人工智能基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:高济

出品人:

页数:478

译者:

出版时间:2002-8

价格:32.50元

装帧:

isbn号码:9787040110975

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
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《跨越思维的边界：计算与认知的未来图景》 内容简介： 本书并非聚焦于时下炙手可热的人工智能技术本身，而是深入探讨了支撑一切智能活动、超越当前算法框架的底层逻辑、哲学思辨以及人类认知结构的深层奥秘。我们试图构建一座桥梁，连接纯粹的数学理论与复杂的人类心智，描绘一幅关于“智能”更广阔的、去中心化的未来图景。 第一部分：计算的本体论与非冯·诺依曼架构的探索 在本书的开篇，我们首先对“计算”的本质进行了溯源性的哲学拷问。图灵机模型作为经典计算的基石，其局限性在哪里？我们审视了替代经典模型的数理逻辑基础，如λ演算、递归函数论在处理非线性、非决定性问题时的不足。 接下来的章节将重点探讨后图灵计算范式。我们不讨论深度学习中的反向传播机制，而是深入研究细胞自动机（Cellular Automata）的涌现行为。通过对康威生命游戏、一维元胞自动机的复杂性等级划分，展示了简单的局部规则如何自下而上地生成极度复杂的全局模式，这为理解自组织系统提供了纯粹的数学工具。 我们详尽分析了替代性硬件架构的理论基础，如量子信息科学的逻辑门设计、不可逆计算、以及摆脱存储程序概念的计算模型。这包括对非结构化并行计算的深入剖析，研究信息如何在不依赖中央处理器控制的情况下，通过物理系统的自发演化来实现信息处理。这部分内容旨在为读者建立一种全新的、去中心化的计算思维框架，认识到计算并非只有串行执行一条路径。 第二部分：具身性、感知与符号接地问题 本书批判性地审视了纯粹的符号主义和连接主义的内在矛盾，转而关注具身认知（Embodied Cognition）的理论前沿。我们认为，智能的实现不仅仅是信息在抽象空间中的流动，更是与物理环境的动态交互。 具体而言，我们用大量的篇幅阐述了感知-动作环路如何构建起智能的基础。这部分内容不涉及任何现代AI框架下的传感器数据处理，而是专注于动力系统理论在描述生物运动控制中的应用。我们分析了动态系统方法（Dynamical Systems Approach）如何解释连续的、非离散的决策过程，例如对洛伦兹吸引子等奇异吸引子的数学分析，以理解系统如何从混沌中保持稳定的行为模式。 此外，符号接地问题（Symbol Grounding Problem）被视为核心挑战之一。我们考察了不同学科对“意义”的构建方式：从现象学对“在世”状态的描述，到生态心理学中对知觉-行动关系的强调。我们通过分析语言学中的内禀语义学（Intrinsic Semantics），而非统计共现，来探讨意义如何从物理世界中“浮现”出来，而不是仅仅被标签化。 第三部分：认知架构的结构主义与人类心智的限制 本部分将目光转向人类自身，探讨在没有外部算法辅助的情况下，人类心智是如何组织、记忆和推理的。我们避开了对特定认知能力的机器学习模拟，而是回归到认知架构（Cognitive Architecture）的经典研究。 我们深入研究了ACT-R模型（Adaptive Control of Thought—Rational）的早期版本及其理论基础，关注其如何通过模块化的方式（如工作记忆、长期陈述性记忆、程序性记忆）来模拟人类行为的时间延迟和资源限制。这有助于理解，为何即便是拥有强大计算能力的系统，在面对人类的“启发式偏见”和“有限理性”时，也无法简单地进行复制。 此外，我们探讨了心智的模块化理论与整体论之间的张力。通过对人类决策过程中直觉系统（系统1）和分析系统（系统2）的区分，我们旨在揭示人类思考的内在结构性限制，以及这些限制如何反过来促进了某些特定形式的创造力。这部分内容为我们理解何为“高效解决问题”提供了深刻的哲学与心理学视角，而非仅仅是算法效率的考量。 第四部分：复杂性科学与未来计算的边界 在总结部分，我们展望了在信息论和复杂性理论指导下的未来计算方向，这些方向可能完全游离于当前主流的AI范式之外。 我们详细阐述了非线性动力学在预测系统行为中的应用，重点关注临界性（Criticality）的概念——系统恰好处于有序与无序的交界状态，这被认为是自然界中最高效信息处理发生的区域。我们审视了自组织临界性（SOC）的数学模型，并探讨了如何设计硬件或软件系统使其能够自然地达到这种信息富集状态。 最后，本书探讨了信息熵与复杂度的关系，但侧重点在于算法信息论（Algorithmic Information Theory），特别是柯氏复杂度（Kolmogorov Complexity）。我们用其理论来衡量一个对象内在的、不可压缩的“信息量”，从而提供了一种评估“本质”的数学工具，而非仅仅依赖于生成该对象的计算过程的效率。 《跨越思维的边界》是一部面向理论物理学家、数学家、认知科学家以及任何对智能的本质和计算的极限充满好奇心的读者的著作。它提供了一套超越当前技术热点的、扎实的、跨学科的理论框架，用以思辨“什么是计算”和“什么是理解”。

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为什么好多好的书籍都不提供试读呢/？很可惜 想读 。。。。非常想读。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...

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这本书的叙述方式实在是太迷人了，作者仿佛是一位技艺精湛的向导，带着我们穿梭于一个充满奇思妙想的数字丛林。我原本以为会是一本枯燥的技术手册，结果却被它引人入胜的故事线牢牢抓住了。它没有直接堆砌那些晦涩难懂的公式和代码，而是通过一系列精妙的比喻，将那些抽象的概念具体化了。比如，它将神经网络的比作一棵不断学习和适应环境的古老橡树，每一个节点都代表着一次经验的积累和知识的沉淀，这种细腻的描绘，让我这个非科班出身的人也能窥见其深邃的内在逻辑。更让我惊喜的是，书中对于伦理和社会影响的探讨，那种审慎和前瞻性，远超出了我对一本基础读物的期待。它没有给出简单的答案，而是提出了更深刻的问题，迫使读者停下来思考技术进步的边界和责任，这种引发深思的写作手法，实在是非常高明，读完后感觉自己的思维维度都被拓宽了不少，绝非一般的入门书籍可比。

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这本书最让我印象深刻的是它那种深沉的、对人类未来走向的关怀。它并没有沉溺于对技术可能带来的短期便利的颂扬，而是将视角拉得非常长远，去审视这种力量可能对人类心智和社会结构产生的长期、不可逆转的影响。作者在讨论自动化和创造力时，引用了大量跨学科的知识，从认知科学到历史学，构建了一个宏大而严谨的论证体系。他没有使用恐吓式的语言，但字里行间流露出的审慎态度，足以让人警醒。读这本书的过程，更像是一次深刻的自我对话，关于我们希望成为什么样的物种，以及我们愿意为了效率和便利付出多大的代价。这种超越技术本身的探讨，赋予了这本书一种近乎人文经典的厚重感，它不仅仅是一本关于前沿科技的书，更像是一面映照我们自身价值观念的镜子，让我受益匪浅，回味无穷。

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这本书对于实践层面的阐述，虽然没有提供具体的代码片段，却达到了比代码说明书更高一层的境界——它教授的是“思考的范式”。作者似乎更侧重于构建一个稳固的理论框架，让读者能够站在高处俯瞰整个技术生态系统的运作规律。它深入探讨了不同模型之间的本质差异，而非仅仅停留在它们能做什么的表面功能上。比如，对于概率论在现代计算中的核心地位，作者用了大量篇幅去解释其背后的哲学基础，这种对“为什么”的执着探索，远比“怎么做”更有价值。读完后，我感觉自己不再是被动地接受知识点，而是获得了一套全新的分析工具和一套看待世界的底层操作系统。它教会了我如何去质疑现有技术的局限性，如何在面对新问题时，能够快速地从已有的知识体系中搭建出解决问题的思路模型，这种底层能力的提升，是任何速成指南都无法比拟的宝贵财富。

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不得不提的是，这本书的文字风格充满了强烈的个人色彩和一种近乎诗意的表达。它不像许多同类书籍那样，追求绝对的客观和中立，反而大胆地融入了作者个人的洞察与哲思。在描述复杂算法的效率和优雅性时，作者使用的词汇充满了文学的美感，仿佛在赞颂一件精妙的艺术品而非冰冷的逻辑结构。我尤其喜欢其中穿插的一些小故事，它们并非是强行嫁接的插曲，而是与核心主题紧密关联，用人类情感的温度去软化了技术的坚硬外壳。例如，关于机器决策的“黑箱”问题，作者描述的场景如同一个哲学家在迷雾中寻找真理，充满了对不确定性的敬畏。这种文笔带来的阅读享受是多层次的，它不仅满足了我的求知欲，更触动了我的审美情趣，让人忍不住想一遍又一遍地去品味那些措辞精妙的段落，体验那种思维被文学性引导的奇特感受。

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这本书的结构设计堪称教科书级别的典范，每一个章节之间的过渡都衔接得天衣无缝，仿佛是精心编排的交响乐章。它巧妙地避开了线性叙事的沉闷感，而是采用了螺旋上升的讲解模式，前面对某个概念做了一个宏观的勾勒，等到后续章节深入到相关领域时，再回过头来补充细节和更复杂的联系，这种“先见树木，后观森林，再探根系”的阅读体验，极大地提升了知识的吸收效率。我特别欣赏作者对于历史脉络的梳理，他没有将技术发展描绘成一蹴而就的奇迹，而是细致地展现了那些被遗忘的尝试、曲折的道路以及关键的转折点，这使得我们对当前技术成就的理解不再是空中楼阁，而是建立在坚实的历史基础之上。读到某个部分时，我甚至能想象出那些先驱者们在简陋的实验室里冥思苦想的场景，那种对知识的纯粹渴求和不懈探索的精神，被作者通过生动的文字感染给了我，让人读后热血沸腾，充满了对未知领域探索的渴望。

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那么有意思的人工智能竟能写得一点阅读的欲望都没有，真是服了。

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为什么有好多书不能读呢？

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老高 == 活ppt 一字不差

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2009年人工智能选修课

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为什么有好多书不能读呢？