते हुए पढ़ने का अच्छा अनुभव है। निष्कर्ष तक पहुँचना ज़रूरी है, लेकिन जीवन और साहित्य में उससे भी अधिक कुछ होता है
पाठक के लिए अर्थ समझना कठिन बना देना पाठक के साथ कठोरता है, और दुरूह लेखन का फ़ायदा बस इतना लगता है कि उसकी आलोचना करना मुश्किल हो जाता है। Searle/Derrida बहस इसका अच्छा उदाहरण है, और अंत में लोग बस इसी पर बहस करते रहते हैं कि लेखक का असल मतलब क्या था। Gaston Bachelard की तरह सुरुचिपूर्ण और फिर भी स्पष्ट दार्शनिक लेखन भी संभव है। फिर भी, लोग GEB को इतना पसंद करते हैं कि कभी न कभी इसे पढ़ना बनता है
किताब का उद्देश्य पाठक को किसी समझ तक पहुँचाना है, और चूँकि हर दिमाग़ अलग है, इसलिए जो साहित्यिक रास्ता एक पाठक पर काम करता है, वह दूसरे पर नहीं भी कर सकता। समझ कोई एकल बिंदु नहीं है जो रास्ते के अंत में अलग से पड़ा हो; वह रास्ते से ही बनती है। लेखन की कला यह है कि बहुत अधिक पाठक रास्ता न भटकें, और साथ ही रास्ता इतना व्यापक भी हो कि अलग-अलग लोग उसमें जगह पा सकें
यह बिल्कुल पारंपरिक उपन्यास नहीं है, लेकिन उतना भी कठिन नहीं, और Finnegan’s Wake से तो इसकी तुलना ही नहीं हो सकती। असली चुनौती तो वह है
GEB में ऐसी कोई आध्यात्मिक रहस्योद्घाटन नहीं है जो सिर्फ़ वहीं मिले, न ही ऐसा कोई ज़रूरी तकनीकी ज्ञान है जो सामान्य computer science degree में न मिलता हो। अगर Hofstadter की लेखन शैली आप पर बैठती है, तो यह चकित और आनंदित करने वाला अनुभव हो सकता है; अगर नहीं, तो 700 से अधिक पन्नों की किताब को ज़बरदस्ती झेलने की ज़रूरत नहीं। computer science, cognitive science, और philosophy of mind सीखने के बहुत अच्छे प्रवेश-द्वार मौजूद हैं
मुझे यह किताब उबाऊ, बेमज़ा और दिखावटी लगी। जो बात यह 1000 पन्नों में कहना चाहती थी, वह शायद 200 पन्नों में कही जा सकती थी
इस थ्रेड में शायद लोग इसे ज़ोरदार सिफ़ारिश देंगे, लेकिन मेरी ओर से तो इसे छोड़ देने की सलाह है। अगर आपको popular science पसंद है लेकिन उसके आसपास का दिखावटी अतिरिक्त सजावटी सामान पसंद नहीं, तो यह आपके लिए अच्छी किताब नहीं है। यह मेरे पढ़े हुए सबसे कम प्रेरक और सबसे कम चौंकाने वाली किताबों में से एक थी। हो सकता है ऐसा इसलिए भी लगा हो कि मैं पहले से ही संबंधित विषयों पर बहुत कुछ पढ़ चुका/चुकी था/थी और इस तरह की लेखन शैली के लिए मेरे पास धैर्य नहीं था
इसकी लेखन शैली भी गद्य, कविता, कहानी आदि को शामिल करने वाले साहित्य के अधिक क़रीब है। यह सबके लिए नहीं है, लेकिन कुछ लोग इसका आनंद लेते हैं। हालाँकि उसे दिखावटी फालतूपन कहना मुझे थोड़ा ज़्यादा कठोर लगता है
आपके लिए यह शायद अपने ही मोहल्ले की यात्रा-गाइड पढ़ने जैसा रहा हो। यानी आप शायद इसकी मूल target audience नहीं थे
जैसे ही आप आलोचना करते हैं, आपकी बौद्धिक क्षमता पर शक किया जाने लगता है, और लोग “आप लेखक की दलील समझ नहीं पाए” कहकर निकल जाते हैं। इस तरह की logical fallacy अर्थशास्त्र और दर्शन में ख़ास तौर पर सबसे बुरी लगती है
उस कमेंट में कहा गया था कि I Am a Strange Loop को पहले पढ़ने पर ज़्यादा मज़ा आया, और Hofstadter ने GEB को अपनी बहुत कम उम्र की रचना मानते हुए बाद में कुछ हद तक माफ़ी माँगने जैसे अंदाज़ में देखा था। GEB आत्म-प्रदर्शनकारी ज़रूर है, लेकिन उसमें उस समय की सच्चाई और दृष्टिकोण भी दर्ज है, इसलिए शायद उसका वही रूप होना ज़रूरी था। यह भी कहा गया कि MIT OpenCourseWare https://ocw.mit.edu/high-school/humanities-and-social-sciences/godel-escher-bach/ के साथ चलते हुए शुरुआती लगभग 300 पन्ने छोड़ देने पर किताब कहीं बेहतर लगी। IAASL ज़्यादा पसंद आई, और Hofstadter का चेतना की खोज में योगदान कलात्मक और मूल्यवान लगा
इसने मेरे जीवन को क्यों प्रभावित किया, इसे जितना हो सके उतने कम शब्दों में समझाने की कोशिश करता हूँ। 1990 के दशक की शुरुआत में, जब मैं उपनगरीय community college में पढ़ने वाला एक किशोर था, मैंने इसे Richard Dawkins की The Selfish Gene के साथ पढ़ा था, और वह समय Catholicism को लेकर संदेह और संघर्ष का था
मैं धर्म को पूरी तरह छोड़ नहीं पा रहा था, क्योंकि मेरे लिए यह समझना मुश्किल था कि अस्तित्व का अनुभव अगर आध्यात्मिक आत्मा नहीं है तो और क्या है। इन दो किताबों ने मुझे यह दोबारा गढ़ने के बौद्धिक औज़ार दिए कि मैं क्या हूँ और कौन हूँ। मैं चेतना को साधारण पदार्थ का एक emergent property, और चेतना व computation के संबंध के रूप में देख पाने लगा। किसी विचार से पहली बार मिलने का अनुभव जीवन में सिर्फ एक बार होता है, और मेरे लिए हर पन्ना आतिशबाज़ी जैसा लगा। 1979 में न कंप्यूटर लगभग थे, न इंटरनेट, न Wikipedia, इसलिए GEB का encyclopedic और घुमावदार होना शायद स्वाभाविक था। अब शायद इसे ऐतिहासिक कारणों से पढ़ना अधिक मूल्यवान होगा
conscience, ब्रह्मांड की उत्पत्ति, और reality की अंतिम प्रकृति जैसे सवाल अब भी अनुत्तरित हैं, और शायद हमेशा रहेंगे। हमारे पास theories और models हैं, लेकिन कौन-सी theory सही है यह नहीं जानते। अगर हमें कोई model मिल भी जाए जो बहुत अच्छा काम करे, तब भी यह तय करना कठिन है कि वह वास्तव में reality को दर्शाता है, या Newton के equations की तरह सिर्फ prediction करता है। ethical systems भी अंततः metaphysics पर आधारित हैं, यानी ऐसे culture-dependent और unobservable concepts पर जिन्हें मनुष्यों ने बनाया है। genes भी वास्तव में खुद को सुरक्षित रखने और आगे बढ़ाने की “इच्छा” नहीं रखते, जैसे पत्थर गिरना “नहीं चाहता”। धर्म बस इस बात को दूसरे belief systems की तुलना में अधिक स्पष्ट रूप से सामने लाता है। यह भी मददगार नहीं है कि Dawkins और उनके अनुयायी खुद को reason और truth के पक्षधर बताते हुए भी अपने निर्णयों को prejudice और preconceptions से प्रभावित होने देते हैं
GEB के विपरीत, यह बहुत सुलभ है और evolution का शानदार परिचय है। यह उन मूल बातों को उस तरह पहुँचा देती है जैसे स्कूल की textbooks नहीं कर पातीं। हालांकि Richard Dawkins अब काफ़ी घृणित शख्सियत, शर्मनाक culture warrior, और outrage economy के beneficiary बन चुके हैं, इसलिए उस जानकारी को जैसे उचित लगे वैसे ध्यान में रखें। library या pirated audiobook पर भी विचार किया जा सकता है
लगता है Hofstadter ने भी ऐसा किया, और वे अपनी शुरुआती रचनाओं को लेकर बाद में अधिक आलोचनात्मक हो गए थे
GEB की एक महत्वपूर्ण ज़िम्मेदारी यह है कि जब आप बौद्धिक रूप से श्रेष्ठ दिखना चाहें तो बातचीत में “हो हो! यह तो eternal golden braid जैसा है!” जैसी बातें छिड़क दें, और कोई आपसे आगे सवाल नहीं करेगा
रोज़मर्रा की बातचीत में अगर कोई GEB का ज़िक्र करे, तो उसकी आँखों में देखकर “मैंने भी वह किताब पढ़ी है” कहना सबसे अच्छा जवाब है। इससे तुरंत एक अजीब-सी तनातनी और विषय बदलने की ऊर्जा पैदा होती है
शायद वह व्यक्ति आगे चलकर आपसे बात करते समय चीज़ें साझा करने में अधिक सतर्क हो जाएगा। अगर आपको सचमुच जुड़े हुए विषयों की चर्चा पसंद नहीं है, तो इसे कम अपमानजनक ढंग से भी कहा जा सकता है
literary writing और गहरे mathematical तथा philosophical अर्थों का मेल इसे मोहक बनाता है। वास्तविक जीवन में इस किताब को पढ़े लोगों से अक्सर मुलाकात नहीं होती, इसलिए काश इस पर और बात करने का मौका मिले। खासकर foreground and background की अवधारणा मेरे साथ रह गई। primes ऐसे लगते हैं जैसे वे सभी composite numbers का निर्माण कर लेने के बाद पृष्ठभूमि में बच जाते हों; यानी सख्ती से कहें तो वे “non-composite numbers” हैं, जिनमें अलग-अलग संख्याओं के गुणनफल होने का गुण नहीं होता
समझ नहीं आता कि आपको किसी ऐसे विषय पर किसी का उत्साह परेशान करता है जिसमें आपकी रुचि नहीं, या आप सचमुच मानते हैं कि इस किताब को सार्वजनिक रूप से पसंद करने वाले सभी लोग सिर्फ़ स्मार्ट दिखना चाहते हैं
GEB मेरे लिए एक थकाऊ पढ़ाई थी। कई हिस्से दिलचस्प हैं, लेकिन यह बहुत बिखरी हुई है और बहुत-से विषयों में भटकती रहती है। कहा जाता है कि इसका केंद्रीय विषय strange loop है, लेकिन व्यक्तिगत रूप से मुझे यह अवधारणा खास आकर्षक नहीं लगी, और cognition पर इसका अनुप्रयोग लेखक के निजी अनुमान के काफ़ी करीब लगता है
जब मैं युवा था, लगभग 16 साल का, तब मुझे यह किताब सचमुच बहुत पसंद थी। आज भी formal systems और automated theorem proving जैसी चीज़ों में मेरी गहरी रुचि है, और इसकी शुरुआत इसी किताब से हुई थी
लेकिन अब जब मैं किताब के केंद्रीय विचारों को देखता हूँ, तो वे काफ़ी शर्मिंदगी पैदा करते हैं। जहाँ यह वास्तविक mathematics और science की बात करती है, उसे छोड़ दें तो इसका बड़ा हिस्सा बहुत speculative है और शायद गलत भी। सबसे अच्छा यही कहा जा सकता है कि यह सोचने के लिए सामग्री देती है, लेकिन वास्तव में महत्वपूर्ण प्रश्नों के साथ तुरंत बहुत speculative उत्तर जोड़ देना मुझे अच्छा नहीं लगता। फिर भी, 16 साल की उम्र वाले मुझे बाँध लेने में यह बेहद असरदार थी
मुझे GEB पसंद आई, मैंने इसे दो बार पढ़ा, और यह मुझे झकझोर देने वाली लगी
लेकिन इस अर्थ में यह जीवन बदल देने वाली किताब नहीं थी कि इसने मुझे जीवन पर कोई असाधारण नया नज़रिया दिया हो। इसकी philosophical सामग्री भी उस लिहाज़ से मुझे विशेष उपयोगी नहीं लगी। इसके बजाय, यह किताब लगभग बिना mathematical notation के बेहद जटिल और गहरे mathematical theorems समझा देती है। यह ज्यादातर काम analogy, wordplay, और art के ज़रिए करती है, और यही इसकी बड़ी खूबी है। अगर आप mathematics को छोड़ भी दें, तो भी हर अध्याय को उसके चतुर लेखन के लिए आनंद से पढ़ा जा सकता है
1978 में, जब मैं electrical engineering में master's कर रहा था, बहुत लंबे समय पहले, एक सचमुच शानदार computer science professor ने मुझे GEB की एक प्रति दी थी, और उसने मेरा जीवन बदल दिया
यह थोड़ा अतिशयोक्तिपूर्ण लग सकता है, लेकिन उसका first edition आज भी मेरी सबसे प्रिय चीज़ों में से एक है। मैं अब भी उसे कभी-कभी निकालकर एक-एक अध्याय फिर से पढ़ता हूँ
मैं आम तौर पर मुश्किल किताबें भी काफ़ी हद तक पढ़ लेता हूँ, लेकिन इस किताब को जब भी पढ़ने की कोशिश की, आँखें खुली रखना मुश्किल हो गया।
शायद मुझे इसे फिर से आज़माना चाहिए
कॉन्सेप्ट्स को दिलचस्प ढंग से समझाने वाली किताब अपने आप में ठीक है, लेकिन जिस तरह कोई ज़रूरत से ज़्यादा आगे बढ़ने वाला माता-पिता बच्चे को समझाए कि उसे क्यों उत्साहित होना चाहिए, वैसा एहसास खटकता है। काश यह बस कहानी सुनाती और मुझे जैसा महसूस करना है वैसा महसूस करने देती
इसमें बारीक रूपक, ज़बरदस्ती के Socratic संवाद, सांस्कृतिक संदर्भ और दृश्य संकेत बहुत हैं, और मुख्य विचारों को सीधे समझाने वाले पैराग्राफ अपेक्षाकृत कम हैं। Gödel के incompleteness theorem को मैं कहीं और पढ़ने के बाद ही समझ पाया। लगा जैसे यह “देखो, यह सब कितना गहरा है” वाली रहस्यवादी कहानी पर ज़्यादा केंद्रित थी, लेकिन असली विषय समझाना भूल गई
ऐसा लगा कि उन्हें संप्रेषण से ज़्यादा खुद लिखने से प्रेम था, और एक बार लिखा हुआ शब्द मिटाना उन्हें पसंद नहीं था
हर जगह इसका उद्धरण और संदर्भ मिलता है, इसलिए शायद इसे अंत तक पढ़ना सार्थक हो
Achilles से जुड़े कई संवाद किसी अंतर्दृष्टि देने वाली गाइड से ज़्यादा कविता जैसे लगते हैं
इस किताब ने मुझे software करियर की ओर ले जाने में अहम भूमिका निभाई। 2009 की मंदी के दौरान मैंने industrial design की नौकरी खो दी थी, और GEB ने मुझे software और coding को गहराई से सीखने की rabbit hole में धकेल दिया।
नतीजा यह हुआ कि आगे चलकर एक अच्छा software करियर बना, और तब से मैं Hacker News भी लगभग हर दिन पढ़ रहा हूँ
मेरे लिए GEB की सबसे क़ीमती बात यह थी कि यह किताब कितनी आत्मतुष्ट है। यह किताब पूरी तरह Hofstadter के आनंद से भरी हुई है।
पेचीदा संवाद, canons, शब्दों के खेल, सैकड़ों पन्नों बाद लौटने वाले संकेत, रूप और विषयवस्तु का मेल, और उत्साह से साझा किया गया उसका समूचा स्वर—सब कुछ ऐसा ही है। Hofstadter ने इसमें अपना बहुत कुछ डाला है, और यह गहराई से निजी रचना है। इसने दिखाया कि लिखते समय भावनाओं को अलग हटाने की ज़रूरत नहीं है, और गणित जो भावनाएँ जगाता है उन्हें किसी ज़्यादा परिचित भावना में “अनुवाद” करना भी ज़रूरी नहीं। साथ ही, Hofstadter का Pushkin के Eugene Onegin का अनुवाद भी इसी तरह आत्मतुष्ट है और पढ़ने में बहुत आनंद देता है। शुद्ध शब्द-खेल और बेतुकी तुकबंदी के मामले में वह जबरदस्त है। लगता है मैंने पहले भी ऐसा ही एक कमेंट लिखा था: https://news.ycombinator.com/item?id=32830008 https://news.ycombinator.com/item?id=32878471