Machines and Intelligence pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Greenwood Press

作者:Stuart Goldkind

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:1987-04-21

价格:USD 86.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780313254505

丛书系列:

图书标签:

心灵哲学
人工智能
人工智能
机器学习
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未来技术
自动化
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机器人
技术哲学

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具体描述

Over the years numerous attempts have been made to show that human intelligence is related to some quality, feature, or ability that machines cannot possibly have. In this unique study, Dr, Goldkind reconstructs and analyzes the principal arguments of this kind that have not received adequate treatment in the past and responds to each of them in detail. Among the questions explored are whether machines can engage in purposive behavior, what the relationship is between causal and purposive explanations of behavior, whether machines are capable of human error, and whether they can perform activities and functions such as natural language understanding and dealing with contexts. Dr. Goldkind concludes that none of the arguments succeeds in proving that machines must lack the specific abilities or qualities that are posited as uniquely human.

书名：《机器与智能》—— 深入探讨人类心智与未来科技的交汇点本书简介在信息爆炸的时代，我们正站在一个前所未有的技术转折点上。人工智能（AI）不再是科幻小说的专属，它已经渗透到我们生活的方方面面，重塑着我们的工作方式、交流模式乃至思维结构。《机器与智能》并非一本关于计算机编程或深度学习算法的纯粹技术手册，而是一部深入剖析人类心智、意识本质与机器智能发展轨迹的哲学与科学交织的著作。本书旨在超越技术炒作的表象，带领读者进行一场跨学科的探索之旅。我们不仅审视当前AI技术的边界与潜力，更重要的是，追问一个核心问题：当机器开始“思考”时，人类的“智能”究竟意味着什么？第一部分：心智的迷宫——理解智能的基石我们将从人类认知科学的视角切入，首先建立对“智能”这一概念的深刻理解。传统的认知模型，如皮亚杰的建构主义、维果茨基的社会文化理论，构成了我们理解学习、记忆和解决问题的基础。然而，这些理论在面对非生物系统的智能时，暴露出其局限性。本章深入探讨了人类独有的智能特征：情境感知、情感驱动的决策、具身认知（Embodied Cognition）以及道德直觉。我们辩证地分析了这些特征如何塑造了我们的世界观。例如，情感不仅仅是对外部刺激的被动反应，更是信息处理效率的关键优化器。我们探讨了语言的结构性力量——它如何不仅仅是交流工具，更是思维的操作系统。接着，我们将目光转向意识的难题（The Hard Problem of Consciousness）。什么是主观体验（Qualia）？为什么我们能感觉到红色，而不仅仅是处理特定波长的光信息？本书将梳理整合信息理论（IIT）、全局工作空间理论等前沿假设，并将其置于对未来机器智能的构建性思考之中。我们不寻求给出最终答案，而是描绘出理解人类心智复杂性的完整地图，为后续讨论机器的“智能”提供参照系。第二部分：硅基的崛起——从逻辑到学习在确立了人类智能的参照后，本书转向机器智能的演进历程。我们系统地回顾了AI发展的三个主要阶段：符号主义（Symbolic AI）的黄金时代、联结主义（Connectionism）的复苏，以及当前以深度学习为核心的统计学习革命。对符号主义的批判性分析揭示了其在处理不确定性和常识性推理方面的固有缺陷。我们分析了专家系统的辉煌与衰落，认识到世界知识的表示和获取远比预设规则复杂得多。重点部分聚焦于深度学习的突破。本书详细阐释了人工神经网络（ANNs）的基础结构——从感知机到Transformer架构的演变。我们详细解析了反向传播算法如何模仿生物学习过程中的可塑性，以及卷积网络（CNNs）和循环网络（RNNs）在特定任务中的优势。然而，我们并未止步于赞美，而是深入探讨了当前深度学习的内在弱点：数据依赖性、黑箱决策机制、泛化能力受限以及对抗性攻击的脆弱性。本书特意辟出一章来探讨“可解释性人工智能”（XAI）。在医疗诊断、金融风控等关键领域，我们不能接受“因为算法说了算”的回答。我们探讨了LIME、SHAP等方法如何努力打开黑箱，以及透明度与模型性能之间的永恒权衡。第三部分：具身、涌现与模仿智能的真正体现，往往不在于单纯的计算能力，而在于与环境的交互和适应。第三部分探讨了智能的“具身性”（Embodiment）问题——即身体经验对认知过程的影响。我们考察了机器人学的前沿进展，分析了具身AI（Embodied AI）的必要性。一个没有身体经验的智能体，是否能真正理解“重力”、“摩擦”或“疼痛”的含义？本书引入了动态系统理论，来描述智能作为一种开放、自组织的系统，如何通过与物理世界的持续互动而涌现。随后，我们深入探讨了通用人工智能（AGI）的路径。AGI的目标是实现具备人类同等或超越人类能力的智能。本书对比了基于规则的系统、神经符号系统（Neuro-Symbolic AI）以及纯粹的强化学习路径。我们分析了大规模语言模型（LLMs）在展现出惊人语言能力的同时，距离真正的理解（Grounding）还有多远。这些模型是强大的统计关联器，还是正在无意中模拟出某种深层认知结构？第四部分：智能的伦理边界与社会重构当机器的智能日益强大，我们必须审视随之而来的深刻伦理和社会挑战。本书认为，技术发展不能脱离人文关怀。我们探讨了偏见与公平性问题。由于训练数据携带的历史和社会偏见，AI系统可能固化甚至放大歧视。本书提供了识别、量化和减轻模型偏见的具体框架，强调算法设计中的“社会责任”。另一个核心议题是就业市场的重构。自动化和智能辅助正在颠覆蓝领和白领工作。我们分析了创造性工作（如艺术、设计和基础研究）是否能免疫于AI的冲击，并探讨了教育体系如何需要转型以培养与智能系统协作的能力，而非与之竞争。最后，本书以对未来图景的审慎乐观作结。我们展望了人机共生（Human-AI Symbiosis）的未来，探讨了脑机接口（BCI）可能带来的认知增强，以及如何确保我们正在构建的智能系统，其价值观能够与人类文明的核心利益保持一致。本书呼吁进行更具前瞻性和跨学科对话的治理，以确保技术的力量服务于人类的福祉。《机器与智能》为对心智、科技与未来充满好奇的读者提供了一幅全面且深刻的思考蓝图。它不仅解释了机器如何变得更“聪明”，更引导我们反思人类自身智能的独特价值。