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出版者:哈尔滨工业大学出版社

作者:徐丽娜

出品人:

页数:155

译者:

出版时间:1999-5

价格:13.80元

装帧:

isbn号码:9787560313931

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络控制
• 神经网络
• 控制系统
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• 机器人控制
• 过程控制
• 深度学习

智械黎明：人类意识的边界与未来技术图景 本书并非关于神经网络或控制理论的专著，而是一部深入探讨前沿科技与人类文明未来走向的哲学思辨与科技预测的宏大叙事。 在人类历史的长河中，我们从未停止过对自身“智能”的定义和对“未来”的想象。随着信息时代的加速演进，我们正站在一个技术爆炸的临界点上，一个由硅基生命、基因编辑和超级计算共同构建的全新世界正在地平线上显影。《智械黎明：人类意识的边界与未来技术图景》，旨在剥离当下被过度渲染的技术泡沫，直面那些真正将重塑我们存在本质的核心议题。 本书的叙事从对“意识”这一古老谜题的现代重构开始。我们不再仅仅将意识视为生物学或哲学的抽象概念，而是将其视为一种可计算、可模拟、甚至可移植的信息结构。第一部分：意识的拓扑与数字生命的可能性，系统梳理了认知神经科学的最新突破，探讨了意识的涌现机制——从简单的信息处理到复杂的自我认知，距离“图灵测试”的终极挑战还有多远？我们审视了“意识上传”这一概念的理论可行性、伦理困境以及随之而来的身份认同危机。如果记忆和情感可以被数字化保存，那么“我”还是原来的那个“我”吗？本书深入分析了“忒修斯之船”悖论在数字生命背景下的新表现，为读者提供了一个审视自身存在基础的全新视角。 紧接着，我们将焦点转向塑造未来物理世界的颠覆性力量——超材料与量子工程的实用化。抛开科幻小说中的夸张描述，本书客观分析了当前量子纠缠、量子隧穿效应在材料科学中的实际应用进展。我们探讨了如何通过对物质在原子层面的精确操控，设计出具有前所未有光学、力学和电学特性的新型材料。例如，零电阻传输的室温超导体的突破将如何彻底颠覆全球能源传输和计算架构？我们对“结构色”和“隐身技术”的底层物理原理进行了深入浅出的剖析，揭示了这些技术从实验室走向大规模应用的路径与壁垒。这不是一本工程手册，而是对物理定律边界如何被人类认知和技术能力所拓展的深刻洞察。 第三部分：社会结构与后稀缺时代的经济模型，将笔触从硬核技术转向技术对人类社会组织形态的冲击。当自动化和人工智能大幅度解放了基础劳动生产力后，传统的“工作”概念将如何演变？本书大胆预测了一种“后稀缺”社会的经济形态——资源分配不再受制于劳动力的稀缺性，而是依赖于创新能力和注意力资本。我们分析了“全民基本收入”（UBI）的长期可行性，以及在物质富足的前提下，人类社会将如何重新定义“价值”和“目标感”。面对个体价值实现与社会整体福祉之间的张力，本书提出了一系列关于新型治理模式的设想，强调在复杂系统中，去中心化决策的必要性。 本书的高潮部分，集中探讨了生物技术革命与人类增强的伦理前沿。基因编辑技术（如CRISPR的升级应用）不再仅仅用于治愈遗传疾病，它们正被用于“优化”人类的认知能力、抗衰老乃至形态改造。我们详细考察了“赛博格化”（Cyborgization）的现实进展，从神经接口（BMI）如何增强运动机能，到生物传感器如何与环境进行无缝交互。然而，这种进步也带来了严峻的“物种分化”风险：谁有权决定哪些“增强”是被允许的？如果一部分人能够通过技术手段获得远超常人的认知寿命和身体能力，那么人类社会将分裂成两个不同的物种群体。本书对此进行了细致的沙盘推演，提出了在保障生物多样性与推动技术进步之间的微妙平衡点。 《智械黎明》的最终落脚点，是对“意义”的追问。在一个由人类亲手创造的、越来越复杂和自动化的世界里，我们如何保持精神的独立性与存在的深度？当外部工具（无论是计算的还是生物的）变得无所不能时，人类的独特价值究竟何在？本书以一种既充满敬畏又持批判态度的立场，引导读者超越对屏幕的痴迷，重新关注那些无法被量化、无法被代码化的核心人类体验——创造力、共情、以及对未知的探索欲。 这本书献给所有对未来抱有深刻思考，渴望在技术洪流中保持清醒和方向感的读者。它不是提供简单的答案，而是提出更深刻的问题，挑战您对“人之所以为人”的固有认知。阅读本书，如同获得一张高分辨率的未来地图，清晰地标示出我们正踏入的每一片未知疆域及其潜在的机遇与陷阱。

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这本书《神经网络控制》在我脑海中激起了一连串的思考，它打破了我对传统控制方法论的固有印象。我一直认为控制的核心在于理解系统的内在机制，然后设计出精准的反馈回路。然而，这本书向我展示了一种完全不同的范式：让系统通过学习来“理解”自身。这就像是教一个孩子走路，我们不需要告诉他每一步的肌肉发力角度和关节屈伸幅度，而是让他自己去尝试，去感受，去跌倒，再爬起来，最终掌握平衡的技巧。书中关于如何设计奖励函数以及状态空间表示的章节，让我意识到在强化学习的应用中，问题的定义本身就是至关重要的一环。一旦问题定义得当，神经网络便能在这个框架下展现出惊人的学习能力。我特别关注了书中关于模型预测控制（MPC）与神经网络结合的部分，这是一种将模型预测的智慧与神经网络的学习能力相结合的强大组合，能够在保证稳定性的前提下，进一步提升控制性能。这本书让我重新审视了“智能”在控制系统中的角色，它不再仅仅是预设的逻辑和算法，而是能够自我进化、自我优化的动态过程，这无疑是控制科学的未来发展方向。

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这本《神经网络控制》真是让我大开眼界，它巧妙地将深度学习的强大能力引入到传统的控制理论领域，仿佛为我打开了一扇通往全新可能性的窗户。我一直对自适应控制和鲁棒控制的理论框架很感兴趣，但有时觉得它们在面对高度非线性、时变系统时显得力不从心。这本书则提供了一种全新的视角，它不依赖于精确的系统模型，而是通过训练神经网络来学习系统的动态特性，从而实现精准的控制。想象一下，在复杂的机器人手臂控制、飞行器姿态调整，甚至是经济系统的宏观调控中，以往需要繁复建模和精细调参的难题，现在可以通过训练一个强大的神经网络来迎刃而解。书中关于强化学习在控制中的应用部分更是让我印象深刻，它通过“试错”的方式，让控制器在与环境的互动中不断优化策略，最终找到最优解，这种“智能”的学习过程，让我想到了人类自身是如何学习复杂技能的。而且，书中对各种神经网络架构（如MLP、RNN、LSTM）在不同控制场景下的适用性进行了深入的分析，这对于我选择合适的模型至关重要。读完这本书，我感觉自己对“控制”这个概念的理解已经上升到了一个全新的维度，不再局限于线性的、易于建模的系统，而是能够自信地应对那些曾经让我望而却步的复杂挑战。

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我最近深入研读了《神经网络控制》这本书，它在算法层面提供的深度见解让我受益匪浅。尤其是在反向传播算法的细节处理以及梯度下降优化策略的演变上，作者的阐述清晰且富有条理，使得原本可能枯燥的数学推导变得生动易懂。我一直对如何有效地训练大型神经网络感到困惑，尤其是在防止过拟合和加速收敛方面。这本书中关于正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）的介绍，以及各种优化器（如Adam、RMSprop）的原理和比较，为我提供了实用的解决方案。此外，书中对神经网络在非线性系统辨识方面的应用进行了详细的探讨，这对于我研究的动态系统建模工作有着直接的指导意义。我尤其欣赏书中关于“黑箱模型”的讨论，它强调了神经网络作为一种强大的建模工具，即使在无法获得精确物理模型的情况下，也能通过数据驱动的方式逼近系统的真实行为。书中还涉及了如何处理高维输入和输出的问题，以及如何设计适合特定控制任务的神经网络结构，这些都是非常宝贵的实践经验。这本书不仅仅是理论的堆砌，更多的是提供了一种解决实际问题的思维方式和技术路径，让我对如何利用神经网络提升控制系统的性能有了更深刻的认识。

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《神经网络控制》这本书对于理解复杂动态系统的建模和控制提供了一种全新的、极具颠覆性的视角。它深入浅出地介绍了如何利用现代神经网络技术，如深度学习，来处理传统控制理论难以应对的强非线性、高维度以及时变系统。我一直在探索如何构建能够适应未知环境变化的自适应控制系统，而这本书中的方法论，特别是基于数据驱动的神经网络模型，为我提供了切实可行的途径。书中对不同神经网络架构（例如，循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM）在处理时间序列数据和序列决策方面的优势进行了详细的分析，这对于我所研究的机器人路径规划和自主导航任务具有直接的应用价值。我尤其欣赏书中关于如何利用神经网络进行系统辨识和控制器设计的章节，它不仅解释了理论原理，还提供了丰富的实例和算法伪代码，使得学习者能够快速上手。读完这本书，我感觉我对如何让控制系统拥有“学习”和“适应”的能力有了更深刻的理解，这为我未来的科研和工程实践打开了新的思路。

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这本书《神经网络控制》简直就是一本开启智能控制新纪元的指南。它不仅仅是罗列了一堆算法，而是以一种引人入胜的方式，将神经网络的强大能力与传统的控制理论巧妙地融合在一起。我一直觉得，传统的控制方法虽然严谨，但在面对现实世界中那些复杂、难以建模的系统时，往往显得有些力不从心。而这本书则提供了一种全新的解决方案：让控制系统通过学习来“理解”并“掌控”这些复杂的动态。书中对于如何利用监督学习和无监督学习来构建控制器，以及如何使用强化学习来优化控制策略的讲解，都非常透彻。我尤其被书中关于神经网络在非线性系统辨识和轨迹跟踪方面的应用所吸引，它为解决诸如自动驾驶、无人机控制等领域的挑战提供了非常有价值的思路。更重要的是，这本书强调了数据的重要性，以及如何有效地利用数据来训练和优化神经网络控制器，这正是现代控制工程的核心竞争力之一。读完这本书，我感觉自己对“智能”在控制系统中的应用有了更全面的认识，也对未来的控制技术发展充满了期待。

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