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出版者:Elsevier Science Publishing Co Inc.,U.S.

作者:Allen Newell

出品人:

页数:150

译者:

出版时间:1973-2

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780444104281

丛书系列:

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机器之心：前沿人工智能技术深度解析 一本全面覆盖当前人工智能领域核心技术、发展趋势与未来挑战的权威著作。 本书旨在为读者提供一个深入、系统且前沿的人工智能技术全景图。我们不再将人工智能视为遥不可及的未来概念，而是聚焦于当前已落地、正快速演进的核心算法与工程实践。全书内容紧密围绕深度学习的最新进展、大型语言模型（LLM）的架构创新、多模态融合的突破性应用，以及AI伦理与可信赖性这四大支柱展开。 --- 第一部分：深度学习范式的演进与基石重构 本部分详细梳理了支撑现代人工智能的深度学习技术栈，从基础理论到最新的网络结构创新。 第一章：超越CNN与RNN：现代深度学习架构的精要 本章首先回顾了卷积神经网络（CNN）在图像处理中的经典地位，并迅速转向当前主导视觉和序列任务的Transformer架构。我们将深入剖析自注意力机制（Self-Attention）的数学原理，解释其如何实现全局上下文的有效捕获，彻底改变了传统循环网络在长序列依赖处理上的瓶颈。此外，章节还将探讨如何对Transformer进行优化，包括稀疏注意力机制（Sparse Attention）、线性化注意力等技术，以解决全连接注意力带来的计算复杂度问题，使其能处理更长、更高维度的数据流。 第二章：优化算法的精细调校与收敛性分析 成功的深度学习模型依赖于高效且稳定的优化过程。本章不再停留在SGD和Adam等基础优化器的介绍，而是聚焦于二阶优化方法的复兴与近似，如K-FAC的现代变体，及其在特定领域（如强化学习和元学习）的应用。我们将详细讨论学习率调度策略的精妙设计，包括余弦退火（Cosine Annealing）、Warmup策略的必要性，以及如何利用梯度裁剪（Gradient Clipping）和批归一化（Batch Normalization）/层归一化（Layer Normalization）的细微差别，来适应不同规模和深度的模型训练。对欠定系统中的收敛性保证，特别是涉及非凸优化时的稳定性分析，也将被纳入探讨。 第三章：概率图模型与神经符号学的交汇 人工智能的发展历程并非一条直线，本章探讨了经典概率图模型（如马尔可夫随机场、贝叶斯网络）与现代深度学习方法的融合趋势。重点在于神经符号学（Neuro-Symbolic AI）的最新研究方向，即如何将深度学习强大的感知能力与符号推理的严谨性相结合。我们将分析如何设计混合模型，使系统既能从数据中学习模式，又能遵循明确的逻辑规则，从而提高模型的可解释性和泛化能力，尤其是在需要复杂规划和因果推断的场景中。 --- 第二部分：大型语言模型（LLM）的解构与工程实践 本部分是全书的核心，聚焦于当前人工智能领域最炙手可热的技术——大型语言模型。 第四章：从GPT到MoE：LLM的核心架构与规模法则 本章系统性地解构了主流的自回归和自编码式LLM架构。我们将深入分析多头注意力、位置编码（绝对、相对、旋转编码RoPE）等关键组件如何协同工作。对于超大规模模型，本章详尽讨论了混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）的路由机制、负载均衡挑战及其在提升训练和推理效率方面的巨大潜力。同时，我们也将审视Scaling Laws的最新研究成果，探讨模型性能、参数量、数据量与计算预算之间的非线性关系，指导实际的模型设计。 第五章：高效微调与对齐技术的革命 预训练模型固然强大，但如何高效地将其适应特定任务和价值观是工程上的关键。本章重点介绍参数高效微调（PEFT）技术，如LoRA（Low-Rank Adaptation）、Prefix Tuning和Prompt Tuning的内在机制与性能权衡。在对齐（Alignment）方面，章节将详细阐述基于人类反馈的强化学习（RLHF）的完整流程，包括偏好数据集的构建、奖励模型的训练，以及PPO等算法在LLM对齐中的具体应用，并探讨直接偏好优化（DPO）等更简化的对齐方法。 第六章：推理优化与端侧部署的挑战 LLM的巨大规模带来了严峻的推理延迟和成本问题。本章专注于如何克服这些工程瓶颈。内容涵盖模型量化（Quantization）技术，如INT8、FP8以及更激进的稀疏化技术如何实现无损或低损耗的性能保持。此外，我们还将探讨KV Cache的优化、批处理（Batching）策略（如Continuous Batching）在提升GPU利用率上的作用，以及模型蒸馏（Distillation）在创建高性能小模型方面的应用。 --- 第三部分：多模态融合与具身智能的前沿探索 人工智能不再局限于单一数据类型，本部分关注不同感官信息的整合，以及智能体如何与物理世界互动。 第七章：统一表征：跨模态对齐的深度机制 本章深入研究如何构建能够理解文本、图像、音频乃至视频的统一嵌入空间。重点分析了对比学习（Contrastive Learning）在多模态预训练中的核心作用（如CLIP模型的设计思想），以及如何利用门控机制（Gating Mechanisms）在Transformer层中动态地融合不同模态的特征。我们将展示如何通过精心设计的训练目标，使模型能够进行跨模态的生成、检索和推理。 第八章：具身智能与世界模型的构建 具身智能要求AI系统能够在物理环境中感知、规划并执行动作。本章将探讨世界模型（World Models）的概念，即AI对环境动态的内在预测能力。内容包括如何使用扩散模型（Diffusion Models）进行高保真、可控的动作序列生成，以及如何将LLM的规划能力与强化学习的执行能力相结合，实现从高层指令到低层运动控制的端到端解决方案。 --- 第四部分：可信赖性、伦理与未来治理 随着AI能力边界的拓展，确保其安全、公平和透明变得至关重要。 第九章：可解释性（XAI）与因果推断的量化 本章超越了简单的特征重要性分析，深入探讨了后向传播（Backpropagation）的敏感度分析、梯度可视化方法（如Grad-CAM++）的局限性。重点是因果推断在解释模型决策中的应用，例如如何利用反事实分析（Counterfactual Analysis）来构建真正具有解释力的模型，而非仅仅是相关性映射。 第十章：AI安全、偏见缓解与监管前瞻 本章直接面对AI系统中的社会影响。我们将量化评估模型中的系统性偏见（Bias），并探讨基于数据去偏、模型约束和后处理的缓解策略。在安全方面，章节详述了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的最新变种，以及防御性蒸馏、输入净化等鲁棒性增强技术。最后，本章展望了全球范围内对生成式AI和通用人工智能（AGI）的监管趋势，讨论技术人员在构建负责任AI生态中应扮演的角色。 --- 本书面向对象： 资深机器学习工程师、AI研究人员、计算机科学高年级学生以及希望掌握现代人工智能核心技术栈的行业领导者。它不仅是一本理论参考书，更是一份详尽的工程实施路线图。

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