Neural-Symbolic Cognitive Reasoning pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Lamb, Luis C.; Gabbay, Dov M.; Lamb, Lua-S C.

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2008-11

价格:$ 101.64

装帧:

isbn号码:9783540732457

丛书系列:

图书标签:

人工智能
认知
数理逻辑
神经符号计算
认知推理
人工智能
知识表示
逻辑推理
机器学习
深度学习
常识推理
因果推理
认知架构

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Humans are often extraordinary at performing practical reasoning. There are cases where the human computer, slow as it is, is faster than any artificial intelligence system. Are we faster because of the way we perceive knowledge as opposed to the way we represent it? The authors address this question by presenting neural network models that integrate the two most fundamental phenomena of cognition: our ability to learn from experience, and our ability to reason from what has been learned. This book is the first to offer a self-contained presentation of neural network models for a number of computer science logics, including modal, temporal, and epistemic logics. By using a graphical presentation, it explains neural networks through a sound neural-symbolic integration methodology, and it focuses on the benefits of integrating effective robust learning with expressive reasoning capabilities. The book will be invaluable reading for academic researchers, graduate students, and senior undergraduates in computer science, artificial intelligence, machine learning, cognitive science and engineering. It will also be of interest to computational logicians, and professional specialists on applications of cognitive, hybrid and artificial intelligence systems.

《认知推理的 neural-symbolic 视角》在人工智能飞速发展的今天，我们正经历着一个从纯粹数据驱动到融合逻辑推理的重大转型。本书《认知推理的 neural-symbolic 视角》深入探索了将人工神经网络强大的模式识别能力与符号逻辑严谨的推理机制相结合的这一前沿领域。它并非对现有文献的简单罗列，而是力图构建一个连贯且深刻的理解框架，揭示两种截然不同但又互补的计算范式如何在认知科学和人工智能的核心问题上产生协同效应。本书的开篇，我们将首先对认知科学中几种主要的推理理论进行回顾，从经典的逻辑主义学派到认知心理学中对表征和过程的深入研究。我们将审视人类在日常生活中是如何进行学习、记忆、决策和问题解决的，以及这些过程背后可能存在的神经生物学基础。通过理解人类认知系统的复杂性，我们能够更好地为构建更智能、更接近人类的AI系统指明方向。接着，我们将聚焦于人工神经网络，特别是深度学习在处理大规模、非结构化数据方面的巨大成功。本书将详细介绍卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）以及Transformer等模型，并讨论它们在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展。然而，我们也必须认识到，纯粹的神经网络在泛化能力、可解释性以及处理抽象概念和逻辑推理方面仍存在局限性。正是在这种背景下，符号AI的回归显得尤为重要。本书将深入探讨逻辑编程、知识图谱、规则引擎等符号AI的核心思想和技术。我们将阐述符号系统如何提供清晰的表征、可验证的推理过程以及强大的抽象能力，这些都是神经网络目前难以完全替代的。本书的核心内容在于“neural-symbolic”这一融合范式。我们将系统性地阐述如何将神经网络的感知能力与符号推理的生成能力相结合，以构建更强大、更通用的AI模型。这包括但不限于：神经网络中的符号学习：探讨如何从原始数据中提取符号规则、概念和关系，从而赋予神经网络理解和运用逻辑的能力。我们将审视一些创新的方法，例如基于注意力机制的规则提取、图神经网络在知识表示中的应用，以及如何将符号知识注入到神经网络的训练过程中。将符号推理与神经网络相结合的架构：详细介绍各种混合模型的设计理念和实现方式。我们将分析如何设计能够同时处理连续信号和离散符号的神经架构，例如神经符号推理机（Neural Symbolic Reasoners）、可微分逻辑推理（Differentiable Logic Reasoning）等。这些架构旨在让神经网络能够“理解”逻辑规则，并指导其自身的学习过程。跨模态的知识整合：探讨如何利用neural-symbolic方法将来自不同模态的数据（如图像、文本、结构化数据）进行整合，并从中学习统一的知识表示。这对于构建能够理解世界多方面信息的AI至关重要，例如通过图像和描述进行联合推理，或者将结构化知识用于增强自然语言理解。可解释性和可信赖的AI：强调neural-symbolic方法在提升AI可解释性和可信赖性方面的潜力。通过引入符号规则和明确的推理步骤，我们可以更好地理解AI的决策过程，从而进行调试、验证和信任。我们将讨论如何利用符号组件来解释神经网络的预测，以及如何构建更透明、更可靠的AI系统。实际应用与挑战：书中还将广泛讨论neural-symbolic方法在实际应用中的潜力，例如在智能问答、机器人控制、自动驾驶、医疗诊断以及科学发现等领域。同时，我们也会直面这一领域面临的挑战，包括如何有效地训练和部署混合模型、如何处理大规模知识库、以及如何评估和改进这些系统的性能。《认知推理的 neural-symbolic 视角》不仅仅是一本技术手册，更是一次对未来人工智能发展方向的深刻思考。我们希望通过这本书，为研究者、工程师以及对AI的未来充满好奇的读者提供一个清晰的路线图，帮助他们理解如何构建更加智能、更加人性化的AI系统。通过融合神经计算的灵活性和符号计算的严谨性，我们正在开启认知推理的新篇章。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这款书的装帧设计很有质感，封面上那流畅而又错落有致的线条，仿佛是在描绘着复杂的思维网络，给人一种专业且深邃的感觉。我之前接触过一些关于机器学习和深度学习的书籍，它们在处理大数据和识别模式方面表现非常出色。但与此同时，我始终觉得这些技术在逻辑推理、因果分析以及对概念的抽象理解方面，还有很大的提升空间。而《Neural-Symbolic Cognitive Reasoning》这个书名，恰恰点出了我一直以来关注的焦点——如何将连接主义的强大感知能力与符号主义的精确推理能力结合起来，从而构建出更接近人类认知能力的AI。我非常好奇书中是否会深入探讨这种结合的理论基础，例如，它会是如何解释大脑中的神经活动如何映射到符号性的思维过程？又或者，它是否会提出一些创新的算法，能够让AI在神经网络学习的过程中，同时也能形成和利用符号规则？我希望这本书能够提供一些切实可行的方法和模型，能够帮助研究者们打破当前AI发展的瓶颈，实现更高级别的认知推理。当然，我也期待书中能有对这种新范式在各个领域应用的展望，比如在自然语言处理、机器人控制、甚至是在更抽象的科学发现等方面的潜力。

评分☆☆☆☆☆

我最近对人工智能领域的研究方向产生了浓厚的兴趣，尤其是那些试图突破现有技术瓶颈，实现更深层次智能的尝试。当我在书店看到《Neural-Symbolic Cognitive Reasoning》这本书时，立刻被它所吸引。名字本身就暗示着一种融合与超越，将我们熟悉的神经网络的强大模式识别能力，与符号逻辑的严谨推理能力相结合，听起来就充满了前景。我一直觉得，现有的AI在很多方面还显得“机械”，缺乏人类那种举一反三、触类旁通的智慧。这本书是否能够揭示如何让AI在学习数据模式的同时，还能理解这些模式背后的逻辑和含义？它会不会提供一些前沿的理论，帮助我们理解，大脑是如何在接收感官信息（神经过程）的同时，又能形成抽象的概念和进行逻辑判断（符号过程）的？我期待书中能够给出一些具体的模型或者方法论，能够指导研究者如何设计出兼具这两种能力的AI系统。也许是关于如何将神经网络的输出转化为可理解的逻辑规则，又或者是如何利用符号推理来指导神经网络的学习过程，从而提升AI的解释性和鲁棒性。总而言之，这本书给我一种感觉，它可能是一本能够引领AI研究迈向新阶段的著作，让我对AI的未来充满好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了吸引力，深邃的蓝色背景搭配抽象但富有力量感的金色线条，似乎预示着书中将要探索的复杂而深刻的思想。我是一个对人工智能的未来发展充满好奇的爱好者，尤其是那些试图弥合连接主义（神经网络）和符号主义（逻辑推理）鸿沟的研究。这本书的名字《Neural-Symbolic Cognitive Reasoning》精准地抓住了我的兴趣点。我一直认为，真正具有高级认知能力的AI，必然需要某种形式的结合。单纯的深度学习在模式识别和数据处理上表现出色，但要理解因果关系、进行抽象推理、甚至拥有常识，似乎还需要更强大的符号表达和推理机制。这本书会深入探讨如何将这两种看似迥异的范式融会贯通吗？它是否会提供具体的理论框架、模型架构，甚至是算法上的创新，来指导我们构建更智能、更接近人类思维方式的AI系统？我期待书中能有清晰的论证，详细的案例分析，以及对未来研究方向的深刻洞见。我尤其想知道，书中对于“认知”二字的理解有多深入？它是否仅仅停留在推理层面，还是会触及到学习、记忆、注意力和情感等更广泛的认知过程？这是一个充满挑战但也极其令人兴奋的领域，我迫不及待地想翻开它，一探究竟，看看它能否为我一直以来对AI发展的思考提供新的启发和方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在认知科学领域深耕多年的研究者，我对《Neural-Symbolic Cognitive Reasoning》这个书名本身就充满了期待。在现有的AI研究浪潮中，虽然深度学习取得了令人瞩目的成就，但其在解释性、泛化能力以及对复杂因果关系的理解方面仍然存在显著局限。另一方面，传统的符号AI虽然在逻辑推理方面表现出色，但却难以处理海量、模糊的现实世界数据。因此，将神经（连接主义）方法与符号（逻辑）方法相结合，构建能够同时具备感知、学习、推理和决策能力的认知系统，一直是认知科学和人工智能领域的圣杯之一。我希望这本书能够提供一个系统性的理论框架，深入剖析神经-符号结合的可行性、优势以及面临的挑战。它是否会从认知心理学的角度出发，分析人类的认知机制是如何在某种程度上整合了这两种处理模式？又或者，它将更多地侧重于计算机科学和数学上的实现，例如提出新的混合模型架构、学习算法，或者新的表示学习方法，能够有效地将低层级的神经信号转换为高层级的符号表示，并在此基础上进行有效的推理？我更期待书中能够给出一些成功的实践案例，展示神经-符号推理在解决现实世界复杂问题（如自然语言理解、机器人规划、医疗诊断等）上的应用潜力。

评分☆☆☆☆☆

我对人工智能的未来发展有着极大的热情，尤其是对那些能够真正实现“智能”而非仅仅是“计算”的研究领域。在众多AI技术中，我一直认为神经-符号主义的结合是最有可能通往通用人工智能（AGI）的关键路径之一。《Neural-Symbolic Cognitive Reasoning》这个书名，一下子就抓住了我的眼球，因为它直接触及了当前AI面临的核心挑战：如何让机器在强大的模式识别能力之外，还具备理解、推理和抽象的能力。我非常想知道，这本书会如何阐述神经与符号这两种截然不同的计算范式之间的桥梁。它会是侧重于理论上的融合，还是会提供具体的模型和算法框架？例如，书中是否会讨论如何从大量的神经数据中提取出有意义的符号表示，又或者如何利用符号逻辑来约束和指导神经网络的训练过程，从而提升AI的解释性、鲁棒性和泛化能力？我期待这本书能够提供一些深刻的见解，能够帮助我理解，我们距离真正能够进行认知推理的AI还有多远，以及这条道路上可能遇到的主要障碍和解决方案。它是否会包含一些前沿的研究成果，例如在自然语言理解、常识推理、或者决策制定等方面的突破性进展？我迫不及待地想深入阅读，以期从中获得对AI未来发展方向的更清晰认识。

评分☆☆☆☆☆