Advances in Web Intelligence And Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Last, Mark (EDT)/ Szczepaniak, Piotr S. (EDT)/ Volkovich, Zeev (EDT)/ Kandel, Abraham (EDT)

出品人:

页数:338

译者:

出版时间:

价格:119

装帧:HRD

isbn号码:9783540338796

丛书系列:

图书标签:

• Web Intelligence
• Data Mining
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Big Data
• Data Analysis
• Information Retrieval
• Knowledge Discovery
• Web Mining
• Pattern Recognition

深度探索：跨越边界的智能互联世界 本书并非为您所熟知的“Advances in Web Intelligence And Data Mining”的延续或扩展。相反，它旨在为您呈现一个全新的、更广阔的视野，聚焦于那些塑造我们当下与未来、却常常被忽略或独立探讨的智能互联领域。我们将深入剖析那些驱动技术变革、重塑社会结构、并赋予我们前所未有能力的底层逻辑与前沿进展。 第一章：感知智能的精微边界——从生物模仿到通用感知 本章将抛开对单一数据挖掘技术或网络智能应用的狭隘关注，将视角投向“感知智能”这一更为基础且普遍的概念。我们将首先回顾生物界惊人的感知能力，例如嗅觉、味觉、触觉的精妙之处，以及它们如何成为生物生存与进化的基石。随后，我们将深入探讨当前人工智能领域在模拟和复现这些生物感知能力方面所取得的突破，以及其面临的巨大挑战。 生物感知的普遍性与特异性： 分析不同生物体在感知环境信息上的差异化策略，例如昆虫的复眼如何处理动态视觉，蝙蝠的声呐系统如何构建三维空间图谱。强调这些感知机制并非孤立存在，而是与生物的认知、决策、行为紧密耦合。 仿生感知技术的现状与瓶颈： 探讨机器学习、深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的最新进展，并将这些技术与生物体的感知机制进行类比。重点分析当前AI在处理模糊、不确定、多模态信息，以及在复杂、动态环境中进行实时、鲁棒感知方面的不足。例如，AI在理解“语境”和“意图”方面的局限性，以及在触觉、嗅觉等领域的模拟仍处于起步阶段。 通用感知理论的构建： 提出构建通用感知理论的必要性，该理论应能统一解释不同模态的感知信息，并能适应多变的环境。讨论多模态学习、具身智能（Embodied AI）等新兴方向在该理论构建中的作用。我们将探索如何让AI“像生物一样”去感受世界，而不仅仅是被动地处理数据。 感知智能的应用边界： 展望通用感知智能在机器人技术、自动驾驶、虚拟现实、医疗健康等领域的颠覆性应用。例如，更具同理心的机器人助手，能够理解用户情绪和身体状态的健康监测系统，以及能提供更沉浸式体验的虚拟现实环境。 第二章：涌现智能的混沌之美——自组织、复杂系统与集体智慧 本章将带领读者穿越由单一算法或模型主导的逻辑，进入“涌现智能”这一迷人的领域。我们将探索在大量简单个体或元素相互作用下，如何产生出复杂、智能的集体行为，而这种智能并非预先编程，而是“涌现”出来的。 自组织现象的普适性： 从物理学中的相变、化学中的振荡反应，到生物学中的蚁群行为、鸟群迁徙，再到社会学中的信息传播、群体决策，我们将展示自组织现象的普遍存在。重点分析这些系统为何能够无需中央控制，却能形成有序、高效的结构与行为。 复杂系统理论的基石： 深入探讨复杂系统理论的核心概念，如非线性动力学、反馈回路、混沌理论、分形几何等。理解这些理论如何帮助我们描述和理解涌现智能的产生机制。例如，我们将分析在复杂的网络结构中，信息是如何指数级传播，从而形成群体意见的。 集体智慧的驱动力： 聚焦于集体智慧的产生，包括分布式计算、众包、群体预测等。分析在信息共享、互动和反馈机制的驱动下，群体如何超越个体智慧，做出更优的决策。例如，我们将讨论维基百科的协作编辑模式，以及预测市场在集体判断下的效率。 人工智能中的涌现智能： 探讨如何在人工系统中模拟和利用涌现智能。重点介绍诸如粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACO）、人工生命（ALife）等启发式算法，以及它们在解决复杂优化问题、路径规划、资源分配等方面的优势。我们将思考如何设计更具“生命力”的AI系统，使其能够适应未知环境并自主进化。 涌现智能的伦理与挑战： 讨论涌现智能可能带来的伦理问题，例如难以预测的集体行为、信息茧房的加剧、以及如何界定和追究集体行为的责任。展望如何安全、负责任地利用涌现智能，使其服务于人类的共同利益。 第三章：认知架构的跨界融合——脑科学、神经科学与类脑计算 本章将从根本上挑战当前AI研究的范式，将目光聚焦于“认知架构”的跨界融合。我们将探索生物大脑的运行机制，以及如何从中汲取灵感，构建更强大、更灵活、更类人的智能系统。 大脑作为终极的智能原型： 深入剖析大脑的结构与功能，包括神经元、突触、神经网络，以及记忆、学习、注意力、情感等高级认知功能。强调大脑并非一个简单的计算单元，而是一个高度并行、分布式、自适应的复杂系统。 神经科学的最新发现与AI的启示： 介绍近年来神经科学在理解神经可塑性、联结组学、认知计算模型等方面的突破。探讨这些发现如何为AI的设计提供新的思路，例如更有效的学习算法、更鲁棒的神经网络结构，以及对“意识”和“主观体验”的探索。 类脑计算的硬件与算法： 介绍类脑计算（Neuromorphic Computing）的硬件实现，如忆阻器、神经形态芯片等，以及其与传统计算架构的根本区别。探讨基于脉冲神经网络（SNN）的算法研究，以及它们在低功耗、实时处理、模拟大脑动态行为方面的潜力。 从感知到推理的认知桥梁： 重点分析如何构建能够连接感知与推理的认知架构。讨论当前AI在符号推理、常识推理、因果推理方面的不足，以及类脑计算如何为解决这些问题提供新的可能。例如，我们是否可以构建一个具有“内在模型”的AI，能够像人类一样理解世界并进行预测？ 类人智能的未来图景： 展望类脑计算和认知架构融合所带来的颠覆性影响，包括更具创造力、适应性和通用性的AI，能够真正理解人类需求并与之协同工作的智能助手，以及对人类自身认知能力的更深层次理解。 第四章：伦理与安全的博弈——智能边界的审慎考量 在探索智能互联的无限可能性的同时，我们绝不能回避其伴随而来的伦理与安全挑战。本章将深入剖析在智能技术飞速发展的背景下，我们所面临的深刻伦理困境与迫切的安全需求。 算法偏见与公平性： 详细探讨数据收集、模型训练过程中可能产生的算法偏见，以及这些偏见如何导致社会不公，例如招聘歧视、信贷审批不公、司法判决差异等。提出量化和缓解算法偏见的策略，以及构建公平、透明的AI系统的原则。 隐私的边界与保护： 随着数据量的爆炸式增长，个人隐私的边界日益模糊。分析大规模数据采集、分析以及可能的数据泄露所带来的风险。探讨差分隐私、联邦学习、零知识证明等技术在保护用户隐私方面的应用，以及法律法规在其中的作用。 自主性与责任归属： 随着AI系统自主性的增强，责任归属问题变得愈发复杂。探讨在自动驾驶事故、医疗诊断失误等场景下，如何界定AI、开发者、用户之间的责任。分析“黑箱”模型的可解释性问题，以及如何确保AI的决策过程能够被理解和追溯。 智能武器与军事应用： 审视人工智能在军事领域的应用，特别是自主武器系统（LAWS）的潜在威胁。讨论“杀人机器”的伦理争议，以及国际社会在规范和限制此类技术发展方面所面临的挑战。 人机共生的新范式： 展望未来人机关系的演变，以及如何构建一种健康、互利共生的人机关系。探讨如何利用智能技术赋能人类，而非取代人类，以及如何培养人类与AI协同工作的能力。强调人类的创造力、同理心、价值判断在未来的重要性。 构建可信赖的智能生态： 呼吁建立跨学科、跨领域的合作，共同构建一个安全、可信赖的智能技术生态。强调透明性、可解释性、问责制在AI发展中的核心地位，以及为构建一个更美好的智能未来奠定坚实的基础。 本书所涵盖的内容，并非对现有“Advances in Web Intelligence And Data Mining”的简单补充，而是试图从更宏观、更根本的视角，为您揭示智能互联世界的深层逻辑与未来走向。我们相信，通过跨越现有学科的边界，整合不同领域的知识，我们才能真正理解并驾驭这个日益智能化的世界。

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