Understanding Intelligence (Bradford Books) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 人工智能
- 认知科学哲学
- very
- good
- book
- Cognitive
- CS
- intelligence
- ai
- machine
- learning
- cognitive
- science
- artificial
- intelligence
- understanding
具体描述
By the mid-1980s researchers from artificial intelligence, computer science, brain and cognitive science, and psychology realized that the idea of computers as intelligent machines was inappropriate. The brain does not run "programs"; it does something entirely different. But what? Evolutionary theory says that the brain has evolved not to do mathematical proofs but to control our behavior, to ensure our survival. Researchers now agree that intelligence always manifests itself in behavior--thus it is behavior that we must understand. An exciting new field has grown around the study of behavior-based intelligence, also known as embodied cognitive science, "new AI," and "behavior-based AI."<br /> <br /> This book provides a systematic introduction to this new way of thinking. After discussing concepts and approaches such as subsumption architecture, Braitenberg vehicles, evolutionary robotics, artificial life, self-organization, and learning, the authors derive a set of principles and a coherent framework for the study of naturally and artificially intelligent systems, or autonomous agents. This framework is based on a synthetic methodology whose goal is understanding by designing and building.<br /> <br /> The book includes all the background material required to understand the principles underlying intelligence, as well as enough detailed information on intelligent robotics and simulated agents so readers can begin experiments and projects on their own. The reader is guided through a series of case studies that illustrate the design principles of embodied cognitive science.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
本书在探讨“创造力”和“创新”时，其视角之独特，让我耳目一新。作者并没有将创造力简单地归结为“灵感突现”，而是将其分解为一系列可理解、可学习的认知过程。他深入分析了“联想”（association）、“组合”（combination）、“转换”（transformation）等创造力生成的基本机制，并引用了大量艺术、科学和商业领域的创新案例。我尤其欣赏作者在阐述“发散性思维”（divergent thinking）和“聚合性思维”（convergent thinking）的辩证关系时，所使用的生动比喻。他解释了如何通过开放性的探索来生成大量想法，然后通过批判性的评估来筛选和完善最优方案。更重要的是，作者将这些关于创造力的理论，与人工智能的创新潜力进行了有趣的对比。他探讨了AI能否真正做到“原创”，以及如何通过“混合智能”（hybrid intelligence）的方式，来放大人类的创造力。他对“设计思维”（design thinking）过程的介绍，也让我看到了将创造力应用于解决实际问题的可行路径。这本书让我意识到，创造力并非是少数天才的专利，而是可以通过系统性的训练和实践来培养和提升的。它鼓励我去拥抱不确定性，敢于挑战现状，并从中发现新的可能性。
评分这本书带给我的不仅仅是知识的增长，更是一种思维方式的重塑。作者在探讨智能的本质时，反复强调了“情境”和“环境”对智能形成的重要性。他通过大量的案例研究，包括人类婴儿的学习过程、动物的适应性行为，以及不同文化背景下的社会智能表现，生动地阐释了智能并非是独立于环境而存在的抽象概念，而是个体与环境动态交互的产物。我尤其喜欢作者在讨论“涌现性”（emergence）时所使用的例子，他将复杂的系统行为比作“黑箱”，通过观察输入和输出，来推断内部机制，这让我对那些看似“神奇”的智能现象有了更理性的认识。作者并没有将智能简单地等同于逻辑推理或计算能力，而是将情感、直觉、创造力、甚至社会性都纳入了智能的范畴。他提出，“软智能”和“硬智能”并非截然对立，而是相互依存、相互促进的关系。这颠覆了我过去对智能的狭隘理解，让我意识到，真正的智能，或许恰恰在于那些难以量化、难以编码的“人性”特质。阅读过程中，我经常会在某个章节停下来，反复思考作者提出的观点，并将其与我自己的生活经验和观察联系起来。例如，作者在分析团队协作中的智能时，引用了著名的“蚁群算法”的例子，这让我联想到工作中团队沟通的顺畅程度，是如何影响整体效率的，从而认识到个人智慧汇聚成集体智慧的神奇之处。这本书的内容深度和广度都远远超出了我的预期，它鼓励我以更开放、更包容的态度去理解智能的多种表现形式。
评分作者在讨论“情感”和“同理心”在智能中的作用时，展现出了深刻的洞察力。他挑战了传统上将理性与情感对立的观点，而是强调情感是智能不可或缺的组成部分，它在决策、学习和社交互动中扮演着至关重要的角色。他对“情感计算”（affective computing）领域的研究进展进行了详细的介绍，包括如何让AI识别、理解甚至模拟人类情感。我尤其被作者对“情商”（emotional intelligence）的研究的分析所吸引。他解释了情商如何影响人际关系的质量，以及如何成为一个成功的领导者。更重要的是，作者将这些关于情感和同理心的研究，与人工智能的未来发展进行了深入的关联。他探讨了AI能否拥有真正的“情感”，以及如何在人机交互中构建更具信任和温度的连接。他对“社会智能”（social intelligence）的解析，也让我看到了智能不仅仅是个体层面的能力，更是群体协作和共情能力的体现。这本书让我意识到，未来的智能，或许不仅仅是冰冷的计算能力，更是包含着理解、关怀和共鸣的温暖力量。它促使我去思考，如何在人机共存的时代，构建一个更加和谐、富有同理心的社会。
评分阅读这本书的过程，我感觉自己仿佛经历了一场由浅入深、由宏观到微观的思维洗礼。作者在结构安排上极具匠心，每一个章节都像是为我量身定制的探索之旅。他从最基础的智能概念讲起，循序渐进地引入了认知科学、神经科学、心理学、哲学以及计算机科学等多个领域的最新研究成果。我尤其欣赏作者在阐述复杂的理论时，总是能够巧妙地运用生动形象的比喻和引人入胜的案例。例如，在解释“强化学习”（reinforcement learning）时，他将AI比作一个在迷宫中不断试错、寻找奖励的“小白鼠”，这样的比喻让我瞬间就抓住了核心要义。更令人称道的是，作者在梳理历史脉络的同时，也始终着眼于当下的前沿研究和未来的发展趋势。他对“通用人工智能”的探讨，并非是空泛的猜想，而是基于对现有技术瓶颈和未来突破方向的深刻洞察。这本书让我深刻认识到，智能是一个多维度、多层次的复杂系统，理解它需要跨学科的知识和开放的思维。它不仅仅是一本关于“智能”的书，更是一本关于“如何思考”的书，它教会我如何去质疑、去探索、去连接，并最终形成自己独立的见解。
评分这本书的封面设计非常引人注目，深邃的蓝色背景搭配简洁的白色字体，给人一种智慧、探索的神秘感。当我第一次翻开它时，一股求知的渴望便油然而生。书的纸张质感上乘，触感细腻，阅读起来非常舒适。翻阅的每一页都充满了对“智能”这个宏大概念的深入探讨，作者的文字如同一位循循善诱的导师，引导我一步步解开智能的层层谜团。开篇部分，作者便以其渊博的学识，系统地梳理了人类历史上关于智能的各种思潮和理论，从古希腊哲学家的思考，到现代认知科学的最新发现，无不涵盖。这种宏观的视角让我对智能的理解不再局限于单一的学科范畴，而是认识到它是一个跨越了哲学、心理学、神经科学、计算机科学等多个领域的复杂体系。作者在叙述过程中，并没有堆砌晦涩难懂的专业术语，而是用一种清晰、流畅且充满启发性的语言，将复杂的概念娓娓道来。例如，在探讨机器学习时，作者并没有直接抛出复杂的算法模型，而是通过生动形象的比喻，将“神经网络”的运作方式描绘得跃然纸上，让我这个非专业人士也能轻松领会其精髓。更令我印象深刻的是，作者在回顾历史的同时，也着眼于未来，对人工智能的发展趋势进行了深入的预测和分析，这些预测并非空穴来风，而是基于对当前科技发展的深刻洞察和对人类智能本质的透彻理解。整本书给我一种“醍醐灌顶”的感觉，仿佛打开了一扇新的世界大门，让我对我们自身，以及我们创造的智能有了更深刻的认识。
评分作者对“语言”在智能中的角色进行了极为精辟的阐述。他不仅仅将语言视为信息传递的工具，而是将其看作是人类思维形成、知识传承和社会交往的基石。他深入探讨了自然语言处理（NLP）的挑战，包括语义的歧义性、上下文的依赖性以及语境的理解。我被作者对“生成式模型”（generative models）的分析所吸引，他解释了这些模型如何通过学习大量的文本数据，来生成具有连贯性和创造性的语言内容。这让我对AI在写作、翻译甚至对话方面的能力有了全新的认识。同时，作者也并没有忽略语言的深层文化和情感内涵。他引用了语言学、人类学和认知科学的研究成果，说明了语言是如何塑造我们的世界观，以及不同语言如何反映不同的思维方式。他对“具身认知”（embodied cognition）与语言学习的联系的讨论，也让我感到非常启发。这本书让我意识到，语言不仅仅是符号的组合，它更是我们理解世界、表达自我、与他人建立联系的复杂媒介。作者对“隐喻”（metaphor）在语言和思维中的作用的分析，也让我对人类的抽象思维能力有了更深的理解，以及AI如何才能真正模拟这种能力。
评分不得不说，作者在处理“意识”这个极具争议性的话题时，展现出了惊人的勇气和洞察力。他没有回避，而是直面“意识”的奥秘，并通过梳理神经科学、哲学和心理学领域的研究成果，提供了一个多角度的审视。他对“意识”的界定，并非是简单地给出一个定义，而是通过分析意识的各种特征——主观体验、自我感知、记忆整合、意图性等等——来逐步构建一个完整的图景。我尤其欣赏作者在阐述“表征理论”（representational theory）时，是如何将抽象的认知过程与具体的神经活动联系起来的。他引用了大量实验数据，例如fMRI成像技术在识别特定思维活动中的应用，让我对“思维”这个概念有了更具象化的理解。然而，作者并没有止步于此，他更进一步地探讨了“意识”是如何从物质的神经元活动中“涌现”出来的，这个“难解之谜”（hard problem of consciousness）在书中得到了非常深入的讨论。他提出了几种可能的解释，从信息整合理论到全局工作空间理论，并对每种理论的优劣进行了客观的分析。读到这里，我感到自己仿佛置身于一场思想的盛宴，作者的论述严谨而又富有逻辑，引人入胜。他鼓励读者进行批判性思考，并尝试自己去构建对意识的理解。这本书让我意识到，关于智能和意识的研究，才刚刚开始，还有无数的可能性等待我们去探索。
评分本书在讨论“决策”和“推理”时，其分析的深度和广度都令人称道。作者并没有将决策简单地等同于逻辑运算，而是深入探讨了人类决策过程中情感、直觉、经验以及社会因素的影响。他详细介绍了“启发式”（heuristics）和“偏见”（biases）在决策中的作用，并提供了大量心理学实验的案例来支撑他的观点。例如，他对“锚定效应”（anchoring effect）和“确认偏见”（confirmation bias）的解析，让我深刻认识到自己在日常决策中可能存在的思维误区。更重要的是，作者将这些关于人类决策的洞察，与人工智能的决策机制进行了对比分析。他探讨了如何让AI在做出决策时，能够更有效地处理不确定性，以及如何将“伦理”和“价值观”融入AI的决策框架中。我特别喜欢作者在分析“博弈论”（game theory）在合作与竞争场景中的应用时，所使用的生动例子，这让我看到了理性决策如何在复杂的互动环境中发挥作用。这本书让我意识到，智能的强大之处，不仅在于其计算和分析能力，更在于其在不确定环境下做出合理判断和有效行动的能力。作者也强调了“反思性”（reflection）在优化决策过程中的重要性，这促使我去思考如何在自己的生活中，更有意识地去审视和调整自己的决策习惯。
评分这本书在探讨“智能的边界”和“智能的未来”时，展现出了极具前瞻性的视野。作者并没有给出一个明确的“智能终点”，而是将智能视为一个不断演化、持续发展的过程。他深入分析了当前人工智能领域面临的挑战，例如“常识推理”（common sense reasoning）、“可解释性”（explainability）以及“通用人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI）的实现路径。我尤其对作者对“人工智能伦理”（AI ethics）的讨论印象深刻。他强调了在发展AI技术的同时，必须关注其可能带来的社会影响，包括就业、隐私、偏见以及安全等问题。他提出的“负责任的AI”（responsible AI）的理念，让我看到了技术进步与社会福祉之间的平衡之道。更重要的是，作者将这些关于智能未来的思考，与人类自身的进化和发展进行了有机的结合。他探讨了人机融合（human-machine integration）的可能性，以及未来智能生态系统的构建。这本书让我意识到，我们正处于一个历史性的变革时期，理解智能的本质和发展趋势，对于塑造我们的未来至关重要。它激发了我对未知的好奇心，也提醒了我肩负的责任。
评分在探讨“学习”这个核心概念时，作者提供了许多令人耳目一新的视角。他不仅仅将学习局限于知识的习得，而是将其视为一个贯穿生命始终的、动态的进化过程。他对不同学习模式的分类——从条件反射到符号学习，再到“元学习”（learning to learn）——都进行了非常细致的阐述。我尤其对作者关于“迁移学习”（transfer learning）的论述印象深刻。他解释了为什么人类能够如此高效地将一个领域的知识和技能迁移到另一个相似领域，这涉及到对核心原则的抽象和对底层结构的理解。这本书让我认识到，学习并非是孤立的事件，而是通过不断地构建、测试和修正我们的心智模型来实现的。作者在分析“错误”在学习过程中的作用时，也提出了一个非常重要的观点：错误并非是失败，而是学习过程中不可或缺的一部分，是通往更深层理解的必经之路。他引用了许多关于儿童早期学习的例子，说明了孩子们是如何通过不断地尝试和犯错来掌握语言、认知和社交技能的。这种对“试错”的积极解读，极大地改变了我对学习的看法，让我更加勇于尝试新事物，不怕失败。作者还探讨了“在线学习”（online learning）和“离线学习”（offline learning）的概念，以及它们在不同情境下的应用，这对于理解人工智能的学习机制具有非常重要的意义。
评分Yale 教学用书
评分Yale 教学用书
评分Yale 教学用书
评分Yale 教学用书
评分Yale 教学用书
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有