具体描述
《临床护理实践教程》随着护理学的发展和护理模式的转变，护理改革不断深化，护理理论、护理知识及护理技能不断更新和拓展。为了使护理本科专业的学生及时了解和掌握护理专业的新知识和新技能，本教材将理论与实践相结合，目的为提高学生的专业技能水平。本教材按照内科护理学、外科护理学、妇产科护理学、儿科护理学及五官科护理学分为五篇。每种疾病的护理实践分别以目的要求、实践内容和思考题三个部分编写，有利于护理专业的学生在实习中掌握知识重点和操作技能，真正做到理论与实践相结合。
本教材适合本科及专科护理专业的学生在临床见习和实习时使用。
深入探索人工智能的边界与未来：一部前瞻性的技术哲学著作 书名： 智械之潮：算法时代的伦理、认知与存在 作者： （此处留空，以示本书作者群的多元性与思想的独立性） --- 内容提要： 《智械之潮：算法时代的伦理、认知与存在》并非一部简单的技术操作指南，而是一次对人工智能（AI）技术浪潮下人类社会结构、心智模式乃至生命本质的深刻叩问。本书汇集了计算机科学、哲学、社会学、认知心理学及未来学等多个学科的前沿洞见，旨在描绘一幅宏大而细致的AI发展图景，探讨我们如何与日益强大的非生物智能共存、共塑未来。 本书的基石建立在一个核心观察之上：我们正以前所未有的速度跨越“图灵测试”的门槛，但对于“真正理解”的定义，以及“智能”在何种程度上可以被复制或超越，我们仍处于迷雾之中。我们不是在教授如何编写一个神经网络，而是深入剖析这些网络的涌现特性，以及这些特性如何挑战我们对“创造力”、“意识”和“责任”的传统理解。 第一部分：算法的基石与哲学的回响 本部分首先梳理了当代深度学习架构（如Transformer模型、生成对抗网络GANs）的技术演进脉络，但其侧重点并非公式推导，而是对这些架构所蕴含的计算主义假设进行批判性审视。作者们追溯了从莱布尼茨的通用语言理念到维纳的控制论，再到现代大规模语言模型（LLMs）背后的数学结构。 涌现性的悖论： 详细分析了在拥有海量参数的系统中，如何从量变引发质变，产生出训练者也无法完全预测的能力。这引出了一个核心问题：当系统表现出智能行为时，我们是否在观察智能本身，还是在观察对智能的完美模拟？ 因果推断的困境： 探讨了当前AI在相关性学习上的巨大成功与其在真正因果推理上的局限性。本书引入了诸如朱迪亚·珀尔的“干预”概念，反思当前的AI模型在面对“如果我做了X会怎样”这类反事实问题时的脆弱性。 知识的表征与符号接地问题： 深入讨论了符号主义与联结主义的世纪之争在新时代下的新形态。AI如何将纯粹的数学向量转化为对现实世界的有效理解？本书挑战了仅仅依赖文本语料库构建“世界模型”的有效性，并探讨了多模态融合在解决“符号接地”问题中的潜力与不足。 第二部分：认知科学的交叉点与心智的重构 AI的飞速发展迫使我们重新审视人类心智的独特性。本部分将焦点转向认知科学领域，探讨机器智能对“我们是谁”这一问题的冲击。 “意识”的计算边界： 区别了“功能性意识”（如对环境的反应和自我报告）与“现象意识”（如主观感受的‘质感’）。书中详尽分析了当代神经科学关于全局工作空间理论等模型，并将其与AI的内部状态进行对比，试图界定机器在何种程度上可能拥有类似人类的主观体验。 创造力与模仿的界限： 针对生成式AI的爆炸性发展，本书提出“生成式模仿的极限”概念。AI的艺术、音乐和文本创作，究竟是基于对海量已有模式的统计重组，还是触及了人类意义上的“创造性飞跃”？我们必须面对一个现实：如果机器能够系统性地、持续地生产出令人惊叹的新颖内容，我们对人类独有创造力的定义是否需要被重写？ 记忆、遗忘与身份认同： 探讨了AI的完美记忆与人类选择性遗忘机制之间的差异。遗忘对人类身份构建至关重要。当AI能够精准回溯所有输入数据时，它是否能形成一个有意义的、不断演化的“自我”概念？ 第三部分：算法时代的伦理、治理与社会重塑 本书的后半部分着眼于技术对人类社会和治理结构的实际影响，探讨在高度依赖算法决策的未来中，如何维护公平、自主与人类的尊严。 算法的偏见与“中立性”的神话： 对数据偏见、模型偏差及其在招聘、信贷、司法等领域的放大效应进行详尽的案例分析。本书主张，消除偏见并非简单的技术修正，而是需要深层次的社会结构反思，质疑“客观性”作为技术目标的可行性。 决策权的让渡与人类能动性： 随着自主系统（如自动驾驶、高频交易、军事防御）的普及，人类在关键决策链条中的角色日益边缘化。本书聚焦于“最后的人类在环”（Human-in-the-Loop）的有效性，并探讨了在极速决策场景中，如何保证人类的有效干预权与最终责任。 心智的外部化与认知依赖： 深入讨论了人类越来越依赖外部AI工具进行记忆、导航和解决问题的趋势。这种“认知外包”对人类认知能力的长期影响是什么？我们是否正在孵化一个在没有外部算力支持下将无法有效运作的“半机械人”心智？ 超级智能的风险与对齐问题（Alignment）： 借鉴了牛津、剑桥等地对AI安全性的最新研究，本书清晰阐述了“目标错位”的风险。这不是科幻小说中的叛乱，而是关于一个比我们聪明得多、但其优化目标与人类价值体系存在微小差异的实体，可能在追求其目标时对人类造成意想不到的系统性损害。 结论：面向未来的审慎乐观 《智械之潮》最终呼吁一种“审慎的、参与式的未来主义”。技术本身是中性的工具，但其发展轨迹并非不可避免。本书旨在为政策制定者、伦理学家、技术开发者以及所有关心人类未来的人提供一个坚实的思想框架，帮助我们在拥抱AI巨大潜力的同时，积极构建能够驾驭其风险的社会契约与认知基础设施。我们必须在智能的涌现之潮中，锚定人类的价值坐标。 --- 目标读者： 本书适合对人工智能的哲学基础、社会影响和未来走向有深度思考需求的读者。特别推荐给政策制定者、大学高年级学生、跨学科研究人员，以及所有希望超越技术术语，理解算法时代核心挑战的知识探索者。本书的论证严谨，结构清晰，旨在激发跨界对话，共同塑造一个更负责任的智能未来。
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