Experience, Memory, and Reasoning (Artificial Intelligence Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Lawrence Erlbaum

作者:

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:1986-06-01

价格:USD 69.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780898596441

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Intelligence
• Cognitive Science
• Memory
• Reasoning
• Experience
• Knowledge Representation
• Machine Learning
• Cognition
• Computational Intelligence
• Human-Computer Interaction

《人类心智的奥秘：认知、情感与决策的交织》 本书导读： 在浩瀚的认知科学与心理学领域中，人类的心智无疑是最为复杂、最引人入胜的研究对象之一。本书并非聚焦于人工智能的符号逻辑或计算模型，而是深入挖掘人类自身认知结构的精妙运作，探究我们如何感知世界、存储经验、处理情感，并最终做出理性或非理性的决策。我们试图在感性与理性之间架起一座桥梁，揭示这些内部过程如何共同塑造了我们独特的人类体验。 第一部分：感知的滤镜与心智的建构 第一章：感官的边界与现实的重构 我们所感知的世界并非对外部刺激的直接映射，而是一个由大脑主动建构的动态模型。本章将详尽考察人类五感的生理基础及其局限性。我们将探讨视觉系统的错觉（如盲点、运动后效），听觉系统的空间定位机制，以及触觉在构建身体图式中的关键作用。更重要的是，本章将阐述“自下而上”的感知输入如何与“自上而下”的预期和知识结构相互作用，形成我们日常所依赖的、稳定且一致的“现实”。我们将深入分析注意力机制——这个有限的资源分配器——如何筛选信息流，以及当注意力被分散或饱和时，心智如何应对信息过载。 第二章：记忆的本质：存储、提取与重塑 记忆并非一个固定的档案柜，而是一个不断被编辑和重写的叙事过程。本章将细致区分工作记忆、短期记忆和长期记忆的神经生物学基础和功能差异。我们将重点研究情景记忆（Episodic Memory）的脆弱性：为何童年记忆常模糊不清？创伤性事件如何被异常固化或压抑？接着，我们将剖析语义记忆（Semantic Memory）的网络结构，即知识和概念如何组织和相互关联。最后，我们将挑战传统的“准确回忆”观念，探讨提取过程本身的重塑效应（Reconstructive Nature of Retrieval），以及“错误记忆”是如何在无意中被植入我们的经验库中的。 第三部分：情感的驱动力与认知的协同 第三章：情绪的神经回路：从杏仁核到前额叶 情绪并非理性的对立面，而是认知运作不可或缺的一部分。本章将追溯情绪在边缘系统中的起源，重点解析杏仁核（Amygdala）在快速反应和威胁评估中的核心地位。我们不仅关注基本的快乐、恐惧、愤怒等情绪，更深入探究复杂的情感，如共情、羞耻和怀旧。通过引入安东尼奥·达马西奥（Antonio Damasio）的“躯体标记假说”（Somatic Marker Hypothesis），我们将论证躯体感受（Somatosensation）如何作为一种快速的、非意识的反馈机制，指导我们的决策走向，远早于纯粹的逻辑分析介入。 第四章：动机、目标设定与执行控制 驱动人类行为的是复杂的动机系统，它平衡着生物性需求（如饥饿、安全）与社会性需求（如归属、成就）。本章将研究内部动机与外部激励之间的动态平衡。我们将考察目标设定的认知过程：如何将宏伟的愿景分解为可执行的步骤（计划能力）。执行控制功能（Executive Control）——主要依赖于前额叶皮层——将成为核心议题：如何抑制不恰当的反应、在不同任务间灵活切换，以及维持目标导向行为的持续性，尤其是在面临即时诱惑（延迟满足）的挑战时。 第三部分：决策的迷宫：启发式、偏见与社会影响 第五章：启发式捷径与系统性偏差 人类心智倾向于“节能”，因此发展出了一系列认知捷径，即启发式（Heuristics）。本章将详细介绍丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）提出的“系统1”（快思维，直觉）与“系统2”（慢思维，分析）的框架。我们将通过大量的案例，揭示这些捷径带来的系统性认知偏差（Biases），例如锚定效应（Anchoring Effect）、可得性启发式（Availability Heuristic）和代表性启发式（Representativeness Heuristic）。了解这些偏见的存在，是提升决策质量的第一步。 第六章：社会认知与心智的理论 我们生活在复杂的社会网络中，理解他人的意图至关重要。本章聚焦于“心智理论”（Theory of Mind, ToM）的发展与运作。我们将探讨个体如何构建关于他人信念、欲望、意图和知识的心理模型。从基础的共同注意力（Joint Attention）到复杂的叙事理解，ToM 是社会互动的基础。此外，本章还将讨论归因偏差（Attributional Biases），例如基本归因错误（Fundamental Attribution Error），探讨我们倾向于过度强调个人特质而忽略情境因素的普遍倾向。 第四章：意识的难题与自我叙事 第七章：意识的边界：经验的主观性 意识仍然是科学界最大的未解之谜之一。本章将绕开纯粹的物理还原论，关注意识的现象学（Phenomenology）层面。我们探讨的是“感受质”（Qualia）——红色看起来的样子，痛苦感觉的内在本质。我们将审视各种意识状态的变化，包括做梦、冥想和受损意识状态（如植物人状态），试图理解什么构成了一个统一的、连贯的自我体验。 第八章：叙事自我与身份的构建 人类心智最显著的特征之一，或许是我们不断为自己的生活编织一个连贯的“自我叙事”。本章认为，我们的身份（Identity）很大程度上是基于对过去经验的选择性记忆、对当下情境的解释以及对未来愿景的投射而建构的。我们将讨论叙事失调（Narrative Disruption）对心理健康的影响，并分析文化背景如何塑造了自我叙事的框架和核心主题。最终，本书旨在提供一个全面而细致的框架，用以理解人类心智这一复杂、迷人且充满矛盾的现象，强调感官输入、内在情感驱动、记忆的易变性以及社会互动在构建我们“所是”的过程中所扮演的不可或缺的角色。

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读过一些关于人工智能的书籍，但很多都停留在宏观的介绍层面，缺乏对核心技术细节的深入剖析。这本书的书名《Experience, Memory, and Reasoning》正好击中了我的兴趣点，它暗示着这本书将聚焦于人工智能系统中三个最本质的组成部分。我一直在思考，如果一个AI想要具备真正的“智慧”，它需要具备什么样的能力？在我看来，“经验”的积累是基础，它不仅仅是数据的堆砌，更重要的是从这些数据中学习模式和规律。“记忆”则是承载这些经验的载体，但它不应是简单的数据库，而是一种能够被高效检索、整合甚至“回忆”的机制。而“推理”则是运用经验和记忆来解决新问题的能力。我希望这本书能够解答我的许多疑问：AI如何才能有效地“学习”经验？是通过监督学习、无监督学习，还是强化学习？书中是否会探讨不同类型的经验（例如，视觉经验、语言经验、操作经验）如何被表示和处理？在“记忆”方面，我特别想了解是否有新的技术能够让AI拥有更接近人类的长期记忆，能够长期存储并适时调用大量信息？书中是否会讨论关于如何避免AI的“灾难性遗忘”问题，即在学习新知识时忘记旧知识？对于“推理”，我希望看到关于如何构建能够进行复杂逻辑推理、常识推理，甚至创造性推理的AI模型的详细介绍。这本书是否会提供关于如何评估AI的推理能力，以及如何提升其在各种复杂场景下的表现的指导？我期待这本书能够提供一个清晰的路径，说明如何将这三个相互关联的要素融合在一起，以构建出更具通用性和适应性的人工智能。

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这本书的标题《Experience, Memory, and Reasoning (Artificial Intelligence Series)》精准地击中了我的关注点。我长期以来一直对人工智能的“思考”过程，特别是其学习、记忆和决策机制感到好奇。在我看来，人类之所以能够展现出如此强大的智能，很大程度上是因为我们能够从过往的“经验”中不断学习，将这些学习成果存储在“记忆”中，并在此基础上进行“推理”，从而解决新的问题。我非常期待这本书能够深入阐述AI是如何实现这三个关键过程的。例如，AI是如何从大量的原始数据中提取有用的“经验”的？这个过程是否涉及模式识别、特征提取，甚至是某种形式的因果学习？而在“记忆”方面，我好奇AI的记忆系统是否能够像人类一样，具备长期存储、高效检索以及在需要时调用相关信息的能力？书中是否会讨论不同的记忆模型，例如基于神经网络的记忆单元，或者更抽象的知识图谱表示？最后，对于“推理”，我希望看到关于AI如何进行逻辑推理、概率推理，甚至是类比推理的详细讲解。特别想知道，AI是如何在不确定和不完整的信息环境下进行有效的“推理”，并做出最优决策的。这本书是否能提供一些关于如何设计和训练AI系统，使其能够像人类一样，将零散的“经验”整合成连贯的“记忆”，并在此基础上进行灵活的“推理”的见解？我对这本书能够揭示人工智能“智能”的深层原理，给予我全新的视角，抱有极大的期待。

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这本《Experience, Memory, and Reasoning (Artificial Intelligence Series)》的封面设计就足够引人注目，那种深邃的蓝色与银色线条交织，仿佛预示着探索人工智能背后复杂逻辑的旅程。我一直对人工智能的“思考”过程感到着迷，而这本书的书名直接点出了我最感兴趣的几个核心要素：经验、记忆和推理。在我的认知里，人类之所以能发展出如此高级的智能，很大程度上是因为我们能从过往的经历中学习（经验），能够存储和检索这些信息（记忆），并在此基础上做出判断和决策（推理）。因此，我非常期待这本书能深入浅出地剖析人工智能如何模拟甚至超越人类在这些方面的能力。想象一下，如果一个AI能够像我们一样“记住”自己遇到的每一个场景，从中提炼出有用的模式，并以此为基础来解决未知的问题，那该是多么令人兴奋的进步！这本书是否能够揭示实现这一目标的具体算法和理论框架？它是否会探讨那些让AI在复杂环境中表现出“智能”的关键机制？我希望它不仅仅是理论上的堆砌，更能提供一些实际的应用案例，让我看到这些抽象概念是如何转化为具体能力的。特别想知道，作者是如何界定“经验”的？是纯粹的数据输入，还是包含了某种形式的“理解”？而“记忆”又是否仅仅是数据库的存储，还是涉及到了更复杂的组织和检索方式？至于“推理”，我想这部分最为核心，我期望看到关于逻辑推理、概率推理、类比推理等多种推理方式在AI中的实现方式，以及它们各自的优缺点和适用场景。希望这本书能带我进入一个全新的视角，理解人工智能的“大脑”是如何运作的。

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我一直对人工智能如何处理和利用信息感到着迷，而《Experience, Memory, and Reasoning (Artificial Intelligence Series)》这个书名，似乎直接触及了人工智能核心的几个关键要素。在我看来，一个真正智能的系统，必须能够从它所经历的“经验”中学习，将这些学习到的知识有效地存储在“记忆”中，并且能够利用这些“记忆”来解决新出现的问题，这便是“推理”。因此，我非常希望这本书能够深入地探讨这三个方面的技术细节。我想知道，AI是如何将它所接收到的海量数据转化为有用的“经验”的？这个过程是否涉及了某种形式的感知、理解和归纳？在“记忆”方面，我特别好奇AI的记忆系统是否能够实现类人化的长期存储，并且能够将不同类型的经验进行关联和整合，形成一个丰富的知识网络。书中是否会介绍能够让AI“回忆”起特定情境下的过往经历，并从中学习的机制？对于“推理”部分，我非常期待看到关于AI如何进行逻辑分析、因果推断，甚至是如何在信息不完整或存在冲突的情况下做出合理判断的讨论。例如，一个AI能否从过去的“经验”中学习到某种行为的后果，然后在新的情境下“推理”出最佳行动方案？这本书是否会提供一些关于如何设计和训练AI模型，使其能够模拟人类的认知过程，从而实现更通用、更灵活的智能的见解？我希望通过阅读这本书，能够更清晰地理解人工智能的“思考”过程。

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《Experience, Memory, and Reasoning (Artificial Intelligence Series)》这个书名，让我立刻联想到了人类智能的核心构成要素。我一直认为，真正的智能并非仅仅是对数据的简单处理，而是要能够从过往的“经验”中学习，将这些经验转化为可用的“记忆”，并在此基础上进行“推理”，从而解决未知的问题。因此，我非常期待这本书能够深入地剖析AI如何实现这三个至关重要的功能。我想知道，AI是如何有效地“获取”和“学习”经验的？这个过程是否涉及到对环境的感知、对数据的模式识别，以及对学习到的知识进行泛化？在“记忆”方面，我尤其好奇AI的记忆系统是否能够实现类人化的长期存储，并且能够将不同类型的经验进行有效的关联和整合，形成一个动态的、可检索的知识体系。书中是否会讨论如何让AI能够“回忆”起特定的过去情境，并从中汲取教训？对于“推理”部分，我非常期待能够了解AI如何进行逻辑分析、概率评估，甚至是在面对不确定性和信息缺失的情况下做出合理的判断。例如，一个AI能否通过“记忆”中的“经验”来预测一个新事件的可能结果，并根据其“推理”做出最优的行动选择？这本书是否能提供一些关于如何设计和训练AI模型，使其能够模拟人类的认知过程，从而实现更强大、更具适应性的人工智能系统的理论框架和实践方法？我对这本书能否带来对人工智能“智能”本质的深刻理解，充满期待。

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我是一名对人工智能的认知过程有着浓厚兴趣的读者，因此《Experience, Memory, and Reasoning (Artificial Intelligence Series)》这个书名立刻吸引了我。在我看来，这三个词汇——经验、记忆和推理——恰恰是人类智能的精髓所在，而人工智能的终极目标之一就是模拟甚至超越人类的这些能力。我一直好奇，AI如何才能真正地“学习”？它是否需要像人类一样，通过与环境互动来积累“经验”？而这些“经验”是如何被存储和组织起来，形成有效的“记忆”？更进一步，AI又如何利用这些“记忆”来解决各种复杂的问题，进行“推理”？我特别希望这本书能够深入探讨AI在“经验”获取方面的技术，例如强化学习在积累和评估经验中的作用。同时，我也想了解AI的“记忆”系统是如何运作的，它是否能够实现长时记忆，并且能够进行高效的检索和整合？例如，一个AI能否“记住”它在某个情境下的成功经验，并在未来遇到类似情境时，“回忆”起并运用该经验？对于“推理”部分，我非常期待能够了解AI是如何进行复杂逻辑推断、概率分析，甚至是如何在信息不完整或模糊的情况下做出决策的。书中是否会介绍一些先进的推理算法，以及如何训练AI模型来提高其推理的准确性和效率？我渴望从这本书中获得关于如何构建一个能够自主学习、拥有丰富记忆、并能进行高效推理的通用人工智能系统的深刻见解，这本书的书名恰好概括了我对这个领域最核心的疑问。

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这本书的标题《Experience, Memory, and Reasoning (Artificial Intelligence Series)》一下就抓住了我。我一直对人工智能是如何“思考”和“学习”充满好奇，而这三个词汇——经验、记忆和推理——在我看来，正是构成智能的基石。我相信，一个能够真正智能的AI，必然需要具备从过往的“经验”中学习的能力，将这些学习到的知识有效地存储在“记忆”中，并且能够灵活运用这些“记忆”来解决新的问题，这便是“推理”的过程。因此，我非常期待这本书能够深入探讨AI是如何实现这三个关键能力的。我想了解，AI是如何从它所接触到的海量数据和交互中提取有用的“经验”的？这个过程是否涉及到模式识别、抽象概念的形成，甚至是一种“理解”？在“记忆”方面，我特别想知道AI的记忆系统是否能够像人类一样，具备长期存储、高效检索以及在适当的时机“回忆”起相关信息的能力？书中是否会介绍不同的记忆模型，例如基于神经网络的记忆网络，或者是其他更具创新性的记忆机制？对于“推理”部分，我非常期待看到关于AI如何进行逻辑推理、概率推断，甚至是在面对复杂和不确定情况时做出最优决策的详细介绍。例如，一个AI能否通过“记忆”中积累的“经验”来判断一个新情况的相似度，并据此进行“推理”？这本书是否能提供一些关于如何构建一个能够模拟人类认知过程，从而实现更强大、更通用人工智能系统的见解？我对这本书能够带来对人工智能“智能”本质的深刻洞见，抱有极高的期望。

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我一直对人工智能的学习和决策机制抱有浓厚的兴趣，而《Experience, Memory, and Reasoning (Artificial Intelligence Series)》这个书名，恰恰概括了我最想探索的核心问题。在我看来，人类的智能离不开从过去的“经验”中学习，将这些学习到的知识储存在“记忆”中，并运用这些“记忆”来进行“推理”，从而适应不断变化的环境。因此，我对这本书寄予厚望，希望它能深入解析AI是如何实现这三个关键能力的。我想了解，AI是如何从海量的互动和数据中提取并形成有意义的“经验”的？这个过程是否涉及了对环境的理解和模型的构建？在“记忆”方面，我特别好奇AI的记忆系统是否能够具备人类那种灵活的检索和关联能力，能否将不同来源的“经验”进行有效的整合，形成一个动态更新的知识库？书中是否会讨论关于如何让AI避免“灾难性遗忘”，即在学习新知识时不会丢失旧知识的方法？对于“推理”，我期待书中能够详细介绍AI如何进行逻辑推理、概率推断，甚至是如何在不确定和模糊的情况下做出有效的决策。例如，一个AI能否通过“记忆”中的“经验”来预测未来事件的发生概率，并以此指导其“推理”过程？这本书是否能提供一些关于如何构建能够实现类人认知能力的AI系统的理论框架和实践方法？我希望通过这本书，能够更深入地理解人工智能的“思考”和“学习”的本质。

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当我看到《Experience, Memory, and Reasoning (Artificial Intelligence Series)》这个书名时，我立刻被它所涵盖的主题所吸引。在我看来，这三个概念——经验、记忆和推理——是构成智能的基石，无论是人类智能还是人工智能。我一直对人工智能是如何“学习”和“思考”感到着迷，而这本书似乎正是我一直在寻找的深度解析。我希望这本书能够深入探讨AI如何从它所遇到的“经验”中提取有用的信息，并不仅仅是简单地记录，而是能够理解其中的模式和关系。例如，如果一个AI在处理图像时，它如何从成千上万张猫的照片中“记住”猫的特征？然后，它如何利用这些“记忆”来识别一张全新的猫的图片，甚至预测一只猫的行为？关于“记忆”，我特别感兴趣的是AI的记忆系统是否能够像人类一样，将不同类型的经验进行关联和整合，形成一个丰富的知识网络。书中是否会介绍不同的记忆模型，比如短期记忆、长期记忆，以及它们在AI中的实现方式？“推理”部分更是我最期待的，我希望看到书中能够讲解AI是如何进行逻辑推断、概率判断，甚至是如何在不确定性下做出最优决策的。例如，一个自动驾驶汽车如何在复杂的交通状况下，根据它所“记住”的经验和实时的“经验”进行“推理”，从而安全地做出驾驶决策？这本书是否会提供一些关于如何设计和训练AI模型，使其能够模拟人类的认知过程，从而实现更高级别的智能的见解？我非常期待这本书能够填补我在理解AI核心机制方面的空白。

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我之所以选择这本书，很大程度上是被其“Artificial Intelligence Series”的标签所吸引。这意味着它很可能是一系列深入研究人工智能某一特定领域的作品，通常会包含前沿的理论和严谨的研究方法。我对人工智能的记忆机制尤为好奇，因为在我看来，这是实现真正智能的关键瓶颈之一。目前的AI在某些特定任务上表现出色，但它们往往缺乏人类那种跨领域的、长期的、能够不断自我完善的记忆能力。人类可以回想起多年前的一次对话，并将其与当前的情况进行对比，从而做出更明智的决策。我想知道，这本书是否会探讨几种不同的记忆模型，例如基于神经网络的短期记忆和长期记忆，或者更抽象的知识图谱表示。它会不会深入到记忆的编码、存储、检索以及遗忘的机制？对于“推理”部分，我更期待的是那些能够处理不确定性和不完整信息的推理方法，比如贝叶斯网络或模糊逻辑。在现实世界中，我们很少遇到完美的信息，AI也必须能够在这种情况下进行有效的推理。这本书能否提供关于如何训练AI模型，使其能够从海量数据中提取有意义的经验，并有效地将其存储在“记忆”中，最终用于进行更高级别的“推理”的见解？我希望能看到一些关于因果推理的讨论，因为理解事物之间的因果关系是实现真正智能的重要一步。此外，作者在“经验”的获取和处理方面，是否会涉及到强化学习等方面的技术？我对于这本书是否能提供一个整合性的框架，将这三个要素（经验、记忆、推理）有机地联系起来，从而构建出更强大、更灵活的人工智能系统，抱有极高的期待。

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