Artificial Intelligence (Academic Press series in cognition and perception) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Pr

作者:Earl B. Hunt

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1975-06

价格:USD 80.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123623409

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 认知科学
• 感知
• 学术著作
• 计算机科学
• 机器学习
• 知识表示
• 问题求解
• 专家系统
• 符号主义

好的，这是一本关于人工智能的深度著作的详细简介，涵盖了从理论基础到前沿应用的多个方面。 --- 《认知与感知系列：智能系统原理与实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨智能系统的理论基础、核心机制以及在现实世界中的应用。我们相信，理解智能的本质不仅需要掌握复杂的数学模型和算法，更需要洞察人类认知过程与机器智能之间的内在联系。本书不仅是技术手册，更是一部关于如何构建、评估和理解类人智能的深度探索。 第一部分：智能的理论基石与认知建模 本部分首先聚焦于构建智能系统的哲学基础和理论框架。我们从计算主义的视角出发，探讨信息处理的本质，并引入符号主义与联结主义两大主流范式。 第一章：智能的哲学根基与计算模型 本章深入剖析了“智能”在不同学科中的定义演变，从图灵测试到更现代的行为主义评估标准。我们详细阐述了逻辑推理在早期人工智能中的核心地位，并通过形式化逻辑系统（如一阶谓词演算）来展示如何构建可证明的知识库。同时，本章也引入了对概率推理的初步讨论，为后续的贝叶斯网络和不确定性处理奠定基础。我们强调，真正的智能系统必须能够处理开放世界假设下的不确定性和歧义。 第二章：人类认知模型与机器映射 理解人类如何感知、记忆和决策，是构建高级智能的关键。本章侧重于认知心理学的发现，特别是感知过程（如视觉和听觉的特征提取）、工作记忆的限制以及长期知识表征。我们将这些模型与计算机科学中的对应技术进行对比。例如，如何将人类的语义网络结构转化为机器可用的知识图谱，以及如何用场景理解模型来模拟人类对复杂环境的即时反应。重点讨论了心智理论（Theory of Mind, ToM）在社会化智能中的必要性，并探讨了如何用计算模型来模拟他者的意图和信念。 第三部分：核心算法与学习范式 本部分是全书的技术核心，详细介绍了驱动现代智能系统的关键算法和学习方法，重点关注深度学习的架构演化及其背后的数学原理。 第三章：统计学习的基石与模型选择 本章从统计学习理论出发，解释了偏差-方差权衡、正则化（L1/L2）以及交叉验证等评估标准。我们详细介绍了监督学习（如支持向量机、决策树的理论深度剖析）、无监督学习（如聚类算法的层次结构）和半监督学习的机制。特别关注损失函数的设计，如何通过精心选择损失函数来引导模型学习到特定任务的优化目标，而非仅仅是拟合数据点。 第四章：深度神经网络的架构与优化 本章对深度学习的结构进行了彻底的解构。从基础的多层感知器（MLP）开始，逐步深入到卷积神经网络（CNN）在空间特征提取上的突破，以及循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在处理序列数据时的机制。我们深入探讨了反向传播算法的数学推导，以及优化器（如SGD、AdamW）如何高效地导航复杂的损失曲面。此外，本章还详细介绍了注意力机制的引入，这是现代复杂模型（如Transformer）的基础。 第五章：强化学习：决策与环境交互 强化学习（RL）是实现自主决策系统的关键。本章将RL理论与工程实践相结合。我们首先阐述马尔可夫决策过程（MDP）的框架，并详细对比基于值函数的方法（如Q-Learning, SARSA）与基于策略梯度的方法（如REINFORCE, A2C）。重点突出了策略梯度方法的收敛性保证与Actor-Critic架构的优势。最后，我们探讨了模型无关（Model-Free）与模型依赖（Model-Based）RL在复杂环境中的应用取舍，并讨论了探索与利用的平衡策略。 第三部分：高级智能的应用与前沿挑战 在掌握了理论和算法后，本部分将目光投向智能系统在特定领域的实际应用，并探讨当前研究面临的重大瓶颈。 第六章：自然语言理解与生成（NLU/NLG） 本章聚焦于机器如何处理和生成人类语言。我们回顾了从词嵌入（Word Embeddings）到上下文感知表示（Contextual Representations）的演进。重点解析Transformer架构如何通过自注意力机制有效地捕捉长距离依赖关系。我们详细分析了预训练语言模型（PLMs）的训练范式（如掩码语言建模），以及它们在文本分类、问答系统和机器翻译中的应用。更进一步，本章讨论了可控文本生成的挑战，即如何确保生成内容的连贯性、事实准确性和目标一致性。 第七章：视觉系统：从感知到场景理解 本章探讨机器视觉系统如何模仿人类的视觉皮层。我们不仅涵盖了图像分类和目标检测的最新模型（如YOLO系列和Mask R-CNN的结构深度解析），还深入研究了语义分割和实例分割的像素级理解能力。关键部分在于三维重建和视觉问答（VQA），这要求系统将低级特征提取提升到高级的场景推理层面。我们讨论了如何利用神经辐射场（NeRF）等技术实现更逼真的场景渲染和理解。 第八章：智能系统的可信赖性、伦理与未来方向 现代AI的部署引发了对系统可靠性的深刻关切。本章不再是技术细节，而是关于AI治理和科学责任的讨论。我们详细探讨了模型可解释性（XAI）技术，如LIME和SHAP值，以及如何量化和减轻算法偏见。此外，本章还全面分析了对抗性攻击对深度学习模型的脆弱性，并提出了鲁棒性训练的防御策略。最后，展望了通用人工智能（AGI）的理论路线图，强调了跨模态学习和因果推理在迈向更强智能中的不可替代性。 --- 本书内容丰富、结构严谨，力求在深度与广度之间找到最佳平衡点，适合作为高等院校研究生课程的教材，以及希望系统掌握人工智能核心技术与前沿思想的专业研究人员和工程师的案头必备参考书。

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