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出版者:科學齣版社

作者:

出品人:

頁數:286

译者:

出版時間:2011-1

價格:50.00元

裝幀:

isbn號碼:9787030295583

叢書系列:

圖書標籤:

• 人工仿生智能
• 算法
• 研究生
• 網絡
• 科普
• 段海濱
• 智能
• 仿生
• 仿生智能計算
• 人工智能
• 機器學習
• 神經網絡
• 智能算法
• 計算科學
• 生物啓發
• 自適應係統
• 分布式計算
• 智能係統

《仿生智能計算》一書，旨在探索和闡述仿生學原理在人工智能計算領域中的應用與創新。本書並非直接教授讀者如何進行仿生編程或設計特定的仿生算法，而是聚焦於揭示自然界生物體在感知、學習、決策、適應和群體協作等方麵所展現齣的卓越智能機製，並深入分析這些機製如何為構建更強大、更高效、更具魯棒性的人工智能計算係統提供靈感與理論基礎。 本書的開篇，我們將帶領讀者迴顧人類對智能的永恒追問，從哲學思辨到科學探索，逐步聚焦於生物智能的獨特魅力。隨後，我們將係統性地梳理自然界中各類生物的智能錶現，例如昆蟲的群體決策、鳥類的遷徙導航、哺乳動物的學習與記憶、乃至細胞網絡的信號傳遞等。我們會以深入淺齣的方式，剖析這些生物智能背後的基本原理，例如分布式處理、自組織、湧現行為、進化機製、以及信息反饋與調控等。 在理論層麵，本書將重點探討幾個關鍵的仿生學概念如何映射到計算模型中。例如，我們將詳細闡述人工神經網絡（Artificial Neural Networks）的靈感來源——生物神經元的結構與功能，以及如何通過模擬神經元之間的連接和信號傳遞來處理復雜信息。接著，我們將深入研究進化計算（Evolutionary Computation），包括遺傳算法（Genetic Algorithms）、進化策略（Evolutionary Strategies）等，分析它們如何藉鑒自然選擇和遺傳變異的原理，用於優化問題求解和模型參數調整。 此外，本書還將聚焦於群體智能（Swarm Intelligence），如蟻群算法（Ant Colony Optimization）和粒子群優化（Particle Swarm Optimization）等，詳細解讀它們如何模擬昆蟲、鳥類等群體生物的行為模式，以解決路徑規劃、資源分配等組閤優化問題。我們也會探討生物免疫係統（Biological Immune Systems）所啓發的免疫算法（Artificial Immune Systems）在異常檢測、模式識彆和安全防護等領域的應用潛力。 本書的另一大亮點在於，它將不僅僅停留在理論的闡述，更會通過大量引人入勝的案例研究，展示仿生智能計算在各個領域的實際應用。我們將分析仿生機器人（Bionic Robots）是如何模仿動物的運動方式以實現更靈活的操作；探討仿生感知係統（Bionic Sensing Systems）如何藉鑒生物的視覺、聽覺、觸覺等，提升機器的感知能力；研究基於仿生原理的決策支持係統（Biomimetic Decision Support Systems）如何在復雜動態環境中做齣最優選擇；以及如何利用仿生機製來構建更具魯棒性和自適應性的軟件係統。 本書並非提供一套可以直接部署的仿生算法庫，而是旨在啓發讀者從生物世界的智慧中汲取靈感，理解智能計算的深層規律，並掌握一套全新的思考和解決問題的方法論。我們希望通過本書，能夠培養讀者一種“嚮自然學習”的科學精神，鼓勵他們將生物學的洞察轉化為創新的計算解決方案。 本書的目標讀者包括但不限於人工智能研究者、計算機科學與技術專業的學生、以及對智能計算和仿生學交叉領域感興趣的工程師和科研人員。我們相信，《仿生智能計算》將為讀者打開一扇通往更深層、更具啓發性的智能計算世界的大門，激發他們對未來智能科學發展的無限想象和探索。本書不涉及具體的編程語言教程，不提供現成的代碼實現，而是側重於概念的理解、原理的闡釋以及思想的啓發，為讀者構建一個堅實的理論基礎和廣闊的思維視野。

評分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我必須稱贊《仿生智能計算》在案例選擇上的獨到眼光。它沒有選擇那些已經被過度使用的、老生常談的仿生案例，而是挖掘瞭一些非常新穎且具有啓發性的生物模型。例如，書中對“黏菌（Slime Mold）”如何解決最短路徑問題的分析，簡直令人拍案叫絕。作者沒有簡單地描述黏菌的路徑搜索過程，而是深入探討瞭其集體決策機製如何避免局部最優解，並能在動態變化的環境中持續優化全局結構。這種對“群體智慧”在非傳統計算媒介上應用的深入剖析，極大地拓寬瞭我的思路。這本書的語言風格在描述這些案例時，顯得尤為生動和富於畫麵感，仿佛我能親眼看到那些微小的生命體是如何在解決人類尚未完美解決的優化難題。它成功地將看似微不足道的自然現象，提升到瞭可以指導復雜工程實踐的哲學高度，是近年來讀到的最富想象力和實踐價值的計算科學著作之一。

评分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到《仿生智能計算》時，我有點擔心它會過於晦澀難懂，畢竟“仿生”和“計算”的結閤往往意味著大量的數學推導和抽象概念。然而，這本書在處理復雜理論時展現齣令人驚喜的“人性化”筆觸。我特彆欣賞作者處理“神經網絡與神經形態硬件”那一部分的方式。它沒有直接拋齣復雜的反嚮傳播公式，而是從神經元的工作原理和突觸可塑性這些生物學基礎齣發，逐步引導讀者理解深度學習的根源。書中有一段描述，將人工神經網絡比作一個不斷在“試錯”中學習的微生物群體，這種生動的比喻極大地降低瞭理解門檻。更難得的是，它探討瞭能源效率問題，指齣傳統計算架構在模擬大腦時的巨大能耗，並前瞻性地展示瞭類腦芯片在低功耗計算方麵的巨大潛力。這本書的優點在於，它不僅告訴你“是什麼”，更在於細緻地解釋瞭“為什麼”會是這樣，以及“如何”從自然界中汲取靈感，這對於希望進行原創性研究的讀者來說，簡直是寶藏。

评分☆☆☆☆☆

這本書的實踐指導意義是毋庸置疑的，但更讓我震撼的是它在理論前沿的探索深度。《仿生智能計算》沒有停留在對已成熟算法的介紹上，而是大膽地觸及瞭一些尚未完全證實的、極具爭議性的前沿概念，比如“量子生物學對計算過程的影響”。書中對這些“邊緣科學”的論述持有一種審慎而開放的態度，既沒有盲目誇大，也沒有輕易否定。例如，它對“基於DNA的分子計算”的分析，不僅展示瞭其在信息存儲密度上的優勢，還詳細分析瞭其在生物兼容性方麵的獨特挑戰。這種平衡的論述方式非常專業。對我而言，它更像是一份麵嚮未來十到二十年的技術路綫圖的初步草稿，指引著我們思考下一代計算範式可能從何而來。閱讀過程中，我多次停下來，在我的筆記本上畫齣復雜的流程圖，試圖將書中那些尚未完全成型的概念在腦海中固化下來，足見其內容之高屋建瓴。

评分☆☆☆☆☆

這本新書《仿生智能計算》真是讓我大開眼界，裏麵的內容構建瞭一個宏大而精密的圖景。作者似乎花瞭大量心血去梳理和整閤那些原本分散在不同學科邊緣的理論，特彆是關於自然界中生命體如何實現高效信息處理和決策製定的機製。我印象最深的是其中關於“蜂群優化算法”的章節，它不僅僅是羅列瞭算法步驟，而是深入剖析瞭這種分布式智能在復雜環境適應性上的優勢。書中詳細對比瞭傳統的集中式控製模型與這種去中心化協同模式在魯棒性和可擴展性上的巨大差異，甚至引用瞭多個跨學科的案例研究，比如在城市交通流管理和大規模傳感器網絡部署中的實際應用效果。閱讀過程中，我能清晰地感受到作者試圖構建一座連接生物學直覺與尖端計算機科學的橋梁，讓人不禁思考，我們現有的許多“智能”算法，是否在模仿自然的過程中，還遺漏瞭某些關鍵的“生物學智慧”。這本書的敘述風格非常嚴謹，充滿瞭技術細節，但通過清晰的圖錶和結構化的論述，使得即便是初次接觸該領域的人也能逐步跟上作者的思路，是一本非常值得細品的深度技術讀物。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常巧妙，我感覺它更像是一部思想史的梳理而非單純的技術手冊。《仿生智能計算》的魅力在於它不斷地將讀者拉迴到曆史的視角。在探討現代進化算法時，作者花費瞭相當大的篇幅迴顧瞭早期控製論和控製論先驅們的思想火花，這使得我們對當前技術的理解不再是空中樓閣。特彆是關於“自組織係統”的論述，它不僅僅局限於計算領域，還延伸到瞭社會學和生態學中的自發秩序的形成。這種跨越學科邊界的融閤，讓這本書的視野非常開闊。我個人尤其喜歡其中關於“湧現性”（Emergence）的討論，作者提齣瞭一個很深刻的觀點：真正的仿生智能可能不在於完美復製生物結構，而在於捕獲生命係統産生復雜行為的那個“臨界點”。閱讀完後，我感覺自己對“智能”的定義都受到瞭挑戰，這本書的啓發性遠超齣瞭其技術範疇。

评分☆☆☆☆☆

好多算法,很前沿.不知道將來的論文能否用上.印象最深刻的還是那個DNA算法,其實在計算機上實現不如在試管裏實現快得多呢.將來是否能成就生物計算機呢?說不定呢.

评分☆☆☆☆☆

深入淺齣，簡單的科普便於後期研究。初學者建議先看看，還挺有趣。

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深入淺齣，簡單的科普便於後期研究。初學者建議先看看，還挺有趣。

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好多算法,很前沿.不知道將來的論文能否用上.印象最深刻的還是那個DNA算法,其實在計算機上實現不如在試管裏實現快得多呢.將來是否能成就生物計算機呢?說不定呢.

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好多算法,很前沿.不知道將來的論文能否用上.印象最深刻的還是那個DNA算法,其實在計算機上實現不如在試管裏實現快得多呢.將來是否能成就生物計算機呢?說不定呢.