Research and Development in Intelligent Systems Xxv pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bramer, Max (EDT)/ Coenen, Frans (EDT)/ Petridis, Miltos (EDT)

出品人:

页数:388

译者:

出版时间:

价格:199

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isbn号码:9781848821705

丛书系列:

图书标签:

• Intelligent Systems
• Artificial Intelligence
• Research and Development
• Computer Science
• Machine Learning
• Data Mining
• Algorithms
• Innovation
• Technology
• Engineering

智能系统研究与发展：跨越边界的探索与实践 本书导读 本书汇集了来自全球顶尖研究机构和产业界的最新成果，全面深入地探讨了智能系统领域的前沿理论、关键技术以及未来发展趋势。它不仅仅是对现有技术的梳理，更是对智能范式未来可能性的深刻洞察与描绘。全书结构严谨，内容覆盖面广，旨在为相关领域的科研人员、工程师、政策制定者以及对人工智能抱有浓厚兴趣的读者提供一个全面、权威的参考框架。 第一部分：智能系统基础理论的再审视与突破 本部分聚焦于支撑智能系统的核心理论框架的演进与创新。 1. 认知架构与符号表征的重构： 探讨了在深度学习日益主导的今天，传统符号主义与联结主义如何实现更深层次的融合。我们分析了新型混合式认知架构（Hybrid Cognitive Architectures）的设计原则，重点关注如何利用神经符号推理（Neuro-Symbolic Reasoning）来解决当前纯粹的联结模型在可解释性（Explainability）和常识推理（Commonsense Reasoning）方面的固有缺陷。研究展示了如何将高质量的知识图谱（Knowledge Graphs）无缝集成到大型神经网络的训练流程中，从而提升模型的泛化能力和对复杂任务的理解深度。特别地，有一章专门讨论了“涌现智能”（Emergent Intelligence）的数学建模，试图从信息论和复杂系统理论的角度，量化智能的产生机制。 2. 概率图模型与不确定性处理的深化： 虽然深度学习在处理大规模数据方面表现出色，但在处理小样本、高不确定性和动态变化环境时，经典的概率图模型（Probabilistic Graphical Models, PGM）依然不可或缺。本部分详细介绍了先进的贝叶斯非参数方法（Bayesian Nonparametrics）在模型结构自适应方面的最新进展，以及如何利用变分推断（Variational Inference）的高效算法来处理超大规模PGM的推断问题。此外，还深入探讨了因果推断（Causal Inference）在智能决策系统中的应用，特别是如何利用反事实分析（Counterfactual Analysis）来评估和优化AI系统的干预效果。 3. 学习范式的革命：从监督到自我组织： 传统的监督学习范式正面临数据依赖性强、标注成本高昂的瓶颈。本部分集中展示了下一代学习范式——自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）和自监督表征学习（Self-Supervised Representation Learning）的最新突破。我们不仅回顾了对比学习（Contrastive Learning）的最新变体，还重点介绍了那些旨在模仿生物大脑“世界模型”（World Models）构建过程的生成式模型。这些模型通过预测未来状态或模拟物理交互，无需外部标签即可学习到高质量、可迁移的内部表征。 第二部分：前沿技术模块的集成与创新 本部分侧重于构建智能系统所需的核心功能组件的最新工程实践与理论突破。 1. 具身智能与机器人学习： 具身智能（Embodied AI）是连接虚拟智能与物理世界的关键。本章详细分析了高保真仿真环境（High-Fidelity Simulators）在加速机器人策略学习中的作用，并探讨了“Sim-to-Real”鸿沟的有效弥合策略。研究内容涵盖了领域随机化（Domain Randomization）的优化、基于模型的强化学习（Model-Based RL）在复杂动力学任务中的应用，以及触觉传感与本体感受（Proprioception）数据在高维决策中的有效融合技术。 2. 人机交互的深度语义理解： 智能系统的有效性高度依赖于其理解和响应人类意图的能力。本部分超越了基础的自然语言处理（NLP），深入探讨了多模态融合（Multimodal Fusion）如何实现更丰富的人机对话。这包括情感计算（Affective Computing）的最新进展，例如如何从语音语调、面部微表情中提取深层情感状态；以及如何构建具备“意图预测”能力的对话代理，使其能够在用户明确指令发出之前提供有价值的辅助。 3. 可靠性、安全性和可解释性（XAI）： 随着智能系统被部署到高风险领域，确保其可靠性和安全性至关重要。本章系统地介绍了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的新类型及其防御机制，如鲁棒性训练和输入净化技术。在可解释性方面，研究人员展示了如何利用基于注意力机制的溯源方法和模型蒸馏技术，将复杂黑箱模型的决策过程转化为人类可理解的规则集，从而提高监管机构和最终用户的信任度。 第三部分：智能系统在复杂场景中的应用范式 本部分关注智能系统如何解决现实世界中最具挑战性的跨学科问题。 1. 工业物联网（IIoT）中的分布式智能： 在大规模分布式系统中，中心化处理已不再可行。本部分探讨了联邦学习（Federated Learning）及其在保护数据隐私前提下，实现跨组织协作学习的最新架构。重点研究了边缘计算（Edge Computing）中资源受限设备的模型压缩、量化技术和异步更新策略，以确保实时决策的低延迟和高能效。 2. 科学发现的自动化加速器： 智能系统正成为科学研究的强大工具。本部分聚焦于材料科学、药物发现和气候建模中的AI应用。例如，如何利用图神经网络（GNNs）预测分子性质，加速新药靶点的筛选；以及如何部署强化学习智能体来优化复杂的化学反应路径，以最小化副产物并最大化产率。 3. 智慧城市与复杂系统优化： 探讨了智能交通流管理、能源网格优化以及公共安全监控中的智能部署策略。核心挑战在于处理海量异构传感器数据，并实时做出全局最优的调度决策。研究提出了一种基于多智能体强化学习（MARL）的框架，用于协调城市内数千个独立决策单元（如自动驾驶车辆或交通信号灯），以达到全局效率的最大化，同时保障个体的安全约束。 结语 本书的每一篇文章都代表了当前研究的最前沿。我们相信，通过对这些基础理论、核心技术以及应用实践的深入剖析，读者将能够更好地理解智能系统的潜能与局限，并为推动下一代人工智能技术的创新奠定坚实的基础。智能系统的发展正处于一个关键的转型期，本书期望能成为那座连接当前知识与未来图景的桥梁。

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