进军Internet秘技 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:郭晶

出品人:

页数:188

译者:

出版时间:2001-9-1

价格:19.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505368576

丛书系列:

图书标签:

• 互联网
• 营销
• 电商
• 创业
• 数字化
• 运营
• 流量
• 推广
• 新媒体
• 技巧

深度探索与前沿应用：未来科技图景的构建与实践 图书名称：《智械觉醒：从图灵测试到通用人工智能的边界》 内容概要： 本书并非聚焦于网络技术的具体操作指南或商业应用秘籍，而是将目光投向了信息时代的核心驱动力——智能的本质与未来形态。它是一部深入探讨人工智能（AI）、机器学习（ML）以及计算哲学领域的重量级学术与前沿技术专著。 全书共分五个宏大篇章，旨在为读者构建一个理解、评估并展望下一代智能系统的全面认知框架。 --- 第一章：计算的哲学基石与逻辑演化 本章从计算机科学的源头——数学逻辑和计算理论——出发，追溯了从莱布尼茨的通用语言构想，到哥德尔不完备性定理，再到图灵机理论的完整思想链条。重点剖析了“可计算性”的边界与局限性，为后续讨论“智能”是否完全可以被计算所定义，奠定深厚的理论基础。 核心议题： 冯·诺依曼架构的内在张力；符号主义与联结主义的早期冲突与互补；“强人工智能”与“弱人工智能”的界定标准探讨。 重点分析： 探究了基于概率论和信息熵的现代计算范式，如何从根本上超越了早期的布尔逻辑框架，为复杂系统的建模提供了新的工具。 第二章：深度学习的内爆：结构、算法与瓶颈 本书的第二部分将目光聚焦于过去十年间推动AI飞速发展的深度神经网络。然而，与许多侧重于应用教程的书籍不同，本书深入剖析了这些模型的内在结构缺陷、训练机制的效率问题以及其背后的数学原理。 模型解构： 详细阐述了卷积网络（CNN）、循环网络（RNN/LSTM/GRU）以及当前Transformer架构的层级结构、激活函数的作用机制，并辅以大量的数学推导，解释梯度消失/爆炸问题的深层成因。 数据依赖性挑战： 批判性地审视了当前主流深度学习模型对海量标注数据的极端依赖，探讨了“数据饥饿”和“样本偏差”如何限制了通用智能的发展。 可解释性危机（XAI）： 深入讨论了“黑箱”模型的危险性。我们如何信任一个无法解释其决策过程的系统？本章提出了几种尝试揭示决策路径的后验分析方法，并评估了它们在实际复杂任务中的适用性。 第三章：迈向通用人工智能（AGI）：认知架构的重塑 通用人工智能是人类科技的终极目标之一。本章超越了当前狭隘的“特定任务解决者”模型，转而探讨构建具备人类级别泛化能力和自我意识的系统的理论路径。 符号-连接混合系统： 探讨如何将逻辑推理的严谨性与神经网络的模式识别能力有效地融合。重点分析了神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）的最新进展及其在常识推理上的潜力。 世界模型构建： 研究系统如何主动地从环境中学习并建立内部的、预测性的“世界模型”，而非仅仅依赖于外部反馈。这涉及到因果推断、反事实推理以及主动学习策略的整合。 具身智能与感知： 强调智能的实现可能需要与物理世界进行互动。本章分析了机器人学、传感器融合技术与高层认知规划之间的接口问题，论证了“具身性”对于真正智能的重要性。 第四章：新兴计算范式与前沿硬件协同 真正的突破往往需要新的物理基础。本章将探讨超越传统硅基冯·诺依曼架构的计算方式，以及它们如何为下一代AI提供可能。 量子计算与AI的交汇： 详细介绍了量子退火、量子门操作的基本原理，并评估了量子机器学习（QML）在处理高维特征空间、优化复杂模型参数方面的理论优势与当前工程上的巨大鸿沟。 类脑计算与神经形态芯片： 深入研究模仿生物神经元和突触进行信息处理的硬件设计。探讨脉冲神经网络（SNNs）如何实现极低的功耗和高度的事件驱动处理能力，这对于边缘计算和实时决策至关重要。 超大规模计算的资源伦理： 分析了训练巨型模型的能源消耗和计算资源分配问题，并探讨了分布式计算和异构计算集群的优化策略，以期实现更高效的智能系统研发。 第五章：智能的社会嵌入、风险评估与治理框架 本书的收官部分将焦点从技术内部转向技术与人类社会交互的宏观层面。它不是讨论如何使用技术，而是如何理解技术对社会结构、认知模式乃至人类自身定义的冲击。 算法偏见与公平性再设计： 深入分析了数据采集、模型训练和部署过程中产生的系统性偏见，并提出从设计之初就嵌入“去偏见”机制的审计和度量标准。 自主决策系统的责任界定： 探讨在自动驾驶、高频交易或军事决策场景中，当AI系统造成损害时，法律和伦理上的责任应如何划分。 长期风险的建模： 审视“失控风险”和“超级智能威胁”的严肃性，并非以耸人听闻的方式，而是基于概率论和博弈论模型，提出针对性的人类价值对齐（Value Alignment）研究方向和安全协议的设计原则。 --- 目标读者： 本书面向对人工智能的底层原理、前沿理论和未来走向有深度探究兴趣的研究人员、高级软件工程师、计算科学家，以及关注科技伦理和产业战略的决策者。它要求读者具备扎实的线性代数、概率论和基础编程背景。本书旨在提供洞察力，而非即时工具。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆