Brain-Like Computing and Intelligent Information Systems

Brain-Like Computing and Intelligent Information Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Amari, Shun-Ichi; Amari, S.; Kasabov, N.
出品人:
页数:400
译者:
出版时间:
价格:$ 111.87
装帧:
isbn号码:9789813083585
丛书系列:
图书标签:
  • 神经网络
  • 类脑计算
  • 写信
  • 人工智能
  • Brain-Like Computing
  • Intelligent Information Systems
  • Machine Learning
  • Neural Networks
  • Artificial Intelligence
  • Cognitive Computing
  • Data Science
  • Intelligent Systems
  • Brain-Computer Interfaces
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具体描述

This book introduces and defines a new area in computer science and artificial intelligence called brain-like computing. Brain-like computing combines traditional computational techniques with computational and cognitive ideas, principles and models inspired by the brain for building information systems used in our every day life. Image and speech processing, creative planning and design, adaptive control, knowledge acquisition and database mining, are only a few areas where brain-like computing is applied. The more is known about the functionality of the brain the more intelligent the information systems will become. The book comprises chapters written by well known specialists in this field and can be used by scientists and graduate students from different areas, as well as by wider audience of people interested in the present and future development of this exciting area.

《模拟思考:智能信息系统的计算范式》 在信息爆炸的时代,我们正以前所未有的速度处理和生成海量数据。然而,传统的计算模型在理解、推理和适应这些复杂信息方面,正逐渐显露出其局限性。人类大脑,一个经过亿万年演化而成的卓越信息处理系统,其独特的并行处理能力、强大的学习机制以及对不确定性的出色应对,为我们提供了新的启示。 《模拟思考:智能信息系统的计算范式》并非聚焦于大脑的具体构造或神经科学的微观细节,而是深入探讨了如何从大脑的信息处理原理中汲取灵感,构建更具智能、更适应性强的计算系统。本书致力于揭示那些支撑人类智能的底层计算逻辑,并将其转化为可行的算法和系统设计。 书中,我们将首先回顾和分析传统计算方法在处理智能任务时的挑战,例如在模式识别、决策制定、自然语言理解和自主学习等领域遇到的瓶颈。接着,本书将重点阐述一系列源自对大脑工作方式的观察和推断的计算模型。 这些模型并非对大脑的生物学复制,而是对其关键计算功能的抽象和数学化。例如,我们会探讨分布式表示如何支持对复杂概念的灵活编码和推理,以及联想记忆如何实现高效的信息检索和内容寻址。 本书将深入剖析并行与分布式计算在模拟大脑功能中的核心作用。大脑的巨大并行性使得它能够在短时间内完成极其复杂的任务,我们将在书中研究如何通过设计能够同时执行大量计算任务的架构来实现类似的效率。这包括对神经网络模型的深入解读,不仅限于浅层网络,更会涵盖深度学习中具有强大表示学习能力的模型,以及它们在处理图像、语音和文本等非结构化数据时的卓越表现。 另一关键主题是适应性学习与进化计算。大脑能够持续地从经验中学习,并根据环境变化调整其行为。本书将探讨诸如强化学习等范式,它们如何通过试错和奖励机制让智能体在未知环境中自主学习最优策略。此外,我们还将介绍进化算法,如遗传算法和差群优化,它们如何借鉴生物进化中的选择、变异和交叉等机制,来搜索最优解决方案,尤其适用于那些搜索空间巨大且目标函数难以优化的复杂问题。 书中还将重点关注不确定性推理与模糊逻辑。现实世界充满了模糊和不确定的信息,大脑能够巧妙地处理这些不确定性,做出合理的判断。我们将探讨如何利用概率模型和贝叶斯推理来量化和传播不确定性,以及模糊逻辑如何处理概念的模糊性和近似性,从而在不精确信息的情况下做出鲁棒的决策。 《模拟思考:智能信息系统的计算范式》的独特之处在于,它将抽象的计算原理与实际的系统构建相结合。 我们将通过具体的案例研究,展示如何将这些模拟大脑的计算范式应用于解决现实世界中的智能信息系统问题。这些应用可能涵盖智能推荐系统、自动驾驶技术、高级机器人控制、医疗诊断辅助系统、以及更具交互性和理解能力的自然语言处理接口等。 本书强调的是一种“类脑”的计算哲学,即不局限于传统的符号逻辑或固定算法,而是拥抱一种更加动态、分布式、自适应的计算思维。它旨在为研究者、工程师和学生提供一个全新的视角,去理解和构建下一代智能信息系统。通过深入理解大脑在信息处理上的根本优势,我们可以突破现有技术的界限,创造出更强大、更智能、更能与人类世界和谐共存的计算解决方案。 本书的目标读者是对人工智能、计算科学、模式识别、机器学习、以及新兴计算技术感兴趣的专业人士和学生。我们期望读者在阅读本书后,能够对智能信息系统的底层计算原理有更深刻的理解,并能够启发他们在自己的研究和开发工作中,设计出更具创新性和智能性的系统。

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读后感

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作为一名对人工智能的伦理和社会影响有着深切关注的观察者,我看到《Brain-Like Computing and Intelligent Information Systems》这本书的名字时,我的思绪立刻被拉到了人工智能的未来发展方向。我常常思考,当我们构建越来越像人类大脑的智能系统时,会带来哪些深远的影响?“Brain-Like Computing”让我联想到的是,这些系统是否会开始拥有某种程度的“自我意识”?是否会以我们意想不到的方式进行学习和决策?而“Intelligent Information Systems”则让我思考,这些高度智能化的系统将如何改变我们获取、处理和利用信息的方式。我非常希望这本书不仅仅是技术层面的探讨,更能触及到更深层次的哲学和伦理问题。比如,书中是否会讨论如何确保类脑计算系统的安全性、可解释性和公平性?是否会探讨人工智能在社会结构、就业市场乃至人类社会形态方面可能带来的颠覆性变革?我期待这本书能够引发读者对人工智能未来发展方向的深入思考,并提出一些关于如何负责任地发展和应用这些强大技术的见解。

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这本书的封面设计简直太吸引人了!那种深邃的蓝色背景,配上抽象的神经网络纹理,瞬间就让我联想到了宇宙的奥秘和人工智能的无限可能。我一直对“大脑如何思考”这件事有着近乎痴迷的探索欲,所以当我在书店里看到它时,简直就像发现了一件珍宝。虽然我对书名里“Brain-Like Computing”和“Intelligent Information Systems”这两个术语的专业含义还不太清楚,但直觉告诉我,这本书绝对能满足我一直以来对智能本质的追寻。我脑海中已经浮现出无数个关于这本书的画面:也许它会揭示人类大脑的学习机制,然后将其巧妙地转化为计算机程序;又或者,它会深入探讨那些能够模拟人类智能的系统,比如能够进行复杂推理、情感识别甚至创造性思考的AI。我尤其期待书中能有一些生动的案例,让我能直观地理解那些抽象的理论。总而言之,这本书的包装就已经成功地激发了我内心的好奇心,让我迫不及待地想要翻开它,去探索那个充满智慧和未知的领域。我甚至已经准备好了一本漂亮的笔记本,打算将书中那些让我茅塞顿开的观点记录下来,并尝试在日常生活中进行一些小的实践。

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我是一名对计算科学和认知科学交叉领域非常感兴趣的研究者。当我在最新的学术期刊上看到《Brain-Like Computing and Intelligent Information Systems》这本书的书讯时,立刻就被它所吸引。书名中“Brain-Like Computing”暗示了它可能在探索受生物大脑启发的计算范式,这正是我一直关注的研究方向。我非常好奇书中是否会涉及一些关于非冯·诺依曼架构的计算模型,例如神经形态计算,或者是否有关于如何利用量子计算等新兴技术来实现更类脑的计算方式的讨论。而“Intelligent Information Systems”则表明它会关注如何将这些类脑计算能力应用于构建更加智能的信息处理系统。我期待书中能够提供关于如何设计和实现具有学习、适应性、鲁棒性和涌现能力的智能系统的理论框架和方法论。如果书中能够提供一些关于如何处理不确定性信息、进行非符号推理,以及实现更高级认知功能的数学模型或算法,那将极大地拓展我的研究视野。总而言之,我希望这本书能够为我在这个前沿交叉领域的研究提供深刻的理论指导和创新的研究思路。

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这本《Brain-Like Computing and Intelligent Information Systems》的名字,听起来就充满了前沿科技的魅力。我一直对人类大脑的运作方式以及如何将其能力模拟到机器上感到无比好奇。这本书的名字立刻勾起了我对“逆向工程”大脑的联想,不知道里面是否会探讨神经科学的最新发现,然后将其转化为计算模型?我设想,它或许会深入讲解生物神经元的工作原理,以及如何构建人工神经网络来模拟这些功能。更让我兴奋的是“Intelligent Information Systems”这个部分,我希望这本书能够阐述如何利用这些类脑的计算方法来构建更高级的信息处理系统。比如,是否能让计算机像人一样理解上下文,进行复杂的逻辑推理,甚至拥有一定程度的“常识”?我期待书中能够展示一些令人惊叹的AI应用案例,比如能够自主学习的机器人、能够进行情感交互的虚拟助手,或者能够解决复杂科学问题的智能分析平台。这本书的标题本身就给我一种“未来已来”的感觉,我非常希望它能够引领我进入一个全新的智能世界。

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我是一名刚刚步入人工智能领域的学生,最近一直在寻找能够系统性地了解智能系统构建基础的教材。偶然间,我看到了《Brain-Like Computing and Intelligent Information Systems》这本书,它的名字立刻引起了我的注意。虽然我对于“Brain-Like Computing”的具体实现路径还比较模糊,但“Intelligent Information Systems”这个词组让我感觉它可能涵盖了构建真正智能的信息处理系统的核心概念和技术。我希望这本书能够给我提供一个清晰的框架,让我理解如何设计和实现能够感知、学习、推理和决策的信息系统。我特别关注书中是否会讨论到各种不同的AI模型,比如深度学习、强化学习,以及它们在构建智能系统中的作用。如果书中能够深入浅出地解释这些概念,并辅以具体的算法和实现细节,那就太棒了。我还希望它能提供一些关于如何评估和优化智能系统性能的指导,毕竟理论的学习最终还是要落到实践。我希望这本书能够成为我学习AI道路上的坚实基石,帮助我建立起对智能系统全面而深刻的认知。

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