Diagrammatic Reasoning in AI pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Robbie T. Nakatsu

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:2009-12-02

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470331873

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 图示推理
• 认知科学
• 知识表示
• 问题求解
• 逻辑推理
• 图论
• 机器学习
• 专家系统
• 计算认知

《图式推理在人工智能中的应用》 内容简介 人工智能（AI）的发展历程，可以说是一部不断探索和模拟人类智能本质的宏伟史诗。从早期的逻辑推理系统，到如今深度学习驱动的感知和生成能力，AI已经触及了我们生活的方方面面。然而，要真正实现与人类智能匹敌，甚至超越的通用人工智能（AGI），我们仍需攻克许多关键的技术难题。其中，“推理”能力，特别是那种能够理解、构建和操纵抽象概念，并进行复杂推断的能力，一直被认为是AI领域的核心挑战之一。 《图式推理在人工智能中的应用》一书，正是聚焦于AI推理能力的这一重要分支——图式推理（Diagrammatic Reasoning）。这本书的诞生，旨在深入探讨如何让AI系统具备像人类一样，通过图形、图表、示意图等视觉化工具进行理解、学习和决策的能力。它不仅仅是对现有图式推理方法的回顾和总结，更是一次面向未来的前瞻性思考，试图为构建更强大、更具通用性的AI奠定坚实的基础。 核心内容与探讨 本书开篇，便对“图式推理”这一概念进行了清晰而深入的界定。我们认为，人类的思维过程并非总是线性的、符号化的，许多复杂问题的解决，都离不开视觉信息的组织和转化。无论是几何证明、流程设计、概念映射，还是科学实验的设想，图式思维都扮演着至关重要的角色。它能够极大地降低信息复杂度，揭示隐藏的模式和关系，并为创造性思维提供丰富的素材。本书强调，AI要实现真正的智能，就必须能够理解和生成这些“视觉语言”。 书中详细阐述了图式推理的认知基础。我们借鉴了认知科学、心理学和哲学在理解人类图式思维方面的最新研究成果，探讨了视觉表征（visual representation）、空间推理（spatial reasoning）和类比推理（analogical reasoning）等关键认知机制。这些理论基础为我们设计AI模型提供了重要的指导，使我们能够更好地模仿和模拟人类在处理图式信息时的思维路径。 接着，本书深入分析了图式推理在AI中的挑战与机遇。长期以来，AI的研究主要集中在符号主义（symbolism）和联结主义（connectionism）两大范式。符号主义擅长逻辑推理和知识表示，但往往难以处理模糊、不确定的信息；联结主义（如深度学习）在模式识别和感知任务上表现出色，但其内部的“黑箱”特性使得显式的、可解释的推理过程变得困难。图式推理，作为一种介于两者之间的能力，既能提供结构化的信息，又能灵活地处理非精确的视觉信息，为弥合现有AI技术的差距提供了可能。 本书将图式推理的应用场景进行了系统性的梳理和分类，涵盖了以下几个主要方面： 视觉问答（Visual Question Answering, VQA）与视觉推理（Visual Reasoning）： 传统的VQA系统主要依赖于图像内容识别，而更高级的视觉推理则需要AI理解图像中的空间关系、因果联系以及隐含的逻辑。本书探讨了如何利用图式信息，例如从图像中提取的场景图（scene graph）、关系图（relational graph），来增强AI的视觉推理能力，使其能够回答更复杂、更具推理性的问题。这包括但不限于判断物体之间的相对位置、预测事件的可能发展、理解图像中人物的意图等。 知识图谱（Knowledge Graphs）的可视化与推理： 知识图谱是AI中重要的知识表示形式，它以节点和边的形式连接实体及其关系。然而，对于大规模、复杂的知识图谱，直接进行符号化的推理往往面临效率和可解释性问题。本书探讨了如何将知识图谱转化为可视化的图式（如语义网络、本体图），并利用图式推理技术，如图嵌入（graph embedding）、图神经网络（graph neural networks）与图模式匹配（graph pattern matching），来加速知识发现、关系推断、问答系统以及推荐系统的发展。 程序合成（Program Synthesis）与代码生成： 许多程序合成任务，特别是涉及算法设计和数据结构操作的，都可以被视为一种图式推理过程。例如，通过可视化算法的执行流程图、状态转移图，AI可以更容易地理解算法逻辑并生成相应的代码。本书探讨了如何将程序结构、控制流以及数据依赖关系转化为可理解的图式，并利用这些图式进行程序的自动生成、优化和纠错。 科学发现与实验设计： 在科学研究领域，图式思维扮演着核心角色。例如，化学反应的机理可以用分子结构图和反应路径图来表示；物理学的基本定律常以公式和示意图呈现；生物学的遗传规律则通过系谱图来描绘。本书探讨了如何让AI理解和操纵这些科学图式，从而辅助科学家进行新的发现，例如预测分子性质、设计新的实验方案，甚至是发现未知的科学规律。 设计与创造性AI： 图式推理在产品设计、艺术创作、建筑规划等领域具有巨大的潜力。本书讨论了AI如何通过学习设计图、流程图、草图等视觉形式，理解设计意图，并生成新的设计方案。这包括利用图式信息来约束设计空间的搜索，实现个性化设计，以及与人类设计师进行有效的协同工作。 为了实现上述应用，本书详细介绍了图式推理的关键技术。这包括： 图式表示（Diagram Representation）： 如何将现实世界的信息转化为AI可以处理的图式形式。这涉及到从图像、文本、结构化数据中提取图式元素（节点、边、属性）以及它们之间的关系。本书介绍了多种图式表示模型，包括基于图形的表示、基于向量的表示以及混合表示。 图式理解（Diagram Understanding）： AI如何理解图式中包含的语义信息。这涉及到视觉感知、模式识别、关系抽取以及逻辑推断的结合。书中详细阐述了如何利用卷积神经网络（CNN）、图卷积网络（GCN）以及注意力机制（attention mechanism）来处理图式数据。 图式生成（Diagram Generation）： AI如何根据给定的任务需求，生成新的图式。这可以是从文本描述生成图式，也可以是从现有图式进行修改或组合。本书探讨了生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）以及基于规则的生成方法在图式生成中的应用。 图式推理引擎（Diagram Reasoning Engine）： 构建能够对图式进行逻辑推断、演绎推理、归纳推理和类比推理的AI引擎。这可能涉及到符号逻辑、概率图模型、约束满足问题（CSP）以及机器学习技术的融合。 人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）中的图式推理： 本书还关注如何将图式推理技术融入到人机交互界面中，使得用户能够通过直观的图式交互来与AI系统进行沟通和协作。这包括可视化交互设计、交互式图式编辑以及智能辅助工具的开发。 研究方法与前沿展望 《图式推理在人工智能中的应用》一书，不仅仅是理论的堆砌，更强调实验验证与实证研究。书中引用了大量的最新研究论文和项目成果，并对一些关键的技术算法进行了深入的剖析和实验对比。通过对不同图式推理模型的性能评估，为读者提供了量化的参考依据。 同时，本书也积极展望了图式推理在AI领域的未来发展方向。我们预测，随着多模态学习（multimodal learning）和具身智能（embodied AI）的快速发展，图式推理将扮演越来越重要的角色。未来的AI将能够更加自然地理解和生成视觉信息，并将其与符号推理、语言理解等能力无缝结合，从而实现更高级别的通用智能。书中还讨论了图式推理在解释性AI（explainable AI, XAI）中的作用，因为图式本身就具有很强的可视化和解释性，能够帮助人们理解AI的决策过程。 本书的目标读者 本书适合于人工智能、计算机科学、认知科学、数据科学、软件工程以及相关交叉学科的研究人员、工程师、研究生和高年级本科生。对于希望深入了解AI推理能力，特别是图式推理在其中的作用，以及如何将其应用于实际问题的读者，本书将提供一条清晰且富有启发性的学习路径。 结论 《图式推理在人工智能中的应用》是一本致力于推动AI领域迈向更高级智能形态的著作。它不仅揭示了图式推理作为一种强大的认知工具在AI中的巨大潜力，更提供了一系列切实可行的技术方案和深入的理论指导。我们相信，通过对图式推理的深入研究和广泛应用，AI将在未来能够更好地理解世界、解决复杂问题，并最终实现其改变人类社会的宏伟愿景。本书的出现，无疑将为这一进程注入新的动力。

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