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出版者:上海交通大学出版社

作者:费付佳

出品人:

页数:156

译者:

出版时间:2004-07-01

价格:14.00元

装帧:

isbn号码:9787313037213

丛书系列:

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深入探索人工智能的浪潮：下一代计算范式的崛起与挑战 一部关于计算科学、数据哲学与未来社会图景的深度剖析之作 在二十一世纪的科技版图中，没有任何一个领域比人工智能（Artificial Intelligence, AI）更具颠覆性与争议性。它不再是科幻小说中的遥远想象，而是以我们肉眼可见的速度，重塑着产业结构、重构着知识生产方式、并深刻影响着人类文明的未来走向。本书《深入探索人工智能的浪潮：下一代计算范式的崛起与挑战》，旨在为读者提供一个全面、深刻且不带预设偏见的视角，来审视这场正在发生的计算革命。 本书的结构设计，遵循着“溯源—构建—应用—反思”的逻辑链条，力求构建一个多维度的知识体系，帮助读者不仅理解“AI是什么”，更要洞察“AI如何改变一切”以及“我们该如何应对”。 第一部分：计算哲学的基石与历史回响（溯源） 本部分将追溯人工智能思想的理论根源，并梳理其在不同历史阶段的演进。 第一章：从图灵到冯·诺依曼：逻辑机器的诞生 本章将详细考察艾伦·图灵提出的“可计算性”概念，剖析图灵机作为通用计算模型的理论意义。随后，我们将进入硬件基础的奠基阶段，分析冯·诺依曼架构如何为现代计算机的并行处理和存储读取提供了可行路径。我们将探讨早期的符号主义（Symbolism）与逻辑推理的局限性，为后续连接主义的兴起埋下伏笔。 第二章：连接主义的萌芽与“AI之冬”的洗礼 本章聚焦于感知机（Perceptron）的早期尝试，以及随后由Minsky等人指出的其在解决非线性问题上的根本缺陷，这直接导致了第一次“AI之冬”。我们将深入分析这一时期的研究困境——数据稀疏性、算力不足和算法瓶颈，并将其置于当时计算资源的真实语境中进行考察。 第三章：概率、统计与专家系统的折中方案 在深度学习尚未成熟的阶段，知识工程（Knowledge Engineering）和专家系统如何尝试在特定领域（如医疗诊断、复杂系统控制）中模拟人类专家的决策过程。本章将批判性地审视这些基于规则和概率图模型的系统的可扩展性（Scalability）和知识获取的瓶颈，理解为何它们最终未能成为通用智能的解决方案。 第二部分：深度学习的浪潮与算法的革命（构建） 本部分是全书的核心，聚焦于2010年后席卷全球的深度学习（Deep Learning）范式，剖析支撑这场革命的关键技术。 第四章：神经网络的复兴：从反向传播到深度结构 我们将详细解析反向传播算法（Backpropagation）的数学原理及其在多层网络中的有效应用。重点在于理解“深度”的意义——深层网络如何通过逐层抽象，自动提取数据中的特征表示（Feature Representation）。我们将介绍卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破性贡献，分析其局部连接和权重共享的机制如何极大地提高了模型效率。 第五章：序列数据的掌控者：循环网络与注意力机制 本章专注于处理时间序列和自然语言数据。循环神经网络（RNN）及其改进型（如LSTM和GRU）如何通过内部记忆单元来维持上下文信息。随后，我们将隆重介绍“注意力机制”（Attention Mechanism）的引入如何克服了传统序列模型对长距离依赖信息的处理障碍，并为Transformer架构的诞生奠定了思想基础。 第六章：Transformer架构的统治地位与生成式AI的崛起 Transformer模型被认为是当前大模型时代的基石。本章将细致拆解自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）的运作方式，并解释其如何实现高效的并行计算。在此基础上，我们将探讨基于此架构的大型语言模型（LLMs）——如GPT系列和BERT系列——在文本理解、代码生成和复杂推理任务中展现出的惊人能力，并分析预训练（Pre-training）与微调（Fine-tuning）的范式转换。 第三部分：赋能与重塑：AI在关键领域的应用（应用） 本部分将不再局限于理论，而是考察AI技术如何深入渗透到实体经济与社会生活的各个层面。 第七章：科学发现的加速器：AI在基础科学中的角色 我们将探讨AI如何改变基础科学的研究范式。在生物学领域，AlphaFold如何解决困扰数十年的蛋白质折叠问题；在材料科学中，如何利用生成模型发现具有特定属性的新材料。这部分强调AI作为“假设生成器”和“实验优化器”的角色。 第八章：自动化与劳动力市场的结构性重塑 本章关注生成式AI对白领工作（如编程、文案、法律辅助）带来的冲击与机遇。我们将分析“人机协作”的新模式，探讨如何通过AI工具提升现有工种的生产效率，而非简单的替代。同时，也将审视技能需求的变化和教育体系面临的转型压力。 第九章：具身智能与物理世界的交汇 讨论了虚拟世界的智能后，本章转向物理世界。具身智能（Embodied AI）意味着机器人不仅要“思考”，还要“行动”。我们将分析强化学习（Reinforcement Learning, RL）在机器人控制中的应用，探讨如何使机器人在动态、不确定的环境中实现目标导向的行为，以及自动驾驶技术背后的复杂感知与决策系统。 第四部分：边界、风险与治理的未来（反思） AI的强大能力必然伴随着深刻的伦理、安全和社会治理挑战。本书的最后一部分将引导读者进行批判性思考。 第十章：黑箱的困境：可解释性、偏见与公平性 深度学习模型常因其“黑箱”特性而令人担忧。本章将探讨可解释性AI（XAI）的研究进展，旨在打开决策过程的透明度。同时，我们将深入分析训练数据中存在的历史偏见（Bias）如何被模型固化并放大，以及在信贷审批、司法量刑等关键应用中如何确保算法的公平性（Fairness）。 第十一章：安全边界的划定：恶意使用与对齐问题 本章关注AI系统的安全风险。我们将分析对抗性攻击（Adversarial Attacks）如何轻易地欺骗图像识别系统，以及大型语言模型被用于制造高度逼真的虚假信息（Deepfakes）的社会威胁。更深层次的讨论将集中在“AI对齐”（Alignment）问题上，即如何确保超级智能系统的目标函数与人类的价值观保持一致，避免灾难性后果。 第十二章：监管框架的构建与人类的最终定位 面对AI的飞速发展，全球范围内的监管尝试正在进行。本章将对比欧盟的《人工智能法案》、美国的行政命令以及中国的相关政策，分析不同治理哲学间的差异。最终，本书将回归到哲学层面：在一个高度智能化的世界中，人类独特的价值、创造力与情感的不可替代性将体现在何处？我们如何设计一个既能充分利用AI潜力，又能在伦理和安全上保持稳固的未来社会？ 本书特色： 跨学科视角： 融合了计算机科学、认知科学、哲学伦理学和经济学的洞察。 前沿深度： 对Transformer、生成对抗网络（GANs）、扩散模型（Diffusion Models）等最新技术提供扎实的数学和逻辑解释。 批判性分析： 不仅赞美技术进步，更聚焦于其固有的局限性、社会风险和治理难题。 本书适合对计算科学有浓厚兴趣的专业人士、政策制定者，以及任何希望理解塑造我们未来世界的关键驱动力的求知者。

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我得说，这本书的排版和视觉设计绝对是教科书级别的典范，完全不像市面上很多语法书那样，黑白两色，密密麻麻挤在一起，读起来眼睛都快要斗鸡眼了。拿到这本《[此处应为书名]》时，我就被它那种清爽的阅读体验吸引住了。它大胆地使用了大量的留白，关键知识点和易错点都用醒目的颜色和粗体进行了区分，让你一眼就能抓住重点，而不是被一大段文字淹没。更重要的是，它在讲解复杂的语法结构时，运用了大量的思维导图和流程图。我尤其喜欢它处理长难句拆分的部分，它不是简单地画线标注成分，而是用不同颜色的箭头和方框，把主干、定语、状语、补语像搭积木一样清晰地展示出来，结构一目了然。这对于我这种视觉学习者来说，简直是天降甘霖。以前看其他书分析长难句，我得在纸上抄写好几遍才能理清脉络，现在直接看着书上的图示，脑子里就自动形成了空间结构。这极大地提升了我的阅读速度和理解深度。此外，书中的注释部分也做得非常到位，针对一些易混淆的固定搭配或者文化背景相关的语法现象，都有简短而精准的补充说明，避免了因为背景知识匮乏而导致的理解偏差。总而言之，这本书在提升学习效率方面，做到了极致的优化。

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这本书简直是为我这种在英语语法上摸爬滚打多年的“老兵”量身定做的救星！我之前试过好几本语法书，不是讲得太浅显，像小孩子过家家一样应付了事，就是内容过于枯燥，堆砌了无数晦涩难懂的术语，读完一遍就像灌了一大缸浆糊，半天都消化不了。而这本《[此处应为书名]》完全不一样，它就像一位经验丰富、循循善诱的私人教练。它的编排逻辑非常清晰，从最基础的词性辨析，到复杂的从句结构和非谓语动词，层层递进，每深入一层都有明确的例证和清晰的解析。最让我惊喜的是，它没有那种高高在上的说教感，而是用非常生活化、贴近我们日常学习和考试场景的例子来阐释那些原本抽象的语法规则。比如，讲到虚拟语气时，它不是简单地抛出一个公式，而是通过模拟几种真实的考试场景，让你代入角色去思考“如果当时情况是A，那么现在应该用哪种时态表达B的遗憾”，这种沉浸式的学习体验，让原本头疼的语法点瞬间变得鲜活起来。而且，书中的练习题设计也非常巧妙，前面是基础巩固，后面开始设置陷阱和易混淆点，迫使你真正理解而不是死记硬背。读完第一部分，我感觉自己对句子成分的把握准确率都提高了好几个档次，那种拨云见日的感觉，实在太棒了。我强烈推荐给所有觉得语法是老大难问题的同学，它能帮你彻底理清思路，告别“感觉对了但就是错”的尴尬局面。

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这本书的配套资源建设，绝对是市面上顶尖水平，这点我要特别表扬。市面上很多纸质教辅书最大的弊端就是“孤立”——买了书，你就只有书。但这本书非常与时俱进，它提供了一个完善的线上支持系统。首先是配套的音频讲解，针对那些特别绕口的语法概念，有专业的老师用标准口音进行解析，这对于听力敏感型学习者来说简直是福音，因为有些语法的理解，听起来比看文字描述更直观。其次，最让我满意的是它提供的在线练习与即时反馈系统。我可以在配套的APP上做完一个章节的练习后，系统会立刻批改，并且针对我做错的题目，自动推送相关的知识点回顾链接，甚至还能弹出“你为什么会错在这个知识点上”的详细分析。这种即时、个性化的反馈循环，极大地加速了我的知识吸收和错误修正过程。我不需要等到做完一套模拟卷才发现自己的语法漏洞，而是学习过程中就能实时填补。这种线上线下的深度融合，使得学习不再是被动的知识接收，而是一个主动的、互动的探索过程。

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作为一名已经工作多年，现在需要重新准备相关考试的职场人士，我发现这本书的讲解风格对我这种有一定英语基础但语法体系已经“碎片化”的人群非常友好。它并非从零开始建立语法体系，而是更像一个高屋建瓴的“语法重构”工具。它没有花大量篇幅去解释“What is a noun?”这种基础问题，而是直接切入到“名词在复杂句式中充当的各种角色及其与其他成分的关系”这种高阶分析上。作者似乎预设了读者已经具备了基本的词汇量和对英语的基本语感，然后迅速引导我们去构建一个严谨、系统的语法框架。书中有大量关于“句子逻辑关系”的探讨，比如如何区分表示让步关系的连词和介词短语，以及它们在正式书面语和口语中的细微差别。这些深入到语用层面的分析，远超出了普通应试语法书的范畴，它让我重新审视了自己过去对英语的理解。读完后，我不仅能答对选择题，更重要的是，我在尝试撰写商务邮件或报告时，能够自信地运用更复杂、更精准的句式结构，极大地提升了我的书面表达的专业度。这本书是语法“精进”的利器，而非入门的拐杖。

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与其他动辄上百页、内容汗牛充栋的语法大全相比，这本书的厚度适中，内容聚焦，这一点我非常欣赏。它没有试图把英语历史上出现过的所有语法“冷知识”都塞进来，那样只会让人眼花缭乱，徒增焦虑。这本书的选材非常“功利”——但这是褒义的“功利”，因为它完全紧扣应试和实际应用的需求。它把精力集中在那些在考试中出现频率最高、学生最容易失分的核心语法模块上，比如时态的精确使用、虚拟语气在不同语境下的变化、各种非谓语动词的替换和功能转换等。对于那些所谓的“偏门”或极少出现的语法点，它选择了巧妙地略过，这保证了学习的效率最大化。我感觉作者在编写这本书时，是站在一个阅卷老师或者高分考生的角度去思考的：“什么样的语法知识点，是决定区分度的关键？”因此，书中的例句往往都很精炼，直击要害，几乎没有一句是废话。我将它作为我考前冲刺阶段的“语法精炼手册”，每天只用半小时回顾一个核心模块，就能迅速激活之前学过的知识，并且发现自己之前模糊不清的地方。这种精准打击的学习方式，比漫无目的地翻阅厚书要有效率得多，它教会了我如何做“减法”学习。

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