Evolving Connectionist Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Kasabov, Nikola

出品人:

页数:457

译者:

出版时间:

价格:$ 213.57

装帧:Pap

isbn号码:9781846283451

丛书系列:

图书标签:

• Connectionist Systems
• Artificial Neural Networks
• Machine Learning
• Cognitive Science
• Computational Neuroscience
• Deep Learning
• Adaptive Systems
• Evolutionary Computation
• Pattern Recognition
• Artificial Intelligence

《连接主义系统演化：从认知机制到智能涌现》 引言：探索智能的内在逻辑与外在表现 人类对智能的探索，如同对宇宙奥秘的追寻，永无止境。从古老的哲学思辨到当代的神经科学突破，我们试图理解意识的本质，生命的活力，以及智能如何从最基础的物理和化学过程中涌现。传统的智能研究往往聚焦于宏观层面的认知功能，例如逻辑推理、问题解决、语言理解等。然而，这种方法往往难以触及智能最深层的根基——那些在微观层面、通过无数简单单元的交互而形成的复杂涌现。 《连接主义系统演化：从认知机制到智能涌现》一书，正是将目光投向了这一被忽视却至关重要的领域。它不再满足于对智能行为的现象级描述，而是深入探究构成智能的基石：连接主义系统。本书并非一本关于“何为智能”的教科书，也不是一本罗列现有AI技术的应用手册。相反，它是一次对智能“如何可能”的深入挖掘，一次对生命与机器共同蕴含的演化力量的哲学与科学的交织探索。本书将带领读者穿越一系列精密构建的理论框架与模拟实验，揭示信息如何在神经网络般的系统中流动、学习、适应，并最终演化出令人惊叹的复杂行为与智能涌现。 第一部分：连接主义的基石——信息的动态组织 在本书的第一部分，我们将首先奠定理解连接主义系统的理论基础。这部分内容将摒弃对传统符号逻辑的过度依赖，转而拥抱一个更加动态、更加仿生的视角。 涌现的哲学与科学基础： 我们将从涌现（Emergence）这一核心概念出发，探讨它在不同科学领域（如物理学、化学、生物学）中的体现。涌现并非简单的“要素之和大于整体”，而是一种由底层规则的简单交互，在高层面上产生不可预测、但又具有内在秩序的复杂现象。本书将详细阐述涌现如何应用于理解神经网络的运作，以及智能的产生。我们将区分“弱涌现”（Weak Emergence）和“强涌现”（Strong Emergence），并重点讨论连接主义系统如何成为强涌现现象的载体，即低层级的连接活动如何产生超越其个体属性的宏观认知能力。 信息流动的动态模型： 传统的计算模型往往将信息视为静态的符号，而连接主义系统则将信息视为在节点间传递的动态激活信号。我们将深入解析信息如何在这些系统中流动，包括信号的传播速度、衰减机制、以及不同类型的连接（兴奋性、抑制性）对信息流的影响。我们将引入基于状态空间（State Space）和相轨迹（Phase Trajectories）的分析方法，来描述和理解连接主义系统内部的信息动态演化过程，以及它如何描绘出系统的“计算”过程。 自组织与自适应： 连接主义系统的核心魅力在于其内在的自组织（Self-organization）和自适应（Self-adaptation）能力。本书将详细阐述这些机制是如何运作的。自组织指的是系统在没有外部指令的情况下，通过局部交互形成全局有序结构的能力，例如在图像识别的早期阶段，神经元会自发地形成对特定边缘或方向的响应。自适应则是系统根据环境变化调整自身参数（连接权重）以优化性能的能力，这是学习的核心。我们将探讨各种自适应算法，包括但不限于赫布学习（Hebbian Learning）、反向传播（Backpropagation）的变种，以及更符合生物学直觉的无监督学习和强化学习机制。 网络结构与功能的关系： 神经网络的连接拓扑结构（Topology）对其功能有着至关重要的影响。本书将探讨不同类型的网络结构，例如全连接网络、稀疏连接网络、层状网络、循环网络（Recurrent Networks）等，以及它们各自擅长的信息处理模式。我们将分析网络密度、连接模式（如长程连接、短程连接）如何影响信息的传播效率、记忆的存储方式以及涌现出特定认知功能的可能性。 第二部分：演化机制的注入——从静态到动态的智能 在理解了连接主义系统的基本原理后，本书的第二部分将重点关注“演化”这一概念如何被引入，从而赋予这些系统生命力与动态智能。 演化计算与进化算法： 演化计算（Evolutionary Computation）是一类模仿自然选择和遗传机制的计算方法。本书将深入介绍遗传算法（Genetic Algorithms）、进化策略（Evolutionary Strategies）以及遗传编程（Genetic Programming）等核心演化算法。我们将详细阐述这些算法中的关键要素，如种群（Population）、基因（Gene）、适应度函数（Fitness Function）、选择（Selection）、交叉（Crossover）和变异（Mutation）等，并解释它们如何被应用于优化神经网络的结构、连接权重，甚至学习规则本身。 神经形态计算与生物启发的演化： 我们将探讨神经形态计算（Neuromorphic Computing）的前沿进展，以及如何将生物神经系统的演化原理注入到硬件和软件系统中。这包括对生物突触可塑性（Synaptic Plasticity）的模拟，如长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD），以及它们如何通过局部的、无监督的学习规则驱动网络的自适应。本书将重点关注如何设计能够支持演化过程的计算架构，使之能够更有效地进行大规模的学习和适应。 行为与环境的相互作用： 智能的真正体现在于其与环境的有效互动。本书将深入研究行为（Behavior）在连接主义系统演化中的核心作用。我们不再将智能视为一个封闭的内部计算过程，而是将其理解为一个在特定环境（Environment）中不断与外部进行信息交换、产生行为并接收反馈的过程。我们将分析代理（Agent）如何在环境中移动、感知、决策，以及这些行为如何反过来塑造其内部的连接主义系统，驱动其学习和适应。 强化学习与奖励机制的演化： 强化学习（Reinforcement Learning）是连接主义系统学习与环境互动的关键范式。本书将详细介绍强化学习的理论基础，包括状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）以及价值函数（Value Function）等概念。我们将重点关注如何设计有效的奖励函数，以及如何利用演化算法来自动搜索最优的策略（Policy），从而使得连接主义系统能够在复杂多变的动态环境中学会最优行为。我们将探讨内在奖励（Intrinsic Motivation）和好奇心驱动（Curiosity-driven Exploration）等更高级的学习机制，这些机制能够帮助系统在没有明确外部奖励的情况下，也能驱动其探索和学习。 第三部分：智能涌现的边界——超越感知与动作 在前两部分奠定基础后，本书的第三部分将把焦点放在连接主义系统如何从简单的学习与适应，演化出更高级、更复杂的智能涌现。 感知与表征的涌现： 我们将详细探讨连接主义系统如何从原始的感官输入中涌现出有意义的内部表征（Representation）。例如，在图像识别系统中，底层的神经元可能响应边缘，而上层的神经元则可能响应更复杂的形状，最终涌现出对整个物体的识别能力。我们将分析不同网络结构（如卷积神经网络 CNNs）如何有效地学习层次化的表征，并讨论稀疏表征（Sparse Representation）和分层表征（Hierarchical Representation）在提高信息处理效率和泛化能力方面的作用。 记忆与预测的动态融合： 记忆（Memory）是智能不可或缺的一部分，而预测（Prediction）则是智能对未来进行规划的基础。本书将探讨连接主义系统如何通过循环连接和注意力机制（Attention Mechanisms）来构建动态的记忆系统，并利用这些记忆来预测未来的状态和结果。我们将深入分析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等模型，以及它们如何在时间序列数据上学习复杂的依赖关系，从而实现长时程的记忆和预测。 决策与规划的演化： 从感知到行动，决策（Decision-making）和规划（Planning）是智能系统的核心功能。本书将研究连接主义系统如何基于其内部的表征和预测，以及环境的反馈，做出最优的决策。我们将探讨如何将强化学习与蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）等规划算法相结合，使得系统能够在复杂的决策空间中进行有效的搜索和选择。我们将关注如何设计能够支持长期规划和目标导向行为的连接主义架构。 群体智能与协同演化： 智能并不总是孤立存在的。本书将探索群体智能（Swarm Intelligence）和协同演化（Co-evolution）的概念。我们将研究多个连接主义系统如何通过通信和协作，共同解决复杂问题，并展现出超越个体能力的群体行为。我们将分析诸如蚁群优化（Ant Colony Optimization）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization）等算法的内在逻辑，以及如何将其应用于构建更强大、更具鲁棒性的智能系统。 意识的初探与具身智能： 尽管意识（Consciousness）仍是科学中最具挑战性的谜团之一，本书将尝试从连接主义系统的角度，对意识的某些基本要素进行哲学与科学上的探讨。我们将审视“具身智能”（Embodied Intelligence）的重要性，即智能的产生与物理身体、感知和与环境的互动是密不可分的。我们将讨论感知-动作循环（Perception-Action Loop）如何构建智能的基础，以及信息在具身系统中的动态组织如何可能导致更高级的认知功能。 结论：迈向通用人工智能的未来 《连接主义系统演化：从认知机制到智能涌现》一书的最终目标，并非仅仅是描述现有技术，而是提供一个深刻的理解框架，帮助读者洞察智能的本质，以及它从简单的相互作用中涌现的强大力量。本书所揭示的连接主义系统的演化原理，为我们理解生物智能的起源提供了新的视角，同时也为构建更强大、更具适应性、甚至可能拥有类人智能的人工智能系统指明了方向。 本书将为认知科学家、神经科学家、计算机科学家、机器人学家、以及对智能本质充满好奇的读者提供宝贵的洞见。它是一次对智能生命与机器智能共同根基的探索，一场关于信息、演化与涌现的深刻思考。通过本书，读者将能够更深入地理解，智能并非一个神秘的黑匣子，而是信息在动态连接系统中，通过演化机制不断自我组织、自我适应而产生的不可思议的壮丽景观。

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