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页数:248

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出版时间:1970-1

价格:29.00元

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isbn号码:9787308074568

丛书系列:

图书标签:

• 英语口语
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科技前沿探索：人工智能与量子计算的未来图景 图书简介 本书深入剖析了当前科技领域最引人注目、最具颠覆性的两大支柱——人工智能（AI）与量子计算（QC）。我们旨在为读者构建一个清晰、全面且富有洞察力的知识框架，帮助理解这两项技术从理论基石到实际应用的复杂演变路径及其对未来社会可能产生的深远影响。 第一部分：人工智能的进化之路与深层原理 本书首先回顾了人工智能的发展历程，从早期的符号主义到当前的连接主义浪潮，着重阐述了驱动当代AI突破的核心技术。 1. 深度学习的底层逻辑与架构革新： 我们详细解析了人工神经网络（ANN）的基本构成，重点探讨了卷积神经网络（CNN）在图像处理中的卓越性能，以及循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在序列数据处理中的关键作用。随后，我们将焦点转向Transformer架构的革命性影响，解释其如何通过自注意力（Self-Attention）机制重塑自然语言处理（NLP）的版图，并支撑起GPT系列等大型语言模型的诞生。书中不仅有严谨的数学推导，更辅以大量直观的图示来阐明梯度下降、反向传播等核心算法的运作机制。 2. 迈向通用人工智能（AGI）的挑战与路径： 本部分超越了当前的“弱人工智能”，探讨了构建具有人类级别认知能力的通用人工智能所面临的理论障碍与工程难题。内容涵盖了因果推理、常识获取、跨模态学习（Multimodal Learning）以及强化学习（Reinforcement Learning, RL）在复杂决策制定中的最新进展。我们分析了当前主流的RL算法，如Policy Gradient、Q-Learning的变种（DQN, DDPG, SAC），并讨论了如何利用模拟环境加速AI系统的学习效率和安全性。 3. AI伦理、治理与社会重构： 随着AI能力的指数级增长，其社会责任问题日益凸显。本书专门设立章节讨论AI的可解释性（XAI）、公平性、透明度与问责制。我们探讨了算法偏见（Algorithmic Bias）的来源、度量方法及其消除策略。此外，对“超级智能”可能带来的生存风险进行了审慎的讨论，并梳理了全球范围内正在形成的AI监管框架与治理模式，旨在引导读者进行负责任的技术创新。 第二部分：量子计算的颠覆性潜力与实现路径 量子计算被誉为下一代计算范式的核心，本书致力于揭示其背后的物理学原理，并展示其在解决经典计算机无法企及的问题上的巨大潜力。 1. 量子力学的基本概念与信息编码： 本部分为非物理专业读者搭建了必要的量子力学基础。我们解释了量子比特（Qubit）的概念，阐述了叠加态（Superposition）和量子纠缠（Entanglement）这两个核心量子资源。书中通过对泡利矩阵和酉变换（Unitary Transformation）的介绍，清晰地勾勒出量子门（Quantum Gate）的运算逻辑，这是构建任何量子算法的砖石。 2. 量子算法的突破性进展： 经典算法在处理大数质因数分解或复杂分子模拟时会遭遇指数级的时间复杂度瓶颈。本书重点解析了索尔（Shor）算法在密码学领域的颠覆性意义，以及格罗弗（Grover）算法在无序数据库搜索中的二次加速优势。此外，我们还详细介绍了变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）等混合量子-经典算法，它们是当前噪声中型量子（NISQ）设备上实现实际应用的希望所在。 3. 量子硬件的工程挑战与实现路线： 量子计算机的实际构建面临极大的工程挑战，本书对当前主要的物理实现方案进行了详尽的对比分析。内容涵盖了超导电路（Superconducting Circuits）、离子阱（Trapped Ions）、光量子（Photonic Systems）以及拓扑量子计算等前沿技术。我们分析了每种技术的优势（如相干时间、门保真度）与局限性（如可扩展性、环境噪声敏感性），并展望了容错量子计算（Fault-Tolerant Quantum Computation）所需的关键技术突破。 第三部分：AI与量子计算的融合前沿 本书的最后一部分聚焦于这两大领域交叉所产生的“量子人工智能”（Quantum AI），这是未来科技竞争的制高点。 1. 量子机器学习（QML）： 我们探讨了如何利用量子计算机的并行性和高维特征空间处理能力来增强机器学习任务。这包括如何设计量子电路作为神经网络层、如何利用量子态来编码大数据集，以及量子退火（Quantum Annealing）在优化问题中的应用。我们评估了当前QML在分类、回归和模式识别任务上展现出的潜在量子优势（Quantum Advantage）。 2. 量子化学模拟与新材料发现： 量子计算最直接的应用领域之一在于精确模拟分子和材料的电子结构。本书阐述了如何利用量子算法来预测新药分子的性质、设计更高效的催化剂，或开发具有特殊电子特性的超导材料，从而极大地加速科学发现的进程。 结论与展望： 本书并非止步于技术的描述，更致力于激发读者对未来世界图景的想象与思考。人工智能将如何与量子计算协同工作，以解决气候变化、能源危机等全球性挑战？技术变革对教育、就业和人类心智将产生怎样的结构性影响？本书试图提供一个既脚踏实地又充满前瞻性的视角，帮助决策者、研究人员和对未来充满热情的学习者，锚定在下一代科技革命的浪潮之巅。内容深度兼顾了专业研究人员的需求，同时也为高素质的跨学科读者提供了清晰的导引。 目标读者： 计算机科学、物理学、工程学领域的学生与专业人士；科技政策制定者；对前沿科技发展趋势感兴趣的商业领袖。

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