Advances in Brain, Vision, and Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Mele, Francesco (EDT)/ Ramella, Giuliana (EDT)/ Santillo, Silvia (EDT)/ Ventriglia, Francesco (EDT)

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:

价格:765.00 元

装帧:

isbn号码:9783540755548

丛书系列:

图书标签:

• Brain
• Vision
• Artificial Intelligence
• Neuroscience
• Computer Vision
• Machine Learning
• Deep Learning
• Cognitive Science
• Pattern Recognition
• Image Processing

好的，这是一部关于跨学科研究的图书简介，主题聚焦于认知科学、神经影像学与复杂系统建模的交汇点，重点探讨人类心智运作的深层机制及其在工程学中的应用潜力。 --- 《心智的拓扑结构：从神经回路到涌现智能》 图书简介 本书深入探讨了当代认知神经科学、计算建模以及复杂系统理论如何共同描绘出人类心智这一宇宙间最精妙的结构。它并非简单地罗列现有知识，而是力求构建一个统一的分析框架，用以解析感知、决策、记忆与创造力这些高级认知功能的底层物理与信息学基础。 全书的核心论点在于：心智的复杂性并非源于其组件（神经元）的无限数量，而是源于这些组件之间动态、自组织且具有拓扑约束的连接模式。我们试图穿透传统的学科壁垒，将神经科学中对皮层柱的研究、信息论中对信息压缩的理解，以及物理学中对临界现象的描述整合起来，揭示智能的“涌现”机制。 第一部分：认知的物质基础与动态重塑 本部分首先回顾了神经生物学中关于大脑结构与功能的基本原理，但视角侧重于动态平衡与可塑性。 章节一：从静息态到工作态：动态网络的拓扑学 本章首先批判性地审视了传统的“模块化”认知模型，转而聚焦于大脑在静息状态下即已存在的低频振荡与功能连接组。我们引入了图论（Graph Theory）的概念，分析大脑网络如何遵循小世界（Small-World）和无标度（Scale-Free）的拓扑结构，以及这种结构如何优化信息的远距离传输和局部处理的效率。特别关注了默认模式网络（DMN）的内在动态，探讨其在自我参照、情景记忆整合中的角色，以及当网络拓扑结构发生微小扰动时，认知功能如何迅速重组以维持稳定输出。 章节二：皮层信息编码的效率与瓶颈 本章转向信息论在神经科学中的应用。我们探讨了“效率编码假说”在视觉和听觉皮层中的体现，即神经元如何以最少的活动量，尽可能精确地表征外部环境。重点讨论了稀疏编码（Sparse Coding）和预测编码（Predictive Coding）框架，并将其与最近的电生理数据相结合。分析了编码效率与神经元群体间的相位锁定之间的关系，以及这种锁定如何受到神经递质调控，影响我们对时间序列事件的感知。 章节三：记忆的分布式存储与提取的路径依赖性 记忆并非静止的档案库，而是一个需要持续重塑和再巩固的动态过程。本章细致剖析了长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）背后的分子机制，但更侧重于突触权重的集合效应。我们探讨了海马体、内嗅皮层与新皮层之间在空间和时间维度上的信息传递，并引入了循环神经网络（RNN）的概念，模拟记忆提取过程中，信息流如何沿着特定的、由先前经验塑造的“轨迹”进行回溯，从而解释了回忆的易错性和情景的重建特性。 第二部分：决策、推理与不确定性处理 心智的核心能力之一在于对未来的预测和在不确定性下的选择。本部分将认知过程置于概率论和经济学的框架下进行考察。 章节四：贝叶斯推断在感知中的核心地位 本章将人脑视为一个自适应的概率推理引擎。我们详细阐述了贝叶斯最优性原则如何解释感觉输入（如视觉错觉）和运动控制中的内在不确定性。讨论了先验信念（Prior Beliefs）是如何在感知中塑造我们的现实体验，以及这些先验是如何通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）机制不断更新的。本章特别关注了如何量化和比较不同感官模态（如视觉、触觉）在特定情境下的证据权重，以及大脑如何整合这些异构信息源以形成一个连贯的内部模型。 章节五：情绪调节与价值评估的神经经济学 决策很少是纯粹理性的。本章深入分析了腹侧纹状体、眶额皮层和杏仁核在评估风险、奖励和损失中的耦合作用。我们使用期望效用理论的扩展模型来描述个体如何根据内在的风险偏好（由遗传和早期经验决定）来量化非货币性价值（如社会地位、时间延迟）。本章的核心在于揭示情绪信号并非“干扰项”，而是加速决策过程和解决不完全信息问题的关键信息载体。 章节六：复杂问题的分解与类比推理的机制 高级认知，如科学发现和哲学思辨，依赖于将复杂问题分解为可管理的子组件，并利用已有的知识结构进行类比。本章关注前额叶皮层（PFC）的功能，特别是在工作记忆容量的约束下，如何进行多步骤逻辑推理。我们引入了概念空间理论（Conceptual Space Theory），探讨类比是如何通过在多维向量空间中寻找距离最近的映射点来实现的，并讨论了类比推理在语言习得和创造性思维中的根本作用。 第三部分：涌现智能的计算模型与未来方向 最后一部分将理论分析转化为可操作的计算模型，探讨如何利用对生物智能的理解来指导新型人工智能的研究。 章节七：从尖峰到涌现：生物启发式学习算法 本章超越了标准的反向传播算法，专注于基于事件的（Spiking Neural Networks, SNNs）和脉冲时间依赖可塑性（STDP）的学习规则。我们探讨了这些生物学上更真实的规则如何自然地支持因果关系学习和时间序列处理，而无需显式的全局误差信号。重点分析了这些模型的优势在于对能源效率和在线学习的优化，以及它们在处理高维、非结构化数据时的潜力。 章节八：具身认知与环境交互的反馈回路 本书强调，心智不是一个脱离身体的纯粹计算实体。本章探讨了具身认知（Embodied Cognition）的原理，即运动系统、姿态和本体感觉如何参与和塑造认知过程。我们分析了感官运动回路如何与高级皮层功能交织在一起，特别是通过运动前区对未来状态的模拟来指导感知。这一部分将引出下一代人工智能需要具备物理交互能力，才能真正实现人类水平的常识推理。 章节九：系统涌现与临界现象：心智的“相变” 总结部分提出了一个宏大的视角：心智功能可能在信息处理网络的临界状态附近表现出最佳性能。我们借鉴统计物理学中的相变理论，探讨意识、注意力集中或顿悟（Aha! Moment）是否可以被理解为系统在信息处理“相”之间的快速切换。本书的最终目标是提供一个跨尺度的统一语言，使研究者能够识别、量化并最终重现那些从简单神经元活动中涌现出的复杂智能行为。 --- 目标读者： 认知科学家、计算神经学家、人工智能研究人员、应用数学家以及所有对人类心智奥秘抱有深刻好奇心的学者。本书要求读者具备坚实的微积分基础和对基础概率论的理解。

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