Imitation and Social Learning in Robots, Humans and Animals

Imitation and Social Learning in Robots, Humans and Animals pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Nehaniv, Chrystopher L. (EDT)/ Dautenhahn, Kerstin (EDT)
出品人:
页数:508
译者:
出版时间:2009-4
价格:$ 70.06
装帧:
isbn号码:9780521108638
丛书系列:
图书标签:
  • Imitation
  • Social Learning
  • Robotics
  • Animal Behavior
  • Cognitive Science
  • Artificial Intelligence
  • Developmental Robotics
  • Comparative Cognition
  • Machine Learning
  • Neuroscience
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具体描述

Mechanisms of imitation and social matching play a fundamental role in development, communication, interaction, learning and culture. Their investigation in different agents (animals, humans and robots) has significantly influenced our understanding of the nature and origins of social intelligence. Whilst such issues have traditionally been studied in areas such as psychology, biology and ethnology, it has become increasingly recognised that a 'constructive approach' towards imitation and social learning via the synthesis of artificial agents can provide important insights into mechanisms and create artefacts that can be instructed and taught by imitation, demonstration, and social interaction rather than by explicit programming. This book studies increasingly sophisticated models and mechanisms of social matching behaviour and marks an important step towards the development of an interdisciplinary research field, consolidating and providing a valuable reference for the increasing number of researchers in the field of imitation and social learning in robots, humans and animals.

好的,这是一份关于《模仿与社会学习在机器人、人类和动物中》这本书的图书简介,严格按照您的要求撰写,确保内容详细、自然,且不包含该书的任何具体内容,字数控制在1500字左右。 --- 图书简介:认知、行为与文化演化的交叉领域探索 书名:《模仿与社会学习在机器人、人类和动物中》 导言:理解智能行为的基石 在广阔的认知科学、行为生态学和人工智能领域中,个体如何从观察他人或环境互动中获取新知识和新行为,是理解智能本质的核心问题。这本书深入探讨了“社会学习”——一个涵盖模仿、示范学习、习得性偏好和文化传播等多种机制的复杂过程——在不同物种间的普遍性与独特性。它不仅仅是对单一学科理论的梳理,更是一次跨越生物学界限、连接复杂系统建模与实际工程应用的综合性考察。我们旨在揭示,从单细胞生物的趋化性反应到人类的复杂文化演化,学习机制是如何在信息获取、决策制定和行为适应中扮演关键角色的。 第一部分:行为学的视角——学习的谱系与机制 本部分聚焦于行为生态学和比较心理学视角下的社会学习现象。我们首先回顾了早期关于学习的经典理论,包括操作性条件反射与经典条件反射,并将其与更复杂的社会学习范式进行对比。重点在于区分“联想学习”与“非联想学习”的社会维度。 一个核心议题是“学习的忠实度与偏差”。在动物界,信息往往伴随着噪音和不完全的观察。本书详细分析了不同物种在多大程度上能够精确复制观察到的行为(高保真模仿),以及它们更倾向于学习“做什么”(结果学习)还是“如何做”(过程学习)。我们将考察对特定动作序列的偏好形成,例如鸟类的鸣唱学习,或者灵长类动物的工具使用技巧的传递。 此外,我们探讨了情境对学习的影响。学习并非孤立发生,它受到环境的资源分布、捕食者的威胁级别以及社会群体结构的影响。例如,群体规模越大,信息交流的频率和多样性如何改变个体获取新行为的速率?我们考察了“从众行为”(Conformity)在群体稳定性和适应性变革中的双重作用。从众可以快速传播有效的策略,但也可能阻碍对新颖、更优策略的采纳。 第二部分:人类发展的里程碑——认知发展与文化积累 人类的社会学习能力无疑是物种演化中最突出的特征之一。本书深入剖析了人类在生命早期,尤其是婴儿期,所展现出的惊人模仿能力。我们探讨了“共情”和“意图理解”在促进高保真模仿中的基础性作用。婴儿如何从一个单纯的动作复制者,发展成为一个能够推断他人目标、信念和情感的社会学习者? 我们详细考察了语言在社会学习中的催化剂作用。口头指导(Verbal Instruction)与纯粹的观察学习(Observational Learning)相比,如何改变学习的效率、可迁移性和文化负载?这部分内容特别关注了“教学行为”(Teaching Behavior)——一种主动的、旨在促进他人学习的行为——的演化意义。人类独特的文化积累能力,即知识和技术随着代际传递而变得越来越复杂和精细,其根源就在于高效的社会学习机制与教学的结合。 本书还考察了“声誉”(Reputation)和“可信度”(Credibility)在人类社会学习决策中的作用。面对多元的信息来源,个体如何评估信息的质量和来源的可信度?这不仅涉及对信息提供者的历史表现的监测,也与社会规范和群体归属感紧密相关。 第三部分:计算的建模——机器人学与智能体的模拟 将生物学和社会学习的原理应用于人工智能和机器人学,是理解这些机制的强大验证方式。本部分转向计算建模和仿真环境,探讨如何构建能够有效进行社会学习的智能体。 我们审视了强化学习(Reinforcement Learning, RL)框架下,如何整合“模仿学习”(Imitation Learning)和“基于模型的RL”。纯粹的模仿学习往往在面对环境变化时表现脆弱,因此,如何使机器人不仅能模仿,还能在模仿的基础上进行泛化(Generalization)和创新(Innovation),成为关键挑战。我们讨论了基于模型的模仿学习策略,即智能体通过观察学习构建对环境动态和目标函数更深层次的理解。 此外,本书详细分析了“合作性学习”和“群体智能”的计算实现。在多智能体系统中,如何设计有效的奖励函数,使得个体倾向于分享学到的知识,而不是垄断信息?这涉及到对“群体内异质性”(Heterogeneity within the group)的模拟,即不同学习策略的智能体如何相互作用,共同推动群体知识的演进。我们探讨了符号化表征与潜意识联想学习如何在计算模型中相互作用,以期更真实地模拟生物体的学习过程。 结论:面向未来的整合研究 本书的最终目标是促进不同领域间的对话。通过对不同系统(从蚁群到人类社会,从神经元网络到复杂算法)中学习机制的比较分析,我们试图提炼出普遍的“信息处理最优策略”。我们认识到,无论载体是碳基还是硅基,社会学习都是在有限的感知、认知资源下,应对高维度、动态环境挑战的最有效策略之一。 未来研究的方向将集中在如何更精细地解耦模仿中的“意图”与“动作”,以及如何在机器人系统中安全、高效地实现人类级别的文化迁移能力。本书为所有对智能的起源、演化及其在生物与人工系统中的实现感兴趣的研究人员、工程师和学生提供了一个坚实的理论和方法论基础。 ---

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的书名,Imitation and Social Learning in Robots, Humans and Animals,一开始就勾起了我的好奇心。作为一名对人工智能和行为科学都感兴趣的普通读者,我一直在思考,机器模仿学习和我们人类甚至动物之间,到底存在着怎样的联系和区别。这本书的标题似乎提供了一个绝佳的切入点,来探讨这个复杂而迷人的话题。我设想着,作者可能会从不同物种的角度出发,比如,我们可能会读到关于婴儿如何通过模仿来学习语言和基本技能的案例,以及一些动物,比如灵长类动物或鸟类,在群体中是如何通过观察和模仿来传递行为模式的。然后,书中或许会深入到机器人领域,分析当前人工智能在模仿学习方面取得了哪些进展,它们是如何被设计来理解和复制人类动作的,以及这种模仿能力的局限性又在哪里。我特别期待看到作者是如何将这三个看似不相关的领域联系起来,找到它们之间共有的机制、原则,或者是在演化过程中产生的相似性。我猜想,这本书可能不仅仅是罗列事实,而是会提出一些深刻的洞见,关于意识、意图、以及什么是真正的“学习”,或许这些技术上的模仿,是否能够触及到我们人类情感和理解的层面。这本书的跨学科性质,让我充满了期待,我希望它能为我提供一个全新的视角,来理解我们自身以及我们正在创造的智能。

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这个书名,Imitation and Social Learning in Robots, Humans and Animals,立刻让我联想到了一系列关于“复制”与“创新”的思考。我会想象,这本书的开篇,很可能会从模仿的生物学基础讲起,比如,神经科学领域关于镜像神经元的研究,是如何解释我们能够感知并复制他人动作的。我期待读到关于人类社会中,模仿作为一种重要的文化传播和技能习得方式,是如何塑造了我们文明的发展。这其中,可能还会涉及群体行为、社会规范的形成,以及“榜样”的力量。然后,我预设书中会深入探讨动物界的模仿学习,例如,狐狸是如何通过观察其他狐狸来学习新的捕食策略,或者鸟类是如何通过模仿亲鸟来学习复杂的歌唱技巧。在机器人层面,我猜想作者会讨论各种模仿学习的算法,例如,行为克隆(Behavioral Cloning)和强化学习(Reinforcement Learning)在机器人模仿中的应用。但我更希望看到的是,书中能够探讨机器人模仿的“目的性”和“创造性”。机器人是否只能被动地模仿,还是也能在模仿的基础上进行创新和泛化?这本书的跨度非常广,从最基础的生物本能到最前沿的人工智能,我希望它能为我提供一个全面的图景,帮助我理解模仿学习在我们认识世界、改造世界过程中扮演的关键角色,以及它可能带来的深远影响。

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《Imitation and Social Learning in Robots, Humans and Animals》这个书名,在我看来,它就像一个巨大的思想宝库的钥匙,而我,迫切地想打开它一探究竟。从书名本身,我推测这本书很可能不仅仅是技术性的讲解,更是一场关于“学习”本质的哲学探讨。我会想象,作者首先会从人类学习的根源说起,比如,婴儿期的模仿游戏,以及青少年时期对偶像的模仿,这些看似简单的行为背后,蕴含着多么复杂的社会建构和身份认同的过程。然后,我会期待书中将这些人类的学习模式,与动物世界中的学习方式进行类比和对照。是不是某些基础的模仿机制,在不同物种间是共通的?动物的群体学习,例如集体捕食、迁徙路线的传递,是否也遵循着与人类相似的社会学习原则?而当目光转向机器人时,我猜想作者会深入剖析当前人工智能在模仿学习领域所取得的突破,例如,深度学习模型是如何从海量数据中学习模式并进行复制的。但我更感兴趣的是,机器人能否真正“理解”它们所模仿的内容,以及它们模仿的“意图”是否与人类的意图有本质的区别。这本书的题目非常宏大,我希望它能为我揭示模仿学习在生命和智能演化过程中的普适性,以及在人工智能时代,我们应该如何看待和引导这种学习方式。

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读到《Imitation and Social Learning in Robots, Humans and Animals》这个名字,我立刻联想到了一些科幻电影中的场景,以及我们生活中一些司空见惯的现象。我脑海里勾勒出的画面是,首先,书中可能充满了生动的案例研究,比如,儿童如何通过观察父母的表情来学习情感表达,或者小狗如何模仿成年犬的行为来掌握捕猎技巧。我相信,作者一定能够细致入微地描绘出这些生物层面的模仿过程,或许还会引用一些心理学实验的经典范例,来揭示模仿在我们认知发展中的关键作用。接着,我预设书中会详细阐述机器人模仿学习的算法和技术挑战,比如,如何让机器人不仅能精确复制动作,更能理解动作背后的意图和目标。我好奇的是,作者会将“社会性”这个概念如何贯穿于这三个主题之中。模仿是否一定是在社会互动中发生的?当机器人模仿人类时,这种模仿是单向的,还是也能引发人类的反向模仿?我尤其期待书中能探讨模仿学习的潜在风险和伦理问题,例如,如果机器人学会了模仿不良行为,或者人类过度依赖模仿而失去了独立思考的能力,将会带来怎样的后果。这本书的标题如此具有前瞻性,我希望它能提供一些关于未来人机关系和社会演变的深刻思考。

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Imitation and Social Learning in Robots, Humans and Animals,这个标题本身就带有一种连接过去与未来的感觉。我脑海里构思的这本书,首先可能会从模仿的“起源”开始,探讨它在生命演化史上的重要性,以及它如何成为生物体适应环境、生存繁衍的关键能力。比如,早期生物是如何通过简单的模仿机制来学习有益的行为,避免危险的。然后,我设想书中会详细描述人类社会中的模仿现象,从家庭教育到学校教育,再到更广泛的社会文化传播,模仿是如何在不同尺度上发挥作用的。这其中,可能还会涉及到社会学习理论,以及模仿在道德观念、价值观形成中的作用。在机器人领域,我期待书中会深入分析当前人工智能在模仿学习方面所面临的挑战和机遇。例如,如何让机器人不仅能够模仿已有的行为,更能理解行为背后的上下文信息,并能在新的环境中灵活运用所学的知识。我特别好奇的是,作者会如何处理“社会性”这个概念在不同主体中的差异。当机器人模仿人类时,这种模仿是否会产生类似人类之间的社会互动和情感连接?这本书的标题具有很强的包容性,我希望它能为我提供一个整合性的框架,来理解模仿学习在不同载体(生物体和机器)中的共性与独特性,以及它对我们未来社会可能产生的深刻变革。

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