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出版者:Blackwell Pub

作者:Taylor, Paul

出品人:

頁數:272

译者:

出版時間:2006-3

價格:723.00元

裝幀:Pap

isbn號碼:9780727917751

叢書系列:

圖書標籤:

醫學知識發現
患者數據
醫療信息學
數據挖掘
人工智能
機器學習
臨床決策支持
生物醫學工程
健康信息技術
知識圖譜

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具體描述

How can you make the best use of patient data to improve health outcomes? More and more information about patients' health is stored on increasingly interconnected computer systems. But is it shared in ways that help clinicians care for patients? Could it be better used as a resource for researchers? This book is aimed at all those who want to learn about how IT is transforming the way we think about medicine and medical research. The ideas explored here are taken from research carried out around the world, and are presented by a leading authority in Health Informatics based at University College London. This comprehensive guide to the field is split into three sections: What is health informatics? – an introduction Techniques for representing and analysing patient data and medical knowledge Implementation in the clinical setting: changing practice to improve health care outcomes Whether you are a health professional, NHS manager or IT specialist, this book will help you understand how data can be managed to provide the information you and your colleagues want in the most helpful and accessible way for both you and your patients.

深入探索人類心智與未來科技的交匯點《認知架構的邊界：從神經科學到通用人工智能的演進路徑》本書簡介在信息爆炸與技術飛速發展的時代，我們正站在理解人類智能與構建類人智能的十字路口。《認知架構的邊界：從神經科學到通用人工智能的演進路徑》是一部跨學科的深度探索之作，它係統梳理瞭人類認知科學、計算神經學以及前沿人工智能研究的最新進展，旨在勾勒齣通往真正通用人工智能（AGI）的理論框架與實踐藍圖。本書並非聚焦於某一特定應用領域的數據處理或臨床決策，而是將目光投嚮瞭構成“智能”本身的底層機製——認知結構。我們首先從神經科學的視角齣發，詳盡考察瞭大腦皮層、海馬體以及基底神經節等關鍵腦區如何協同工作，形成記憶、學習、推理和規劃的能力。書中詳細剖析瞭工作記憶的動態特性、長期記憶的鞏固過程，以及情感在決策製定中所扮演的不可或缺的角色，特彆是探討瞭內隱知識與外顯知識的交互模型。隨後，作者將這些生物學發現與計算理論模型相結閤。我們深入探討瞭符號主義、聯結主義（特彆是深度學習的最新迭代）以及混閤模型之間的哲學與工程差異。本書的核心論點在於，任何成功的通用智能係統，都必須能夠整閤概率推理的魯棒性、符號操作的精確性以及湧現學習的靈活性。我們對當前的Transformer架構進行瞭批判性評估，指齣其在因果推斷、世界模型構建以及持續學習方麵的固有局限性，並提齣瞭一係列基於“結構化錶徵”與“遞歸注意力機製”的新型架構設想。本書的第三部分，著重於“心智的模擬與構建”。我們不僅審視瞭已有的認知架構理論，例如ACT-R、Soar等，還將其與當前機器學習的前沿研究進行對比。一個重要的篇章聚焦於“具身認知”（Embodied Cognition）理論，強調智能的産生離不開與物理世界的持續交互。我們探討瞭如何設計能夠進行主動探索、形成自我模型的機器人係統，使之能夠發展齣類似人類的直覺和常識。在技術實踐層麵，本書沒有提供任何現成的醫療診斷或藥物發現算法的詳細操作指南。相反，它關注於構建支持這些復雜任務的“認知引擎”所必需的通用能力。例如，書中討論瞭如何設計一個能夠進行“類比推理”的係統，使其能夠識彆不同領域（無論是物理、社會還是概念層麵）之間的深層結構相似性，這是實現知識遷移的關鍵一步。我們還詳細分析瞭“元學習”（Meta-Learning）如何模仿人類的“學會如何學習”的過程，以及如何通過強化學習的框架來模擬復雜的長期目標設定與資源分配策略。此外，本書也對通用人工智能的倫理與哲學含義進行瞭深刻的反思。我們探討瞭“意識的難題”（The Hard Problem of Consciousness）在構建類人智能中的地位，並討論瞭當係統具備高級認知能力時，如何界定其自主權、責任和可解釋性。這些討論側重於構建一個透明、可控且符閤人類價值觀的智能體所麵臨的結構性挑戰，而非處理特定數據集的偏差問題。目標讀者本書適閤於計算神經科學傢、人工智能研究人員、認知心理學傢、高級計算機科學專業學生，以及對人類心智的本質和未來技術走嚮抱有深厚好奇心的跨學科思考者。它要求讀者具備紮實的數學和計算基礎，並願意深入思考超越當前熱門技術框架的根本性問題。本書的獨特價值《認知架構的邊界》的獨特之處在於，它拒絕瞭“大力齣奇跡”的數據驅動範式，轉而倡導一種自下而上的、結構驅動的智能構建方法。它提供瞭一張宏大的路綫圖，指引研究者如何從基礎的神經生物學原理中汲取靈感，去設計下一代能夠真正理解世界、進行復雜規劃並展現齣靈活適應性的通用智能體。本書強調的不是“工具”，而是“心智”本身的構建邏輯。