癬病百問 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:上海科學技術齣版社

作者:李長恒主編

出品人:

頁數:97

译者:

出版時間:1993-10

價格:0

裝幀:平裝

isbn號碼:9787532332649

叢書系列:

圖書標籤:

• 癬病
• 皮膚病
• 真菌感染
• 醫學科普
• 健康谘詢
• 皮膚健康
• 常見病
• 養生
• 傢庭醫學
• 疾病預防

飛越奇點：當代智能係統的演進與未來圖景 引言：知識的邊界與認知的重塑 人類文明的每一次重大飛躍，都伴隨著工具的革命與認知範式的轉變。從印刷術的普及到互聯網的連接，信息的獲取與處理能力決定瞭文明前進的速度。如今，我們正站在一個新的奇點邊緣：以深度學習、大規模語言模型（LLM）和生成式人工智能（Generative AI）為核心的智能係統，正以前所未有的速度重塑著我們理解世界、創造價值乃至定義“智能”本身的方式。 本書《飛越奇點：當代智能係統的演進與未來圖景》，並非聚焦於某一特定技術（如皮膚病學或醫學領域）的深入剖析，而是緻力於為廣大讀者描繪一幅宏大且精微的當代人工智能全景圖。我們旨在探討驅動當前AI浪潮背後的核心理論基礎、關鍵技術突破，以及這些技術如何在不同行業間引發的結構性變革。 第一部分：深度學習的基石與神經網絡的復興 本部分將帶領讀者迴顧人工智能從“寒鼕”到“暖春”的關鍵轉摺點。我們將深入解析人工神經網絡（ANN）如何擺脫早期局限，通過引入更深層次的結構和更精妙的優化算法，實現對復雜模式的有效學習。 第一章：從感知機到深度網絡 本章將詳細闡述多層感知機（MLP）的數學原理，並重點剖析反嚮傳播算法（Backpropagation）在現代計算環境下的高效實現。我們將討論激活函數（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的選擇如何影響網絡的收斂速度與錶達能力。不同於傳統的綫性模型，深度網絡通過堆疊非綫性變換，構建齣能夠捕捉高維特徵的復雜函數逼近器。 第二章：捲積與遞歸的革命 捲積神經網絡（CNN）是計算機視覺領域取得突破的基石。本章將細緻講解捲積核（Filter）的工作機製、池化層（Pooling）的空間不變性，以及現代網絡架構（如ResNet, Inception）如何通過殘差連接和模塊化設計，解決瞭深度網絡訓練中的梯度消失問題。同時，循環神經網絡（RNN）及其改進型（LSTM、GRU）在序列數據處理上的地位和局限性，也將被係統地梳理。 第三部分：大模型時代的到來：Transformer的統治力 2017年，一篇題為“Attention Is All You Need”的論文徹底改變瞭自然語言處理（NLP）乃至整個AI領域的格局。本部分將聚焦於Transformer架構及其衍生齣的預訓練語言模型。 第三章：自注意力機製的精妙 自注意力（Self-Attention）機製是Transformer的核心。本章將從信息檢索的角度齣發，解析查詢（Query）、鍵（Key）和值（Value）嚮量的計算過程，闡明注意力權重如何動態地衡量輸入序列中不同元素之間的依賴關係。我們將詳細對比自注意力與傳統序列模型在並行計算和長距離依賴捕獲上的優勢。 第四章：預訓練的範式轉移：從BERT到GPT係列 預訓練（Pre-training）與微調（Fine-tuning）成為當前AI開發的主流範式。本章將分析BERT模型如何通過掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）任務進行雙嚮訓練，實現對上下文的深度理解。接著，我們將探討GPT係列模型（如GPT-3/4）所采用的自迴歸（Autoregressive）訓練方式，以及這種方式如何催生齣強大的文本生成能力和“湧現能力”（Emergent Abilities）。 第四部分：生成式AI的爆發：跨模態的創造力 當代AI不再局限於識彆和分類，其核心能力已擴展至創造。本部分將探討如何將深度學習模型應用於圖像、音頻和視頻的生成。 第五章：擴散模型與圖像的誕生 近年來，擴散模型（Diffusion Models）在圖像生成質量上超越瞭早期的生成對抗網絡（GANs）。本章將闡述擴散模型的基本原理：如何通過逐步嚮數據添加噪聲（前嚮過程），再學習如何精確地逆轉這一過程（反嚮過程）。我們將討論條件生成（Conditional Generation）——即如何通過文本提示（Text Prompt）來精確控製輸齣圖像的風格和內容。 第六章：多模態融閤與具身智能的展望 真正的智能需要處理和整閤來自不同感官的信息。本章將探討多模態模型（如CLIP）如何將文本和圖像嵌入到同一個語義空間中，實現跨模態的理解與檢索。更進一步，我們將探討具身智能（Embodied AI）的前沿研究，即如何將這些強大的認知模型與物理世界中的機器人係統相結閤，使其能夠執行復雜任務並與環境進行交互。 第五部分：挑戰、倫理與未來圖景 智能係統的飛速發展帶來瞭巨大的社會效益，同時也伴隨著深刻的倫理挑戰和技術瓶頸。 第七章：模型的可信度與可解釋性睏境 隨著模型規模的增大，其決策過程愈發像一個“黑箱”。本章將討論可解釋性人工智能（XAI）的現有方法（如LIME, SHAP），以及它們在診斷模型偏差和提高用戶信任方麵的應用。同時，對“幻覺”（Hallucination）現象的深入分析，將揭示當前大型模型在事實準確性上的根本局限。 第八章：監管、安全與人類角色的重塑 大型語言模型可能被用於散播虛假信息、助長網絡欺詐，這使得AI治理成為全球性的議題。本章將審視當前國際社會在AI監管方麵的努力，包括數據隱私、偏見消除和社會衝擊的應對策略。最後，我們將探討在AI全麵賦能的未來，人類應如何調整其知識結構和職業路徑，實現與超級智能的有效協同。 結語：麵嚮未知的探索 《飛越奇點》旨在提供一個全麵、深入且富有洞察力的視角，幫助讀者理解當代智能技術是如何構建起來的，它們正在如何改變我們的世界，以及我們應該如何負責任地迎接這個由機器智能驅動的新時代。這不是一個關於計算公式的教科書，而是一幅描繪認知前沿、科技哲學與社會未來交織的宏偉藍圖。

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