环境监察 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:袁英贤，吴少杰

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2010-2

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787564606152

丛书系列:

图书标签:

• 环境科学
• 环境监测
• 环境管理
• 环境保护
• 环境工程
• 生态学
• 污染控制
• 法律法规
• 环境政策
• 可持续发展

科技前沿：人工智能与未来社会 内容简介： 本书深入探讨了人工智能（AI）技术在当前及未来社会中的多维度影响与变革，旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，理解这场正在重塑人类文明进程的技术浪潮。我们不聚焦于环境监测的特定领域，而是将目光投向了更宏大的技术演进图景。 第一部分：人工智能的基石与演进 本部分追溯了人工智能的起源，从早期的逻辑主义和符号主义，到如今深度学习的兴起，详细阐述了支撑现代AI系统的核心技术。 1.1 深度学习的革命性突破： 详细解析了人工神经网络（ANNs）的结构，重点阐述了卷积神经网络（CNNs）在图像识别领域的突破性进展，以及循环神经网络（RNNs）和后来的Transformer架构在自然语言处理（NLP）中的关键作用。我们不仅解释了“如何工作”，更探讨了这些算法背后的数学原理和计算需求。 1.2 大模型的崛起与挑战： 探讨了从BERT到GPT系列等大型语言模型（LLMs）的训练范式。分析了预训练、微调（Fine-tuning）和指令跟随（Instruction Tuning）等技术如何赋予模型强大的泛化能力。同时，我们严肃审视了训练这些模型的巨大算力需求（GPU集群的构建与能耗问题），以及由此带来的资源集中化风险。 1.3 知识表示与推理的未来方向： 讨论了符号AI与联结主义AI的融合趋势，即“神经符号AI”。探讨了如何通过知识图谱（Knowledge Graphs）为深度学习模型提供结构化的、可解释的知识基础，以期实现更可靠、更具逻辑性的推理能力，超越当前基于概率的模式匹配。 第二部分：重塑产业的变革力量 AI不再是实验室里的概念，而是深入渗透到各个传统行业的驱动力。本部分侧重于分析AI在关键经济领域带来的颠覆性变化。 2.1 智能制造与工业4.0： 分析了AI在预测性维护（PdM）、质量控制（QC）和供应链优化中的应用。探讨了机器视觉系统如何实现毫秒级的缺陷检测，以及强化学习（RL）如何在复杂的生产调度中找到最优解，从而实现“黑灯工厂”的愿景。我们关注了数字孪生（Digital Twins）技术如何与AI结合，进行实时模拟和压力测试。 2.2 金融科技（FinTech）的智能化转型： 深入剖析了AI在量化交易、高频交易算法中的应用。详细描述了利用深度学习模型分析非结构化金融数据（如新闻、社交媒体情绪）进行市场预测的复杂性。风险管理方面，AI如何通过更精细的模型识别欺诈行为和信用风险，以及监管科技（RegTech）如何利用AI自动化合规流程。 2.3 医疗健康的个性化革命： 聚焦于AI在药物研发（Drug Discovery）中的加速作用，从蛋白质结构预测到靶点识别。在临床诊断方面，探讨了AI辅助放射学诊断的准确性提升，以及可穿戴设备收集的生理数据如何通过机器学习实现早期疾病预警和个性化治疗方案的推荐。强调了数据隐私保护在医疗AI中的极端重要性。 第三部分：社会结构、伦理与治理的重构 技术的进步总是伴随着深刻的社会调整和伦理困境。本部分是本书的核心，探讨了AI对人类社会形态的长期影响。 3.1 劳动力市场的结构性冲击： 细致分析了“白领自动化”的趋势。评估了法律、会计、软件编程等知识密集型工作被AI取代或辅助的程度。讨论了通用人工智能（AGI）的潜在出现对工作性质的根本改变，以及社会福利系统（如全民基本收入UBI）在应对大规模结构性失业时的可行性与挑战。 3.2 算法偏见与公平性危机： 这是一个至关重要的议题。我们深入研究了训练数据中的历史偏见如何被放大，导致招聘、信贷审批和刑事司法中的歧视性结果。探讨了可解释性人工智能（XAI）的技术路径，例如LIME和SHAP值，如何帮助揭示“黑箱”决策过程，以及构建公平性指标的哲学与技术难度。 3.3 深度伪造（Deepfakes）与信息生态的挑战： 探讨了生成对抗网络（GANs）在创建高度逼真但虚假内容方面的能力，这对媒体信任、政治稳定构成了严峻威胁。分析了检测深度伪造的技术对抗，以及社会如何建立数字内容溯源和水印机制来维护信息真实性。 3.4 强人工智能与生存风险： 即使在当前弱人工智能阶段，我们也必须审视对“超级智能”的哲学思考。讨论了“对齐问题”（Alignment Problem）——如何确保未来超越人类智能的AI系统的目标与人类的福祉保持一致。这部分基于严谨的逻辑推理，探讨了控制和安全协议的设计原则，而不是科幻式的臆想。 第四部分：迈向负责任的未来 本书结尾部分着眼于全球治理和个体应对策略。 4.1 全球AI治理的必要性： 分析了不同国家和地区（如欧盟的《人工智能法案》、美国的“AI权利法案蓝图”）在监管哲学上的差异。探讨了建立跨国AI安全标准的紧迫性，特别是在军事AI（致命自主武器系统LAWS）的部署问题上。 4.2 提升人类“AI素养”： 强调教育体系必须进行改革，培养下一代对技术原理的理解和批判性思维能力，使个体能够有效利用AI工具，而不是被动接受算法的指引。 本书旨在为关心技术发展、社会变革和人类未来走向的读者提供一份深入、思辨且富有建设性的指南。它探讨的是AI驱动下的技术边界拓展、产业重构以及随之而来的深刻社会伦理博弈，而非具体的环境科学监测流程或技术规范。

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