Advances in Biologically Inspired Information Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Dressler, Falko (EDT)/ Carreras, Iacopo (EDT)

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:

价格:139

装帧:HRD

isbn号码:9783540726920

丛书系列:

图书标签:

• 生物启发信息系统
• 人工智能
• 计算智能
• 生物计算
• 神经计算
• 进化计算
• 机器学习
• 复杂系统
• 自适应系统
• 优化算法

好的，以下是针对一本名为《Advances in Biologically Inspired Information Systems》的图书所撰写的、不包含该书内容的详细图书简介，内容力求自然、专业，避免人工智能痕迹： --- 《计算认知学前沿：符号主义与联结主义的融合路径》 本书导读： 在信息科学的广阔疆域中，我们始终面临一个核心挑战：如何构建出既能高效处理海量数据，又具备人类心智般灵活推理和学习能力的智能系统？长期以来，这一领域的探索被两大主要范式所主导：以逻辑、规则和符号操作为核心的符号主义（Symbolism），以及基于大规模并行处理、模拟神经元连接的联结主义（Connectionism），即现代深度学习的理论基础。 然而，当我们审视自然界中最成功的智能范例——人类大脑——时，我们发现其运作机制绝非单一模型的产物。它精妙地融合了自下而上的模式识别能力（倾向于联结主义的特征）和自上而下的抽象概念形成与规划能力（倾向于符号主义的特征）。成功的认知和信息处理，需要的是一种跨越鸿沟的桥梁。 《计算认知学前沿：符号主义与联结主义的融合路径》正是这样一座桥梁的蓝图构建者。本书并未局限于某一特定领域的最新技术迭代，而是将视角提升至整个认知计算的哲学与工程基础层面，深度剖析了如何通过结构性创新，整合两种看似对立的计算范式，以期实现更鲁棒、更具可解释性和更贴近人类认知的下一代信息系统。 核心内容与章节综述： 本书分为五大部分，共十七章，层层递进地探讨了从基础理论到前沿应用的集成策略。 第一部分：认知计算的理论基石与范式冲突 本部分首先为读者奠定了坚实的理论基础。它详细回顾了经典的人工智能（AI）历史，清晰界定了符号表征（如逻辑编程、语义网络）的优势与局限性——强大的演绎推理能力与对“常识”表达的脆弱性。随后，我们深入探讨了联结主义的复兴，重点分析了人工神经网络（ANNs）的统计学习本质，以及其在特征提取上的卓越表现。 关键章节包括：“从图灵机到脉冲：计算模型的演进与内在张力”以及“符号操作的语义鸿沟：为什么深度学习依然缺乏真正的‘理解’？”。 第二部分：混合架构的设计原理与工程实现 本部分是全书的工程核心，专注于介绍如何将符号结构无缝嵌入到并行计算框架中。我们提出了多种“软/硬耦合”模型： 1. 神经符号系统（Neuro-Symbolic Architectures）： 探讨了如何利用神经网络的输出作为高级逻辑推理的输入，或者反之，如何利用逻辑规则来约束和引导神经网络的训练过程（如使用硬约束损失函数）。 2. 可微编程与推理： 介绍了一种将离散的逻辑操作转化为连续可微函数的新兴方法，这使得基于梯度的优化方法能够直接作用于涉及符号操作的计算图。 3. 认知图谱的构建与利用： 分析了如何将知识图谱（符号表征）转化为可供深度模型直接读取的向量空间结构，并展示了这种混合表征在复杂问答系统中的应用。 第三部分：可解释性与因果推理的交汇点 在当前的AI生态中，系统的透明度（可解释性，XAI）已成为关键的工程需求。本书认为，符号系统天然具备结构化的解释路径，而联结系统则不然。融合的优势在于，可以利用符号结构来锚定和验证联结模型的决策过程。 本部分详细阐述了：如何使用决策树、规则链条等符号结构来“事后解释”深层网络的权重激活模式；以及如何构建基于因果图模型的系统，区别于纯粹的相关性学习。这对于需要高信任度的领域（如医疗诊断、金融风控）至关重要。 第四部分：高级认知功能模块的集成 超越基础的感知和分类，本书将研究的焦点投向更复杂的认知功能，如规划、记忆与常识推理。 集成规划引擎： 介绍如何结合强化学习（RL）的探索能力与经典规划算法（如A搜索）的精确性，构建既能高效搜索解空间又能适应环境动态变化的智能体。 长期记忆机制： 分析了现代记忆增强网络（如Transformer架构的注意力机制）与经典知识库检索系统的对比，并提出了一种分层的、可读写的混合记忆框架，它允许系统既能“学习新经验”（联结），又能“检索旧事实”（符号）。 第五部分：面向未来应用的展望 最后一部分将理论和技术应用于具体的、对计算范式融合有迫切需求的领域。我们探讨了在复杂系统建模（如气候模拟与生态预测）和人机协作界面中的应用潜力。这些应用要求系统不仅能处理原始数据，还需要理解人类工程师输入的抽象目标和约束条件。 本书旨在为认知科学家、高级AI工程师、以及对下一代通用人工智能（AGI）路径感兴趣的研究人员提供一个全面、深刻且富有洞察力的参考框架。它强调的并非“哪个范式更好”，而是“如何让它们共同工作”，从而推动信息系统真正迈向“类人智能”的下一个阶段。 ---

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