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出版者:华南理工大

作者:李元庆

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:2007-8

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787562326496

丛书系列:

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科技前沿探索：人工智能与未来计算 图书简介 本书旨在深入剖析当前人工智能（AI）领域最前沿的技术进展、核心理论框架以及其对未来社会结构、经济模式乃至人类认知方式产生的深远影响。我们聚焦于那些正在重塑我们世界的、超越传统计算范式的创新方向，力求为读者构建一个宏大而精密的知识地图。 第一部分：深度学习的进化与范式转移 本部分将首先回顾深度学习（Deep Learning）自2010年代以来的爆炸式发展历程，但着重探讨当前其面临的瓶颈与下一代模型的演进方向。 1.1 从海量数据到因果推理： 我们将详细分析当前主流的基于相关性的深度神经网络（如大型语言模型LLMs）的局限性，特别是它们在处理“世界模型”构建、反事实推理（Counterfactual Reasoning）以及零样本学习（Zero-Shot Learning）中的内在脆弱性。核心内容将围绕 Judea Pearl 提出的因果推断框架，探讨如何将概率图模型与深度学习结构（如Causal Transformers）相结合，以实现真正意义上的“理解”而非仅仅是模式匹配。 1.2 神经符号系统与混合智能： 认识到纯粹的连接主义模型在逻辑严谨性上的不足，本书将大量篇幅用于介绍神经符号计算（Neuro-Symbolic AI）。这包括如何将符号表示（如知识图谱、逻辑规则）无缝集成到神经网络的训练和推理过程中。我们将剖析最新的神经符号架构，如基于可微分逻辑编程（Differentiable Logic Programming）的框架，旨在构建既能感知世界又能进行高阶逻辑演绎的混合智能体。 1.3 自监督学习的深化与通用表征： 探讨如何通过更精妙的自监督（Self-Supervised）任务设计，使模型能够从无标签数据中学习到更具泛化能力的底层表征。内容将涉及对比学习（Contrastive Learning）的最新变体、掩码建模（Masked Modeling）在多模态数据（文本、图像、音频）中的统一框架，以及如何利用这些表征来高效地迁移到资源匮乏的下游任务中。 第二部分：具身智能与下一代机器人学 具身智能（Embodied AI）是人工智能落地应用的关键前沿。本部分关注的是智能体如何通过物理交互来学习和适应真实世界。 2.1 具身强化学习（Embodied RL）的新挑战： 传统的强化学习（RL）大多在模拟环境中进行，但真实世界的物理定律、高维连续状态空间以及稀疏的奖励信号带来了巨大的挑战。本书将深入探讨领域随机化（Domain Randomization）、元学习（Meta-Learning）在具身任务中的应用，以及如何构建可解释的、安全的（Safe RL）具身策略。 2.2 触觉、本体感知与精细操作： 强调传感器融合的重要性，特别是如何整合先进的触觉传感器数据，使机器人能够执行如揉捏、穿针引线等精细操作。内容将涉及基于触觉数据的深度学习模型，以及如何通过模仿学习（Imitation Learning）从人类专家的操作中高效提取技能。 2.3 长期规划与环境建模： 具身智能体需要具备长期的、分层的规划能力。我们将分析基于模型（Model-Based）的RL方法如何用于构建高保真度的世界模型，并在此基础上进行前瞻性规划，使智能体能够在复杂、非结构化的环境中自主完成多步骤任务。 第三部分：超越图灵机：新型计算架构与前沿硬件 AI的突破往往受限于计算能力的瓶颈。本部分将审视支撑未来AI发展的革命性计算范式。 3.1 量子计算与机器学习的交汇： 量子计算（Quantum Computing）被视为解决特定复杂优化问题的终极武器。本书将详细介绍量子机器学习（QML）的基本概念，包括变分量子本征求解器（VQE）和量子神经网络（QNN）。重点在于分析当前噪声中等规模量子（NISQ）设备在处理实际数据集时的潜力和局限性，以及经典混合量子算法的设计策略。 3.2 神经形态计算与类脑芯片： 模拟人脑的低功耗、高并行性是下一代硬件的目标。我们将深入研究脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的计算原理、异步事件驱动的优势，以及如何设计专用的神经形态硬件（如Intel Loihi, IBM TrueNorth）。核心讨论在于如何有效地训练和映射深度学习模型到这些事件驱动的架构上。 3.3 存内计算（In-Memory Computing）与类脑存储器： 传统冯·诺依曼架构的“存储墙”是性能瓶颈之一。本书将探讨新兴的非易失性存储器技术（如电阻式随机存取存储器RRAM、相变存储器PCM）如何被用于实现计算与存储的融合，从而极大地加速矩阵乘法等核心AI操作。 第四部分：人工智能的伦理、治理与社会影响 随着AI能力的增强，其对社会秩序的潜在风险也日益突出。本部分从技术治理角度进行深入探讨。 4.1 可信赖的AI：可解释性（XAI）与公平性： 探讨先进的可解释性技术，如基于注意力机制的归因方法（Attention-based Attribution）和局部代理模型（Local Surrogate Models），以揭示“黑箱”决策过程。同时，深入分析算法偏见（Algorithmic Bias）的来源（数据、模型、应用场景），并介绍减轻偏见的技术（如对抗性去偏、公平约束优化）。 4.2 AI安全与鲁棒性： 面对对抗性攻击（Adversarial Attacks）的日益复杂化，本书将介绍最新的防御策略，包括对抗性训练、输入净化技术，以及如何评估和提升模型对分布外（Out-of-Distribution, OOD）数据的鲁棒性。 4.3 人工智能的监管框架与未来经济重塑： 分析全球主要经济体在AI监管方面的最新动态（如欧盟的《人工智能法案》），并从技术角度探讨如何设计“可审计性”（Auditability）和“问责制”（Accountability）内建于AI系统的架构中。最后，展望AI驱动的自动化对劳动力市场、知识产权和创造力经济的颠覆性影响。 本书面向对技术前沿有强烈求知欲的研究人员、资深工程师、政策制定者以及对未来计算哲学感兴趣的专业人士。它提供的不是一个简单的技术综述，而是一套严谨的分析框架，用以理解和塑造下一代智能技术。

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我的书架上添了一本**《全球金融衍生品市场：风险、监管与道德困境》**，说实话，这本书的阅读体验简直是肾上腺素飙升。它完全不是那种教你如何“炒股致富”的入门手册，而是一部关于系统性风险的深度解剖报告。作者以极其冷静和精准的笔触，剖析了从互换合约到信用违约互换（CDS）等复杂工具是如何在监管的灰色地带滋生，并最终导致全球金融危机的。我特别欣赏它对“道德风险”的分析，它不仅仅是批评华尔街的贪婪，而是深入探讨了监管框架本身存在的结构性缺陷，如何激励了过度冒险的行为。书中有大量的案例分析，比如某次臭名昭著的“掉单”事件，作者的拆解过程如同外科手术般精准，让人清晰地看到每一个环节的失控是如何累积成灾难的。读完后，我对新闻里那些金融术语的理解提升了一个维度，也对“自由市场”的边界有了更深刻的警惕。

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我最近完成了一本非常特别的文学作品，它的名字是**《时间的另一面：后人类主义叙事研究》**。这本书简直是当代文学理论的巅峰之作，它完全是概念驱动型的，探讨了在技术高度发达，人类主体性面临瓦解的背景下，小说是如何重塑我们对“时间”、“身体”和“身份”的理解的。作者引用的文本跨越了赛博朋克到软科幻的广阔领域，但其核心在于对“非人主体”（non-human agency）的哲学挖掘。例如，书中对“记忆的数字永生”的文学呈现进行了长篇论述，探讨了当意识可以上传和复制时，原初的“自我”还剩下多少价值。这本书的行文风格极其晦涩，充满了对德里达、福柯等哲学家的精妙化用，阅读时需要频繁查阅脚注和术语表。它不是一本让人放松的书，而是一场智力上的马拉松，但对于任何想了解文学如何回应科技巨变的读者来说，它提供了无与伦比的理论深度。

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我刚刚啃完**《中世纪欧洲的艺术与权力》**，这本书的视角极其犀利，完全不同于我之前读过的任何一本艺术史专著。作者的重点完全放在了艺术品是如何被用作政治工具和社会控制的载体上。每一章都像是一场精心的侦探工作，深入剖析了一幅壁画、一座大教堂，甚至是一枚徽章背后的权力博弈和意识形态构建。我尤其被其中关于哥特式建筑中“光线神学”的分析所震撼。作者巧妙地将建筑结构与神职人员的布道策略联系起来，揭示了光线如何被设计成一种物理上的引导，将信徒的目光和思想引向上帝，实则巩固了教会的权威。阅读过程非常引人入胜，因为它不是单纯地描述“这幅画画了什么”，而是“这幅画是为了让谁相信什么”。那些关于修道院图书馆的珍稀手稿的细节描写，也让我仿佛置身于那个充满羊皮纸和烛光味道的时代。

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最近沉迷于一本名为**《失落的雨林文明：亚马逊河流域的史前社会结构》**的考古人类学著作。这本书彻底打破了我对“原始社会”的刻板印象。作者团队结合了卫星遥感技术、土壤分析和民族志研究，重建了一个在欧洲人到来之前，亚马逊腹地曾存在过的、高度复杂且人口稠密的社会网络。书中详尽描述了他们如何管理洪泛平原的肥沃土地，如何利用生物多样性构建起可持续的生态系统，甚至提到了他们复杂的宇宙观和继承制度。最让我印象深刻的是关于“黑土”（Terra Preta）的章节，这种人造的肥沃土壤不仅证明了他们对环境的深刻理解，也为我们现代农业提供了一种近乎奇迹的启示。读起来很有挑战性，因为它涉及大量的地质学和生物学名词，但作者的论证逻辑严密，每一步推导都建立在扎实的田野证据之上，读完后对人类文明的多样性充满了敬畏。

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天哪，我最近读完了一本关于**《量子力学的奇妙世界》**的书，简直是脑洞大开！这本书的叙述方式非常独特，作者像是带着我们进行了一场穿越时空的思想实验。它不仅仅是枯燥的公式堆砌，而是将那些深奥的物理概念用非常生动的故事和类比讲了出来。比如，在解释叠加态的时候，作者竟然搬出了莎士比亚的戏剧来做比喻，一下子就让那个抽象的概念变得鲜活起来。我特别喜欢它对不确定性原理的探讨，作者没有直接给出海森堡的公式，而是通过一系列精巧的思维路径，引导读者自己去“发现”这个原理的必然性。读完这本书，我感觉自己对微观世界的认识被彻底颠覆了，它让我开始重新审视我们所认为的“实在”到底是什么。对于那些对物理学抱有好奇心，但又害怕硬核数学的读者来说，这绝对是一剂良药。唯一的“缺点”可能是，它引发了太多新的疑问，我现在需要找点别的东西来平复一下我那被拉伸的思维了。

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