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出版者:中国和平出版社

作者:李军

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-08-01

价格:13.8

装帧:

isbn号码:9787801542373

丛书系列:

图书标签:

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好的，以下是一份详尽的图书简介，内容不涉及《高中英语作文考试指导》这本书本身，力求自然流畅，符合市场图书的宣传风格。 --- 图书名称：《深度学习与现代认知科学前沿：从神经元到通用人工智能的跨学科探索》 简介： 面向未来，重塑思维的蓝图 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天，我们对“学习”本身的理解正经历一场深刻的革命。这不是一本单纯的技术手册，也不是空泛的哲学思辨，而是对人类心智活动、机器智能演化路径进行深度剖析的里程碑式著作。《深度学习与现代认知科学前沿》以其宏大的视野和严谨的论证，构建了一座连接生物学、心理学、计算机科学和复杂系统理论的桥梁。 本书的核心目标在于揭示：我们如何从分子层面的神经编码，跨越到宏观的认知结构，并最终理解和构建具备通用智能的机器系统。 它旨在为渴望站在知识前沿的学者、研究人员、资深工程师以及对人类心智奥秘充满好奇的求知者，提供一套系统的、跨学科的分析框架。 第一部分：心智的基石——从神经元到网络动力学 本部分深入探讨了认知科学的生物学基础。我们不满足于对大脑结构的简单描绘，而是聚焦于信息在神经网络中的动态表征。 一、 神经元编码与表征层级： 我们将探讨神经元如何通过发放模式（Spiking Patterns）编码复杂的外部信息。从单神经元的整合-激发模型到皮层柱（Cortical Columns）的功能组织，详细分析了信息如何在不同层级上被抽象和压缩。重点解析了“稀疏编码”（Sparse Coding）在记忆形成和信息检索中的关键作用，以及如何利用这些生物学原理来指导人工神经网络的权重初始化和激活函数设计。 二、 连接组与突触可塑性机制： 本书超越了传统的“连接权重”概念，深入探究了突触连接的时空动态。我们考察了长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）如何精确地调节信息的存储容量和遗忘机制。通过引入“同步振荡理论”（Synchronization Theories），我们阐明了不同脑区间信息高速传递和整合的节奏基础，并将其与现代循环神经网络（RNNs）中的时间依赖性处理进行对比分析。 三、 自我组织与涌现现象： 学习并非一个自上而下的规划过程，而是一个系统在自组织驱动下涌现出复杂行为的过程。本章详细分析了自下而上的机制如何导致认知功能的出现，例如感觉皮层的拓扑映射（Topological Mapping）形成。我们引入了复杂系统理论中的相变（Phase Transitions）概念，来解释当网络规模和连接密度达到某一临界点时，智能行为如何“突然”出现。 第二部分：学习的范式——连接主义与符号主义的再融合 本部分是本书的核心辩论场，致力于解决人工智能领域长期存在的两大阵营的矛盾，并提出一种更具包容性的学习范式。 一、 深度学习的局限性与可解释性危机： 虽然深度学习在模式识别上取得了巨大成功，但其“黑箱”特性使其在需要高可靠性和因果推理的领域（如医疗诊断和自动驾驶）受到质疑。本书系统梳理了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的本质，并引入了基于信息几何的方法来量化模型决策的“不确定性区域”。我们重点剖析了因果推断在深度学习中的嵌入路径，特别是如何利用结构因果模型（SCMs）来指导特征学习，而非仅仅依赖于相关性。 二、 符号推理与具身认知（Embodied Cognition）： 纯粹的连接主义难以处理逻辑推理和规划。本书借鉴了认知心理学中关于“心智模型”（Mental Models）的理论，探讨如何将符号化知识融入到神经网络结构中。我们详细介绍了神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）的最新进展，包括如何使用图神经网络（GNNs）来高效地表示和操作知识图谱，以及如何在强化学习环境中，将外部规划模块（如基于搜索的算法）与内部价值网络进行平滑切换。 三、 持续学习与遗忘的艺术： 人类的学习是连续且增量的，而当前的深度学习模型在学习新任务时往往灾难性地遗忘旧知识。本章深入探讨了认知科学中关于“记忆巩固”的理论。我们对比了基于弹性权重集成（EWC）的正则化方法与基于记忆回放（Replay Mechanisms）的策略，并提出了新的、受生物学启发的“上下文隔离学习”（Context-gated Learning）框架，旨在实现高效的知识迁移和稳健的长期记忆保持。 第三部分：通往通用智能——进化、适应与未来展望 最后一部分将视角从现有技术推向对通用人工智能（AGI）的构建路径的审视，强调智能的适应性和灵活性。 一、 适应性学习：元学习与贝叶斯推断： 真正的智能体需要“学会如何学习”。本书详述了元学习（Meta-Learning）的最新进展，特别是度量学习和模型不可知元学习（MAML） 的数学原理。我们从贝叶斯视角出发，展示了如何通过先验知识的有效更新，使得模型仅需少量样本就能快速适应新任务，这更接近人类的快速习得能力。 二、 具身智能与世界模型： 智能的产生离不开与物理世界的交互。本章强调了具身性（Embodiment）对于发展高级认知功能的重要性。我们分析了强化学习智能体如何通过与环境的持续交互，隐式地构建起对物理定律和因果关系的内部“世界模型”。本书提供了构建高保真、可泛化的预测模型的最新算法，并讨论了这种内部模型在复杂决策制定中的作用。 三、 智能的尺度与伦理边界： 随着模型规模的增大，我们观察到了“涌现能力”（Emergent Abilities）的出现，但其背后的驱动机制仍是未解之谜。本书最后以审慎的态度，探讨了当我们接近甚至跨越人类认知极限时所面临的伦理和社会挑战。我们呼吁研究者将可控性、鲁棒性与价值对齐置于技术发展议程的核心。 --- 目标读者： 计算机科学、认知科学、神经科学领域的博士及博士后研究人员。 人工智能和机器学习领域的高级工程师与架构师。 对人类心智本质和未来科技趋势抱有深刻探究欲的专业人士。 本书特色： 跨学科的深度融合： 不仅汇集了DL、RL的前沿成果，更紧密结合了认知神经科学的最新实验发现。 严谨的数学基础： 对核心算法和理论模型提供了清晰的数学推导和几何直觉解释。 面向未来的视野： 聚焦于通用智能的构建，而非单一任务的优化，指明了下一代AI研究的方向。 《深度学习与现代认知科学前沿》不仅是知识的总结，更是一次思维的重塑之旅。它邀请您一同探索，在神经元的微观世界与通用智能的宏大图景之间，寻找智能的终极密码。

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