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出版者:

作者:Natsume, Kiyohisa, Dr. (EDT)/ Hanazawa, Akitoshi, Dr. (EDT)/ Miki, Tsutomu, Dr. (EDT)

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2007-7

价格:160

装帧:

isbn号码:9780444528841

丛书系列:

图书标签:

Brain-Inspired Computing
Neuromorphic Computing
Artificial Intelligence
Cognitive Computing
Machine Learning
Computational Neuroscience
Biologically Inspired Systems
IT Innovation
Emerging Technologies
Complex Systems

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具体描述

BRAIN-INSPIRED IT III is the third volume of the Brain-Inspired IT series intended for researchers and students who are involved or interested in the brain sciences, technology, and engineering. It includes 4 invited papers, 7 COE papers, 57 selected papers from the Third International Symposium BrainIT 2006, which was held in Kitakyushu, Japan, on September 27-29, 2006. The last two International symposiums BrainIT 2004 and 2005 were great success, and provided the participants with good opportunities to exchange valuable information and various ideas from multidisciplinary research area. We made a survey of the current state-of-the-art and explored the possibility to establish new research fields in the Brain-Inspired Information Technology. The first 4 invited papers are contributed by outstanding researchers in the area, Dr. M. Kawato (ATR Computational Neuroscience Laboratories), Prof. Ryohei Kanzaki (The University of Tokyo), Prof. Asla PitkÃ¤nen (University of Kuopio), Prof. Helge Ritter (Bielefeld University), who were presented in the special and invited sessions of BrainIT2006 to discuss how the brain processes the information and how we apply the processing to technology. Technical papers cover vision system, other sensory systems, cognition and languages, learning and memory, behavior and emotion, motor controls, dynamics, neural computation, neural networks, and brain-inspired intelligent machines.

认知架构、类脑计算与未来信息技术：一个跨学科的视角本书旨在深入探讨认知科学、神经科学与信息技术交叉领域的前沿进展，重点聚焦于构建更具适应性、学习能力和决策效率的智能系统。本书并非《Brain-Inspired IT III》的续篇或相关作品，而是从一个独立、宏大的视角出发，系统梳理和分析支撑下一代信息技术的核心理论与实践基础。 --- 第一部分：认知建模与基础理论框架本部分致力于建立理解智能系统的理论基石，探讨人类心智如何运作，并将其转化为可计算的模型。我们摒弃对生物细节的过度模仿，转而关注功能层面的抽象和机制的复现。第一章：心智的计算主义与联结主义的融合本章首先回顾认知科学的发展脉络，从早期的符号主义（Symbolic AI）到后来的联结主义（Connectionism）的范式转移。我们将详细剖析冯·诺依依曼架构在处理复杂、非结构化信息时的局限性，并引出对新型计算范式——特别是基于概率和动态系统的认知架构——的需求。重点讨论贝叶斯认知理论（Bayesian Brain Hypothesis）如何提供一个统一的框架来解释感知、推理和学习。第二章：认知架构的层次结构与动态交互构建一个真正智能的系统，需要一个清晰的架构蓝图。本章侧重于现代认知架构（如ACT-R, SOAR的演进版本）中对长期记忆、工作记忆、目标设定和执行控制的建模。我们将深入探讨不同时间尺度的信息处理（从毫秒级的神经振荡到秒级、分钟级的决策制定）是如何通过一个分层的控制系统进行协调的。特别关注“注意力机制”作为信息瓶颈和资源分配核心的地位。第三章：具身认知与环境交互的必要性纯粹的“大脑模拟”往往忽略了智能的物理基础。本章阐述具身认知（Embodied Cognition）的哲学基础和技术含义。智能不仅仅是大脑内部的计算，更是身体与环境持续交互的结果。我们将分析传感器信息流、运动输出对认知过程的反向塑造作用，并探讨如何设计能够感知、导航和操作现实环境的计算模型，这对于机器人学和虚拟现实中的自主智能至关重要。 --- 第二部分：类脑计算的硬件与算法创新本部分将焦点转向如何利用生物学原理来设计更高效、低功耗的新型计算平台和学习算法。第四章：脉冲神经网络（SNNs）与事件驱动计算深度学习（ANNs）虽然强大，但在能效上远逊于生物系统。本章全面介绍脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）作为第三代神经网络的潜力。我们将详细解析LIF（Leaky Integrate-and-Fire）等神经元模型的数学描述，并阐述脉冲时序依赖可塑性（STDP）等基于时间信息的学习规则。重点讨论事件驱动（Event-Driven）计算的优势，以及SNNs如何直接映射到未来类脑硬件。第五章：神经形态工程：从器件到系统构建类脑计算需要全新的硬件范式。本章将综述神经形态工程（Neuromorphic Engineering）的最新进展，包括忆阻器（Memristors）、相变存储器（PCM）等非冯·诺依曼器件在模拟突触动态方面的应用。我们将分析这些器件如何实现“内存即计算”（In-Memory Computing）的潜力，极大地提高学习和推理的能效比。讨论目前商业化和研究中的神经形态芯片平台（如Intel Loihi, IBM TrueNorth）的架构特点和面临的扩展性挑战。第六章：高效且可解释的学习范式本部分探讨超越标准反向传播（Backpropagation）的学习算法。我们将研究在线学习、增量学习（Lifelong Learning）和终身学习（Continual Learning）的机制，旨在解决传统深度学习模型在面对新数据时灾难性遗忘的问题。此外，我们还将深入研究如何从神经科学中汲取灵感，开发具有内在可解释性（Intrinsic Interpretability）的学习算法，使得模型的决策路径可以被追溯和理解，而非仅仅是一个“黑箱”。 --- 第三部分：高级智能功能的实现与应用前沿本部分将理论模型和硬件基础应用于解决复杂的现实世界问题，特别是涉及推理、决策和通用智能的领域。第七章：记忆的组织、检索与泛化人类记忆的强大之处在于其结构化和高效检索能力。本章探讨如何构建支持语义、情节和工作记忆的计算模型。我们将研究基于图结构（Knowledge Graphs）和神经元回路（Recurrent Architectures）的记忆系统。重点分析元学习（Meta-Learning）——“学会学习”——如何通过调节模型的学习参数和内部状态，实现对新任务的快速适应和知识的跨领域泛化。第八章：概率推理与不确定性下的决策制定真实世界充斥着不确定性。本章聚焦于如何将贝叶斯推理融入到神经系统中，实现稳健的概率估计。讨论强化学习（Reinforcement Learning, RL）在处理顺序决策问题中的地位，特别是如何结合模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）和内在动机（Intrinsic Motivation）机制，使智能体能够在复杂、信息不完备的环境中进行长期、高效的探索和规划。第九章：意识、涌现行为与强人工智能的哲学边界本章从更宏观的层面审视类脑计算的终极目标。探讨当前计算模型在实现真正涌现行为（Emergent Behavior）和“全局工作空间理论”等意识相关功能上的差距。讨论信息整合理论（IIT）等前沿理论如何量化复杂系统的意识水平。最后，对未来通用人工智能（AGI）的发展路径进行批判性评估，强调伦理考量和系统稳健性（Robustness）在构建下一代信息技术中的核心地位。 --- 结论：本书提供的知识体系是一个综合性的蓝图，它整合了基础认知科学的洞察力、神经形态硬件的创新，以及前沿的自适应学习算法。它面向希望在下一代智能系统设计中整合生物学原理的研究人员、工程师和决策制定者。本书的视角在于，真正的“脑启发”IT，将是能够在能效、适应性和决策质量上全面超越现有深度学习范式的计算体系。