具体描述
New approaches to artificial intelligence spring from the idea that intelligence emerges as much from cells, bodies, and societies as it does from evolution, development, and learning. Traditionally, artificial intelligence has been concerned with reproducing the abilities of human brains; newer approaches take inspiration from a wider range of biological structures that that are capable of autonomous self-organization. Examples of these new approaches include evolutionary computation and evolutionary electronics, artificial neural networks, immune systems, biorobotics, and swarm intelligence--to mention only a few. This book offers a comprehensive introduction to the emerging field of biologically inspired artificial intelligence that can be used as an upper-level text or as a reference for researchers. Each chapter presents computational approaches inspired by a different biological system; each begins with background information about the biological system and then proceeds to develop computational models that make use of biological concepts. The chapters cover evolutionary computation and electronics; cellular systems; neural systems, including neuromorphic engineering; developmental systems; immune systems; behavioral systems--including several approaches to robotics, including behavior-based, bio-mimetic, epigenetic, and evolutionary robots; and collective systems, including swarm robotics as well as cooperative and competitive co-evolving systems. Chapters end with a concluding overview and suggested reading.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
就可读性而言，这本书的排版和图示质量令人大跌眼镜，尤其考虑到它所探讨的主题本身就高度依赖于视觉化的复杂系统。插图的清晰度堪忧，许多用于解释复杂算法流程的流程图，线条交错，标注拥挤，即便是放大查看，也难以分辨关键的决策点。更糟糕的是，书中对许多关键术语的定义缺乏一致性，同一个生物学概念，在不同的章节中，其对应的数学模型或计算符号似乎有所变动，这给跨章节的知识串联带来了极大的困扰。我不得不频繁地翻回书的开头寻找定义，或者干脆上网去搜索更标准的表述。这本书似乎更侧重于展示作者团队的研究成果集锦，而不是为读者构建一个连贯、易于消化的知识体系。对于初次接触“生物启发计算”这一交叉领域的读者来说，这本书的门槛无疑被抬得过高，它更像是为那些已经熟稔作者研究体系的圈内人士准备的内部资料，而不是面向更广大学术群体的教材或参考书。这种技术细节上的粗糙处理，极大地削弱了其作为一本严肃学术著作的权威性。
评分我必须承认，书中关于“自修复与冗余计算”的章节是相当精彩的，它真正捕捉到了生物系统在面对损伤时表现出的惊人韧性。作者通过对极端环境微生物群落的研究，构建了一个具有多重故障转移机制的分布式计算模型，这在对抗网络攻击和硬件老化方面提供了全新的思路。然而，遗憾的是，这种前沿的、具有开创性的思路，在书中只占了极小的篇幅，并且很快又被拉回到对现有深度学习架构的微调讨论上。这感觉就像是作者在展示了一块极其稀有的宝石后，又立刻把它塞回了满是鹅卵石的袋子里。对于那些真正期待超越图灵机范式的读者而言，书中真正具有颠覆性的内容是极其稀缺的。我希望作者能够以更大的勇气和篇幅，去深入挖掘这些真正“非传统”的计算模型，而不是仅仅将其作为点缀来提升本书的“新颖性”得分。总体来看，这本书的潜力巨大，但执行上显得过于保守和分散，未能将最有价值的洞察力充分地展现出来。
评分这本《Bio-Inspired Artificial Intelligence》的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上抽象的光路图腾，立刻就让人联想到生命系统的复杂精妙与信息处理的未来方向。我当初是冲着这个名字买的，期待它能深入浅出地剖析自然界如何启发了新一代的智能算法。然而，读完前几章后，我发现它在理论构建上显得有些过于宏大而缺乏实在的落地。作者似乎沉迷于描绘宏伟的愿景——比如模仿真菌网络的分布式计算，或者鸟群迁徙的优化路径——却在关键的技术细节上戛然而止。举例来说，当谈到如何将生物神经元的尖峰放电机制转化为可训练的神经网络权重时，提供的数学模型晦涩难懂，与生物学的描述之间缺乏一条清晰的桥梁。我尝试了几次去理解那些关于“群体智能涌现”的章节，感觉更像是哲学思辨而非工程指南。对于那些希望通过这本书快速掌握如何用生物学原理设计出实用AI模型的工程师来说，这本书提供的“启发”更多是概念层面的，实际操作指导少得可怜。它更像是一本面向跨学科研究人员的综述，而不是一本面向实践者的技术手册。阅读体验上，我经常需要跳过大段的生物学背景介绍，去寻找那些可能隐藏在深厚理论背景下的AI核心算法，这无疑增加了阅读的疲劳感。
评分这本书在讨论“伦理与未来影响”的部分，展现出一种令人不安的傲慢感。作者似乎预设了所有基于生物启发的AI发展都必然导向“更优化”、“更具适应性”的结果，对潜在的风险和负面社会影响避而不谈，或者用一句轻飘飘的“技术中立”来搪塞过去。例如，在探讨如何用进化算法优化决策系统时，书中完全没有提及这种自我演化机制可能带来的不可解释性（Black Box Problem）在关键基础设施中的灾难性后果。这种单向度的乐观主义在当下AI伦理讨论如此深入的背景下，显得非常过时且不负责任。一本优秀的科技著作，尤其是在探讨如此具有颠覆性的技术时，理应展现出批判性的反思能力，平衡技术潜能与社会责任。这本书在这方面的缺失，使得它在学术价值之外，也丢失了重要的现实指导意义。它更像是一份技术宣言，而非一份全面的学术论述，让人在读完后除了惊叹技术之巧思外，更多的是一丝隐忧。
评分这本书的叙事节奏把握得非常不均匀，读起来断断续续，让人很难保持持续的兴趣。前半部分，作者花了过多的篇幅去回顾人工智能历史上的几次高潮与低谷，仿佛在为接下来的内容做铺垫，但这个铺垫未免太长了。我个人对机器学习的基本历史已经相当熟悉，这些重复性的内容让我觉得时间被浪费了。真正引人入胜的部分——那些关于新型学习范式，比如基于免疫系统或细胞通讯的自适应学习模型的讨论——却被压缩在了全书的最后三分之一。这些章节的论述力度明显增强，语言也变得更加有力，体现出作者在这些前沿领域独到的见解。然而，当读者终于熬过漫长的铺垫，准备深入探讨这些“被生物启发”的尖端技术时，篇幅却又捉襟见肘，很多关键的实验数据和对比分析都是一笔带过。这让我感觉作者像是一个有着满腹心事但又急着赶火车的叙述者，总是在最重要的环节选择性地省略细节。我强烈建议，如果这本书后续修订，应当大幅削减历史回顾，将篇幅重点倾斜到那些真正具有“生物启发性”的新型AI架构上，那才是这本书名字所承诺的核心价值所在。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有