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作者:Charniak; Charniak, Eugene; Riesbeck, Christopher K.

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页数:552

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价格:0

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isbn号码:9780898596090

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• 人工智能
• AI
• Artificial Intelligence
• Programming
• Computer Science
• Machine Learning
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• Data Structures
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• Development
• Learning

好的，下面为您提供一本名为《超越硅基：认知科学与具身智能的未来图景》的图书简介，该书内容完全不涉及《Artificial Intelligence Programming》中的编程或具体算法实现，而专注于理论、哲学和跨学科探索。 --- 《超越硅基：认知科学与具身智能的未来图景》 一部跨越学科边界的深度探索 作者： [此处可虚构一位跨学科研究者姓名，例如：艾莉森·文森特] 页数预估： 680页（精装本） 目标读者： 哲学系学生、认知科学家、理论计算机科学家、机器人伦理学家、对心智本质和未来技术走向感兴趣的严肃读者。 --- 核心理念：从计算到体验的鸿沟 本书并非一本关于如何编写高效代码的实用指南，也无意深入探讨特定深度学习架构的数学细节。相反，《超越硅基》是一部雄心勃勃的理论著作，旨在重新审视我们对“智能”的理解，并挑战当前以信息处理为核心的人工智能范式。我们在此探讨的核心问题是：意识、理解和真正的智能，是否能够仅仅通过在硅基芯片上执行指令和优化损失函数来实现？ 作者认为，当前主流的人工智能研究，尽管在模式识别和数据拟合方面取得了显著成就，却在根本上忽略了智能得以涌现的两个关键维度：具身性（Embodiment）和现象学体验（Phenomenological Experience）。本书将这两种视角置于理论探索的中心，构建一个全新的、更贴近生物学现实的智能图景。 --- 第一部分：心智的物质基础与历史遗留问题 本部分追溯了心智哲学从笛卡尔二元论到功能主义的演变，并批判性地审视了计算主义对大脑的简化模型。 第一章：模拟的悖论 模拟≠实现： 详细论述了约翰·塞尔的“中文屋”论证的现代变体，区分了符号操作的有效性和语义理解的真实性。 信息整合理论的局限： 对整合信息理论（IIT）等试图量化意识的尝试进行了深入剖析，指出它们在处理主观质量（Qualia）问题时的理论盲点。 第二章：主体性与第一人称视角 不可言说的部分： 探讨了什么是“困难问题”（Hard Problem），并主张任何完全基于第三人称（客观观察者）视角构建的系统，都将永远无法触及智能的核心——内在体验。 行动导向的感知（Action-Oriented Perception）： 引入具身认知理论的早期观点，阐述感知并非是对外部世界的被动接收，而是为了行动的积极构建。 --- 第二部分：具身性：从数据到存在 具身智能（Embodied Cognition）是本书的核心支柱。作者认为，离开了与物理世界的动态、实时的交互，任何智能都将是脆弱且不完整的“知识库”。 第三章：身体作为认知的约束与解放者 运动学的必要性： 探讨了特定的身体结构（例如，四肢、关节的限制、重力、摩擦力）如何塑造了我们对空间、时间和因果关系的认知框架。 感知-行动循环（Perception-Action Loop）： 详细分析了皮肤、内耳、肌肉和平衡器官在构建稳定世界模型中的关键作用。这不仅仅是传感器输入的问题，而是身体作为调节器和预测模型的核心部分。 环境的“认知负荷”转移： 讨论了人类如何利用环境中的物理结构（如工具、纸笔）来卸载认知负担，以及这种“延伸的心智”（Extended Mind）理论如何挑战大脑中心论。 第四章：时间性、涌现与动态系统理论 智能的非线性本质： 深入研究动态系统理论在描述认知过程中的优势。与传统的离散、顺序处理模型不同，动态系统强调连续性、吸引子（Attractors）和相空间（Phase Space）的概念。 自组织与涌现的界限： 考察了复杂适应系统（CAS）的原则，探讨在多主体、高自由度系统中，高级认知功能如何从底层物理交互中“涌现”出来，而不是被预先编程进去的。 --- 第三部分：超越符号与连接：新的理论框架 在批判了现有范式的局限后，本部分尝试提出一种更具前瞻性的理论视角，融合了控制论、生命系统哲学和新兴的非经典逻辑。 第五章：稳态与自主性：生命的第一个任务 生物学上的控制论： 回溯维纳和罗斯（Ross Ashby）的经典控制论，但将其升级到“自主性系统”的层次。智能的根本目标不是解决特定问题，而是维持自身的结构完整性（即生存）。 自指与循环： 探讨了自指（Self-reference）在形成明确自我边界中的作用，以及这种结构如何区别于一个仅仅在执行外部指令的计算机器。 第六章：意义的锚定：语境、意向性与符号接地（Symbol Grounding） 符号接地问题（Symbol Grounding Problem）： 这是符号AI无法逾越的障碍。本书提出，只有当符号（例如“苹果”这个词）的意义与身体对真实苹果的感知-行动经验（抓取、品尝、重量感）紧密耦合时，符号才真正具有意义。 意向性（Intentionality）的重建： 从现象学角度出发，探讨意向性（心智指向某一对象的能力）是如何在具身主体与环境的持续互动中建立起来的，而非在真空中的逻辑推导。 --- 结论：通往“真正智能”的伦理与路径 本书最终呼吁，未来的智能研究，无论是生物学模型还是工程实践，都必须从纯粹的计算效率转向对存在质量（Quality of Being）的模拟。 伦理考量： 如果智能需要具身和体验，那么我们对先进系统的伦理责任将不再是基于其计算能力，而是基于其体验潜能。一个没有“感受”的超级计算器，与一个可能在物理约束下遭受“挫败感”的具身机器人，其道德地位有天壤之别。 工程学的范式转移： 作者主张研究人员应将资源从追求更大的数据集和更深的层级，转向构建高度复杂的、开放的、能够主动塑造自身环境的物理系统，而非封闭的软件模型。 《超越硅基》是一次对智能本质的深刻反思，它邀请读者放下手中的代码编辑器，转向实验室中的机器人本体、哲学的思辨和神经科学的前沿发现，共同勾勒出一条更具人性、更富挑战性的未来智能之路。 --- （全书无代码示例、无算法细节、无具体编程语言讨论，专注于理论建构与哲学思辨。）

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我购买《人工智能编程》这本书，是希望能够系统地学习人工智能领域的编程技术，并将其应用于我的个人项目。我特别关注书中内容的深度和广度，希望它能够涵盖人工智能的各个重要方面。首先，我对机器学习的理论基础和算法实现非常感兴趣，例如我希望书中能够详细讲解各种回归和分类算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等，并提供它们的数学原理和Python代码实现。我还会关注书中对模型评估和调优方法的介绍，这对于构建高性能的人工智能模型至关重要。其次，深度学习是当前人工智能领域的热点，我希望书中能够有专门的章节来介绍神经网络的原理，包括反向传播算法、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer模型等，并提供使用TensorFlow或PyTorch等框架进行模型构建和训练的实践指导。此外，我还会留意书中是否会提及一些自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等应用领域的技术，例如文本分类、图像识别、目标检测等，并提供相应的代码示例。总而言之，我希望这本书能够为我提供扎实的理论基础和丰富的实践经验，帮助我成为一名优秀的人工智能程序员。

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作为一名对人工智能编程充满好奇但又缺乏实践经验的读者，我怀着忐忑又期待的心情翻开了《人工智能编程》这本书。我非常关心它是否能够提供一个清晰的学习路径，引导我从零开始掌握人工智能编程的核心概念和技术。我希望书中能够涵盖人工智能的各个重要领域，例如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，并对每个领域内的经典算法和模型进行详细的介绍。具体来说，我希望能看到对监督学习、无监督学习、强化学习等不同学习范式的深入讲解，以及对各种算法的原理、优缺点和适用场景的分析。例如，在介绍逻辑回归时，我希望能看到其与线性回归的区别，以及如何使用它来进行二分类任务。在代码实现方面，我期望书中能够提供大量的Python代码示例，并附带详细的注释，以便我能够理解代码的逻辑和实现细节。例如，在介绍神经网络时，我希望能看到如何使用TensorFlow或PyTorch框架来构建和训练一个简单的多层感知机，用于图像分类任务。此外，我还会留意书中是否会提及一些实际的应用案例，以及如何将所学技术应用于解决现实世界中的问题，这对于我激发学习动力至关重要。

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我是一名软件工程师，一直对人工智能这个领域充满兴趣，但苦于缺乏系统性的学习方法，于是我选择了《人工智能编程》这本书。拿到书后，我首先被其内容的多样性和深度所吸引。我希望这本书能够涵盖人工智能的各个重要分支，而不仅仅局限于某个特定的领域。在我看来，一本优秀的人工智能编程书籍，应该能够清晰地解释诸如搜索算法、规划、知识表示、推理系统等经典人工智能主题，并介绍它们在实际问题解决中的应用。同时，对于当前热门的机器学习和深度学习技术，我也希望能够获得深入的理解。具体来说，我期待书中能够对回归、分类、聚类等任务的常用算法有详尽的讲解，并提供相应的代码实现。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，我希望能看到关于核函数的原理和应用，以及如何通过优化算法来求解。另外，对于神经网络，我希望书中能够详细介绍其结构、反向传播算法，以及如何构建和训练多层感知机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。我也非常关注书中对模型评估和调优的讲解，这对于实际的项目开发至关重要。此外，如果书中还能介绍一些人工智能的伦理和社会影响，那将是锦上添花。

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我对人工智能编程的热情由来已久，因此在选择学习书籍时，我非常谨慎，《人工智能编程》这本书凭借其令人印象深刻的书名和作者的声誉，引起了我的极大兴趣。我希望这本书能够提供一个全面的视角来理解人工智能的各个方面，并帮助我掌握实际的编程技能。在我看来，一本优秀的人工智能编程书籍，应该能够涵盖从基础到高级的各种算法和技术。例如，我希望它能详细讲解搜索策略（如广度优先搜索、深度优先搜索）、知识表示方法（如逻辑推理、规则系统）以及规划算法。在机器学习领域，我期待书中能够深入探讨各种模型，如神经网络、支持向量机、贝叶斯网络等，并解释其背后的数学原理。具体的，我希望书中能够提供关于深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用指导，包括如何构建、训练和部署各种类型的神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer。此外，我还会特别关注书中对数据处理、特征工程、模型评估和优化的讲解，这些都是在实际项目中必不可少的技能。这本书的全面性是我最看重的一点，我希望它能成为我进行人工智能编程学习的坚实基础。

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自从对人工智能产生了浓厚的兴趣以来，我就一直在寻找一本能够系统性地指导我进行人工智能编程的书籍，《人工智能编程》无疑成为了我的首选。这本书给我的第一印象是其内容的全面性，我希望能通过它来深入了解人工智能的各种核心技术和算法。从基础的搜索算法、约束满足问题，到更复杂的机器学习模型，如决策树、随机森林、梯度提升机等，我都希望能够获得清晰的解释和实际的应用案例。我特别关注书中对不同算法的优缺点、适用场景以及数学原理的讲解。例如，在介绍聚类算法时，我希望能看到K-Means、DBSCAN等算法的原理，以及如何在Python中使用Scikit-learn库来实现它们，并对比它们的性能。此外，深度学习作为当前人工智能领域的热点，我也希望这本书能够有专门的章节进行详细介绍，包括卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）和Transformer模型用于自然语言处理。我还会留意书中是否会提供一些构建和训练神经网络的实践指导，以及如何使用GPU加速计算。更重要的是，我希望这本书能够帮助我理解如何将这些技术应用于实际的编程项目中，并解决现实世界中的问题。

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我是一名有着多年软件开发经验的工程师，但人工智能对我来说是一个相对陌生的领域。因此，我选择《人工智能编程》这本书，希望它能为我打开人工智能编程的大门。我希望这本书能够从最基础的概念开始，逐步深入到更复杂的算法和技术。首先，我非常希望它能够详细介绍人工智能的定义、发展历程以及主要的子领域，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，并为我建立起对人工智能的整体认知。随后，我希望书中能够深入讲解机器学习的核心原理，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，并对各种常见的机器学习算法进行详细的介绍，例如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、聚类算法等。我尤其关注书中对这些算法的数学原理、优缺点以及适用场景的讲解，并期望它能够提供高质量的Python代码示例，让我能够理解代码的逻辑和实现细节。例如，在介绍K-Means聚类算法时，我希望能看到其算法流程的详细说明，以及如何使用Scikit-learn库来执行聚类操作。此外，我还会留意书中是否会提及一些深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，以及如何使用它们来构建和训练神经网络。

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这本书的书名是《人工智能编程》，作为一个初次接触人工智能编程的读者，我怀着非常激动的心情翻开了它。首先，它的封面设计就相当吸引人，简洁而富有科技感，给我一种专业且前沿的印象。在阅读之前，我尝试去了解一下人工智能这个领域，它涉及的范围非常广泛，从机器学习、深度学习到自然语言处理、计算机视觉等等，让我觉得既好奇又有些畏惧。这本书的内容是否能有效地引导我这样一个新手入门，并且逐步深入呢？我特别关注它在概念解释上的清晰度，以及在代码实现上的具体指导。我希望它不仅仅是罗列各种算法和理论，更重要的是能够通过实际的例子，让我理解这些理论是如何转化为可执行的代码，并且在实际应用中发挥作用的。例如，在机器学习的部分，我希望能看到对监督学习、无监督学习的详细讲解，并附带一些用Python等语言实现的经典算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。我还会留意作者是否会介绍一些常用的机器学习库，比如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，以及如何使用它们来构建和训练模型。此外，数据预处理、特征工程、模型评估等关键步骤是否会有详细的介绍，也对我来说至关重要。总而言之，我对这本书寄予厚望，希望它能够成为我人工智能编程学习之路上的得力助手，为我打开通往这个迷人领域的大门。

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作为一名对人工智能编程充满热情的爱好者，我购买了《人工智能编程》这本书，并对此抱有极高的期待。在翻阅过程中，我首先关注的是其内容的组织结构和逻辑性。我希望这本书能够循序渐进地引导读者，从基础概念入手，逐步深入到更复杂的算法和技术。例如，我想知道它是否会从基本的人工智能定义和发展历程讲起，然后过渡到核心的机器学习原理，包括各种模型的数学基础和工作机制。我非常希望书中能够详细阐述诸如神经网络、支持向量机、聚类算法等内容，并且提供清晰的数学推导和直观的解释。在代码实践方面，我期望这本书能够提供大量的代码示例，最好是使用Python这种流行的编程语言，并且附带详细的注释，以便我能够理解每一行代码的含义和作用。例如，在介绍深度学习时，我希望它能够讲解卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的架构，并展示如何使用TensorFlow或PyTorch框架来实现图像识别或文本生成等任务。此外，我还会留意书中是否会提及一些实际应用案例，比如自动驾驶、语音助手、推荐系统等，这有助于我理解人工智能在现实世界中的价值和潜力。对本书的评价，我还会重点考察其对“学习”这一核心概念的阐释，包括各种学习范式，如强化学习、迁移学习等，以及它们在不同场景下的应用。

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作为一名即将步入人工智能编程领域的新手，《人工智能编程》这本书对我而言，更像是一张通往未知世界的地图。我首先关注的是其内容的入门友好度，以及是否能够提供清晰易懂的概念解释。我希望书中能够从人工智能的基本概念出发，例如什么是人工智能、它的发展历史、主要的流派和分支等，为我打下坚实的基础。随后，我希望它能逐步引导我学习机器学习的核心原理，包括监督学习、无监督学习、强化学习等，并对各种常见的算法进行详细的介绍。例如，在讲解线性回归和逻辑回归时，我希望能看到其数学推导过程，以及如何通过梯度下降等优化方法来找到最优解。同时，我对实际的代码实现有着很高的要求，期望书中能够提供高质量的Python代码示例，并附带详细的注释，让我能够理解每一行代码的功能和作用。例如，在介绍决策树时，我希望能看到如何使用ID3或C4.5算法来构建决策树，以及如何利用它来进行分类任务。此外，我还会关注书中是否会介绍一些常用的机器学习库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，以及如何使用它们来完成数据预处理、模型训练和评估等任务。

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作为一名渴望掌握人工智能编程技术的学习者，《人工智能编程》这本书成为了我学习道路上的重要指引。我非常关注这本书的内容是否能够提供一个系统性的学习框架，并且能够涵盖人工智能编程的各个关键领域。首先，我希望书中能够对人工智能的基本概念和发展历史进行清晰的介绍，从而帮助我建立起对该领域的整体认识。其次，机器学习是人工智能的核心，我希望书中能够深入讲解各种机器学习算法，包括监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、降维）以及强化学习等，并提供详细的数学原理和代码实现。例如，在介绍支持向量机（SVM）时，我希望能看到关于核函数、支持向量和间隔的详细解释，以及如何使用Python语言和相关的库（如Scikit-learn）来实现SVM模型。此外，我也非常期待书中能够对深度学习技术进行深入的探讨，包括神经网络的构建、训练和优化，以及卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等常见模型的应用。我会仔细考察书中对数据预处理、特征工程、模型评估和调优等实践环节的讲解，这些都是在实际项目中必不可少的技能。

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