具体描述
本书介绍了证据理论的基本内容，叙述了作者在理论上所做的部分工作，探讨了证据理论的应用问题。
全书共分十三章，前七章综述证据理论的基本内容，第八章是作者在理论上所做的部分工作，其中包括合成法则的公理化研究，多层证据的处理以及无限框架上证据处理的近似转化等。后几章是作者对证据理论的应用问题的探讨。其中第九章提出了利用证据理论作决策的一般方法，第十章到第十二章利用这种方法研究了决策分析令主观概率的估计问题、预测问题、指标体系的确定问题、领导班子的选取问题以及医方诊断问题等。最后一章探讨了证据理论在人工智能以及专家系统中的应用。
本书力求简洁明了，通俗易懂，不过分追求严密性，有一定的探索性。不仅适合于对证据理论研究感兴趣的数学工作者以及计算机工作者，更适合于想在自己的研究领域中寻找新工具的社会科学工作者。另外，对于想扩大自己知识面的大、理科学生也是一本合适的读物
跨越认知鸿沟：探寻心智的奥秘与计算的边界 书籍名称： 认知科学前沿：心智模型、计算架构与复杂系统理解 本书简介： 本书聚焦于当代认知科学、神经科学、计算哲学与复杂系统理论的交汇点，旨在提供一个跨学科的、深入的视角，来解析人类心智的本质、智能的计算机制以及生命系统中的涌现现象。我们不再将认知视为单一学科的专属领域，而是将其视为一个横跨生物、机器与社会网络的多层次、多尺度的复杂系统工程。 第一部分：心智的基石——认知架构的重构 本部分致力于对传统心智理论进行批判性审视，并提出一种基于信息整合与动态表征的全新认知架构模型。 第一章：表征的困境与具身认知的新范式 本章首先探讨了经典符号主义在处理上下文依赖性、模糊性和具身性问题上的固有局限。我们深入分析了具身认知（Embodied Cognition）的三个核心论点：身体的中心性、情境依赖性与动态交互性。通过对运动控制、感觉运动学习以及“身体地图”在决策制定中作用的案例研究，我们论证了心智并非仅是头颅内的抽象运算，而是与环境持续耦合的行动系统。特别关注“知觉-行动回路”如何预先塑造我们的概念形成过程，而非仅仅被动地接收输入。我们引入了“表征的梯度”概念，用以描述从低级感觉运动模式到高级抽象思维的连续转化过程。 第二章：动态系统理论与心智的自组织 本章将认知过程视为一个非线性的、自组织的动态系统。我们详细阐述了如何运用微分方程、吸引子网络（Attractor Networks）和相空间分析来建模认知状态的转变，例如注意力切换、情绪波动与决策锁定。与传统的模块化观点相对，我们强调心智的灵活组织能力——即在不同任务需求下，认知资源和神经网络的临时重构（Reconfiguration）。通过分析实验心理学中关于“认知负荷”和“任务切换成本”的数据，我们展示了系统对临界点（Bifurcation Points）的敏感性，以及这些点如何标志着行为模式的根本性转变。 第三章：记忆的分布式网络与情节的重构 本书对记忆系统进行了去中心化的解读。我们抛弃了“存储箱”式的理论，转而采用分布式表征和联想网络模型。本章深入探讨了海马体和皮层间的动态交互在情景记忆（Episodic Memory）编码与提取中的关键作用。我们分析了记忆回放（Replay）的神经生理学基础，以及它如何在睡眠和清醒状态下促进记忆巩固和泛化。此外，本章还讨论了记忆的主动重构性——每一次回忆都不是简单的检索，而是基于当前情境和目标的一种“预测性构建”，这解释了记忆易变和被“污染”的现象。 第二部分：智能的计算本质——从信息处理到意义生成 本部分将目光投向智能系统的底层计算原理，超越了对特定算法的描述，着重于理解通用智能的必要条件。 第四章：因果推断的拓扑结构 因果关系是智能理解世界的关键。本章系统地梳理了从统计相关性到结构性因果模型的演进。我们重点分析了Judea Pearl的结构因果模型（SCM）及其在反事实推理（Counterfactual Reasoning）中的应用。然而，本书更进一步，探讨了生物智能如何利用“介入”（Intervention）和“想象”（Imagination）来构建潜在的因果图谱。我们研究了人类在面对罕见或从未观测到的情景时，如何通过构建和测试内部的因果假设来快速适应，强调了反事实思维在规划和道德判断中的核心地位。 第五章：预测编码与大脑的贝叶斯引擎 预测编码（Predictive Coding）是当前理解大脑功能的主流理论之一。本章详细解释了大脑如何持续地将传入信息与其内部模型产生的预测进行比较，并仅对“预测误差”进行编码和传递的机制。我们探讨了这种机制如何在感觉处理（如视觉和听觉）、运动控制乃至概念形成中发挥作用。本书强调，智能的效率源于对不确定性的有效管理，因此，我们深入分析了贝叶斯推断框架如何为认知系统提供一个概率性的、最优的误差最小化策略。 第六章：泛化与归纳：从样本到规则 真正的智能体需要高效地从有限的经验中提炼出普遍规律。本章区分了归纳（Induction）、演绎（Deduction）和溯因（Abduction）的计算难度。我们考察了“奥卡姆剃刀原则”在认知系统中的实现——即如何偏好更简洁、更具解释力的假设。通过分析类比推理（Analogical Reasoning）的机制，我们揭示了结构映射（Structure Mapping）是如何在不同知识领域间迁移深层关系，从而实现知识的快速迁移和创新。 第三部分：复杂性与涌现——系统层级的智能 本部分将视角提升至宏观层面，探讨个体智能如何在大规模交互中涌现出新的集体智能模式。 第七章：涌现、复杂性与信息整合理论（IIT的局限与扩展） 本书批判性地审视了现有的意识与复杂性理论。虽然信息整合理论（IIT）为量化系统内部信息结构提供了数学工具，但我们认为，它在描述“信息流的动态性”和“功能性多样性”方面存在不足。我们提出，系统的涌现智能不仅取决于其连接的拓扑结构，更取决于其信息处理路径的时序依赖性和反馈机制的复杂度。通过分析群体智慧（Swarm Intelligence）和蜂群行为，我们展示了简单规则如何在大规模交互中生成适应性极强的全局优化策略。 第八章：技术依赖性与认知外包 随着外部工具和数字基础设施的普及，人类的认知边界正在被重新定义。本章探讨了“认知外包”——我们将记忆、计算和导航等功能委托给技术系统的现象。我们分析了这种外部化对内部认知资源的影响，是削弱了核心能力，还是解放了资源去处理更高层次的问题？关键在于“心智-技术耦合体”的稳定性和可靠性。我们通过研究导航依赖性（如GPS使用）和数字记忆负荷，来量化这种新型混合智能体的性能边界。 第九章：伦理困境的计算视角：价值对齐与可解释性 本书的终章聚焦于理解智能的最终目标——价值的体现。我们探讨了将人类的“价值系统”（包括偏好、道德直觉和社会规范）准确地编码到任何复杂计算系统中的挑战。这不仅仅是技术问题，更是哲学和工程学的交叉难题。我们强调，理解一个系统的决策过程（可解释性）是建立信任和确保价值对齐的前提。只有深入理解信息如何转化为判断，我们才能构建出真正与人类福祉相一致的、具有长期稳定性的复杂智能系统。 总结： 《认知科学前沿》旨在提供一个整合的框架，将人类心智视为一个高度动态、基于预测、深度依赖于具身实践与复杂环境交互的自组织系统。本书超越了单一的神经元、符号或计算模型，力求描绘出智能在不同尺度上涌现的普遍规律。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
看不懂看不懂看不懂，怎么搞文章啊
评分看不懂看不懂看不懂，怎么搞文章啊
评分看不懂看不懂看不懂，怎么搞文章啊
评分看不懂看不懂看不懂，怎么搞文章啊
评分看不懂看不懂看不懂，怎么搞文章啊
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有