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出版者:

作者:Kress, Gunther

出品人:

页数:236

译者:

出版时间:2010-1

价格:$ 146.90

装帧:

isbn号码:9780415320603

丛书系列:

图书标签:

• 多模态学习
• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 跨模态
• 数据融合
• 表示学习
• 模型

好的，这是一份关于一本名为《无界之境：认知、感知与信息融合的未来图景》的图书简介。 --- 《无界之境：认知、感知与信息融合的未来图景》 导言：打破感官壁垒的时代呼唤 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天，人类理解世界的方式正面临一场深刻的范式转移。长期以来，我们的认知模型大多建立在单一的感知通道——视觉、听觉、触觉或语言——之上。然而，真实世界的复杂性与丰富性，远超任何单一模态所能完全捕捉。 《无界之境：认知、感知与信息融合的未来图景》正是在这样的背景下应运而生。本书并非对既有知识的简单回顾，而是旨在构建一个宏大的理论框架，探讨如何超越孤立的信息孤岛，实现跨模态信息的深度融合、高效处理及其对人类心智与未来科技的颠覆性影响。 本书将带领读者穿越认知科学、神经影像学、先进计算模型、人机交互设计等多个学科的交汇点，深入剖析从基础感知机制到复杂决策制定过程中，信息是如何通过不同的感官渠道被接收、编码、整合，并最终转化为连贯、可操作的理解的。 第一部分：感知的基石与边界 本书首先从人类感知的基本原理入手，为后续的跨模态探讨奠定坚实的认知基础。 第一章：感官的独立叙事与内在局限 本章详细考察了人类的五大基本感官——视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉——各自独立运作的生物学机制。我们不仅会探讨它们如何将物理信号转化为神经电信号，还将深入分析每种感官的固有带宽限制和易受干扰性。例如，视觉系统对动态物体的敏感度与听觉系统对瞬时事件的捕捉能力之间的差异。理解这些独立叙事，是认识信息“融合”需求的第一步。 第二章：神经关联场域：早期整合的证据 认知神经科学的研究表明，大脑并非将感官输入完全隔离处理，而是在极早期的阶段就开始了信息的交叉比对与校验。本章将聚焦于“跨模态联觉”（Synesthesia）的极端案例，以及正常大脑中普遍存在的“初级整合现象”。通过对功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）数据的分析，本书揭示了大脑如何利用不同感官的信息冗余性来增强信号的清晰度和可靠性，从而构建一个更稳定的外部世界模型。 第三章：时间与空间：模态间的同步难题 信息融合的挑战之一在于不同模态信息的“时间戳”差异。声音比光速快得多，触觉的延迟与视觉的同步性也存在细微差别。本章探讨了大脑如何解决这种“时间对齐”问题，以确保我们感知到的事件是统一的。我们将介绍关于“感官时间窗”和“知觉绑定”的最新理论，并将其置于更广泛的哲学讨论中——我们所体验到的“当下”究竟是何种精确的时间切片？ 第二部分：信息融合的计算模型与机制 如果说第一部分是“我们做了什么”，那么第二部分将深入探讨“我们是如何做到的”，并将其提升到可计算、可建模的层面。 第四章：贝叶斯推理在多感官决策中的核心地位 本书提出，跨模态整合的核心驱动力在于最优的概率推断。我们将详细阐述基于贝叶斯理论的多感官整合模型（Bayesian Multisensory Integration）。这一模型解释了大脑如何根据不同感官信号的“可靠性”（即信噪比）动态分配权重，以形成最有可能正确的最终判断。本书将通过多个实验案例，展示这一模型在导航、目标追踪和风险评估中的强大解释力。 第五章：表征空间：从原始信号到统一语义 如何将声波的振动频率、光子的能量分布和压力感受器的机械形变，转化为一个统一的、可用于推理的“概念”？本章将关注信息在不同模态间的转换路径。我们将探讨深度学习模型在表征学习方面的最新突破，特别是如何利用嵌入空间（Embedding Spaces）来捕捉不同模态数据之间的深层语义关联，使得“看到红色”和“听到高音”能够在高维空间中被映射到相似的认知状态。 第六章：主动感知与预测编码 信息融合并非被动接收，而是主动探索的过程。本书引入了“预测编码”（Predictive Coding）框架，认为大脑不断地根据当前最佳模型对未来感官输入进行预测。跨模态信息的交互，很大程度上是预测误差的最小化过程。例如，当我们预期触摸一个物体时，预期听到的声音和视觉反馈如果不一致，大脑会如何高效地更新其内部模型。 第三部分：未来图景：应用、伦理与人机共生 在理解了基础机制后，本书将目光投向未来，探讨信息融合技术如何重塑我们的生活、工作和社会结构。 第七章：增强现实（AR）与混合现实（MR）中的感知重构 混合现实技术的核心挑战，正是如何无缝地将虚拟信息叠加到物理世界中，同时保证感官反馈的真实性与连贯性。本章分析了当前AR/MR系统中在视觉与听觉反馈同步、触觉反馈的细腻度等方面存在的技术瓶颈。本书提出了一套以“认知负荷最小化”为目标的交互设计原则，旨在创造真正沉浸式的“无界”体验。 第八章：人机共生：机器的“感官”进化 本书探讨了人工智能系统如何从单一传感器（如仅依赖视觉的自动驾驶）进化为能够处理海量、异构数据流的“多感官智能体”。我们将审视当前机器人技术中，如何通过融合激光雷达、红外、触觉传感器和自然语言处理（NLP）输出来实现更鲁棒的环境理解和更具情境感知的交互能力。这不仅仅是技术堆砌，而是对“智能”定义本身的拓展。 第九章：伦理边界与认知的脆弱性 信息融合能力的增强也带来了新的伦理困境。当系统能够通过操纵单一模态信息（如深度伪造的音频或视觉内容）来系统性地干扰人类的跨模态校验机制时，我们将面临前所未有的信息安全和认知自主性挑战。本章严肃讨论了信息生态的脆弱性，并呼吁在技术发展的同时，必须建立起相应的认知防御机制和监管框架，以保护人类心智的完整性。 结语：重塑我们与世界的联系 《无界之境》的最终目的，是激发读者超越既有的感官框定，以一种更全面、更整合的视角来审视知识、理解世界，并设计未来的技术。信息融合不再是某个特定领域的课题，而是通往更深刻理解和更有效创造的必经之路。这本书是一份对未来认知的邀请函，指引我们进入一个信息不再受限于单一通道，而是在无限交织中迸发出新意义的广阔领域。 ---

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