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出版者:中国铁道

作者:顾健主编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2007-01-01

价格:22.0

装帧:

isbn号码:9787113081096

丛书系列:

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《前沿科技探索：人工智能与量子计算的未来图景》 书籍简介 本书旨在为读者构建一个宏大而深入的现代科技前沿视角，重点聚焦于当前正处于爆发期，并将深刻影响未来社会面貌的两大核心领域：人工智能（AI）与量子计算。我们摒弃对基础操作或传统理论的冗余介绍，直接切入这些颠覆性技术背后的核心原理、最新进展、实际应用潜力及其引发的深刻伦理与哲学思考。 本书的结构设计如同一次精心规划的探险，首先，我们将深入人工智能的认知前沿，随后过渡到量子世界的计算革命，最后探讨这两大领域在未来生态中的融合与挑战。 --- 第一部分：深度学习的“黑箱”与心智的模拟 本部分专注于当前人工智能领域最热门、最具争议性的议题，旨在超越肤浅的应用介绍，直击算法的本质与智能的界限。 第一章：超越图灵测试的智能边界 本章探讨人工智能哲学基础的演变，从早期的符号主义到今天的联结主义范式转换。我们详细剖析了深度学习模型（如Transformer架构、生成对抗网络GANs）的数学基础，重点解析其参数优化、反向传播机制的深层数学含义，而非仅仅停留在概念层面。特别关注自监督学习（Self-Supervised Learning）如何有效减少对大规模人工标注数据的依赖，以及它在模拟人类早期学习过程中的潜力。此外，本章还辨析了“强人工智能”与“弱人工智能”的定义冲突，以及当前的进展距离通用人工智能（AGI）究竟还存在哪些关键的认知鸿沟。我们审视了“涌现能力”（Emergent Abilities）的现象，试图探究这些能力是如何在模型规模突破特定阈值后自发产生的。 第二章：大语言模型的内在机制与局限 本章聚焦于当前最引人注目的大语言模型（LLMs），如GPT系列及同类模型。我们深入剖析了注意力机制（Attention Mechanism）在捕捉长距离依赖关系中的关键作用，并分析了上下文学习（In-Context Learning, ICL）的内部运作机制，探讨它是否真的代表了一种新型的“学习”方式，还是仅仅是参数空间内的特定激活模式。书中详细讨论了模型的对齐（Alignment）问题，即如何确保模型的目标函数与人类的价值观保持一致，并对比了人类反馈强化学习（RLHF）与其他新兴对齐技术（如直接偏好优化DPO）的优劣。此外，本章批判性地分析了LLMs在推理、常识获取以及信息“幻觉”（Hallucination）产生机制上的固有缺陷。 第三章：视觉智能与多模态融合的复杂性 本章将研究计算机视觉领域如何与自然语言处理（NLP）融合，构建更具世界理解力的智能体。我们剖析了扩散模型（Diffusion Models）在图像与视频生成中的核心数学框架，对比其与传统变分自编码器（VAEs）和GANs的性能差异。重点讨论了多模态对齐（Multimodal Alignment）的关键技术，例如CLIP模型是如何通过对比学习将不同感官信息映射到统一的潜在空间中。书中还涵盖了具身智能（Embodied AI）的最新进展，即AI系统如何通过与物理环境的交互来学习和适应，并探讨了机器人技术在复杂任务规划中对高阶认知能力的需求。 --- 第二部分：量子世界的计算革命与新物理学应用 本部分完全聚焦于下一代计算范式——量子计算，从基础物理学原理到实际的量子算法设计，展示其颠覆传统计算的巨大潜力。 第四章：量子比特的奇异性与纠缠的构建 本章是理解量子计算的基石，我们完全避开宏观层面的比喻，直接进入量子力学的核心。详细解释了量子比特（Qubit）的数学表示（狄拉克符号）、叠加态和测量塌缩的概率解释。本章的核心在于量子纠缠（Entanglement）的深入剖析，解释了贝尔不等式和非定域性（Non-locality）的实验验证，以及如何利用多体纠缠态（如GHZ态）进行高级量子信息处理。我们对比了目前主流的物理实现路径，如超导电路（Transmons）、离子阱（Trapped Ions）和拓扑量子比特的工程挑战与优劣势。 第五章：量子算法的理论突破与应用前景 本章聚焦于那些传统计算机无法有效执行的量子算法。详细解析了Shor算法在因子分解问题上的指数级加速原理，以及Grover算法在无结构数据库搜索中的平方根加速优势。我们深入探讨了量子近似优化算法（QAOA）和变分量子本征求解器（VQE）等含噪中等规模量子（NISQ）设备适用的混合量子-经典算法，并分析它们在组合优化、金融建模（如期权定价）和材料科学模拟中的潜在应用。本章还涵盖了量子机器学习（QML）的理论框架，探讨量子特征映射如何扩展经典机器学习的表达能力。 第六章：量子纠错码与容错计算的挑战 量子计算的实际障碍在于退相干（Decoherence）和环境噪声。本章专门探讨如何构建稳定的量子系统。详细介绍量子纠错码（Quantum Error Correcting Codes），特别是表面码（Surface Codes）的设计原理，解释了如何通过冗余编码来保护逻辑量子比特免受噪声影响。我们分析了实现容错量子计算（Fault-Tolerant Quantum Computation, FTQC）所需的资源估算（逻辑比特数、门操作深度），并讨论了从NISQ时代迈向大规模通用量子计算机的工程路线图和瓶颈所在。 --- 第三部分：融合与未来图景：智能的物理边界 本书的收尾部分探讨人工智能与量子计算这两个前沿领域如何相互作用，共同塑造未来的科技生态。 第七章：量子加速的人工智能 本章探讨了量子计算如何可能反哺AI的发展。讨论了量子退火在优化复杂神经网络权重方面的潜力，以及利用量子电路进行高维特征空间的快速采样。我们还审视了量子神经元模型的设计思路，以及它们在处理非线性、高维度数据时可能带来的计算优势。本书将辩证地分析，量子计算是否能真正加速深度学习的训练过程，还是仅在特定类型的AI问题上展现优势。 第八章：数据隐私、安全与后量子密码学 随着计算能力的指数级增长（无论是经典还是量子），数据安全面临全新威胁。本章重点介绍后量子密码学（Post-Quantum Cryptography, PQC）。详细解析了基于格（Lattice-based）、哈希（Hash-based）和编码（Code-based）密码学的抵抗Shor算法攻击的数学原理。我们对比了NIST选定的PQC标准，并探讨了全球向“量子安全”基础设施迁移的紧迫性与技术路线图。 结论：智慧与物理学的交汇点 本章总结了人类对“计算”和“智能”的理解正在经历的深刻变革。我们探讨了当前技术发展对社会结构、劳动力市场以及人类自我认知带来的不可逆转的影响，并提出对未来十年内可能出现的颠覆性技术奇点的审慎预测。本书旨在激励读者以批判性的、跨学科的视角，迎接一个由算法智能和量子物理共同定义的未来世界。

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