Computational Intelligence

出版者:Wiley-IEEE Press

作者:Fogel, David B. (EDT)/ Robinson, Charles J. (EDT)

页数:304

出版时间:2003-6-16

价格:USD 145.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471274544

具体描述

This is the definitive survey of computational intelligence from luminaries in the field. Computational intelligence is a fast moving, multidisciplinary field the nexus of diverse technical interest areas that include neural networks, fuzzy logic, and evolutionary computation. Keeping up with computational intelligence means understanding how it relates to an ever expanding range of applications. This is the book that ties it all together and puts that understanding well within your reach. In "Computational Intelligence: The Experts Speak", editors David B. Fogel and Charles J. Robinson present an unmatched compilation of expanded papers from plenary and special lecturers attending the 2002 IEEE World Congress on Computational Intelligence. Collectively, these papers provide a compelling snapshot of the issues that define the industry, as observed by some of the top minds in the computational intelligence community. In a series of topical chapters, this comprehensive volume shows how current technology is shaping computational intelligence, and it delivers eye opening insights into the field's future challenges. The research detailed here covers an array of leading edge applications, from coevolutionary robotics to underwater sensors and cognitive science, in such areas as: self organizing systems; situation awareness; human machine interaction; automatic control; and data recognition. "Computational Intelligence" also includes introductions to each grouping of contributions that provide helpful tutorials and discuss important parallels between topics. Whatever your role might be in this dynamic, influential field, this is the one reference that no practitioner of computational intelligence should be without.

用户评价

坦白说，我是在社交媒体上看到有人强烈推荐这本书，说它彻底改变了他们对**“智能”**的看法。带着这种极高的期望，我迫不及待地打开了它。然而，开篇对于**图灵测试和符号主义**的历史回顾部分，虽然详实，却占据了过多的篇幅，而且引用了大量我从未听说过的哲学家的观点，这让我的阅读兴趣迅速减退。我真正想了解的是**仿生系统**如何模拟自然界中的复杂行为，比如蚁群觅食的分布式决策过程。遗憾的是，这部分内容被压缩在了不足十页的附录之中，而且描述得**极其概括**，几乎没有提供任何可供复现的伪代码或流程图。当我翻到讨论**数据驱动模型**的部分时，作者的措辞又变得异常**保守和谨慎**，充满了“可能”、“或许”、“在特定条件下”之类的限定词，让人感觉作者本人似乎对这些新兴技术的**实际效能**也缺乏足够的信心。这本书给我的感觉是**“老派”**，它更侧重于对早期AI范式的**回顾与辩护**，对于近十年蓬勃发展的**大规模预训练模型和因果推断**等领域几乎没有涉及，仿佛时间停滞在了二十年前，这对于一本声称涵盖“计算智能”的书来说，无疑是一个**重大的时代性缺失**。

这本书的排版质量简直是一场**视觉灾难**。许多关键公式的字体和下标混杂在一起，看起来就像是印刷厂出了故障。更要命的是，书中多次出现的**图表质量极差**，那些本该清晰展示**决策树分支或聚类结果**的二维图，因为分辨率太低，线条模糊不清，我不得不戴上放大镜才能分辨出不同数据点之间的细微差别。这极大地影响了对**模式识别**章节的理解，因为图示本应是帮助消化复杂逻辑的捷径，结果却成了阅读障碍。此外，书中对**多智能体系统**的描述，虽然理论上涵盖了竞争与合作的博弈论基础，但在实际的**分布式环境协调**问题上，缺乏具体的**通信协议或激励机制**的案例分析。我期待看到的是，在一个模拟的交通网络中，各个智能体如何通过**局部信息**达成全局最优的流量分配，但书中只停留在**纳什均衡**的数学定义上，完全没有触及到实际部署中的**延迟、同步和鲁棒性**等关键挑战。这本书更像是研究者在闭门造车时完成的草稿，而非面向市场的正式出版物。

这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调配上银色的未来感字体，立刻就抓住了我的注意力。我期待着它能像它的外表一样，带我进入一个充满奇思妙想的知识领域。然而，当我翻开内页，尤其是那些涉及算法细节和数学推导的部分时，我发现自己像是迷失在了一片密集的符号丛林中。作者似乎对读者的背景知识有着极高的要求，每一个概念的引入都显得那么**突兀和跳跃**，仿佛默认我们已经掌握了高等代数和概率论的全部精髓。我花了好大力气才跟上对**模糊逻辑**的初步阐述，但紧接着，它又猛地转向了**神经网络的拓扑结构优化**，中间的衔接缺失让我不得不频繁地查阅其他资料来填补理解上的鸿沟。这种阅读体验，与其说是学习，不如说是一场**高强度的智力攀登**，对非专业背景的读者来说，门槛高得令人望而却步。我原以为会读到更多关于系统如何“智能”地进行决策的生动案例，但实际内容更偏向于**理论框架的严密构建**，缺乏那种能将抽象概念具体化的“粘合剂”。整本书的语言风格也显得过于**学术化和干燥**，几乎没有幽默感或引导性的比喻来缓和那些复杂的数学公式，读起来确实有些枯燥乏味，像在啃一块坚硬的干粮。

从内容深度上看，这本书在某些特定子领域展现出了**惊人的钻研精神**，尤其是在**非线性系统的自适应控制**方面，作者对Lyapunov稳定性理论的应用推导令人叹服。但问题在于，这种深度是**极度不平衡**的。例如，在花了大量篇幅讲解了**遗传算法的交叉和变异操作的数学期望**之后，对**支持向量机（SVM）**的介绍却浅尝辄止，仅仅提及了最大化间隔的概念，却避开了**核函数的选择与优化**这一实际应用中的核心难题。这种内容分配的偏颇，使得这本书的整体价值大打折扣。对于一个希望全面了解“计算智能”全貌的读者而言，我们需要的不是在某一个理论支点上挖出一个**深不见底的井**，而是希望看到一个**广阔而平坦的知识平台**，上面耸立着各个关键技术模块的塔尖。这本书更像是一篇针对某一特定课题的**博士论文的冗长注脚**，而非一本能够引领读者构建起一个**全面且实用**的智能系统知识体系的教科书。阅读完毕后，我感觉自己对一个狭窄的理论点掌握得更牢固了，但对于“计算智能”这片广阔的领域，我依然感到**迷茫和知识的碎片化**。

这本书的篇幅实在**令人敬畏**，厚重得几乎可以当作防身武器。我花了整个周末试图啃下关于**进化计算**的那几章，结果发现里面的章节结构安排得颇有些**“散漫”**。它似乎更像是一系列相关研究论文的合集，而不是一部经过精心打磨的教材。比如，在讨论**粒子群优化（PSO）算法**的收敛性时，作者用了近五十页的篇幅来论证其全局最优解的概率性，但对于如何实际调整**惯性权重和学习因子**来平衡探索与利用的工程实践性建议却寥寥无几。我更希望看到的是，针对不同应用场景（例如，在电力系统调度或机器人路径规划中），这些参数应该如何根据实际约束条件进行**动态调整**的经验之谈。再者，书中对**深度学习的基础架构**只是蜻蜓点水般地提及，仿佛这是一个不证自明的外部知识点，却未能深入剖析其与传统人工神经网络在**信息处理机制**上的根本差异。整体而言，这本书更像是为那些已经具备深厚基础、寻求对现有理论进行**深度挖掘和形式化验证**的研究人员准备的参考手册，对于想入门或寻求应用指导的读者来说，它的**信息密度与引导性严重失衡**。