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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Huo, Qiang (EDT)/ Ma, Bin (EDT)/ Chng, Eng-siong (EDT)/ Li, Haizhou (EDT)

出品人:

页数:804

译者:

出版时间:2006-12

价格:994.40元

装帧:Pap

isbn号码:9783540496656

丛书系列:

图书标签:

• 中文口语处理
• 语音识别
• 自然语言处理
• 计算语言学
• 语音技术
• 语言模型
• 语音合成
• 人机交互
• 深度学习
• 机器翻译

机器智能时代的认知科学探索：心智模型、语言结构与计算神经学新范式 本书前言： 在二十一世纪的科技浪潮中，人工智能正以前所未有的速度渗透到人类社会的各个层面。然而，当我们赞叹于深度学习模型在复杂任务中展现出的惊人能力时，一个核心问题始终萦绕在研究者和哲学家的心头：我们是否真正理解了智能的本质？ 尤其在处理人类最精妙的认知产物——语言时，当前的计算模型是否仅仅是高效的统计拟合器，还是已经触及了人类心智的底层机制？ 本书《机器智能时代的认知科学探索：心智模型、语言结构与计算神经学新范式》正是在这样的时代背景下应运而生。它并非专注于某一特定技术的应用或优化，而是退后一步，旨在对智能、认知与语言的交叉领域进行一次深刻的、跨学科的系统性重审。我们希望搭建一座桥梁，连接神经科学的微观观察、认知心理学的宏观理论、以及理论计算机科学的严谨框架，共同探寻智能的本质与未来。 --- 第一部分：心智的基石：从现象到机制的回归 本部分将批判性地审视当前主流人工智能范式（特别是大规模预训练模型）在认知保真度上的局限性，并回归到对人类心智结构更基础的理解上。 第一章：认知的“黑箱”与符号操作的遗失 本章首先界定了“认知”在哲学和心理学上的经典定义，强调了理解（Understanding）与识别（Recognition）之间的鸿沟。我们将详细剖析基于神经网络的联结主义模型，如何通过高维向量空间实现“表征”，并探讨这种表征与人类基于概念和逻辑的符号化思维之间的根本差异。重点讨论了“组合性”这一人类语言和思维的核心特征，并分析了当前模型在处理新颖组合（Compositionality）时的脆弱性。 第二章：心智的模块化与动态架构 借鉴弗雷德（Fodor）的经典心智理论，本章探索人类心智是否具有固定的、信息隔离的模块结构。通过考察视觉、决策制定和语言处理的神经科学证据，我们提出了一种“动态模块化”的假说。本书将比较心智的“快速系统”（直觉、启发式）与“慢速系统”（审慎、推理）的交互机制，并将其映射到计算模型中应采用的混合架构设计上，强调时间序列处理的重要性。 第三章：具身认知与环境交互的必要性 一个纯粹的文本模型永远无法完全掌握世界的物理规律。本章深入探讨具身认知（Embodied Cognition）的理论基础，阐述身体、运动、感觉经验如何塑造我们的概念体系。我们将分析多模态数据融合的现有挑战，不仅仅是简单地将视觉和文本拼接，而是探讨感知-运动反馈回路在学习“因果关系”和“空间关系”中的不可替代性，这是构建真正具有世界知识的智能体的关键。 --- 第二部分：语言的深层结构：超越表层统计 虽然语言是人类智能的集中体现，但本书认为，当前对语言的处理仍停留在对高频模式的有效模仿阶段。本部分致力于挖掘语言背后的结构化、层次化和意图驱动的本质。 第四章：句法生成与转换驱动的理论重访 本章将回顾乔姆斯基早期对普遍语法和句法结构的深刻见解，并将其置于现代计算的语境下重新审视。我们将探讨如何用更具约束性的、结构感知的算法来取代完全自由的注意力机制，以强制模型生成在结构上更接近人类语言树的输出。讨论的重点是如何通过显式的结构化约束（而非隐式的梯度下降）来提升模型对长距离依赖和歧义消解的鲁棒性。 第五章：语义场域与概念网络的构建 语义不仅仅是词向量之间的距离，更是概念在复杂关系网络中的定位。本章将分析如何构建一个动态的、可修正的、且与世界模型紧密耦合的概念网络。我们将研究如何利用本体论（Ontology）和知识图谱的结构信息，来约束和校准语言模型的语义理解，避免其在事实性推理中产生“幻觉”（Hallucination）。 第六章：语用学与意图识别：交流的社会维度 交流的成功依赖于理解“说了什么”背后的“为什么说”。本章专注于语用学（Pragmatics）的研究，包括会话含义、言语行为理论（Speech Act Theory）和合作原则。我们将探索如何设计计算框架来显式建模对话参与者的信念、意图和共同知识状态（Common Ground），这是实现真正具备情境意识和社交智能的对话系统的核心挑战。 --- 第三部分：计算神经学：新范式的构建与验证 本书的终极目标是提出一种新的计算范式，该范式能够更好地模拟大脑处理信息的方式，并提供可检验的、可解释的智能模型。 第七章：稀疏性、能效与大脑的学习机制 人脑的学习效率极高，消耗的能量远低于当前的大型计算集群。本章将深入研究大脑中普遍存在的稀疏性（Sparsity）和脉冲编码（Spiking）的计算优势。我们将探讨如何将这些生物学原理应用于设计更有效率的、模块化的神经架构，特别是如何在不牺牲性能的前提下实现权重和激活的稀疏化，以应对未来通用人工智能对资源的高需求。 第八章：可解释性与因果推理的集成 现代深度学习模型因其不可解释性而备受诟病。本章主张，真正的智能必须具备透明的决策路径。我们将介绍基于结构方程模型（Structural Equation Modeling）和因果图（Causal Graphs）的方法，来增强现有神经网络的推理能力。目标是使模型不仅能预测“A导致B”，还能明确指出“为什么A导致B”，从而实现对复杂决策过程的干预和修正。 第九章：构建神经-符号混合架构的实践路径 最终，本书提出了一个关于如何有效整合连接主义的模式识别能力与符号主义的逻辑演绎能力的蓝图。这并非简单的模块堆砌，而是提出一种深度融合的框架：利用神经网络进行不确定性的感知和特征提取，然后将高层级的抽象特征输入到结构化符号推理引擎中进行规划和验证。本章将勾勒出这种混合系统的设计哲学、接口规范以及可行的实验验证路径，为迈向更接近人类水平的通用人工智能提供了一条理论上更严谨、认知上更合理的探索之路。 --- 结语： 本书希望激发一场关于“智能是什么”的深度对话。我们相信，真正的突破不会来自于更大规模的同质化计算，而在于对认知本质的深刻洞察，以及对跨学科知识的有效整合。我们期待读者在阅读完本书后，能够以更批判、更具结构性的眼光来审视当前的人工智能研究前沿。

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这部著作，从我这个深谙汉语口语之道的学习者角度来看，实在是一部令人耳目一新的探索。它并没有将焦点仅仅停留在书本上那些既定的、被规范化的语音规则之上，而是将目光投向了真实世界中那个生动、多变、充满了地方色彩的“活的”汉语口语。我尤其欣赏作者对于语篇连贯性和话语标记的深入剖析，这部分内容远比我以往接触到的任何教材都要细致入微。书中对于不同情境下，比如新闻播报、日常闲聊、甚至是网络即时通讯中的口语变体，都进行了细致入微的对比和考察，这使得理论不再是冰冷的公式，而是鲜活的语言实践的提炼。举个例子，书中关于“语气词”在构建对话参与感方面的论述，简直是醍醐灌顶，它揭示了那些看似微不足道的“啊”、“呢”、“吧”是如何在微妙的层面上传达说话者的情感倾向和意图的，这在以往的语言学著作中是很少被如此详尽讨论的。通过阅读，我感觉自己对汉语口语的理解不再停留在“能听懂”的层面，而是开始触及到“如何理解其深层意图”的层次，这对于任何希望深入了解汉语交流本质的人来说，都是一份宝贵的财富。作者的笔触细腻，论证严密，尤其是在描述那些跨文化交流中常见的口语误区时，提供了非常实用的视角和解决方案。

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说实话，这本书给我的感觉更像是一部田野调查的深度报告集，而不是传统的教科书。它充满了鲜活的、未经打磨的真实生活气息。作者似乎花费了大量时间穿梭于不同地域、不同社会阶层的人群中，捕捉那些转瞬即逝的口语片段。我特别喜欢书中对“跨代际口语差异”的观察，比如老年人在使用某些特定词汇或表达习惯上所表现出的“语言惯性”，以及年轻人如何快速地创造和接受新的口语表达方式，这种对比非常生动。书中对某一特定南方方言区的口语习惯进行了长达数年的跟踪研究，详细记录了其在受到普通话推广影响后的语言接触与演变过程，其详尽程度令人咋舌。这种将语言视为一种动态的、受社会环境驱动的有机体的态度，与那些将语言视为静止符号系统的传统方法形成了鲜明对比。阅读过程中，我仿佛置身于那些被记录的对话现场，亲耳聆听那些微妙的语调起伏和潜台词的流动，这本书成功地将冰冷的语言数据还原成了有温度的人类交流现场。

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我得说，这本书的行文风格，有一种老派学者对待研究对象的敬畏感，读起来非常沉稳，绝不浮躁。我尤其欣赏作者在介绍新的理论框架时，总是不忘回顾其历史渊源，追溯其在不同历史时期的学术争论焦点，这使得整个论述体系显得根基深厚，有很强的说服力。例如，书中在阐述汉语口语的韵律结构时，不仅仅是机械地罗列了声调和重音的组合，而是将其置于中国传统音乐理论和哲学思想的背景下去探讨，使得原本枯燥的声学分析变得富有文化意蕴。最让我感到惊喜的是，作者对“语流中的不完整句和省略现象”的分析，他没有简单地将这些视为“错误”，而是将其视为一种高效的信息压缩策略，并提出了一个基于上下文信息熵来评估省略合理性的模型。这种将语言视为一种高度优化的信息传输系统的观点，彻底改变了我对日常口语效率的看法。整本书的逻辑链条清晰，结构严谨，每一部分的论证都像是精密机械的齿轮咬合，让人在阅读过程中感受到一种智力上的愉悦和满足。

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作为一名长期与语音识别技术打交道的工程师，我原本以为我对“处理”汉语口语的流程已经了如指掌，但这本书在理论深度上给我带来了极大的震撼。它的视角非常独特，似乎绕开了传统语音处理路线中的一些思维定势，转而从一个更具认知科学色彩的角度去审视口语的“可处理性”。我特别关注了其中关于“语速动态变化对音位识别鲁棒性的影响”这一章节，作者不仅提出了一个极具挑战性的模型假设，还巧妙地引入了心理声学实验的数据来佐证，这种跨学科的整合能力令人佩服。书中对于“口语语料库的构建与标注挑战”的讨论也异常真实，它坦诚地指出了当前主流技术在处理“非标准发音”和“多重重叠发言”时的系统性缺陷，而不是一味地鼓吹技术优越性。这种批判性的审视，对于指导我们改进算法的下一代方向至关重要。总而言之，这本书不是一本告诉你“如何做”的技术手册，而是一本告诉你“为什么现有方法会失败，以及更深层次的理论基础是什么”的哲学指导书，它极大地拓宽了我对口语信号复杂性的认知边界。

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这本书的价值，我认为很大程度上体现在其对“非线性口语现象”的包容性处理上。它没有试图用一套过于简化的规则去套用所有口语现象，而是接受了口语的本质就是充满歧义、冗余和突发性的现实。我尤其对书中关于“即兴修辞在口语交际中的作用”这一部分的论述印象深刻。作者阐述了说话者如何在极短的时间内，通过重复、自我修正或者插入无关的“填充语”来维持对话的进行和保持听者的注意力，这是一种非常高阶的语言运作能力。书中还提出了一种评估口语“信息密度”的新指标，该指标综合考量了语速、语调的波动性以及上下文的已知程度，这使得对口语效率的评估不再是简单的字数对比。这本书的风格显得非常坦诚，它不回避研究的边界和未解之谜，反而将这些“模糊地带”视为未来研究的契机，这种开放的学术态度，极大地激发了我继续深入探索的兴趣。它不是一本提供标准答案的书，而是一本提出深刻问题的指南。

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