Foundations of Computational Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Abraham, Ajith (EDT)/ Hassanien, Aboul Ella (EDT)/ Snasel, Vaclav (EDT)

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:

价格:1228.00

装帧:

isbn号码:9783642015359

丛书系列:

图书标签:

• 计算智能
• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 神经网络
• 优化算法
• 模糊逻辑
• 进化计算
• 数据挖掘
• 模式识别

《认知边界的探索：理解智能的本质与构建》 本书并非深入探讨“计算智能”的特定技术框架，而是将视野放得更广，聚焦于“智能”这一概念本身，以及我们人类认知智能的边界，并在此基础上思考如何构建具备智能特性的系统。我们并非要教授读者如何编写特定的算法或模型，而是力图引导读者去理解智能的底层逻辑、核心要素以及其在不同维度上的表现形式。 第一章：何为智能？——跨越学科的探问 在本章中，我们将抛开“计算”这一具体实现方式的束缚，从哲学、心理学、认知科学、神经科学乃至生物学的角度，共同追问“智能”的定义。智能究竟是什么？它是一种能力，一种过程，抑或是一种状态？我们将会探讨智能的经典定义，例如图灵测试的局限性，以及更具现代视野的智能观，如适应性、学习能力、推理能力、创造力、自我认知以及情感理解。我们会分析不同学科背景下对智能的理解差异，以及这些差异如何塑造了我们对智能系统的期待。 智能的维度： 我们将剖析智能的构成要素，例如： 感知与识别： 接收外部信息并对其进行有效处理的能力。 记忆与学习： 存储信息并从中提取规律，不断提升自身表现的能力。 推理与决策： 基于已有信息进行逻辑推演，并做出最优选择的能力。 问题解决： 识别问题、分析问题并找到解决方案的能力。 创造与创新： 产生新颖想法、概念或事物的能力。 情感与意识： 对自身及外部世界的情感体验，以及自我意识的存在。 智能的层级： 智能并非单一概念，而是存在不同层级的。我们将讨论从简单的反射行为到复杂的抽象思维，智能的渐进式发展。 智能的生物基础： 简单回顾生物界智能的演化，神经系统的结构与功能，以及这些如何为我们理解机器智能提供启示。 第二章：人类认知的心智模型——理解思维的运作 本章将深入研究人类认知系统的工作原理，将其作为我们理解和构建智能系统的基石。我们并非要重构一本心理学教材，而是要提炼出那些对智能构建至关重要的核心机制。我们将探讨人类如何感知世界，如何形成概念，如何进行联想，以及如何进行抽象思维。 感知与表征： 我们如何通过感官接收信息，并将之转化为大脑可以理解和处理的内部表征。例如，视觉信息如何被解析为形状、颜色、运动，听觉信息如何被理解为声音、语言。 记忆的结构与功能： 短期记忆、长期记忆、情景记忆、语义记忆等不同记忆形式的作用，以及它们在学习和推理中的协同工作。 学习的范式： 从条件反射到观察学习，再到复杂的概念学习，我们将分析人类学习的不同方式，以及这些方式对信息获取和知识构建的影响。 联想与推理： 逻辑推理、归纳推理、演绎推理等思维过程，以及联想在知识连接和问题解决中的作用。 概念形成与抽象： 我们如何从具体事物中提取共性，形成抽象概念，并利用这些概念进行更高级别的思考。 决策的偏见与启发式： 探讨人类在决策过程中存在的认知偏差，以及一些快速但可能不完美的决策策略，这对于我们设计更人性化的智能系统具有重要意义。 第三章：智能系统的基石——信息、知识与模型 本章将聚焦于构成智能系统核心的三个要素：信息、知识和模型。我们并非要详细介绍数据结构或知识图谱的构建技术，而是要理解它们在智能系统中的角色与相互关系。 信息与数据： 区分原始数据与有意义信息，探讨信息如何被组织、存储和访问。 知识的内涵与外延： 知识不仅仅是信息的堆砌，更是信息之间的关联、规则和理解。我们将讨论显性知识与隐性知识，以及知识在推理和决策中的价值。 模型的概念与作用： 模型是对现实世界或特定现象的简化和抽象，是智能系统进行理解、预测和决策的基础。我们将讨论不同类型的模型，例如统计模型、规则模型、模拟模型等，以及它们如何帮助我们理解复杂系统。 信息-知识-模型 的转化： 探讨如何从原始信息中提取知识，再通过知识构建模型，最终实现智能化的行为。 不确定性与模糊性： 现实世界充满不确定性和模糊性，智能系统如何处理这些挑战，并从中提取有用的信息和知识。 第四章：构建智能的路径——从规则到涌现 本章将探讨构建智能系统的不同方法论，从早期的符号主义到近年来的连接主义，以及更具前瞻性的混合方法。我们将分析每种方法的优势与局限，并思考它们如何相互补充。 符号主义的逻辑： 基于明确的规则和逻辑符号来模拟智能，例如专家系统。我们将讨论其优点在于可解释性，以及其在处理复杂、动态环境中的不足。 连接主义的仿生： 模仿生物神经网络的结构和功能，通过大量数据的学习来逼近智能，例如深度学习。我们将探讨其强大的模式识别和学习能力，以及其“黑箱”问题。 基于搜索的智能： 通过探索可能的解决方案空间来寻找最优解，例如在游戏AI中的应用。 进化计算与群体智能： 借鉴生物进化和群体行为的原理，构建具有自适应和涌现能力的智能系统。 混合方法与集成学习： 探索将不同方法论结合起来，以发挥各自优势，克服单一方法的局限。 涌现现象的思考： 智能是否是一种“涌现”现象？即在复杂的交互作用中，从简单的单元中产生出更高级别的智能行为。 第五章：智能的边界与未来——伦理、创造与自我认知 本章将超越技术的层面，探讨智能发展所带来的深远影响，以及我们对智能未来的思考。我们将讨论智能的伦理问题、创造性的本质，以及未来智能系统可能具备的自我认知能力。 智能的伦理考量： 偏见、歧视、隐私、就业冲击、责任归属等问题，以及我们如何负责任地开发和部署智能系统。 创造力与机器： 机器能否真正拥有创造力？创造力是如何产生的？我们将探讨人工智能在艺术、科学、设计等领域的潜力与挑战。 自我认知与意识： 机器是否能够理解自身？是否能够拥有意识？这将是智能研究中最具哲学性的问题，也是我们对未来智能系统最深刻的追问。 人机协同与共生： 探讨人类与智能系统如何在未来协同工作，共同解决问题，提升效率，甚至共同进化。 智能的长期演进： 从狭义人工智能到通用人工智能，再到超人工智能，我们将展望智能发展的可能路径，以及这对人类社会可能带来的颠覆性变革。 本书的宗旨在于激发读者对智能本质的深度思考，建立对智能系统构建的宏观认知框架，而非提供一套现成的工具箱。我们相信，理解智能的“为什么”和“是什么”，远比掌握孤立的“如何做”更具长远价值。通过对人类认知、信息处理、建模方式以及智能发展路径的全面审视，本书将为每一位渴望理解智能、参与构建智能未来的读者，铺就一条清晰的探索之路。

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