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出版者:Prentice Hall

作者:Storey, Neil

出品人:

页数:664

译者:

出版时间:2006-10

价格:$ 142.61

装帧:Pap

isbn号码:9780131293960

丛书系列:

图书标签:

• 电子学
• 电路
• 电子器件
• 模拟电路
• 数字电路
• 嵌入式系统
• 电力电子
• 通信原理
• 信号处理
• 微电子学

《数字迷宫：编码、计算与未来疆域》 一个关于信息如何塑造我们世界的宏大叙事 引言：比特的低语 我们生活在一个由看不见的电流和精确的逻辑门构筑的时代。从清晨唤醒你的智能设备，到驱动全球金融市场的复杂算法，信息的力量无处不在，却鲜少被真正剖析。本书并非专注于电路板上的电阻和电容，也不是对特定芯片架构的教科书式阐述。相反，我们深入探索的是驱动这一切的“骨架”——信息论、计算的哲学基础，以及这些基础如何催生了当代技术奇迹与伦理困境。 《数字迷宫》是一场追溯信息本质的旅程。它始于信息熵的诞生，考察香农如何将不确定性量化，并揭示了数据压缩的根本限制。我们探讨的不是如何设计一个更好的存储器，而是理解存储器的存在本身，对信息传播效率的革命性意义。 第一部分：逻辑的黎明——从图灵机到量子比特 本部分是对计算思想史的一次深度潜航。我们不再满足于将计算机视为一个黑箱工具，而是试图理解其内在的“思维”模型。 1. 机器的梦想：可计算性与局限 我们细致考察了艾伦·图灵对“通用机器”的设想。这不是关于某一台特定机器的规格，而是关于“什么是可以被计算的？” 这个问题超越了硬件的范畴，触及了数学和哲学的核心。通过分析停机问题，我们理解了算法的边界——有些问题，无论计算能力如何增强，都注定无法被程序完全解决。这种内在的局限性，对我们规划人工智能的发展方向具有深远的指导意义。 2. 冯·诺依曼架构的遗产与瓶颈 尽管现代计算机在性能上突飞猛进，但其核心的存储程序概念（冯·诺依曼架构）依然是主流。本章批判性地分析了这一架构在处理海量数据时的瓶颈——数据在中央处理器和内存之间来回奔波的延迟。我们探讨了非冯式计算（如内存计算、类脑计算）的探索，旨在超越传统处理速度的物理限制。 3. 概率的革命：从布尔代数到模糊逻辑 计算不再是纯粹的“是或否”。随着系统复杂度的增加，不确定性成为常态。本书详细阐释了概率论如何成为现代信号处理和机器学习的基石。我们比较了经典逻辑与模糊逻辑在处理现实世界中模棱两可的输入时的适用场景，展示了逻辑学如何从二元对立走向连续光谱。 第二部分：数据之海——结构、流动与意义 信息一旦被编码，便开始流动。本部分关注数据在网络和复杂系统中的组织、传输和潜在的误导性。 1. 网络拓扑的生态学 互联网不仅仅是电缆和路由器。它是一个具有生命力的复杂网络，遵循特定的幂律分布。我们分析了无标度网络的形成机制，以及这种结构如何影响信息（无论是病毒、谣言还是科学发现）的传播速度和覆盖范围。重点探讨了去中心化系统（如分布式账本技术）在结构上对传统中心化权威的挑战。 2. 编码与误读：信息的失真 错误纠正码和加密技术是信息传输的守护神，但它们也揭示了信息的脆弱性。我们探讨了信息论中的信道编码理论，不是为了推导公式，而是为了理解为什么即使在有噪声的环境中，信息的可靠性依然能够被保证。同时，我们也审视了编码的“反面”——数据压缩的哲学：当我们去除冗余时，我们是否也同时削弱了信息的鲁棒性或表达的丰富性？ 3. 知识图谱与语义鸿沟 现代搜索引擎和AI系统依赖于将非结构化数据转化为结构化知识。本章剖析了知识图谱（Knowledge Graphs）的构建原理，强调其核心在于建立实体间的关系，而非仅仅存储事实。然而，机器对“意义”的理解与人类的语境理解之间仍然存在一道深刻的鸿沟，这是当前语义技术面临的最大挑战。 第三部分：智能的涌现——算法、伦理与未来 当计算能力达到一定阈值，我们开始谈论“智能”。本部分聚焦于当代最前沿的计算范式，并探讨其对人类社会结构产生的不可逆转的影响。 1. 深度学习的架构与直觉黑箱 深度神经网络的成功是计算领域近十年来的焦点。本书侧重于解释这些多层结构（如卷积层、注意力机制）如何模仿大脑皮层的某些功能来提取特征，而不是简单地罗列模型名称。更重要的是，我们探讨了“可解释性AI”（XAI）的必要性——当一个系统做出关键决策时，我们有权知道它是如何思考的。我们深入分析了梯度下降的本质，揭示了模型优化过程中隐藏的偏见累积机制。 2. 涌现行为与复杂系统的不可预测性 本书的一个核心论点是：高级计算系统（无论是神经网络还是大规模仿真）都展现出“涌现”的特性——系统整体的行为无法仅通过观察单个组件的行为来预测。我们以元胞自动机（如康威生命游戏）为例，展示简单规则如何产生无限的复杂性。这种涌现性，是我们在面对超级智能时，必须保持审慎态度的根本原因。 3. 算法的统治：治理与责任 当算法开始分配信贷、审判量刑和决定信息流时，它们便获得了前所未有的权力。我们探讨了“算法偏见”的来源——它植根于训练数据的历史不公，并被效率优化所固化。本书呼吁建立一种新的“计算素养”，要求设计者、使用者和监管者共同面对代码背后的伦理责任。我们讨论了去中心化治理模型在对抗技术垄断方面的潜力与局限。 结语：计算的边界与人类的定义 《数字迷宫》最终引导读者思考：如果所有的认知过程都可以被抽象为计算，那么人类独有的价值——创造力、情感和意识——又将置于何地？本书不提供简单的答案，而是提供了一套解析我们数字世界的强大思维工具，邀请读者在信息迷宫中，重新定义我们与技术的共生关系。这是一部献给所有对信息、逻辑和未来心存敬畏者的深度思考之作。

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