Case-Based Reasoning on Images and Signals (Studies in Computational Intelligence) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Petra Perner

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:2007-12-12

价格:USD 169.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540731788

丛书系列:

图书标签:

• Case-Based Reasoning
• Image Processing
• Signal Processing
• Computational Intelligence
• Pattern Recognition
• Machine Learning
• Artificial Intelligence
• Data Analysis
• Computer Vision
• Similarity Measures

《认知科学与人工智能的前沿探索》 导言：智慧的边界与机器的演化 自人类文明肇始，对智能本质的探求从未停歇。从早期的哲学思辨到现代的神经科学突破，我们试图理解思维如何运作，知识如何形成，以及意识的火花如何点燃。当前，随着计算能力的飞速发展和海量数据的涌现，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。然而，要实现真正通用、具备深层理解能力的智能体，我们仍需跨越诸多理论与实践的鸿沟。 本书《认知科学与人工智能的前沿探索》并非专注于单一的AI技术分支，而是致力于描绘一个宏大且多维度的图景，探讨认知科学的深刻洞见如何为下一代人工智能提供坚实的理论基础，以及计算模型如何反过来揭示人类心智的奥秘。我们旨在提供一个跨学科的平台，汇集来自心理学、神经科学、哲学、计算机科学和数学领域的最新研究成果，以期激发对智能本质更深层次的思考。 第一部分：人类认知的基石与计算模型重构 人类心智的复杂性是所有AI研究的终极参照系。本部分深入剖析支撑人类智能的核心机制，并探讨如何将其转化为可计算的框架。 第一章：感知、表征与语义理解 人类的感知系统不仅是对外部世界的被动接收器，更是主动的意义构建者。本章从经典的感受器输入到高级的知觉组织，考察视觉、听觉乃至触觉信息是如何被编码和整合的。重点讨论认知心理学中关于“表征”的争论——信息是以符号形式、分布式连接强度，还是以动态、情境依赖的模式存在？计算层面，我们将审视向量空间模型（VSM）的局限性，并探讨超越简单特征提取的、具备内在结构化能力的知识图谱构建与动态推理机制。我们将深入分析“语义锚定”问题：机器如何将抽象的计算符号与其所指涉的真实世界实体建立可靠的联系，尤其是在多模态情境下。 第二章：记忆的层次结构与情境依赖推理 记忆是智能的骨架。本章细致区分了工作记忆、短期记忆、长期记忆（情景记忆与语义记忆）在认知功能中的作用。我们探讨记忆的提取过程并非简单的“文件查找”，而是高度依赖当前情境（Context）和意图（Intention）的重构行为。在AI领域，这对应着如何设计出能够有效管理长期状态、区分相关与不相关信息的模型。讨论将涉及知识的遗忘机制（以防止灾难性遗忘）、记忆的巩固过程，以及如何利用有限的经验数据建立起稳健的、可泛化的长期知识库。特别关注“情境嵌入”（Contextual Embedding）在自然语言理解和机器人导航中的具体应用与挑战。 第三章：类比推理与跨域迁移学习的认知根源 人类智能的一个标志性能力是快速地从已知迁移到未知，尤其是通过类比结构进行推理。类比不仅仅是表面相似性匹配，它需要识别深层的关系结构（Relational Structure）。本章回顾了认知科学中关于类比的结构映射理论（Structure-Mapping Theory），并将其与现代机器学习中的迁移学习、元学习范式进行对比。我们探究，如何设计出能够自动识别和抽象出可迁移的“深层关系”（而非仅是表层特征）的计算框架。这对于解决小样本学习（Few-Shot Learning）和提高模型在面对全新任务时的适应性至关重要。 第二部分：心智架构与复杂系统的计算建模 本部分转向对复杂认知系统的整体架构设计，关注机器如何组织其内部知识和执行决策过程，以模拟人类的整体心智运作。 第四章：符号主义、联结主义与混合智能的交汇点 人工智能的发展经历了从早期依赖逻辑和规则的“符号主义”浪潮，到如今基于神经网络的“联结主义”主导地位的演变。本书认为，实现真正强大的智能，需要克服二者间的鸿沟。本章详细分析了混合架构（Hybrid Architectures）的必要性，探讨了神经符号系统（Neuro-Symbolic Systems）的前沿进展。我们关注如何利用神经网络的强大模式识别能力处理原始数据，同时利用符号系统提供的结构化推理和可解释性进行高阶规划和约束满足。重点案例包括如何将规则库嵌入到深度学习的损失函数中，或如何用符号逻辑来指导生成模型的输出空间。 第五章：决策制定、规划与强化学习的认知局限 决策制定是认知活动的核心。本章将认知决策理论（如前景理论、启发式与偏见）与计算决策框架（如马尔可夫决策过程MDP和深度强化学习DRL）进行对比。我们考察人类决策者如何处理不确定性、进行前瞻性规划，以及使用快速的直觉（System 1）和慢速的深思（System 2）。强化学习在模拟探索与利用的权衡方面取得了巨大成功，但其在高维状态空间、稀疏奖励环境下的样本效率低下，与人类的快速学习能力形成鲜明对比。本章提出，整合认知心理学中的“目标导向性”和“内在动机”机制，可能是突破当前DRL瓶颈的关键。 第六章：具身认知、交互与智能体的物理存在 认知并非仅仅是大脑内部的计算过程，它深深植根于身体与环境的持续交互之中。具身认知理论强调，身体的形态、运动能力以及与物理世界的实时反馈循环，对心智的形成至关重要。本章讨论了将AI模型部署到真实或模拟的物理环境中时所面临的挑战。重点分析了“感知-动作循环”如何塑造对世界的内在模型，以及机器人技术如何反过来提供验证复杂认知理论的实验平台。探讨了如何设计出能够通过自主探索来构建世界模型，而非仅依赖预先标记数据的智能体。 第三部分：智能的未来、伦理与可解释性挑战 人工智能的发展必须伴随着对其内在机制的深入理解和对其社会影响的审慎评估。本部分着眼于当前研究的瓶颈和未来的发展方向。 第七章：可解释性（XAI）与人类心智的透明度 随着深度学习模型的复杂性增加，其决策过程变得愈发“黑箱化”。本书认为，对AI模型可解释性的追求，不仅是为了建立信任和满足监管要求，更是为了反向理解智能运作的基本原理。本章详细审视了当前主流的XAI技术（如LIME, SHAP, 注意力可视化等），并评估了它们在多大程度上真正揭示了模型的“因果”推理路径，而非仅仅是表面特征关联。我们探讨了“内在可解释性”模型设计的潜力，以及如何构建既强大又透明的认知架构。 第八章：创造力、意识的计算模型与涌现现象 创造力是人类智能的最高体现之一，它涉及新颖性、价值性和非预设性的结合。本章探讨了如何从计算角度模拟或实现创造性过程，例如通过结合探索性搜索与约束满足的生成模型。此外，本章还涉猎了对“意识”（Consciousness）的探索，尽管这是一个高度哲学化的领域，但探讨某些计算模型是否可能展现出信息整合、全局工作空间等意识的计算特征，是理解智能极限的必要步骤。我们关注复杂系统中可能出现的非线性“涌现”现象，这些现象往往是系统整体性能超越其组件简单叠加的关键。 结语：迈向真正的通用人工智能（AGI） 本书的最终目标是提供一套跨越学科壁垒的理论工具箱，以指导下一代人工智能的研究方向。真正的通用智能需要超越对特定任务的优化，而必须具备人类心智的灵活性、适应性、情境感知能力和强大的结构化推理能力。本书的论证表明，未来的突破将来自于更深层次地整合神经科学对人类学习机制的洞察，与计算模型对复杂系统的高效表征和推理能力。 本书献给所有对心智的本质、机器的潜力以及两者交汇处所蕴含的无限可能抱有热忱的学者与实践者。

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