人工智能中的逻辑 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Fisher, Micheal; Van Der Hoek, Wiebe; Konev, Boris

出品人:

页数:516

译者:

出版时间:2006-12

价格:723.20元

装帧:

isbn号码:9783540396253

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 逻辑学
• 知识表示
• 推理
• 专家系统
• 机器学习
• 符号主义
• 计算智能
• 形式化方法
• AI基础

探索数字世界的脉络：一本关于现代计算机架构与编程范式的深度解析 图书名称：数字构造与思维模型：从晶体管到复杂系统的设计哲学 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，审视现代计算系统的底层构造、演化历程及其在软件工程层面的哲学基础。我们不再关注特定领域（如人工智能或机器学习）的算法细节，而是聚焦于支撑这一切的基础架构、底层机制与核心设计范式。 全书分为五个主要部分，层层递进，构建起一个从物理实现到抽象思维的完整知识体系。 第一部分：硅基之上的基石——深入理解现代计算机硬件结构 本部分彻底剥离了对高级应用概念的依赖，直抵信息处理的最前沿——晶体管与存储器的组织方式。 1. 晶体管的物理极限与逻辑实现： 我们将探讨半导体物理学如何被简化并转化为布尔逻辑的载体。内容涵盖MOSFET（金属氧化物半导体场效应晶体管）的工作原理，从亚阈值传导到量子隧穿效应对现代芯片设计的影响。重点分析了如何通过精妙的电路设计（如闩锁、触发器）将这些物理开关组织成基础的算术逻辑单元（ALU）。我们将深入分析标准单元库（Standard Cell Library）的构建哲学，以及CMOS技术的能效权衡。 2. 存储层次结构的动力学： 现代计算速度的瓶颈往往不在于CPU的计算能力，而在于数据访问延迟。本章细致剖析了存储器的金字塔结构：寄存器、L1/L2/L3缓存、主内存（DRAM）的刷新机制、以及固态存储（NAND Flash）的读写特性与磨损均衡算法。我们将引入缓存一致性协议（如MESI协议）的详尽分析，阐释多核处理器如何通过复杂的硬件机制来保证内存操作的顺序性和原子性，这是构建可靠系统的根本保障。 3. 指令集架构（ISA）的设计艺术： 本部分将CISC（复杂指令集计算机）与RISC（精简指令集计算机）的设计哲学进行对比，并详细解析现代主流架构（如x86-64和ARM）的内部运作。我们不仅关注指令集本身，更关注微架构（Microarchitecture）的实现：指令的乱序执行（Out-of-Order Execution）、分支预测单元（Branch Predictor）的准确性模型，以及流水线（Pipeline）的深度设计如何决定了单核性能的上限。 第二部分：操作系统核心——资源调度的艺术与抽象 在硬件之上，操作系统扮演着关键的中间层角色，它为上层应用提供了一致且受保护的执行环境。 1. 进程与线程的生命周期管理： 本书详细阐述了进程上下文切换的开销与优化，以及线程模型（用户级与内核级线程）的优劣。我们聚焦于调度算法的设计，从静态优先到动态时间片分配，并分析实时操作系统（RTOS）中对时间确定性的严格要求。 2. 内存管理的虚拟化： 虚拟内存不仅仅是一种抽象，更是一种资源隔离和保护机制。本章深入探讨了分页机制（Paging）与分段机制（Segmentation），分析了页表（Page Table）的结构、TLB（转换后援缓冲器）的工作原理及其对性能的影响。特别是，我们将研究内存映射（Memory Mapping）技术在文件I/O和程序加载中的关键作用。 3. 并发控制与系统完整性： 在多核时代，同步原语是构建健壮系统的基石。我们不再讨论高级锁的概念，而是深入到硬件原语层面：原子操作（Atomic Operations）、内存屏障（Memory Barriers/Fences）的必要性及其对编译器和CPU优化的影响。这部分强调了如何使用底层工具来避免死锁、活锁和竞态条件。 第三部分：编程范式的演变与编译器的角色 软件的表达能力与其底层运行效率之间的平衡，由编程语言和编译器共同决定。 1. 从机器码到高级抽象：编译器的深度剖析： 本章将编译过程分解为词法分析、语法分析、语义分析、中间代码生成和后端优化。重点分析寄存器分配（Register Allocation）的图着色算法，以及循环展开（Loop Unrolling）和常量折叠（Constant Folding）等关键优化技术如何在不同架构上实现代码性能的最大化。 2. 过程式、面向对象与泛型编程的结构性差异： 我们对比了不同范式在运行时开销上的根本区别。例如，面向对象中的虚函数表（V-Table）查找机制如何引入间接跳转成本；过程式编程中函数内联（Inlining）对控制流的影响。 3. 运行时环境与垃圾回收的机制： 对于使用托管内存语言的系统，我们细致考察了追踪式垃圾回收器（Tracing GC）的运作原理，如标记-清除（Mark-and-Sweep）和复制收集（Copying Collector）。重点分析暂停时间（Pause Time）的控制策略以及并发/增量回收技术的工程挑战。 第四部分：网络通信的协议栈与分布式基础 现代应用离不开网络，本部分聚焦于数据如何在异构系统间可靠、高效地传输。 1. TCP/IP协议族的深度解析： 本书不只是简单介绍TCP和IP，而是着重于拥塞控制算法（如Cubic, BBR）的数学模型，以及流量控制（Sliding Window）的实现细节。我们还会探讨IPv6的地址结构以及链路层协议（如ARP、交换机转发逻辑）如何支撑上层传输。 2. 可靠性、顺序性与幂等性： 在分布式系统中，可靠的消息传递至关重要。我们考察了两阶段提交（2PC）和Paxos/Raft等一致性协议在确保数据同步中的核心逻辑，分析它们在网络分区（Network Partition）下的行为模式。 第五部分：系统设计的权衡与性能工程 最后一部分将前述的硬件、操作系统和网络知识融会贯通，探讨在实际工程中如何做出关键的设计决策。 1. 性能瓶颈的识别与剖析工具： 介绍系统性能分析的关键方法论，包括如何使用性能计数器（Performance Counters）、火焰图（Flame Graphs）等工具来定位硬件缓存未命中、系统调用延迟或锁竞争的具体来源。 2. 容错性与可观测性的设计原则： 系统健壮性并非事后弥补，而是设计之初就需嵌入的特性。本章讨论隔离（Isolation）、降级（Degradation）和冗余（Redundancy）的设计哲学，以及如何构建有效的遥测（Telemetry）和日志系统，以在不干扰主业务流程的前提下理解系统行为。 目标读者： 对计算科学的底层机制有强烈探究欲的软件工程师、系统架构师、计算机科学专业高年级学生以及对操作系统和编译原理有深入学习需求的专业人士。本书提供的是“为何如此”而非“如何使用”的答案，旨在建立坚实的数字世界构造观。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种“解构”的感觉，仿佛在邀请我一起拆解人工智能的内部构造。我特别希望这本书能够从最基础的逻辑单元开始，一层一层地构建起人工智能的完整图景。我期待书中能够详细介绍诸如“逻辑门”、“布尔代数”等在计算机科学和AI领域基础的概念，并说明它们是如何被用来构建更复杂的逻辑电路和算法的。我希望能够了解，例如专家系统、约束满足问题等，这些基于逻辑推理的AI技术是如何工作的，以及它们在哪些实际场景中得到了应用。同时，我也对书中可能涉及到的，关于“不确定性逻辑”和“概率推理”的内容感到好奇，这似乎是AI处理真实世界复杂性和模糊性的关键。这本书对我来说，就像一本“AI建造指南”，我希望通过阅读它，能够获得一种系统性的知识，理解AI的“骨架”和“血肉”是如何组合在一起的，并且对AI的未来发展趋势有一个更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对编程和算法有一定基础的读者，我购买这本书的初衷，是希望能够系统地梳理人工智能领域的核心逻辑框架。我一直认为，理解一个技术，最根本的就是要抓住其内在的逻辑和原理。我希望这本书能够深入探讨那些支撑现代AI发展的逻辑学理论，比如命题逻辑、谓词逻辑，以及它们如何在机器学习、知识表示和推理系统中扮演关键角色。我期待作者能够清晰地阐述逻辑推理的机制，以及如何将这些形式化的逻辑语言转化为计算机能够理解和执行的代码。同时，我也对书中可能涉及的计算智能方法，如模糊逻辑、遗传算法等，抱有浓厚的兴趣。这些方法往往能够处理不确定性和复杂性，这正是现实世界AI应用中常常遇到的挑战。我希望这本书能够为我提供一种看待AI问题的新视角，让我能够从更底层、更本质的角度去理解AI的优势和局限性，并且思考如何设计出更健壮、更可靠的AI系统。我对这本书寄予厚望，希望它能成为我AI学习道路上的一本里程碑式的著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“人工智能中的逻辑”吸引了我，因为我一直觉得，人工智能最令人着迷的部分，恰恰是它如何模仿人类的逻辑思维过程。我希望这本书能够解释，那些在人工智能领域被广泛使用的“智能”概念，背后到底是由怎样的逻辑规则支撑的。我特别好奇，当AI系统面对一个模糊不清的问题时，它是如何运用逻辑去分析、去推理，并最终得出一个相对最优的解决方案的。我希望书中能够有关于知识图谱、规则引擎等方面的介绍，这些都是我一直想深入了解的技术，它们似乎是将人类的知识和推理能力编码进机器的关键。同时，我也希望这本书能够探讨，AI在逻辑推理过程中可能遇到的挑战，例如矛盾的出现、不完全信息的处理，以及如何设计出能够自我修正和学习的逻辑系统。我对这本书的期待，是它能提供一种严谨而又富有洞察力的分析，让我能够更深刻地理解人工智能的“大脑”是如何工作的，并且思考未来的AI发展方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就让我眼前一亮，简洁而又充满未来感，一种深邃的蓝色基调，上面是抽象的电路图和闪烁的光点，隐隐透出一股智能的气息。我一直对人工智能的背后原理充满好奇，尤其是那些能让机器“思考”的逻辑基础。当我在书店看到这本书时，内心涌起一股强烈的冲动，想要一探究竟。我希望这本书能够带我走进人工智能的世界，了解那些构建智能的基石，比如那些复杂的算法、推理模型，甚至是神经元网络的模拟。我期待它能用通俗易懂的语言，讲解那些看似高深莫测的理论，让我能够理解人工智能是如何从数据中学习、做出决策，并最终解决现实问题的。这本书的篇幅看起来也十分可观，我预计它会是一次深入的学习之旅，让我对人工智能的理解上升到一个全新的高度。我更希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能结合一些实际的应用案例，让我看到这些逻辑如何在现实世界的AI产品中得到体现，比如智能助手、自动驾驶、甚至是医疗诊断。这样，我不仅能学到知识，更能感受到科技的力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能的哲学和伦理层面比较关注的读者。虽然这本书的标题是“人工智能中的逻辑”，但我希望它能够不仅仅停留在技术层面，而是能引发一些更深层次的思考。我期待书中能够探讨，当AI系统拥有了越来越强的逻辑推理能力时，我们应该如何定义“智能”？AI的逻辑能力与人类的逻辑能力之间存在哪些共性与差异？更重要的是，我希望这本书能够触及到AI的逻辑能力可能带来的伦理问题，比如AI决策的公正性、可解释性，以及当AI的逻辑推理导致不公平或错误的结果时，我们应该如何追溯和负责。我希望作者能够结合一些逻辑悖论、认知偏差等案例，来阐述AI在逻辑层面可能出现的“陷阱”，以及如何避免这些陷阱。这本书对我来说，不仅仅是一本学习AI技术的书籍，更是一本引导我思考AI与人类社会未来关系的启迪之作。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆