Computers and Thought pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:AAAI Press

作者:Edward A. Feigenbaum (Editor)

出品人:

页数:549

译者:

出版时间:1995-08-28

价格:USD 42.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780262560924

丛书系列:

图书标签:

计算机
人工智能
CS
计算机科学
哲学
人工智能
认知科学
计算机科学
哲学
心理学
图灵测试
计算理论
认知模型
问题解决
决策制定

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Computers and Thought showcases the work of the scientists who not only defined the field of Artificial Intelligence, but who are responsible for having developed it into what it is today. Originally published in 1963, this collection includes twenty classic papers by such pioneers as A. M. Turing and Marvin Minsky who were behind the pivotal advances in artificially simulating human thought processes with computers.Among the now hard-to-find articles are reports of computer programs that play chess and checkers, prove theorems in logic and geometry, solve problems in calculus, balance assembly lines, recognize visual temporal patterns, and communicate in natural language. The reports of simulation of cognitive processes include computer models of human behavior in logic problems, deciding on common stock portfolios, and carrying out social interaction. Models of verbal learning behavior, predictive behavior in two-choice experiments, and concept formation are also included.Articles by : Paul Armer. Carol Chomsky. Geoffrey P. E. Clarkson. Edward A. Feigenbaum. Julian Feldman. H. Gelernter. Bert F. Green, Jr. John T. Gullahorn. Jeanne E. Gullahorn. J. R. Hansen. Carl I. Hovland. Earl B. Hunt. Kenneth Laughery. Robert K. Lindsay. D. W. Loveland. Marvin Minsky. Ulric Neisser. Allen Newell. A. L. Samuel. Oliver G. Selfridge. J. C. Shaw. Herbert A. Simon. James R. Slagle. Fred M. Tonge. A. M. Turing. Leonard Uhr. Charles Vossler. Alice K. Wolf.

领域之光：探寻人类心智与复杂系统的深度交织一卷跨越认知科学、哲学、计算理论与神经科学的宏伟画卷，旨在揭示“思考”这一人类最核心能力的深层机制与未来边界。本书并非仅仅对现有计算机科学技术的罗列，亦非对抽象哲学思辨的空洞探讨。它是一场精密的思维探险，深入剖析人类心智如何演化出理解、推理、创造和自我意识的复杂架构，并将其与我们构建的、模仿甚至超越自身能力的计算系统进行严肃的对话与审视。第一部分：心智的蓝图与计算的基石第一章：认知的原点——从图灵机到连接主义的范式转变本章追溯了信息处理理论的起源，但着重批判性地分析了早期符号主义（Symbolic AI）在处理常识、模糊性与情境依赖性问题上的局限性。我们转向对生物学启发的计算模型的深入研究，详细阐述了人工神经网络（ANN）的数学结构如何映射神经元层级的活动。重点讨论了反向传播算法的数学优雅性与其实际应用中的挑战，包括梯度消失、过拟合的本质，以及如何通过正则化技术（如 Dropout, Batch Normalization）来稳定训练过程。此外，本章首次引入了“涌现性”（Emergence）的概念，探讨简单规则如何在大规模并行处理中催生出复杂的认知行为。第二章：记忆的架构与信息的流体力学人类的记忆远非一个简单的数据库。本章从认知心理学的角度出发，系统地梳理了工作记忆、短时记忆与长时记忆（内隐与外显）的相互作用机制。随后，我们将这些模型投射到计算系统中：对比基于哈希表的快速检索系统与循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU）在序列数据处理中的优势与劣势。我们特别关注“注意力机制”（Attention Mechanism）的革命性意义，它如何使模型从被动地处理所有输入，转变为动态地关注信息流中的关键节点，这被视为机器对“重点”概念的初级模拟。第三章：推理的路径——逻辑的精确性与概率的模糊性思考能力的核心在于推理。本章首先检视经典演绎逻辑（如一阶逻辑）在形式化知识表示上的严密性，并讨论了专家系统在特定领域内取得的成就。然而，现实世界充斥着不确定性。因此，重点转向概率推理，详细分析了贝叶斯网络（Bayesian Networks）如何量化信念的更新过程，以及马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在复杂概率模型采样中的应用。我们将深入探讨“直觉判断”与“系统性偏差”（Cognitive Biases）在人类决策中的作用，并探究如何设计能够模拟甚至修正这些人类偏差的启发式搜索算法。第二部分：智能的拓扑学与具身化的挑战第四章：感知之窗——从特征提取到语义理解感知是智能的门户。本章聚焦于现代深度学习在图像、语音和自然语言处理中的突破。对卷积神经网络（CNN）的空间层级特征提取能力进行了数学剖析，特别是其对平移不变性的捕获机制。在自然语言处理部分，我们不再停留在词向量的表面，而是深入探讨了 Transformer 架构如何通过自注意力机制建立长距离依赖关系，以及大规模语言模型（LLMs）的预训练目标（如 Masked Language Modeling）如何塑造其内部的“世界模型”。本章强调，真正的理解需要从低级特征跃升到高层语义的“概念编码”。第五章：行动与世界——具身认知与强化学习的交汇智能并非悬浮于真空中的纯粹计算。本章提出了“具身认知”（Embodied Cognition）的观点：心智的形成与身体在环境中的交互密不可分。我们详尽地阐述了强化学习（RL）的数学框架——马尔可夫决策过程（MDPs），以及价值迭代、策略梯度等核心算法。通过分析 AlphaGo 等系统的成功案例，我们探讨了蒙特卡洛树搜索（MCTS）如何有效地平衡探索与利用，以及深度Q网络（DQN）如何将感知输入与行动价值关联起来。此处的关键讨论是：一个系统是否必须拥有物理身体，才能发展出真正的目标导向行为和长期规划能力？第六章：知识的表示与本体论的建构一个成熟的智能体需要组织其知识。本章对比了两种主要的知识组织范式：基于逻辑的知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）与基于向量空间的隐式知识嵌入（Embeddings）。我们分析了本体论（Ontology）在定义概念层级和关系约束方面的重要性，以及如何利用嵌入技术来发现知识图谱中缺失的关系（Link Prediction）。本章挑战了纯粹的统计学习，主张有效的长期智能需要一种混合方法——结合明确的结构化知识与灵活的统计表征。第三部分：心智的边界与哲学的回响第七章：意识的困境与计算的黑箱这是全书最具思辨性的部分。我们直面图灵测试的局限性，并引入了关于“意识”（Consciousness）的哲学难题，特别是“难问题”（The Hard Problem of Consciousness）。我们审视了整合信息理论（IIT）等尝试量化意识的计算模型，以及神经关联学中关于意识的“全局工作空间”理论。随后，我们将焦点转向现代深度学习的“黑箱”问题：我们能解释模型为何做出特定决策吗？本章深入探讨了可解释性人工智能（XAI）的方法，如 LIME 和 SHAP 值，并评估了它们在建立人机信任方面的能力与不足。第八章：创造力、学习与自我修正创造力是人类心智的皇冠。本章探讨了生成模型（如 GANs, VAEs, Diffusion Models）在艺术、音乐和文本生成中的突破。我们分析了这些系统如何通过学习高维数据分布的“潜在空间”来实现新颖性的生成。更进一步，我们讨论了元学习（Meta-Learning，学会如何学习）和终身学习（Lifelong Learning）的挑战，即如何设计系统，使其能在不断变化的知识领域中，避免灾难性遗忘，并不断地自我优化其学习策略。结论：未来的耦合——人与硅的共生本书的终点并非给出关于“通用人工智能”（AGI）的最终答案，而是描绘出通往该目标的复杂路径。我们总结了心智科学与计算科学在理解复杂性、不确定性处理和表征学习上的汇聚点。我们认为，未来的突破将来源于对生物学优雅性的更深层次借鉴，以及对计算模型局限性的清醒认识。我们呼吁，对“思考”的探究，是人类理解自身在宇宙中位置的最深刻努力。 --- 读者对象：本书适合于认知科学家、计算机科学家、神经生物学家、哲学研究者，以及所有对人类心智本质、人工智能的深层原理及其未来走向抱有强烈好奇心的严肃读者。本书需要读者具备一定的数学基础和对复杂系统分析的兴趣。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格简直可以用“行云流水”来形容，读起来完全没有一般技术书籍那种生硬的机械感。作者的文笔细腻得像是一位富有哲思的小说家，他巧妙地将冰冷的逻辑与温暖的人文关怀编织在一起。我发现自己常常沉浸在那些关于“意识的本质”与“机器模仿的可能性”的思辨之中，以至于手里的咖啡凉了都浑然不觉。最让我感到惊喜的是，作者在探讨诸如“强人工智能”这类宏大命题时，并未采取武断的结论，而是保持了一种近乎孩童般的好奇心和谦逊。他引用的案例跨度极大，从古希腊的逻辑悖论到当代最前沿的量子计算前瞻，每每都能在看似不相干的领域中找到思想的同源性。这种融会贯通的能力，实在令人叹服。我读过不少关于计算理论的书，但很少有能像这本书一样，让人在合上书页之后，依然能感受到思维在持续震颤、发酵。这不只是一本书，它更像是一场智力上的探戈，作者带领着读者，在理性和感性、精确与模糊之间，完成了一次又一次优雅的转身和深入的对视。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在翻开这本书之前，我对“计算思维”的理解还停留在解决日常问题的层面。然而，作者的视角之广阔，完全超出了我的预期。他并未局限于技术本身，而是将计算的逻辑视为人类理解世界的一种基础范式。读到关于复杂性理论的部分时，我感觉自己的思维维度被强行拓宽了。作者举了一个关于蚁群觅食的例子，用极其简洁的数学模型解释了复杂行为的涌现性，那一刻，我突然明白了为什么看似简单的规则，可以催生出如此精妙的集体智能。这种从微观到宏观的视角切换，贯穿了全书，让人对“系统”的理解从细胞层面延伸到了宇宙尺度。书中对信息熵和知识的衡量标准进行了深入探讨，让我开始反思自己日常获取信息的方式是否过于碎片化和低效。这本书像一把锋利的瑞士军刀，它不仅教会你如何使用工具，更教会你如何重新审视工具箱本身的设计原理，对于任何渴望提升思维层次的人来说，这都是一本不可多得的“思维升级手册”。

评分☆☆☆☆☆

这本书最令人赞叹的一点，在于它对未来图景的描绘既富有远见又脚踏实地。作者没有沉溺于科幻式的夸张想象，而是基于现有理论的合理解释，推导出技术演进的合理路径。我尤其欣赏他对“人机共生”的论述，他没有将人工智能塑造成一个取代人类的威胁，而是将其视为人类心智的延伸和放大器。阅读这些论述时，我产生了一种强烈的使命感——我们正处于一个巨大的历史拐点上，而这本书就是我们理解和把握这个拐点的最清晰的地图。那些关于“可解释性AI”的讨论，体现了作者深厚的伦理关怀，他清晰地指出，技术的力量越大，我们对透明度和责任的追问就必须越严苛。整本书读完，留下的不是知识的堆砌，而是一种对未来世界秩序的重新建构感。它激发了我去探索更多交叉学科知识的欲望，因为它成功地证明了一点：最深刻的洞察，往往诞生于学科边界的碰撞之中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是一场视觉的盛宴，那种深邃的靛蓝色调，配上烫金的细密几何图形，立刻就能让人联想到高精尖的科技感，又不失一种古典的沉稳。我原本以为这会是一本晦涩难懂的学术著作，毕竟“计算机”和“思想”这两个词组合在一起，听起来就够让人头皮发麻了。然而，翻开扉页后，我的顾虑就烟消云散了。作者的叙事节奏把握得极妙，仿佛一位技艺精湛的导游，带着你穿梭于信息时代的宏伟殿堂。他没有急于抛出那些让人望而却步的复杂算法，而是从人类认知结构与图灵机原理的微妙交汇点切入，这种开篇方式极具亲和力。阅读过程中，我时常会停下来，仅仅是欣赏那些作者精心构造的比喻——将神经网络比作巴洛克时期的复杂挂毯，将数据流比作河流的潮汐变化。文中的插图和图表也绝非敷衍了事，每一张都像是独立的艺术品，用最简洁的线条勾勒出最复杂的逻辑关系，极大地辅助了理解。我尤其欣赏作者对历史脉络的梳理，他没有将计算机的发展描绘成一条直线，而是展现了无数次岔路口和弯道，那些被历史尘封的早期思想家的洞见，在这里得到了重现天日的机会，读起来真是一种享受，让人感觉自己也参与到这场伟大的思想演进之中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，透露出一种近乎建筑师般的精密规划。它不是简单地罗列知识点，而是在构建一个层次分明的认知迷宫，每走一步，都有新的发现和转折。初读之下，你以为自己只是在了解基础的计算模型，但很快，作者就将你引向了更深层次的哲学拷问，比如“什么是可计算的？”以及“我们如何定义‘理解’？”。章节之间的过渡自然得如同呼吸，从早期的符号逻辑，巧妙地滑入到联结主义的兴起，再到后面探讨的伦理边界。我个人特别推崇作者在处理争议性话题时的态度——他会极为公正地呈现对立的观点，让读者自行权衡，而不是强行灌输某种既定立场。这使得整本书的阅读体验变得非常主动和参与性强。我甚至觉得，这本书的排版本身也是一种设计艺术，行距、字号的微小调整，都似乎在暗示着阅读的节奏和重点的转移，让人在不知不觉中，就完成了对复杂概念的吸收和内化。

评分☆☆☆☆☆