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出版者:北京郵電大學

作者:楊大來主編

出品人:

頁數:227

译者:

出版時間:2008-1

價格:13.00元

裝幀:

isbn號碼:9787563514748

叢書系列:

圖書標籤:

• 大學生
• 健康教育
• 高校
• 醫學
• 心理健康
• 生理健康
• 衛生
• 預防保健
• 青春期
• 健康生活

圖書名稱：《前沿計算科學與人工智能倫理》 內容簡介： 本書旨在深入探討當前計算科學領域最前沿的研究方嚮，並著重剖析快速發展的人工智能技術在倫理、法律和社會影響方麵所麵臨的嚴峻挑戰與潛在風險。我們力求為讀者提供一個全麵、深入且批判性的視角，理解新一代信息技術如何重塑人類社會結構、經濟模式乃至個體認知。 第一部分：現代計算範式的革新 本部分聚焦於正在深刻改變傳統計算架構和數據處理能力的顛覆性技術。 第一章：量子計算的原理與突破 本章首先係統梳理瞭量子力學的基本原理，包括疊加態、量子糾纏和量子隧穿效應，為理解量子計算奠定理論基礎。隨後，詳細介紹瞭當前主流的量子比特實現技術（如超導電路、離子阱、拓撲量子計算等）的優缺點與工程難題。著重分析瞭Shor算法和Grover算法在密碼學和搜索領域的革命性潛力，並探討瞭量子糾錯碼的關鍵進展，以期實現容錯量子計算（FTQC）。本章還對NISQ（有噪聲中等規模量子）時代的具體應用前景，如材料模擬和藥物發現，進行瞭前瞻性評估。 第二章：後摩爾時代的高性能計算架構 隨著馮·諾依曼瓶頸的日益顯著，本章探討瞭超越傳統CPU/GPU架構的解決方案。內容涵蓋內存計算（In-Memory Computing, IMC）、類腦計算（Neuromorphic Computing）的神經形態芯片設計（如脈衝神經網絡SNN的硬件加速），以及光子計算在低延遲、高帶寬數據傳輸中的應用前景。我們特彆關注瞭異構計算的深度融閤，包括FPGA、ASIC在特定算法（如深度學習推理）加速中的優化策略與性能瓶頸分析。 第三章：分布式賬本技術（DLT）與去中心化基礎設施 本章超越瞭對基礎加密貨幣的膚淺介紹，深入剖析瞭區塊鏈作為一種新型信任機製的底層設計哲學。詳細闡述瞭共識機製（PoW, PoS, DPoS及其變種）的權衡與安全性分析。重點討論瞭零知識證明（ZKP），特彆是zk-SNARKs和zk-STARKs在實現隱私保護與可驗證計算中的核心數學原理。同時，探討瞭Web3.0的願景，包括去中心化自治組織（DAO）的治理模型，以及其對傳統互聯網中心化平颱的潛在顛覆。 第二部分：深度學習的邊界拓展與模型可解釋性 本部分聚焦於當前人工智能研究的核心驅動力——深度學習，並探討瞭超越傳統監督學習的復雜問題。 第四章：生成模型的前沿探索 本章係統迴顧瞭生成對抗網絡（GANs）的最新進展，包括StyleGAN在高保真圖像生成上的突破，以及其在對抗性攻擊中的應用。隨後，深入講解瞭擴散模型（Diffusion Models）的數學基礎，分析其在圖像、音頻及視頻生成方麵相較於GANs和VAEs的優勢，特彆是其在采樣穩定性和多樣性控製上的優越性。此外，還涉及大型語言模型（LLMs）的湧現能力、上下文學習機製以及多模態生成的前沿課題。 第五章：可解釋性人工智能（XAI）與因果推斷 隨著AI模型復雜度的指數級增長，決策過程的“黑箱化”已成為製約其在關鍵領域（如醫療、金融）應用的主要障礙。本章係統梳理瞭主流的XAI技術，包括局部可解釋性方法（LIME、SHAP值）和全局模型透明度構建。更進一步，本章強調瞭因果推斷在AI決策中的重要性，闡述瞭Pearl的Do-Calculus框架如何幫助模型區分相關性與因果性，從而構建更魯棒、更具公平性的決策係統。 第六章：自監督學習與小樣本學習範式 本章探討瞭如何利用海量未標記數據進行高效學習，以應對數據稀疏性問題。詳細分析瞭自監督學習（SSL）的核心範式，如對比學習（Contrastive Learning，如SimCLR、MoCo）在視覺和自然語言處理中的應用。同時，聚焦元學習（Meta-Learning）和少樣本學習（Few-Shot Learning），闡明如何訓練模型“學會學習”，從而在新任務上隻需少量示例即可快速適應。 第三部分：人工智能的倫理、安全與社會治理 本部分是本書的核心，旨在批判性地審視和應對AI技術飛速發展帶來的社會責任與潛在風險。 第七章：算法公平性、偏見與責任分配 本章深入剖析瞭算法決策中的偏見來源，包括訓練數據的固有偏見、標簽偏差以及模型構建過程中的選擇性偏差。係統介紹瞭量化算法公平性的多種指標（如統計均等、機會均等），並探討瞭去偏技術，包括數據預處理、在處理中乾預以及後處理公平化方法。討論瞭在自動駕駛事故或醫療診斷失誤中，法律責任應如何分配給開發者、使用者和模型本身。 第八章：人工智能的魯棒性、安全與對抗性攻擊 本章專注於AI係統的安全漏洞。詳細解析瞭對抗性樣本（Adversarial Examples）的生成原理（如FGSM、PGD攻擊），以及它們對深度神經網絡的脆弱性。探討瞭防禦機製，包括對抗性訓練、輸入淨化和模型驗證。此外，深入討論瞭模型竊取（Model Stealing）、數據投毒（Data Poisoning）等針對AI基礎設施的惡意攻擊，並提齣瞭提升模型魯棒性的架構級防禦策略。 第九章：通用人工智能（AGI）的風險評估與管控路徑 本章對通用人工智能（AGI）的潛在實現路徑和長期風險進行瞭嚴肅的哲學與工程學探討。討論瞭對齊問題（Alignment Problem），即確保超級智能體的目標函數與人類價值觀保持一緻的難度。分析瞭潛在的失控場景，如目標漂移和工具性收斂。本章提齣瞭一係列關於AGI研發的安全協議與國際治理框架的初步構想，強調在追求能力的同時，必須將可控性置於首位。 結論：計算科學的未來圖景與人文責任 本書最後總結瞭計算科學在未來十年內可能達成的裏程碑，並重申瞭跨學科閤作的重要性。強調技術人員必須將人文關懷、倫理約束和法律框架內嵌於創新過程的每一個環節，確保計算科學的進步服務於全人類的福祉，而非加劇不平等或帶來不可逆轉的風險。本書為研究人員、政策製定者以及對未來科技格局有深刻關切的讀者，提供瞭不可或缺的理論基石與批判性工具。

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