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☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:钟义信

出品人:

页数:427

译者:

出版时间:2014-3-1

价格:128.00元

装帧:精装

isbn号码:9787030400116

丛书系列:

图书标签:

人工智能
机器学习
，信息理论，知识理论
theory-of-everything
钟义信院士
科技
北邮
人工智能
原理
高等
算法
机器学习
深度学习
智能系统
计算思维
数学基础
应用实践

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具体描述

“高等人工智能”是作者积25年研究所获的首创性系统性学术成果，《高等人工智能原理：观念·方法·模型·理论》是这些成果的系统总结。它用新的模型、新的方法和新的原理使一直处于天下三分状态的人工智能理论得到了和谐的统一，并在深度和广度上得到了全面的实质性提升。

探寻智能的边界：经典计算理论与现代计算范式书籍名称：探寻智能的边界：经典计算理论与现代计算范式书籍简介：本书旨在为读者构建一个全面、深入且富有洞察力的计算理论基础，重点探讨自图灵时代奠基以来，计算的本质、能力极限以及在当代复杂系统中的演进路径。它并非仅仅是现有技术或特定算法的集合，而是一部聚焦于“计算是什么”以及“计算能做什么”的理论性专著。第一部分：计算的基石——图灵模型与可计算性本部分深入剖析了冯·诺依曼体系结构下，图灵机作为通用计算模型的理论意义和实际局限。我们将细致回顾停机问题的不可解性证明，并探讨由此衍生出的判定问题、归约论以及计算复杂性理论的早期思想。读者将了解到，理论计算模型如何界定了一切可被机械化执行的“过程”的边界。内容涵盖了对递归函数、Lambda演算的严谨定义，以及它们与图灵机之间的等效性论证，为理解计算的“本质”提供了不可或缺的理论框架。此外，本书将对邱奇-图灵论题进行批判性审视，探讨在物理现实（如有限资源、时间箭头）的约束下，这一理论框架的适用范围与挑战。我们不会止步于理论的介绍，而是会将其置于历史脉络中，分析早期计算理论家如何构建起对计算的最初想象。第二部分：效率的考量——经典复杂性理论的解析计算理论的价值不仅在于确定“能否”计算，更在于衡量“效率几何”。本部分的核心在于对经典复杂性类的深入剖析，特别是P类、NP类、NP-完全问题（NPC）及其之间的关系。本书将详细梳理库克-列文定理的精妙之处，并系统阐述归约技术在证明问题复杂度上的关键作用。我们将重点探讨NP类问题的本质——即验证（Verification）比求解（Search）要容易得多。这一核心概念的深层含义将通过对SAT问题、图着色问题、旅行商问题（TSP）等经典NPC问题的具体分析得以体现。此外，本书也将覆盖更广阔的复杂性空间，包括对PSPACE、EXPTIME等更高复杂度类的介绍，以及关于复杂性类包含关系的未解之谜（如P vs NP问题）的最新理论进展与哲学思考。对于那些致力于优化算法设计，并期望理解其内在效率瓶颈的读者而言，本部分提供了坚实的理论武器。第三部分：超越经典——结构化与并行计算模型随着技术的发展，我们发现单一的、顺序执行的图灵机模型已不足以完全捕捉现代计算的实际形态。本部分将视角转向结构化和并行化的计算范式。电路复杂性：我们将考察布尔电路模型，分析如何用最小的逻辑门（AND, OR, NOT）来构造函数，并探讨电路规模与计算复杂性之间的关系。这对于理解VLSI设计和硬件加速的理论基础至关重要。交互式证明系统：本部分将引入IP、AM等交互式计算模型，探索信息论在证明复杂性中的作用。交互性如何赋予了证明者比传统图灵机更强的能力，以及如何通过随机化来构造高效的验证机制。并行计算模型：我们将分析如PRAM（Parallel Random Access Machine）模型等，旨在理解在多处理器环境下，如何有效地分解问题并协调计算资源。这部分内容将为读者理解大规模并行计算的理论极限提供必要的工具。第四部分：随机化与不确定性——概率计算与近似算法现实世界中的许多问题往往是NP难的，无法在多项式时间内精确求解。本部分聚焦于如何利用概率和随机性来设计实用且高效的计算方法。随机化计算类（RP, BPP）：我们将严谨定义BPP（有界概率多项式时间）类，并探讨随机性是否真的能增强计算能力（即BPP是否等于P）。著名的Kolmogorov复杂性理论与随机性之间的关联也将被探讨。近似算法设计：对于那些无法得到精确解的问题，本书将介绍如何构造高质量的近似算法。我们将详细分析近似比（Approximation Ratio）的概念，并讨论如Greedy算法、局部搜索以及基于线性松弛（如LP松弛）的近似方案，这些方法是解决优化问题的关键。第五部分：计算的物理极限与新范式最后，本书将视野拓展到计算理论的前沿和可能的未来。我们将探讨计算的物理学基础，包括信息论的熵与计算的关系，以及对“什么是计算”这一根本性问题的哲学反思。不可逆计算与Landauer原理：深入分析信息擦除所固有的能量消耗，以及如何设计可逆电路以实现理论上的“零能耗”计算。量子计算的理论基础：虽然本书不深入探讨量子信息论的细节，但会从计算理论的角度引入量子计算的潜力。我们将简要介绍量子图灵机（QTM）的概念，以及Shor算法和Grover算法在复杂性理论中引发的巨大变革，它们挑战了经典计算模型的效率上限。本书适合具备扎实离散数学和基础算法分析能力的读者。它旨在成为一本深入理解计算理论核心概念、掌握经典与现代计算范式，并为探索前沿计算领域做好理论准备的参考读物。全书结构严谨，论证详实，力求在理论深度和概念清晰度之间取得完美平衡。

作者简介

钟义信，男，1940年2月出生汉族江西龙南人中共党员。教授，博士生导师。长期从事通信理论、信息论、信息科学、人工智能、神经网络、知识理论、信息经济学等领域的教学和研究。在上述领域先后提出和建立“全信息理论”、“全信息自然语言理解理论”、“理解理论”、“信息-知识-智能转换理论”、“机制主义人工智能理论”、“人工智能统一理论”以及“机器知行学”理论，出版学术专著 16部，发表论文450多篇。其中著《信息科学原理》和《信息科学基础》成果先后获得原邮电部科技进步一等奖和二等奖。

目录信息

前言
第一篇总论：高等人工智能研究的科学观与方法论
第1章自然智能理论研究的启迪
1.1脑神经科学研究简介
1.1.1人类大脑与智能系统
1.1.2脑的组织学
1.1.3脑组织的细胞学
1.2认知科学研究简介
1.2.1感知
1.2.2注意
1.2.3记忆
1.2.4思维
1.2.5语言
1.2.6情绪
1.3脑科学与认知科学的融通：“全信息”科学观
1.3.1脑神经科学与认知科学：存在“理论的断裂”
1.3.2认知科学研究：需要“全信息”，也能生成”全信息”
1.4小结与评注
参考文献
第2章人工智能研究方法的变革
2.1人工智能研究鸟瞰
2.1.1人工智能的基本概念
2.1.2“人工智能”含义的辨析
2.1.3人工智能研究的历史与现状
2.2科学研究方法的进化
2.2.1科学方法论的进化
2.2.2科学方法论演进概要
2.3概念与方法的重审：开放复杂信息系统的科学方法论
2.3.1人工智能研究遭遇的科学方法论问题
2.3.2人工智能研究的新型科学方法论
2.3.3《高等人工智能原理》一书的知识结构
2.4小结与评注
参考文献
第二篇高等人工智能的基础理论
第3章全信息理论
3.1基本概念
3.1.1现有信息概念简评
3.1.2信息定义谱系：本体论信息与认识论信息
3.1.3Shannon信息：统计型语法信息
3.2全信息的分类与描述
3.2.1信息的分类
3.2.2信息的描述
3.3信息的度量
3.3.1概率语法信息的测度：Shannon概率熵
3.3.2模糊语法信息的测度：DeLuca—Termin模糊熵
3.3.3语法信息的统一测度：一般信息函数
3.3.4全信息的测度
3.4小结与评注
参考文献
第4章知识理论
4.1知识的概念、分类与表示
4.1.1知识及其相关的基本概念
4.1.2知识的分类与表示
4.2知识的度量
4.2.1针对“知识生成”的知识测度
4.2.2针对“知识激活”的知识度量
4.3知识的生态学
4.3.1知识的内生态系统
4.3.2知识的外生态系统
4.4小结与评注
参考文献
第三篇高等人工智能的主体理论
第5章感知、注意与记忆：第一类信息转换原理
5.1高等人工智能的系统模型与机制主义方法
5.1.1高等人工智能的系统模型
5.1.2信息转换：高等人工智能系统的机制主义方法
5.2第一类信息转换原理及感知与注意的生成机制
5.2.1第一类信息转换原理：全信息的生成机理
5.2.2重要的副产品：脑科学与认知科学的“搭界”
5.2.3第一类信息转换原理的应用：感知注意的生成机理
5.3记忆系统的全信息机制
5.3.1记忆系统的全信息存储
5.3.2长期记忆系统的信息存储结构与提取方式
5.4小结与评注
参考文献
第6章意识、情感、理智与行为：第二类信息转换原理
6.1基础意识的生成机制：第二类A型信息转换原理
6.1.1意识的含义
6.1.2基础意识的生成机制
6.2情感的生成机制：第二类B型信息转换原理
6.2.1基本概念
6.2.2情感的分类
6.2.3情感生成的机制
6.3理智的生成机制：第二类C型信息转换原理
6.3.1理智的基本概念
6.3.2理智生成的机制
6.3.3综合决策
6.4策略执行的机制：第二类D型信息转换原理
6.4.1策略表示
6.4.2策略执行：从策略信息到策略行为的转换
6.5小结与评注
参考文献
第四篇高等人工智能与现行人工智能的关系
第7章物理符号系统：规范知识支持的机制主义方法
7.1形态性知识支持的智能生成方法
7.1.1一般模型
7.1.2控制策略
7.2内容性知识支持的机制主义方法
7.2.1谓词逻辑
7.2.2归谬推理
7.3价值性知识支持的机制主义方法
7.3.1启发式搜索
7.3.2博弈树搜索
7.3.3智能搜索与智能检索方法
7.4小结与评注
参考文献
第8章人工神经网络：经验知识支持的机制主义方法
8.1生物神经网络与人T神经网络
8.1.1人类智能与生物神经网络
8.1.2人工神经网络基础
8.2前向神经网络及其应用
8.2.1单层感知器
8.2.2多层感知器
8.3反馈神经网络
8.3.1Hopfield模型
8.3.2联想存储器：反馈型神经网络设计举例
8.4白组织神经网络
8.5小结与评注
参考文献
第9章感知一动作系统：常识知识支持的机制主义方法
9.1传感
9.2模式分类
9.2.1统计识别方法
9.2.2语言学方法
9.2.3神经网络方法
9.2.4关于“模式理解”的提要
9.3感知—动作系统
9.3.1感知—动作系统的总体原则
9.3.2几个典型的感知动作系统
9.3.3智能体：感知—动作系统的变种
9.4小结与评注
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

最让我印象深刻的是本书最后一部分关于“通用人工智能（AGI）的伦理与边界”的探讨。这部分内容的处理非常克制和审慎，没有过度渲染科幻色彩，而是回归到了计算限制和认知科学的交叉点。作者引入了关于“心智模拟”和“涌现行为”的讨论，特别是对当前大型语言模型展现出的类人能力的批判性分析，非常到位。他强调，我们必须警惕将“流畅的语言输出”等同于“真正的理解”，并提出了几个关键的衡量标准来区分表层拟合与深层认知。这种对技术进步保持清醒批判态度的学者精神，在当前AI狂热的氛围中尤为珍贵。整本书读下来，收获的不仅仅是技术知识，更重要的是一种对待复杂系统的、充满敬畏的科学态度。这不仅是一本技术书，更是一部关于人类智慧如何自我延伸的严肃思考集。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书后，我有一种强烈的“茅塞顿开”感，尤其是在涉及到深度学习的优化器部分。在此之前，我对梯度下降、动量、Adam等算法的理解多停留在“知道它能用”的层面，但这本书彻底改变了我的认知。作者并没有直接抛出复杂的公式，而是通过模拟一个“盲目下山者”的视角，生动地描绘了不同优化策略在复杂地形（即损失函数曲面）上的表现。那种对局部最优解和鞍点的细致辨析，让我深刻体会到为什么选择正确的优化路径比单纯堆砌参数量更为关键。有一处对“超参数敏感性分析”的论述尤其精彩，作者提出了一种“自适应微调”的思路，它不是简单地依赖网格搜索或随机搜索，而是基于模型当前状态的“学习速度”来动态调整学习率的区间。这种前瞻性的设计思想，体现了作者深厚的工程经验与理论功底的完美结合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计乍一看并不算惊艳，那种深邃的蓝色调配上银灰色的字体，给人的感觉是稳重且略显沉闷。然而，一旦翻开内页，我立刻被其中严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。作者在开篇部分就对“人工智能”这个宏大的概念进行了极富洞察力的解构，他没有满足于陈词滥调的定义，而是深入挖掘了其背后的哲学基础和数学内核。特别是关于贝叶斯推断在现代机器学习模型中的应用那一章节，简直是教科书级别的阐述。作者用非常精妙的比喻和图示，将原本晦涩难懂的概率论概念转化成了直观易懂的图景。我个人最欣赏的是，作者在讨论算法效率时，并没有陷入纯粹的工程细节，而是将其置于更广阔的计算复杂性理论框架下进行考察，这使得这本书的视野远超一般的技术手册，更像是一部关于智能本质的思辨录。对于那些希望从底层原理上理解AI的人来说，这本书无疑是一座灯塔，指引我们穿越迷雾，直抵知识的核心。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的难度是相当高的，对于初学者来说，可能需要多次往返于附录和参考文献之间。它不是一本“快速入门”指南，更像是一套“内功心法”。我发现自己常常需要暂停阅读，拿起草稿纸去推导那些看似简单的定理证明。但正是这种要求读者主动思考的特性，才让这本书的价值得以凸显。作者在处理“不确定性量化”那一章时，展现了他对统计学和数学建模的掌控力。他清晰地区分了频率学派和贝叶斯学派在处理模型误差时的根本分歧，并且展示了如何将后者的优势融入到前者的模型框架中，构建出更具鲁棒性的预测系统。这种跨越范式的整合能力，是这本书区别于市面上许多专注于单一流派的著作的关键所在。读完这一部分，我感觉自己对“模型到底知道多少”这个问题有了更审慎的态度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和阅读体验着实让人称赞，虽然内容极为学术化，但编排却丝毫没有让人感到枯燥。每当一个关键概念被引入时，作者总会巧妙地插入一个“历史脚注”或“未来展望小节”。例如，在介绍强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）时，作者没有直接跳到Q-learning，而是花了相当的篇幅回顾了早期的动态规划思想，这使得我们能够理解为什么现在的算法会以当前的形式出现。这种对知识“演化史”的尊重，让阅读过程不再是单纯的知识接收，而更像是一场与领域先驱们的对话。我特别留意到，在关于“可解释性AI（XAI）”的讨论中，作者并没有陷入当前流行的LIME或SHAP等工具的泥潭，而是从信息论的角度重新审视了“解释”的本质，这提供了一个非常新鲜且深刻的视角，让人不得不停下来深思。

评分☆☆☆☆☆

从Shannon信息转换为全信息的过程中，许多细节需要工程师来制定；这就带有工程师自己的语义和语用属性了，而非那个智能体自身的。

评分☆☆☆☆☆

为钟义信院士打call！

评分☆☆☆☆☆

从Shannon信息转换为全信息的过程中，许多细节需要工程师来制定；这就带有工程师自己的语义和语用属性了，而非那个智能体自身的。

评分☆☆☆☆☆

为钟义信院士打call！

评分☆☆☆☆☆

前面几章讲了信息理论和知识理论，感觉还行。但是后面讲到所谓的“高等人工智能”，看起来只是比传统的人工智能多了“信息”二字。