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出版者:Lulu.com

作者:Nils M Holm

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-08-06

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9781411622852

丛书系列:

图书标签:

• 符号计算
• 计算机代数
• 形式化验证
• 人工智能
• 数学软件
• 算法
• 计算理论
• 离散数学
• 程序设计
• 逻辑学

深入探索人类思维的奥秘：一本关于认知科学和人工智能的深度访谈 这是一部引人入胜的对话录，它打破了学科的界限，汇集了认知科学、神经科学、心理学以及人工智能领域的顶尖思想家。本书并非技术手册，也不是枯燥的学术论著，而是一场智慧的碰撞，一次对人类心智本质的深刻追问。 在这本书中，你将跟随五位在各自领域享有盛誉的学者，进行一场跨越时空的思想对话。他们来自不同的研究背景，却都怀揣着同一个终极目标：理解智能的本质，以及它在生物和机器中如何实现。 对话的起点：意识的奥秘 对话伊始，我们将从人类最神秘的体验——意识——开始。意识是如何从我们大脑中那亿万个神经元的复杂交互中涌现出来的？是一种物理现象，还是一种超越物理的独特属性？本书的学者们将从不同的理论视角出发，探讨意识的起源、功能以及其在信息处理中的核心地位。他们会讨论“难问题”（the hard problem of consciousness），即主观体验（qualia）如何从客观的大脑活动中产生，并分享他们最新的研究成果和尚未解决的难题。你将了解到关于整合信息理论（Integrated Information Theory）、全局神经动力学（Global Neuronal Workspace Theory）等前沿理论的最新解读，以及它们如何试图解释我们为何会“感知”到世界。 智能的构成：感知、学习与推理 随着对话的深入，我们将逐步解析构成智能的其他关键要素：感知、学习和推理。 感知： 我们如何从外部世界的原始信号中构建出有意义的表征？视觉、听觉、触觉等感官信息是如何被大脑处理、整合，并最终形成我们所理解的“现实”？书中将讨论神经网络模型如何模拟人类的感知过程，以及这些模型在图像识别、语音识别等领域取得的突破。同时，学者们也会反思，机器的感知是否能真正等同于人类的感知，它们是否拥有“理解”的能力？ 学习： 智能生物最显著的特征之一便是学习能力。我们如何从经验中获取知识，不断优化自身行为？本书将探讨不同类型的学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习，以及它们在人类和机器学习中的对应机制。你将了解到关于联想记忆、概念形成、迁移学习等认知过程的最新研究，以及深度学习模型如何在某些方面超越人类的学习效率。 推理： 在获取信息和理解世界的基础上，我们如何进行逻辑推断，做出决策，并解决复杂问题？本书的学者们将讨论演绎推理、归纳推理、溯因推理等不同的推理模式，以及它们在大脑中的神经基础。他们还会深入探讨创造性思维、直觉以及“常识”的形成机制，并思考如何将这些高度复杂的人类能力注入到人工智能系统中。 人工智能的边界与未来 作为对话的重要组成部分，人工智能的发展及其与人类智能的比较将贯穿全书。学者们将回顾人工智能发展的历史，分析当前的机遇与挑战。他们会讨论机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术，以及它们如何推动人工智能在各个领域的应用。 然而，本书的重点并非罗列技术成就，而是更深层次的哲学探讨： 机器智能的本质： 机器是否能真正拥有智能，还是仅仅在模拟智能？它们是否能理解、拥有情感，还是仅仅进行符号操作？本书将引用经典的图灵测试、中文房间论证等哲学思想实验，引导读者思考人工智能的“意识”和“理解”问题。 人工智能的局限性： 尽管人工智能在某些方面取得了令人瞩目的成就，但它们在哪些方面仍然远远落后于人类？创造力、情感智能、伦理判断、以及对世界深层次的理解，这些是否是人类独有的能力？ 人机共生的未来： 随着人工智能技术的飞速发展，人类与人工智能的关系将如何演变？人工智能将是人类的工具，还是潜在的竞争者？本书的学者们将分享他们对未来人机协作模式的设想，以及如何确保人工智能的发展符合人类的福祉。 跨学科的洞见，引人入胜的风格 这本书的独特之处在于其跨学科的视角和引人入胜的对话形式。作者精心设计的提问，引导着学者们从各自的专业领域出发，相互启发，碰撞出新的思想火花。你不需要拥有深厚的专业背景，也能理解这些复杂的概念，因为学者们用生动形象的比喻和贴近生活的例子，将抽象的理论变得通俗易懂。 通过这场智慧的旅行，你将： 拓展你对“智能”的定义： 从单一的技术视角，转向更广阔的生物学、心理学和哲学维度。 理解人类大脑的运作机制： 窥探我们思维和意识的奥秘，以及其背后的神经科学基础。 审视人工智能的潜力和风险： 对当前人工智能的发展有更清晰的认识，并对未来的人机关系有所思考。 激发你对自身认知能力的探索： 重新审视人类独有的思考方式、情感体验和创造力。 《深入探索人类思维的奥秘》 是一本适合所有对人类心智、人工智能以及未来发展感到好奇的读者。它将挑战你的认知，激发你的思考，并为你打开一扇通往理解智能全新维度的大门。这是一次关于“我们是谁”、“我们如何思考”以及“我们能创造出什么样的智能”的终极探索。

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从结构上看，这本书缺乏任何可以用来构建知识体系的逻辑主线。优秀的教材或专业书籍，总是遵循着从基础概念到复杂应用、从理论到实践的清晰路径。然而，这部作品似乎是不同主题的碎片化拼贴，章节之间跳跃性极大，仿佛作者在不同时间、不同心境下写下的笔记被随意地缝合在一起。我寻找关于如何处理不定积分、如何进行自动微分的介绍，这些都是符号计算软件的基石功能。但取而代之的，是关于早期印刷术对文本传播影响的冗长论述，以及对某些特定手稿中符号误读的考据分析。阅读过程中，我完全无法建立起对“符号计算”的整体认知框架，更别提掌握任何实际操作技能。它更像是一本为专业历史学家准备的、关于媒介演变的参考书，与我的阅读目的南辕北辙。

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说实话，这本书的语言风格过于华丽和矫揉造作，完全不符合科学写作应有的简洁和精确。如果它是一部文学作品，我或许会欣赏这种对词藻的雕琢，但作为一本以“符号计算”为名的技术书籍，它却在用一种极具诗意的方式描述原本应该被精确量化的概念。我需要的是关于矩阵分解、模式匹配算法的严谨定义和伪代码，而不是“当概念之魂触及逻辑之骨时所产生的形而上学回响”这类描述。每次试图从中提取可用的技术信息时，都被大量的主观臆断和形容词堆砌所阻碍。这本书似乎旨在说服读者相信符号计算的“美学”价值，而不是教授其“技术”层面。对于追求效率和精确性的计算领域读者而言，这种风格简直是一种折磨，它耗费了我大量时间去过滤那些与实际计算毫无关联的、浮于表面的修辞。

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这本书的装帧和排版给人一种误导性的专业感，厚实的纸张和古典的字体设计，让我一开始深信这是一部关于高级计算数学的经典教材。然而，一旦深入阅读，就会发现内容与标题的关联度低到令人发指的地步。我原本希望了解如Gröbner基的计算复杂性，或者如何在有限域上进行高效的多项式运算，这些都是符号计算领域的核心议题。书中虽然也提到了“系统”和“结构”，但这些词汇的指向性完全不同。它更侧重于描述一个社会结构中信息传递的模式，或者一个古代城市规划中的空间逻辑关系。我甚至怀疑作者是否真正理解现代计算机科学中“符号表示”的含义，因为书中描述的符号操作更像是某种人类心智的、非算法化的直觉推演过程。这就像一本披着科学外衣的社会人类学研究报告，令人感到被欺骗。

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这本书，坦率地说，完全没有触及到我内心深处对“符号计算”的期待。我原以为会是一场关于离散数学、代数系统或者至少是高级编程范式下符号操作的深度探索，毕竟书名就赤裸裸地摆在那里，带着一种严谨而古典的学术气息。然而，我翻阅了好几页后，发现内容似乎完全偏离了轨道，转向了一个我根本不熟悉的领域。它更像是一部探讨特定历史时期文化符号的解读手册，或者是一本关于某种地域性民间艺术的图鉴，里面充斥着大量关于纹饰、色彩寓意以及仪式流程的细致描述。书中对这些符号的分析，虽然详尽，但却缺乏我所期望的那种数学逻辑和抽象推理的支撑。我一直在寻找如何用计算机语言去建模和解决复杂代数问题的方法论，期待看到关于LISP、Mathematica或者Maple内核的底层机制剖析，但这本书里，我看到的却是关于某种古老仪式中“图腾”的排列组合及其文化意义。这种错位感极强，让人感觉像是走错了书店，手里却拿了一本被错误贴标的读物。

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我必须承认，这本书的写作风格极其晦涩，与其说是技术专著，不如说更像是一部哲学散文集，只不过它讨论的“符号”与计算领域中的符号大相径庭。我期待的是清晰的算法描述、严谨的定理证明和可操作的代码示例，能够指导我如何构建一个更强大的符号推理引擎。但这本书里，大部分篇幅都在探讨“意义的载体”与“表征的局限性”这类高屋建瓴却又极其空泛的命题。作者似乎沉迷于对符号本体论的拷问，大量引用了二十世纪中叶的后结构主义思想家的论述，试图将符号计算的实践降维到纯粹的符号学讨论层面。读起来非常吃力，每一个句子都像是一个需要反复咀嚼才能勉强理解的隐喻。对于一个希望提升实际编程能力或拓宽计算理论视野的读者来说，这本书提供的帮助几乎为零，它更像是一份对符号学理论的致敬，而不是一本关于计算工具的书籍。

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