Biologically-Inspired Collaborative Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Hinchey, Mike (EDT)/ Pagnoni, Anastasia (EDT)/ Rammig, Franz J. (EDT)/ Schmeck, Hartmut (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:31.95

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isbn号码:9783540096542

丛书系列:

图书标签:

• 生物启发
• 协同计算
• 人工智能
• 计算智能
• 群体智能
• 自组织系统
• 复杂系统
• 优化算法
• 分布式计算
• 机器学习

《计算的飞羽：融合自然智慧的协同网络》 一、 引言：探寻自然的计算蓝图 人类对智能的追求从未停止，而大自然，这位最古老、最成功的“设计师”，早已在无数生命形式中孕育了令人惊叹的计算与协作模式。从微观的基因编码到宏观的生态系统，生物界展现了高效、鲁棒、自适应的复杂系统运作机制。这些历经亿万年演化而来的智慧，为我们理解和构建新一代的计算系统提供了无尽的灵感。《计算的飞羽：融合自然智慧的协同网络》一书，并非直接探讨“生物启发协同计算”这一特定领域，而是将目光投向更广阔的范畴：我们如何从自然界的运作方式中提炼出通用性的原理，理解和设计出更加智能、高效、具有弹性的计算系统，以及这些系统在不同领域协同运作的可能性。 本书将带领读者深入探索生物界的奥秘，从细胞到群体，从个体到生态，揭示隐藏在生命现象背后的计算本质，并以此为基础，畅想和构建面向未来的计算范式。 二、 第一篇：生命作为计算的基石 第一章：细胞的秘密语言——信息传递与协同处理 生命的基本单位——细胞，是如何在复杂的环境中感知、处理信息并做出反应的？本章将深入剖析细胞内的信号转导机制，例如受体蛋白如何识别特定的化学信号，一系列生化反应如何将信号放大并传递至细胞核，最终调控基因表达。我们将探讨细胞膜上的离子通道如何根据电化学梯度进行信息编码和传递，以及细胞质内的酶促反应网络如何实现复杂的逻辑运算。 信息感知与编码： 细胞如何将外部环境的变化（光照、化学物质、机械力等）转化为内部可以理解的信号？探讨各种受体的工作原理，包括G蛋白偶联受体、酪氨酸激酶受体等，以及它们如何将外部信号与细胞内信号通路联系起来。 信号转导与放大： 细胞内复杂的信号通路，如MAPK通路、PI3K/Akt通路等，如何将微弱的初始信号放大并精确传递？分析其中的关键中间体和反馈回路，理解信息在层层传递中的增益和过滤作用。 协同计算： 多个信号通路如何相互交织，协同影响细胞的最终决策？探讨“与门”、“或门”等逻辑运算在细胞信号网络中的体现，以及它们如何实现对复杂刺激的整合处理。 能量与信息： 细胞如何利用ATP等能量分子驱动信息处理过程？理解代谢与信号传导之间的紧密联系，以及能量的有效利用如何影响计算的效率。 第二章：基因的指令集——遗传信息的编码与执行 DNA，这个生命体的“源程序”，是如何存储、复制、表达并指导生命活动的？本章将聚焦于基因组的结构和功能，理解遗传信息的编码方式（碱基序列），以及DNA复制、转录、翻译等过程如何将这些信息转化为生命活动所需的蛋白质。 DNA的编码与存储： 探讨DNA的化学结构，四种碱基（A, T, C, G）如何构成庞大的信息库。理解基因组的组织方式，包括外显子、内显子、启动子、增强子等区域的功能。 信息的复制与传递： 深入分析DNA复制的机制，包括DNA聚合酶、解旋酶等关键酶的作用，以及保证遗传信息准确传递的校对机制。 信息的表达与执行： 详细阐述转录（DNA到RNA）和翻译（RNA到蛋白质）的过程。理解RNA聚合酶、核糖体等分子机器如何按照DNA的指令合成蛋白质，以及蛋白质如何发挥其多样化的生物功能。 表观遗传学： 基因表达并非仅仅由DNA序列决定，表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰）如何调控基因的开启与关闭？理解这些动态变化如何影响细胞分化和适应性。 第三章：神经网络的微观律动——神经元的激发与信息整合 神经元，作为神经系统的基本单元，是如何通过电信号和化学信号进行信息传递和处理的？本章将深入神经元的结构与功能，探讨动作电位的产生与传播，突触的传递机制，以及神经元网络如何通过连接和激发模式形成复杂的计算能力。 动作电位的产生与传播： 理解离子通道（钠离子、钾离子通道）在膜电位变化中的作用，以及动作电位如何沿着轴突快速传播。 突触传递： 探索化学突触和电突触的工作原理。了解神经递质的释放、受体结合以及信号的传递过程。 兴奋性与抑制性输入： 神经元接收来自其他神经元的输入信号，这些信号可能是兴奋性的（促进其发放动作电位）或抑制性的（降低其发放动作电位的可能性）。理解这种拮抗作用如何实现对信息流的精细调控。 信息整合： 一个神经元如何整合来自成千上万个突触的输入信号，并在阈值触发时发放动作电位？这是神经元作为基本计算单元的核心功能。 神经可塑性： 突触连接的强度可以随时间发生改变，这种神经可塑性是学习和记忆的基础。探讨长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）等机制。 三、 第二篇：自然的协同智慧 第四章：蚂蚁的足迹——群体行为与分布式决策 单个蚂蚁的行为看似简单，但蚁群作为一个整体却能展现出令人惊叹的组织能力和解决问题的智慧。本章将以蚂蚁为例，深入研究群体智能的形成机制，特别是基于信息素的分布式决策和自组织现象。 信息素的沟通： 蚂蚁如何通过释放和感知信息素进行交流？探讨不同类型信息素（如寻食信息素、警戒信息素）的功能，以及它们如何在环境中扩散和衰减。 觅食行为的优化： 蚁群如何通过集体搜索找到最优的食物源，并高效地将其运回巢穴？分析信息素的累积效应如何引导蚂蚁走向更丰富的资源，以及随机探索和信息素引导的平衡。 分布式任务分配： 蚁群如何根据需要动态分配不同的任务，如觅食、筑巢、守卫等？探讨个体之间的简单交互如何导致复杂的群体功能。 反馈与自适应： 蚁群如何根据环境变化（如食物源枯竭、捕食者出现）调整其行为？理解群体行为的鲁棒性和适应性。 蜂群的启示： 借鉴蜂群的“舞蹈语言”等信息交流方式，探讨更复杂的分布式信息共享机制。 第五章：鸟类的迁徙与鱼群的律动——集体运动与最优路径 鸟群在空中划出优雅的弧线，鱼群在水中汇集成一股涌动的力量，这些集体运动不仅是为了躲避捕食者，更是为了高效地寻找资源和迁徙。本章将探讨集体运动背后的物理学原理和计算模型。 简单规则下的复杂涌现： individual agents（个体）遵循少量简单的局部规则（如避免碰撞、保持与邻居的平均速度和方向、向邻居靠拢）如何能产生宏观上高度协调一致的集体运动？ “鸡尾酒会效应”的分布式选择： 鸟群如何能够快速响应外部信号（如捕食者），并集体改变方向，形成“分裂-汇聚”等现象？ 信息传播与协调： 在群体中，信息是如何快速传播的？探讨“邻居效应”和“视觉感知”在协调群体运动中的作用。 能量效率与生存优势： 集体运动如何帮助个体节省能量，提高捕食效率，并增加生存几率？ 涌现的智能： 从简单的个体互动中涌现出超越个体能力的群体智慧，例如在复杂环境中找到最优的迁徙路线。 第六章：生态系统的平衡与协同——物种互动与资源管理 自然界中最宏大的计算系统莫过于生态系统，其中无数物种之间相互关联，形成复杂而稳定的网络。本章将从系统学的角度审视生态系统，理解物种间的捕食、竞争、共生等关系如何构建出动态的平衡，以及资源在系统中的分配与循环。 捕食者-猎物模型： 探讨Lotka-Volterra方程等经典模型，理解捕食者和猎物种群数量如何相互制约，形成周期性波动。 竞争与共生： 分析不同物种为了争夺有限资源而产生的竞争关系，以及一些物种之间互利共赢的共生关系（如菌根真菌与植物）。 能量流动与物质循环： 能量如何在生产者、消费者、分解者之间流动？物质（如碳、氮）如何在生物圈和非生物圈之间循环？ 物种多样性与系统稳定性： 为什么物种多样性高的生态系统通常更稳定？探讨冗余性和功能重叠的作用。 生态系统的自组织与适应性： 生态系统如何应对外部干扰（如气候变化、人为破坏）并趋于恢复平衡？ 四、 第三篇：计算的未来图景 第七章：生物启发算法的探索——优化与学习的新范式 本章将聚焦于将从生物界获得的原理和机制，转化为解决实际计算问题的算法。我们将介绍一些经典的生物启发算法，并探讨它们在优化、搜索、机器学习等领域的应用。 遗传算法： 模拟自然选择和遗传变异，用于求解复杂优化问题。探讨其编码、选择、交叉、变异等核心算子。 粒子群优化（PSO）： 模拟鸟群觅食行为，用于求解优化问题。分析其速度和位置更新机制。 蚁群优化（ACO）： 模拟蚂蚁觅食行为，用于解决路径规划、组合优化等问题。 神经网络与深度学习的生物学根源： 回顾人工神经网络的早期构想，以及现代深度学习模型在结构和学习机制上与生物大脑的相似之处。 其他生物启发算法： 简要介绍蜂群算法、鱼群算法等。 第八章：仿生计算架构与分布式系统——模仿自然构建智能系统 除了算法，我们还可以从生物体在硬件层面的组织方式中获得灵感，构建全新的计算架构和分布式系统。 神经形态计算： 尝试模仿生物大脑的结构和工作方式，构建低功耗、高效率的类脑芯片。探讨脉冲神经网络（SNN）等概念。 分布式传感器网络： 借鉴生物体感官系统的分布式感知和信息处理能力，构建能够监测、分析和响应环境变化的传感器网络。 自愈合与自组织计算系统： 模仿生物体的修复能力和自组织特性，设计在部分失效后仍能继续运行，甚至自我修复的计算系统。 容错与鲁棒性设计： 从生物系统对环境变化的强大适应能力中学习，设计能够抵御噪声、错误和故障的计算系统。 第九章：融合的未来——跨领域协同与智慧的涌现 最终，本书将展望一个将生物智慧与计算技术深度融合的未来。 智能制造与机器人： 借鉴生物体的运动、感知、协同能力，设计更灵活、更智能的机器人系统，实现大规模的分布式制造。 智慧城市与交通系统： 运用群体智能和分布式决策原理，优化城市交通流量，提高能源利用效率，构建更智能的生活环境。 生物信息学与药物研发： 利用生物启发算法和计算模型，加速基因组分析、蛋白质结构预测，以及新药的研发过程。 环境保护与生态监测： 构建能够模拟和预测生态系统动态的计算模型，为环境保护提供科学依据。 人工智能的边界： 探讨生物启发方法如何帮助我们突破当前人工智能的局限，实现更通用、更具创造性的智能。 五、 结语：生命之舞，计算之道 《计算的飞羽：融合自然智慧的协同网络》是一场跨越学科界限的探索之旅。它邀请我们放下固有的技术思维，倾听大自然的智慧之歌。从细胞的精妙运作到生态系统的宏大平衡，生命以其独特的方式解答了信息处理、决策制定和协同合作的根本问题。本书旨在激发读者跳出“机器”的视角，以“生命”的眼光去审视计算的本质，并从中汲取灵感，开创更加智能、高效、可持续的计算未来。这本书，是献给每一位对生命之谜和计算之道都充满好奇的探索者。

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