The Routledge Handbook of the Computational Mind

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出版者:Routledge
作者:Mark Sprevak
出品人:
页数:510
译者:
出版时间:2018
价格:0
装帧:
isbn号码:9781317286714
丛书系列:
图书标签:
  • Psychologia
  • Philosophia
  • Cognitive.Computational
  • Computational Mind
  • Cognitive Science
  • Artificial Intelligence
  • Philosophy of Mind
  • Cognition
  • Computational Cognitive Science
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  • Mind
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具体描述

Computational approaches dominate contemporary cognitive science, promising a unified, scientific explanation of how the mind works. However, computational approaches raise major philosophical and scientific questions. In what sense is the mind computational? How do computational approaches explain perception, learning, and decision making? What kinds of challenges should computational approaches overcome to advance our understanding of mind, brain, and behaviour?

好的,这是一本关于计算思维的图书简介,其内容不涉及《The Routledge Handbook of the Computational Mind》: 《心智的算法图景:从神经科学到人工智能的跨学科探索》 图书简介 在理解人类心智的复杂性和多样性的漫长旅途中,我们正处于一个激动人心的转折点。传统上,心智研究被分割在哲学、心理学和神经科学的壁垒之中。然而,随着信息论、复杂系统科学以及计算建模的兴起,我们开始构建一个更为统一的框架,以解析认知活动的深层机制。《心智的算法图景:从神经科学到人工智能的跨学科探索》正是在这一背景下诞生的,它旨在为读者提供一个全面、深入且极具前瞻性的视角,审视“心智是如何计算的”这一核心问题。 本书并非对某一特定流派的简单复述,而是致力于构建一座连接微观生物学过程与宏观认知行为的桥梁。我们邀请读者深入探讨那些驱动学习、记忆、决策和意识的潜在计算原理,同时批判性地评估这些原理在模拟生物智能和构建通用人工智能(AGI)中的应用前景。 第一部分:心智的计算基础与理论模型 本部分着重于奠定理解计算心智的理论基石。我们从信息处理的视角切入,探讨信息如何在生物系统中编码、传输和转化。 1. 信息论与神经编码: 我们将详细剖析香农信息论如何在神经元层面上得到体现。内容涵盖神经元发放率编码、时间编码以及分布式编码的优劣。重点讨论“最小描述长度”原则在神经信息处理中的潜在角色,以及如何利用信息熵来量化认知任务的复杂性。读者将了解到,我们感知到的世界并非直接被接收,而是通过一个高度压缩和优化的信息通道进行重构。 2. 动态系统与心智状态: 心智并非一个静态的处理器,而是一个持续演化的动态系统。本章将深入探讨将心智视为非线性动态系统的观点。我们将介绍分岔理论、吸引子网络(Attractor Networks)在解释感知稳定性和记忆检索中的应用。特别关注时间序列分析如何揭示认知状态之间的转换路径,以及如何利用这些模型来解释注意力和执行功能的波动性。 3. 概率推理与贝叶斯认知: 人类和动物在面对不确定性时表现出惊人的适应性。本书的核心章节之一将聚焦于“贝叶斯大脑”的假说。我们将系统地梳理从基础的概率更新规则到更复杂的层次化贝叶斯模型(Hierarchical Bayesian Models)。这些模型不仅解释了感知的主观性(如错觉的产生),还为理解因果推断、信念形成和主动推理(Active Inference)提供了严谨的数学工具。 第二部分:从神经元到网络:生物学与计算的交汇 本部分将目光转向微观层面,探讨构成智能的生物学硬件——大脑——如何实现其非凡的计算能力。 4. 神经形态计算与突触可塑性: 我们详细考察了赫布学习规则、STDP(Spike-Timing-Dependent Plasticity)等突触可塑性机制如何作为学习和记忆的物理基础。本书不仅描述了这些生物学事实,更重要的是,分析了它们如何被转化为可操作的计算规则。此外,我们将探讨脉冲神经网络(SNNs)作为一种更接近生物学现实的计算范式,在能效和事件驱动处理方面的优势。 5. 大脑回路的计算功能: 本书不会停留在孤立的神经元层面,而是将重点放在特定脑区的功能回路分析上。例如,海马体如何通过其网格细胞和位置细胞网络实现空间导航和情景记忆的“地图”构建;前额叶皮层如何利用其工作记忆网络来实现任务设置和抑制控制。这些分析将结合计算模型,展示特定回路如何在算法层面上解决特定的认知难题。 6. 具身性与嵌入式认知: 心智并非存在于一个真空的颅骨中,而是深深根植于身体的运动和与环境的互动之中。本部分强有力地论证了具身认知(Embodied Cognition)的必要性。我们将探讨运动控制、本体感觉信息如何直接塑造知觉和概念形成,并分析机器人学和自主系统如何通过真实的物理交互来学习更鲁棒的智能。 第三部分:超越人类智能:学习、涌现与未来展望 本书的最后部分将视野投向智能的泛化应用,探讨学习的本质以及当前计算模型面临的根本性挑战。 7. 深度学习的认知基础与局限: 我们对当前主导人工智能领域的深度学习(Deep Learning)进行了深刻的“认知手术”。本书将剖析深度神经网络(DNNs)中表示学习(Representation Learning)的机制,并将其与生物学习过程进行对比。核心议题包括:DNNs在泛化能力、样本效率和因果推理方面的局限性,以及我们如何从大脑的稀疏编码和模块化结构中汲取灵感,以构建更具认知合理性的下一代模型。 8. 涌现现象与复杂性: 从大量简单交互单元中涌现出复杂、适应性强的行为,是自然界智能的标志。本章将利用复杂性科学的工具,研究在大量神经元或计算单元相互作用下,如何涌现出全局性的心智特征,例如意识的初级形式、自发性行为的产生,以及认知灵活性的突现。 9. 意识的计算哲学: 意识是心智研究中最具挑战性的问题。本书以审慎的态度探讨了当前主流的计算哲学立场,包括整合信息论(IIT)和全局工作空间理论(GWT)的计算含义。我们不寻求提供最终答案,而是梳理出哪些计算属性是意识经验所必需的,以及哪些计算架构可能支持主观体验的产生。 10. 心智的未来与人机共生: 最后,本书展望了计算心智研究对人类社会可能产生的深远影响。这包括对认知增强、个性化教育系统的设计,以及更负责任地开发通用人工智能的伦理和技术路径。我们将讨论如何通过构建“可解释的”、“可信赖的”计算心智模型,更好地服务于人类的认知需求。 目标读者: 《心智的算法图景》是一本为跨学科研究人员、高级本科生和研究生量身定制的参考书。它适合认知神经科学家、计算机科学家、哲学家、心理学家以及任何对理解人类智能的底层机制感兴趣的专业人士。阅读本书,需要具备基本的微积分和线性代数知识,但作者已在叙述中力求清晰地阐释复杂的数学概念,确保理论的深度与可理解性达到最佳平衡。 本书承诺提供一个严谨、全面且充满洞察力的视角,重新定义我们对“思考”本身的理解。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书真是让我大开眼界!作为一名对“智能”这个概念充满好奇的普通读者,我一直试图理解人类大脑究竟是如何运作的,又是如何产生如此复杂的思考、情感和创造力的。当我看到《The Routledge Handbook of the Computational Mind》的书名时,我立刻被吸引住了。虽然我并非计算机科学或神经科学领域的专业人士,但书名中“计算”(Computational)和“心智”(Mind)的结合,让我预感到这本书或许能以一种全新的视角来解析人类思维的奥秘。我设想着,这本书也许会深入探讨那些我们习以为常的认知过程,比如记忆的形成、语言的理解、甚至是我们做出决策的底层逻辑,是否可以用一种类似计算机程序运行的方式来模拟和解释。我特别期待书中能用生动有趣的例子,将那些抽象的概念具象化,让我这个非专业人士也能窥探到心智科学的前沿进展。或许,它能解答我一直以来关于“意识”和“自我”的哲学性困惑,让我对“我是谁”这个问题有更深刻的理解。这本书的厚重感也让我对接下来的阅读充满期待,仿佛它蕴含着一个宏大的知识体系,等待我去一点点地发掘和吸收。我希望它能像一位循循善诱的导师,引导我穿越复杂的科学理论,领略计算思维为理解心智世界带来的革命性力量。

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《The Routledge Handbook of the Computational Mind》这个书名,让我联想到了一个充满未来感和哲学深度的话题——机器能否真正地“思考”?我一直以来都对人工智能的发展以及它与人类智能的界限感到着迷。这本书的出现,让我觉得它可能是在探讨如何用计算的视角来理解和模拟人类的心智过程。我好奇地设想,书中是否会深入剖析人类大脑的运作机制,将其比作一个复杂的算法集合,从而揭示我们日常认知活动背后的原理。我特别期待它能用一些引人入胜的例子,来解释诸如学习、记忆、推理、甚至情感等概念,是如何通过计算模型来被理解和复现的。这本书给我一种感觉,它不仅仅是一本科学著作,更像是一场关于“意识”和“智能”本质的深刻对话。我希望它能够挑战我固有的思维模式,让我对人类心智的复杂性以及人工智能的未来发展有更全面、更深入的认识,甚至引发我对“什么是真正意义上的智能”这一古老问题的全新思考。

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这本书的封面和书名《The Routledge Handbook of the Computational Mind》给我一种非常学术和前沿的感觉。作为一名对心理学和人工智能交叉领域感兴趣的学生,我一直希望能够找到一本能够系统性地介绍这一新兴领域的著作。我预想这本书会涵盖从基础的计算模型到更复杂的认知架构,甚至可能涉及神经科学的最新发现,以及它们是如何支持计算心智的。我期待它能够深入探讨各种计算理论,例如信息处理理论、联结主义模型,以及它们在解释人类感知、记忆、语言、推理和决策等方面的应用。同时,我也希望能看到一些关于人工智能伦理、意识的本质以及未来计算心智发展方向的讨论。这本书的“Handbook”形式,也让我觉得它会是一本内容丰富、结构清晰的参考书,能够为我提供扎实的理论基础和最新的研究动态。我希望它能够帮助我梳理和深化我对计算心智领域的理解,并为我的学术研究提供重要的启示和指导。

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这本书的书名《The Routledge Handbook of the Computational Mind》简直太吸引人了,光是看名字就能激发无限的遐想。我一直以来都对科技与人类智能的结合充满兴趣,尤其是当“计算”这个词和“心智”这个充满哲学意味的概念放在一起时,我感到一种莫名的兴奋。我好奇地想象着,这本书会如何将严谨的计算机科学原理与人类最神秘的心灵现象联系起来?它是否会像一部科幻小说一样,描绘出未来人工智能可能达到的高度,又或者,它更侧重于解析当下我们大脑的运作机制,将其比喻为一台极其精密的“生物计算机”?我期待书中能有很多关于算法、模型、甚至是人工智能的最新研究进展的讨论,同时又不会让普通读者望而却步。或许,它会提供一些关于如何通过计算模型来理解学习、推理、情感等人类独有能力的见解。我希望这本书能拓宽我的视野,让我对“智能”的定义有更广阔的理解,不仅仅局限于人类,也包括那些由人类创造出来的,正在不断进化的人工智能。这本书给我的感觉,就像是一扇通往未来智能世界的大门,我迫不及待地想知道门后是怎样的风景。

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《The Routledge Handbook of the Computational Mind》这个书名,立刻勾起了我对于“思考”这个过程的好奇心。我常常在想,我们的大脑是如何处理海量的信息,并从中提取有用的知识,形成我们的观点和判断的?这本书的“计算”一词,让我觉得它可能提供了一种全新的、更具系统性的解释。我猜想,书中可能会详细介绍各种计算模型,比如神经网络、深度学习等,来解释人类大脑的某些功能,例如模式识别、语言处理,甚至是最复杂的创造性思维。我特别希望,它能用通俗易懂的语言,解释这些复杂的科学概念,让我这个非专业人士也能有所收获。我想象着,它可能会通过一些生动的案例研究,展示这些计算模型是如何帮助我们理解人类认知过程中的一些“黑箱”问题的。这本书给我的感觉,就像是一本关于“如何思考”的科学指南,它不仅满足了我对知识的渴望,更可能为我提供一种全新的思考问题的方式,让我能够以一种更理性的、更系统化的视角来审视周围的世界。

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