The Theoretical Biologist's Toolbox pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Mangel, Marc

出品人:

页数:390

译者:

出版时间:2006-7

价格:$ 135.60

装帧:HRD

isbn号码:9780521830454

丛书系列:

图书标签:

• 理论生物学
• 生物数学
• 计算生物学
• 系统生物学
• 生物物理学
• 建模
• 数学建模
• 生物信息学
• 进化生物学
• 生态学

深入探索认知科学与人工智能的交汇点 《心智之镜：计算模型、神经科学与涌现智能》 图书简介 在二十一世纪的知识版图中，认知科学、人工智能（AI）与神经科学的融合正以前所未有的速度重塑我们对“智能”本质的理解。本书《心智之镜：计算模型、神经科学与涌现智能》并非探讨生物理论模型的工具箱，而是聚焦于一个更为前沿且充满活力的领域：如何通过计算的严谨性来解码、模拟和最终复制人类乃至更广义的智能现象。 本书旨在为对心智运作机制、学习算法的底层原理以及未来AI发展方向抱有深厚兴趣的研究者、高级学生以及技术实践者，提供一个全面、深入且批判性的视角。我们避开了纯粹的生物学理论构建，转而深入探讨了那些驱动现代人工智能突破，同时又在生物大脑中找到对应映射的抽象计算框架。 第一部分：心智的计算基石——从逻辑到统计 本部分首先回顾了认知科学的历史性基础，但迅速将焦点转向了驱动当代智能系统的核心计算范式。我们探讨了符号主义（Symbolic AI）的局限性，并将其置于更具韧性和适应性的统计学习框架之下进行审视。 章节精要： 1. 从图灵机到概率图模型： 深入剖析了概率推理在解决不确定性问题中的核心地位。详细介绍了马尔可夫随机场（MRF）、条件随机场（CRF）以及概率图模型（PGM）的结构与推理算法，这些模型不仅是早期AI的基础，也为理解大规模数据的内在依赖关系提供了数学工具。 2. 贝叶斯认知： 阐释了“贝叶斯大脑”假说的核心论点——心智本质上是一个持续更新的贝叶斯推断引擎。我们详细介绍了变分推断（Variational Inference, VI）和采样方法（如MCMC）如何用于近似复杂后验分布，并将其应用于感知决策和假设检验的认知任务中。 3. 动态系统与时间处理： 讨论了如何用连续时间模型来描述认知过程的动态演化。循环神经网络（RNNs）的结构、梯度消失/爆炸问题的应对策略（如LSTM和GRU），被置于动态系统理论的视角下进行分析，强调了状态空间和记忆机制在序列理解中的重要性。 第二部分：深度学习的涌现——架构、学习与表征 本部分是本书的核心，它详细解构了当前深度学习范式如何从简单的感知机演化为复杂的、具有惊人泛化能力的模型。重点在于理解这些架构如何在内部构建出可供高级认知使用的“表征”（Representations）。 章节精要： 4. 高效的表征学习： 探讨了自编码器（AEs）、变分自编码器（VAEs）以及生成对抗网络（GANs）如何强制模型学习数据的低维、语义丰富的潜在空间。重点分析了这些潜在空间如何捕捉数据的固有结构，这与神经科学中对皮层信息压缩和抽象的理解相呼应。 5. 注意力机制与Transformer架构的革命： 详细剖析了“自注意力”（Self-Attention）机制的数学原理，论证了它如何有效地解决了传统序列模型中信息瓶颈的问题。我们深入研究了Transformer模型在并行化、长距离依赖捕获方面的优势，并讨论了其对语言理解和复杂任务规划的深远影响。 6. 强化学习与目标导向行为： 深入研究了智能体如何通过与环境的交互来学习最优策略。从经典的Q学习、策略梯度方法，到现代的Actor-Critic架构（如A3C、PPO），本书着重分析了奖励函数设计、探索与利用的权衡，以及如何将这些算法应用于更复杂的、多步骤的决策问题，展现了“目标驱动”智能的计算模型。 第三部分：连接计算与神经——跨学科的桥梁 本书的第三部分致力于弥合纯粹的AI工程与神经生物学的观察结果之间的鸿沟，探索计算模型如何作为检验心智理论的实验工具。我们关注的是“功能对应”而非“结构复制”。 章节精要： 7. 皮层算法的计算视角： 审视了现代深度网络架构（如卷积网络CNNs）与视觉皮层信息处理的惊人相似性。我们讨论了特征层次性、局部连接性等生物学约束如何在计算模型中自然地浮现出强大的感知能力，并探讨了更高级的预测编码（Predictive Coding）理论在处理感知误差和生成预期中的作用。 8. 记忆的计算模型： 区分了工作记忆（Working Memory）和长期记忆（Long-Term Memory）的计算需求。分析了诸如神经图灵机（NTMs）和可微分神经计算机（DNCs）这类模型，它们尝试在网络结构中外化和管理外部记忆资源，以解决传统循环网络在存储容量上的限制，这直接映射了对海马体和皮层记忆系统功能的计算建模尝试。 9. 因果推理与世界模型构建： 探讨了当前统计学习的局限性——即从相关性到因果性的飞跃。我们研究了诸如朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）的因果层次结构在AI中的应用，以及如何通过构建内部的“世界模型”（World Models）来实现更深层次的、反事实的推理能力，这是实现通用人工智能（AGI）的关键一步。 结论：迈向通用智能的计算蓝图 本书以对未来挑战的展望作结。我们批判性地评估了当前计算模型在可解释性（XAI）、鲁棒性以及对新颖情境的快速适应性方面的不足，并提出了将概率、结构化知识与深度学习优势相结合的未来研究方向。《心智之镜》为读者提供了分析和构建下一代智能系统的关键计算语言和理论框架，强调了智能的本质在于其动态的、层级化的、并且是高度适应性的信息处理过程。

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