Biological and Artificial Intelligence Environments

Biological and Artificial Intelligence Environments pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Springer
作者:Apolloni, Bruno (EDT)/ Marinaro, Maria (EDT)/ Tagliaferri, Roberto (EDT)
出品人:
页数:406
译者:
出版时间:2006-7-11
价格:USD 199.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9781402034312
丛书系列:
图书标签:
  • 生物智能
  • 人工智能
  • 计算环境
  • 认知科学
  • 机器学习
  • 神经科学
  • 生物计算
  • 复杂系统
  • 数据科学
  • 智能系统
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具体描述

The book reports the proceedings of the 15th Italian workshop on neural networks issued by the Italian Society on Neural Networks SIREN. The longevity recipe of this conference stands in three main points that normally renders the reading of these proceedings so interesting as appealing. 1. The topics of the neural networks is considered an attraction pole for a set of researches centered on the inherent paradigm of the neural networks, rather than on a specific tool exclusively. Thus, the subsymbolic management of the data information content constitutes the key feature of papers in various fields such as Pattern Recognition, Stochastic Optimization, Learning, Granular Computing, and so on, with a special bias toward bioinformatics operational applications. An excerpt of all these matters may be found in the book. 2. Though managed at domestic level, the conference attracts contributions from foreign researchers as well, so that in the book the reader may capture the flavor of the state of the art in the international community. 3. The conference is a meeting of friends as well. Thus the papers generally reflect a relaxed atmosphere where researchers meet to generously exchange their thought and explain their actual results in view of a common cultural growing of the community.

《生命与智能的交响:探索自然与人造的智慧边界》 本书并非探讨《Biological and Artificial Intelligence Environments》这一特定书籍的内容,而是旨在深入剖析生命体与人工智能在环境互动中展现出的智能现象,揭示两者在感知、学习、决策以及适应性等核心智能维度上的异同与融合。我们将从生物智能的源头出发,追溯其在复杂多变的自然环境中演化出的精妙机制,再转向人造智能的崛起,探究其在模拟、扩展甚至超越生物智能方面所展现出的潜力。最终,本书将聚焦于两者日益交织的环境,勾勒出人与智能机器共存共生的未来图景。 第一章:生命之智——自然环境的沉淀 本章将首先深入理解生物智能的根基。我们将考察不同生命形态,从微小的单细胞生物到高度社会化的哺乳动物,它们如何凭借自身独特的生物结构和神经系统,在各自的生态位中有效地感知周围环境,并做出生存和繁衍的必要反应。我们会探讨诸如趋光性、趋化性、捕食策略、躲避天敌的本能反应等基础智能表现。 接着,我们将聚焦于更高级的生物智能形式,特别是神经科学的视角。神经元如何协同工作,形成复杂的神经网络,处理信息,存储记忆,以及引发行为?我们会审视哺乳动物,尤其是灵长类动物所展现出的学习能力,例如条件反射、模仿学习、以及解决问题的策略。对于生物智能的理解,离不开其所处的自然环境。我们将分析不同环境因素,如资源分布、气候变化、捕食压力等,如何塑造和驱动生物智能的演化。例如,在食物稀缺的环境中,动物可能演化出更高效的觅食策略或更强的记忆力来记住食物藏匿点。在复杂社会结构中,合作、沟通以及理解他者意图的能力则成为生存的关键。 本章还将触及生物智能的另一维度:情感与意识。虽然这些概念在科学上仍存在争议,但毫无疑问,情感在生物决策中扮演着重要角色,而初步的意识萌芽或许也是环境压力下的必然产物。我们会探讨生物如何通过识别环境中的奖励和惩罚信号来学习,并形成对环境的预期。 第二章:造物之智——人类智慧的映射与超越 本章将视角转向人工智能。我们将从早期基于规则的系统开始,回顾其发展历程,探讨符号主义、联结主义等不同AI流派的演进,以及它们在模拟和解决问题方面的尝试。重点将放在机器学习的革命性突破,特别是深度学习的兴起。 我们会深入解析神经网络的原理,它们如何通过大量数据训练,从复杂的模式中学习,并完成图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。本书将详细阐述各种主要的AI算法,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer模型等,并分析它们在不同应用场景下的优势与局限。 此外,本章还将探讨AI在生成性任务上的进展,例如生成逼真的图像、文本,甚至音乐。这标志着AI不再仅仅是分析和理解,而是具备了一定的创造能力。我们会讨论生成对抗网络(GANs)和扩散模型等技术。 然而,AI的智能并非完全等同于生物智能。我们将对比AI的学习机制与生物的学习机制,AI依赖于大规模数据集和强大的计算能力,而生物则在有限的数据和能量下进行高效学习。AI的决策过程通常是基于概率和统计,而生物的决策则可能掺杂情感、直觉和伦理考量。本章也将探讨AI在“理解”和“常识”方面的挑战,以及目前AI在通用人工智能(AGI)道路上的进展与瓶颈。 第三章:智慧共生——环境中的交织与融合 本章将是本书的核心,聚焦于生命智能与人工智能在现实环境中的互动与融合。我们将探讨AI如何被应用于理解和分析生物系统,例如利用AI分析基因组数据以揭示生命演化规律,利用AI模拟复杂的生态系统以预测环境变化,或者利用AI辅助疾病诊断和药物研发。 另一方面,生物智能的原理也在不断启发着AI的设计。仿生学(Biomimetics)一直是AI研究的重要方向,从模仿昆虫的飞行方式到模仿大脑的神经网络结构,生物的智慧为AI提供了丰富的灵感。我们会探讨强化学习(Reinforcement Learning)在模拟生物学习机制方面的成功,以及其在机器人控制、游戏AI等领域的应用。 更进一步,我们将审视AI在增强和扩展人类智能方面的潜力。智能助手、虚拟现实、增强现实等技术,正不断模糊物理世界与数字世界的界限,它们如何改变我们的感知、学习和决策方式?AI如何帮助我们处理海量信息,做出更优的决策? 本章还将深入探讨“智能环境”的概念。一个智能环境不再是被动地存在,而是能够感知、理解并主动响应其内部实体(包括人类和AI)的需求。例如,智能家居能够根据居住者的习惯自动调节照明和温度,智能城市能够优化交通流量,提高能源利用效率。我们将分析构建智能环境所面临的技术挑战,包括多模态数据融合、实时决策、以及人机协作的协同优化。 第四章:未来展望——智能的边界与伦理考量 本章将展望生命智能与人工智能融合的未来。我们将讨论通用人工智能(AGI)的可能性及其对社会产生的深远影响,无论是积极的还是潜在的风险。 一个重要的议题是生物与AI的界限将如何被重新定义。随着脑机接口(BCI)等技术的发展,人类的认知能力是否会得到极大的增强?AI是否会发展出类似生物的情感和意识? 我们还将深入探讨人工智能伦理的关键问题。在智能环境日益普及的背景下,数据隐私、算法偏见、决策责任、以及AI的社会影响等问题将变得尤为突出。AI的决策是否应该受到人类价值观的约束?当AI犯错时,责任应该如何界定? 最后,本章将思考人类在智能时代的角色。当AI在许多领域超越人类时,人类的独特性体现在何处?我们是否会进入一个“后人类”时代,或者与AI共同创造一个更美好的未来?本书将鼓励读者带着批判性思维,思考生命智能与人造智能的未来交汇点,以及我们如何在不断演变的智能世界中找到自己的位置。

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读后感

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用户评价

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当我合上这本书时,我感到一种既兴奋又略带迷惘的心情。兴奋在于,它确实展示了未来科技的诸多可能性,提供了一个宏大的图景;迷惘则是因为,书中所描绘的许多高级概念,如“自洽的计算生态系统”或“涌现的意义编码”,在现有技术框架下如何实现,仍然是一个巨大的工程难题。我希望能看到更多关于“非图灵完备”的计算范式在生物启发模型中的实际应用,毕竟生命系统并不总是遵循经典的数字逻辑。这本书似乎在暗示,真正的智能可能存在于那些我们尚未完全理解的模拟和化学反应的微妙平衡之中。它成功地激发了我对下一代材料科学与计算架构的思考,迫使我去探寻那些介于纯粹信息与物理实在之间的灰色地带,去理解信息是如何在物质中“栖居”的。

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说实话,这本书的阅读体验是充满波折的,它更像是一场智力上的马拉松而非轻松的散步。对于那些期待快速入门AI或生物学基础知识的读者来说,这本书的密度可能会让人望而却步。然而,一旦你沉浸其中,那些看似晦涩的章节便会逐渐显露出其精妙之处。我印象最深的是对进化算法在设计新型传感器网络中的应用讨论,那种将自然选择的效率直接映射到工程优化中的手法,令人拍案叫绝。我希望作者能更侧重于实际部署中的挑战,比如如何处理生物系统固有的随机性和噪声,以及如何将实验室中的理论模型转化为能在真实世界中稳定运行的系统。这本书的论述显得相当前卫,似乎已经超越了当前的主流技术路线,这既是优点,也意味着读者需要具备相当的背景知识储备才能完全跟上其思想的步伐。

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初次翻阅此书,我立刻被其严谨的学术风格和对复杂概念的清晰梳理所吸引。对于一个在计算生物学领域摸索多年的研究者而言,这本书提供了一种全新的思维范式,它不仅仅是简单地罗列技术,而是试图构建一个关于信息处理和自组织系统的统一理论。我特别欣赏作者在探讨“环境”这一概念时的多维度处理——既有物理化学层面的约束,也有信息熵和复杂性理论的视角。书中的图表和数学推导虽然具有挑战性,但都服务于揭示深层机制。我希望能看到更多关于动态系统理论在分析生物与人工智能互动中的应用,例如如何用非线性动力学来建模快速学习过程或灾难性遗忘的避免策略。这本书的价值或许不在于提供即插即用的代码库,而在于其哲学深度和对学科边界的拓展,它促使读者重新思考智能的本质,无论其载体是碳基还是硅基。

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这本书的标题非常引人注目,读完之后,我迫不及待地想知道它到底涵盖了哪些前沿的交叉领域。我期待着能在这本书中找到关于生物系统如何启发人工智能设计,以及人工智能技术如何反哺生物学研究的深度探讨。特别是对于那些希望理解复杂生命现象背后潜在计算原理的读者来说,这本书似乎提供了一个绝佳的视角。我希望作者能够深入剖析那些模仿神经元、基因调控网络或生态系统动态的算法模型,并展示它们在解决实际问题,比如优化决策制定或构建更具适应性的机器人方面的潜力。如果书中能辅以具体的案例研究,说明这些生物学启发是如何转化为可操作的工程解决方案的,那就更完美了。我特别关注那些关于学习、记忆和适应性行为的章节,期待能看到从分子层面到宏观行为层面的一致性解释框架。这本书如果能成功地搭建起“生命之智”与“机器之智”之间的桥梁,无疑将成为该领域的重要参考资料。

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这本书的叙事结构非常独特,它似乎采用了一种螺旋上升的方式来介绍核心概念,每一次循环都比上一次更加深入和复杂。我特别欣赏作者在论证过程中展现出的跨学科的广度,从分子生物学的信号转导路径到分布式计算的架构设计,都有所涉猎。对我而言,这本书最大的启发在于它强调了“环境适应性”在构建健壮智能体中的核心地位。它提醒我们,脱离了特定的交互场景来谈论智能是空泛的。我特别期待后续章节能详细阐述如何量化和评估一个系统(无论是生物的还是人工的)对未知或变化环境的响应能力,这可能是未来通用人工智能的关键瓶颈所在。全书的论证严密,逻辑链条清晰可见,读完后感觉对整个信息科学和生命科学的交汇点有了更宏观的认识,尽管细节仍需查阅更多专业文献进行补充。

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