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出版者:音像制品

作者:32开

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-09-17

价格:8.0

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isbn号码:9787883915508

丛书系列:

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破译思维的迷宫：深度学习与认知科学前沿探索 本书不是一本关于语言学习的教材，而是一次对人类心智运作机制的深度解剖与未来展望。 本书聚焦于当前人工智能领域最为前沿和最具革命性的分支——深度学习（Deep Learning），并将其置于认知科学的广阔背景下进行考察。我们旨在搭建一座坚实的桥梁，连接起复杂的神经网络模型与人类大脑的认知架构，探讨机器如何“学习”、如何“思考”，以及这些探索对未来人类智能的启示。 第一部分：基石与范式转移——深度学习的革命性浪潮 本部分将系统梳理深度学习从理论萌芽到实践爆发的完整脉络。我们不会止步于对标准卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等基础结构的简单罗列，而是深入剖析驱动这场革命的核心数学原理与工程实践。 第一章：从感知机到深层网络——历史的必然与理论的突破 深入探讨神经网络的早期瓶颈，如梯度消失问题，并着重分析反向传播算法的优化与高效实现。重点分析ReLU激活函数的引入如何从根本上改变了深层网络的训练动力学。本书将详细拆解批标准化（Batch Normalization）在稳定高层网络训练中的关键作用，这不仅仅是一种工程技巧，更是对数据分布在深层结构中动态变化的精妙控制。我们将使用严谨的数学推导来阐释这些突破的内在逻辑。 第二章：模型的几何学——高维空间的特征表达 深度学习的威力在于其自动提取和表示复杂特征的能力。本章将以流形学习（Manifold Learning）的视角审视深度网络。探讨嵌入空间（Embedding Space）如何将高维的、离散的输入（如词汇或图像像素）映射到一个低维、连续且语义丰富的流形上。着重分析自编码器（Autoencoders）及其变体，如变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs），如何通过概率分布来学习数据的内在结构，实现更具生成性和鲁棒性的特征表示。 第三章：注意力机制的崛起——从序列到上下文的飞跃 注意力机制是现代AI模型的核心驱动力。本章将详尽剖析自注意力（Self-Attention）机制的运作原理，强调其在并行计算效率上的优势。我们会深入研究Transformer架构的“多头”（Multi-Head）设计，并探讨其如何通过多个不同的“视角”共同捕获输入序列中的依赖关系。这部分内容将超越简单的应用描述，侧重于理解注意力权重矩阵在信息流中的物理意义，即模型“关注”了输入中的哪些部分以做出决策。 第二部分：认知科学的交叉点——心智模拟与具身智能 本书的独特价值在于将前沿的AI模型与人类心智的研究进行对话。我们探究：机器是否在“模拟”人类的认知过程？它们学习的方式与我们有何异同？ 第四章：记忆、遗忘与持续学习——超越静态模型的挑战 人类的学习是一个持续积累、不断遗忘旧知以适应新环境的过程。本章对比了传统深度学习的灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）问题与人类的情景记忆（Episodic Memory）。我们将详细介绍知识蒸馏（Knowledge Distillation）、弹性权重巩固（Elastic Weight Consolidation, EWC）等持续学习（Continual Learning）策略，并从神经可塑性的角度分析这些策略与生物学机制的潜在对应关系。 第五章：因果推断与反事实推理——从相关性到理解 当前深度学习的局限之一在于其强大的相关性捕捉能力，而非真正的因果理解。本章将引入朱迪亚·珀尔的因果图模型（Causal Graphs），并探讨如何将因果推理框架整合到神经网络架构中。重点讨论反事实分析（Counterfactual Analysis）在检验模型“理解”程度上的重要性，以及如何在缺乏完整训练数据的情况下，通过干预（Do-calculus）来提升模型的推理能力。 第六章：具身性与世界模型——智能的物理根基 真正的智能必须建立在与物理世界的互动之上。本章考察具身智能（Embodied AI）的研究前沿，探讨传感器输入（视觉、触觉、本体感受）如何塑造内部的世界模型。我们将分析预测编码（Predictive Coding）理论如何完美地与生成模型（如GANs和扩散模型）的内在机制相契合，即大脑和AI都在不断地生成对下一刻的预测，并利用预测误差来更新其世界模型。 第三部分：超越当前边界——生成式智能与伦理考量 本书最后一部分将着眼于当前技术的最前沿——大型生成模型，并严肃探讨随之而来的哲学与社会挑战。 第七章：涌现能力与大型语言模型（LLMs）的黑箱 深入分析大型语言模型（如GPT系列）的涌现能力（Emergent Abilities）现象，即模型在规模达到某一阈值后突然展现出新的、训练目标中未明确编码的能力。本章将剖析思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示技术背后的机制，并探讨如何使用可解释性AI（XAI）工具，如激活最大化和显著性图谱，来尝试揭示这些庞大网络内部的决策路径，尽管其复杂性使得完全透明化变得极其困难。 第八章：创造力的算法边界与符号接地 我们探讨机器生成的艺术、音乐和文本是否构成了真正的“创造力”。重点分析符号接地问题（Symbol Grounding Problem）：如何确保模型对抽象符号（如“爱”、“正义”）的理解是稳固地连接到真实世界的经验和感知之上的？本书提出了一种结合感知输入和符号操作的混合模型框架作为潜在的解决方案。 第九章：智能的未来形态——对人机共生的前瞻 本书的收官部分不提供简单的技术总结，而是提出深刻的哲学疑问。当AI在特定认知任务上超越人类时，人类智能的角色将如何演变？我们将讨论脑机接口（BCI）技术如何可能与先进的深度学习模型融合，形成增强型认知系统。最后，我们呼吁读者以批判性的眼光看待技术发展，深入思考公平性、偏见传递与自主性等核心伦理维度，以确保下一代智能系统的发展是服务于人类福祉的。 本书适合对象： 计算机科学高阶研究人员、认知神经科学家、哲学专业人士，以及任何对机器智能的本质、人类心智的运作机制和未来技术走向抱有深刻好奇心的求知者。本书需要读者具备扎实的线性代数、概率论基础，以及对复杂系统理论的兴趣。

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