青少年性与生殖健康 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国方正出版社

作者:余小鸣

出品人:

页数:227

译者:

出版时间:2002-12

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787801074560

丛书系列:

图书标签:

• 性教育
• 青春期
• 生殖健康
• 健康教育
• 青少年
• 性心理
• 性知识
• 避孕
• 性行为
• 性安全

科技前沿探索：人类认知与人工智能的深度融合 书籍简介： 本书深入剖析了当前科技领域最引人注目、发展最为迅猛的两个交叉点：人类高级认知机制与人工智能（AI）的最新进展。我们不再将AI视为单纯的计算工具，而是将其视为理解我们自身心智结构、延伸人类智能边界的“数字显微镜”。全书以严谨的学术视角，结合前沿的实验数据和哲学思辨，构建了一个宏大且细致的研究框架，旨在揭示智能的本质，并探讨人机共存的未来图景。 第一部分：心智的基石——人类认知的新图景 本部分着重于回顾并更新我们对人类智能核心模块的理解。我们不再停留在传统的心理学框架内，而是结合神经科学、认知语言学和复杂系统理论，重塑了“理解”、“推理”和“创造力”的定义。 第一章：具身认知与环境交互的反馈回路 传统认知模型常将心智视为“无形的大脑软件”。然而，本书强调具身认知（Embodied Cognition）的观点，即我们的思考方式、情感体验和知识结构，是身体与环境持续互动的结果。我们将探讨： 运动-感知耦合： 身体的运动模式如何预先设定了我们对空间、时间以及因果关系的认知框架。例如，手臂的抓取动作如何影响了我们对抽象概念（如“拥有”或“控制”）的理解。 环境作为扩展心智： 借助新兴的“外化认知”（Extended Cognition）理论，分析工具、记事本、乃至城市布局如何成为我们认知过程的延伸部分。我们的大脑如何有效地将计算负担“卸载”到外部世界，从而释放资源进行更高阶的抽象思维。 感官输入的整合与稀疏编码： 研究人脑如何高效地处理海量、冗余的感官信息，并通过稀疏编码（Sparse Coding）提取最关键的特征。这部分内容将直接对接AI中的特征提取和表示学习（Representation Learning）技术。 第二章：情景记忆、叙事结构与“自我”的构建 记忆并非简单的信息存储，而是我们构建连续“自我”叙事的基础。本章侧重于记忆的动态、重构性特征，以及它如何影响我们的决策和道德判断。 情景记忆的重构性： 阐释海马体在提取记忆时，实际上是在进行“重放”和“想象”的混合过程。记忆的可靠性问题不再仅仅是心理学上的误差，而是认知系统优化预测模型的必然产物。 叙事驱动的决策： 分析人类如何通过构建连贯的个人故事线（Life Story）来指导未来的行为。这种叙事结构如何影响长期规划、风险评估和目标设定，并与AI的“规划算法”进行对比。 心智理论（Theory of Mind, ToM）的演进： 探讨ToM——理解他人信念、意图和欲望的能力——的神经基础。重点分析在社会互动中，我们如何实时建立复杂的“嵌套信念”（Beliefs about Beliefs），以及这种能力的局限性。 第三章：超越逻辑：直觉、启发式与认知捷径 人类解决复杂问题时，往往依赖于快速、无意识的直觉判断。本章深入探讨这些“认知捷径”的机制及其在现代社会中的作用。 系统1与系统2的交互动态： 基于双系统理论，分析快思考（直觉）和慢思考（理性）何时接管控制权。通过眼动追踪和脑电图（EEG）数据，揭示两者之间的转换阈值。 启发式偏差的生态理性： 为传统的认知偏差（如锚定效应、可得性偏差）提供一种新的解释视角——它们在特定生态环境下的“生态理性”（Ecological Rationality）。即，这些看似“错误”的判断，在面对不完全信息和时间压力时，实际上是高效的。 情感在认知中的核心角色： 挑战“情感干扰理性”的传统观点，展示情感标记（Somatic Markers）如何作为重要的信息压缩和评估工具，引导决策过程，尤其是在道德困境和高风险选择中。 第二部分：人工智能的蜕变——从符号到涌现 本部分聚焦于当前AI领域（特别是深度学习和生成模型）如何模仿、扩展甚至超越人类特定的认知能力，并着重探讨这些系统内部的“认知结构”。 第四章：深度学习的表征学习与世界模型构建 当前AI的核心突破在于其自主学习和构建复杂内部表征的能力。本章剖析这些大型模型内部的知识结构。 多模态融合与语义空间： 分析大型语言模型（LLM）如何通过高维向量空间（Embedding Space）捕捉词汇、概念乃至上下文的深层语义关系。探讨如何通过“探针”（Probing）技术，解码这些空间中隐藏的句法、逻辑结构。 Transformer架构的注意力机制与人脑的注意力分配： 深入解析自注意力（Self-Attention）机制，将其与人类选择性注意力的神经学模型进行对比。探讨注意力权重分布如何体现了模型对输入信息的“重视程度”。 世界模型（World Models）的涌现： 探讨生成式AI（如视频生成、复杂模拟）中“世界模型”的形成过程。这些模型如何通过预测未来状态，隐式地学习了物理定律、社会规则和因果链条，而无需被明确编程。 第五章：推理、规划与符号操作的界限 AI在逻辑推理和复杂规划方面的进展，是衡量其是否接近人类智能的关键指标。 链式思维（Chain-of-Thought, CoT）的推理能力： 分析CoT提示工程如何激活LLM内部的迭代推理步骤。讨论CoT是否仅仅是一种“模仿人类思考过程的表面现象”，还是真正内部逻辑结构展现的标志。 神经符号混合方法（Neuro-Symbolic AI）： 提出结合深度学习的感知优势与传统符号AI的逻辑严谨性的混合架构。研究如何利用符号推理模块来校正和验证神经网络的输出，提高可解释性和事实准确性。 反事实推理与因果发现： 探讨AI在处理“如果…将会怎样”的反事实问题时的挑战与进步。分析基于因果图（Causal Graphs）的AI模型如何超越传统的相关性分析，真正实现对事件驱动力的理解。 第六章：创造力与“惊喜”的生成：AI艺术与科学发现 创造力被视为人类智能的终极堡垒。本章探究AI如何进入这一领域，并挑战我们对原创性的定义。 潜空间漫游与风格迁移： 分析生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）如何在一个巨大的“潜空间”（Latent Space）中导航，生成既新颖又符合特定约束（风格、主题）的内容。 知识的组合与重构： 讨论AI的创造性是否是基于对海量现有知识的“巧妙组合”和“参数插值”，还是真的能产生“超出训练数据范围”的洞见。 AI辅助的科学假设生成： 展示AI在材料科学、药物发现等领域，如何快速生成人类难以想象的复杂假设，并指导实验设计，从而加速科学发现的周期。 第三部分：融合与未来——人机共生的新范式 本书的最后一部分展望了人类认知与先进AI系统深度融合的伦理、社会和技术影响。 第七章：认知扩展与人机接口的未来 探讨直接或间接的接口技术如何改变我们的思维方式和信息获取模式。 脑机接口（BCI）的认知增强潜力： 分析非侵入式和侵入式BCI技术在提高学习速度、直接信息输入和记忆辅助方面的潜力，以及随之而来的身份认同挑战。 信息茧房的深化与认知多样性保护： 讨论高度个性化的AI推荐系统如何可能通过优化“满意度”而限制我们的认知暴露范围。提出构建“认知防火墙”以保护思维独立性的必要性。 AI作为“思维伙伴”： 探讨未来人类如何与AI系统协同解决复杂问题，AI不再是工具，而是提供不同视角、质疑假设的虚拟同事。 第八章：伦理、责任与智能的对齐问题 随着AI能力的增强，确保其目标与人类价值观对齐成为一个紧迫的研究课题。 价值学习与人类偏好的编码： 讨论如何通过强化学习和人类反馈（RLHF）等方法，使AI系统学习并内化复杂、模糊的人类道德和伦理规范。 责任归属与决策黑箱： 在AI系统参与的关键决策中（如医疗诊断、自动驾驶），如何追溯错误源头，并建立清晰的法律和伦理问责框架。 通用人工智能（AGI）的潜在风险与安全框架： 基于对当前系统能力的深入理解，审慎评估未来AGI可能带来的系统性风险，并探讨建立“可控性”和“可解释性”优先原则的必要性。 本书旨在为研究人员、政策制定者以及对未来科技发展抱有深刻关切的读者，提供一个全面、深入、不偏不倚的认知与技术融合的蓝图。它鼓励我们不仅要问“AI能做什么”，更要问“AI如何帮助我们更好地理解我们自己是谁”。

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