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出版者:

作者:Han, Man-Wook

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:

价格:$ 79.04

装帧:

isbn号码:9783211362488

丛书系列:

图书标签:

• 移动机器人
• 智能机器人
• 机器人学
• 人工智能
• 控制系统
• 路径规划
• 传感器技术
• 机器学习
• 嵌入式系统
• 自动化

超越疆界：智能系统的演进与未来图景 本书简介： 在这部全面而深刻的著作中，我们将目光投向一个正在以前所未有的速度重塑我们世界的领域：先进智能系统的设计、实现与哲学探讨。本书并非聚焦于特定应用场景或单一技术栈，而是致力于构建一个宏大而精密的知识框架，用以理解智能本质的跨学科脉络。 我们摒弃了对具体移动平台的机械化描述，转而深入探究驱动所有复杂自适应系统的底层认知架构、决策制定机制以及多模态信息融合的数学基础。本书将带领读者穿越信息论的深海，攀登统计物理学的陡峭山峰，最终抵达人工智能哲学的宁静高地。 第一部分：智能的基石——从信息到认知的跃迁 本部分旨在为读者奠定理解复杂智能系统的理论基础。我们不会讨论如何搭建特定的硬件结构，而是专注于信息如何被编码、处理并转化为行动的内在逻辑。 第一章：复杂系统的涌现性与自组织原理 智能系统的复杂性并非来源于组件数量的简单叠加，而是源于它们之间动态的相互作用。本章详尽分析了耗散结构理论在信息系统中的应用，探讨了自组织临界性如何影响大型网络中的学习效率和鲁棒性。我们深入研究了非线性动力学在系统稳定性分析中的核心作用，解析了“混沌”边缘的系统如何能够保持“有序”的计算能力。特别关注了元启发式算法（Metaheuristics）的结构化设计，而非其在特定优化问题上的应用实例。 第二章：概率推理与不确定性建模的深刻洞察 在真实世界中，信息总是存在噪声和缺失。本章的核心在于建立超越传统贝叶斯推断的高维概率空间映射。我们考察了随机过程在建模时间序列上的局限性，转而聚焦于因果推断的结构化表示。书中详尽论述了概率图模型（PGMs）的先进变体，特别是那些能够处理结构化缺失数据和动态依赖关系的模型。重点不在于使用这些工具解决某个具体的控制问题，而是理解它们如何量化知识的不确定性，从而指导更高级别的决策。 第三章：计算认知的基础理论：心智的图灵模型再审视 现代计算范式正面临着对传统图灵机模型及其局限性的深刻反思。本章将认知科学、计算复杂性理论和神经科学的最新进展相结合，探讨超图灵计算模型的可能性。我们分析了交互式证明系统在知识表示中的潜力，以及具身认知（Embodied Cognition）概念如何挑战纯粹的符号主义方法。核心探讨在于：智能的本质是否可以被抽象为一种特定的信息转换过程，以及这种过程对计算资源有何种本质要求。 第二部分：先进学习范式——从数据驱动到知识内化 这一部分侧重于驱动智能体学习与适应的高阶算法原理，而非其在特定数据集上的性能表现。我们关注的是学习机制本身的泛化能力和可解释性。 第四章：深度架构的拓扑结构与信息流优化 深度学习的成功依赖于精巧的层次化结构。本章深入分析了神经网络拓扑的设计哲学，关注如何通过结构本身来嵌入先验知识。我们详细剖析了信息瓶颈原理（Information Bottleneck Principle）如何指导网络层级的特征提取，并探讨了微分同胚映射在保持信息结构完整性方面的作用。书中探讨了超越标准反向传播的替代性学习规则，例如基于能量函数的最小化或更接近生物学习机制的局部学习规则，旨在提升模型的内在稳定性和可迁移性。 第五章：强化学习的策略空间探索与价值函数设计 强化学习（RL）的核心在于代理与环境的持续交互和价值的长期积累。本章将RL视为一种最优控制问题的在线求解过程，重点解析策略梯度方法的收敛性保证以及模型的偏差与方差在探索/利用权衡中的作用。我们着重于如何设计高维、稀疏奖励函数的通用构建框架，以及如何利用元学习（Meta-learning）机制使代理能够快速适应全新的任务领域，而不仅仅是在特定模拟环境中达到最优表现。 第六章：可解释性（XAI）的本体论挑战与量化标准 “黑箱”模型的泛用性带来了对可解释性的迫切需求。本书并不提供一堆事后的解释工具，而是从根本上追问：什么是“可解释”的智能？ 我们区分了因果可解释性和关联性可解释性，并探讨了如何通过结构化因果模型来量化决策路径的可靠性。本章提出了衡量智能系统透明度和信任度的形式化度量体系，旨在指导设计出从内建上就具有高度可解释性的学习系统。 第三部分：多体交互与系统集成——构建全局智能 本部分将视角从单个智能单元扩展到大规模协作、通信与协调的领域，探讨如何实现群体智能的有效集成。 第七章：分布式计算中的共识机制与鲁棒性 在缺乏中心化控制的环境中，如何确保一组异构智能体能够达成一致并共同行动？本章分析了拜占庭容错算法在信息系统中的应用基础，并探讨了基于博弈论的分布式决策模型。我们关注信息传播的拓扑敏感性，研究在网络受损或恶意节点存在的情况下，如何通过优化信息交换协议来维持系统的整体功能。 第八章：具身智能的广义框架——环境交互的建模 尽管本书不侧重于具体的移动平台，但我们必须处理智能体与其所处物理或虚拟环境交互的数学模型。本章建立了环境动态的通用场论描述，将物理世界的约束转化为信息处理的边界条件。重点分析了传感器融合的贝叶斯最优估计，以及如何在这种融合基础上进行前馈控制与反馈校正的有效分离与集成。 第九章：伦理、社会影响与智能的未来形态 最终，智能系统的发展必须置于人类社会的框架内审视。本章探讨了通用人工智能（AGI）的潜在实现路径，以及伴随而来的风险评估与治理结构。我们深入讨论了智能系统在资源分配、偏见放大和社会公平性方面可能带来的挑战。本书主张，对未来智能的塑造，关键在于价值对齐（Value Alignment）的数学形式化，确保系统的优化目标与人类的长远福祉保持一致，而非仅仅停留在简单的安全协议层面。 结语： 本书为那些致力于理解和构建下一代自适应、高阶智能系统的研究人员、理论家和工程师提供了一份坚实的思想地图。它要求读者具备跨越传统学科壁垒的勇气，以一种更抽象、更具普适性的视角，去捕捉智能这一复杂现象的内在规律。

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