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心智的10大模型

  • 作者:(美)格蕾絲·林賽|責編:傅美賢|譯者:劉錦珂
  • 出版社:浙江教育
  • ISBN:9787572295430
  • 出版日期:2025/03/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:334
人民幣:RMB 129.9 元      售價:
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內容大鋼
    如今,人工智慧的迅速發展給人們的日常生活和工作帶來了巨大的影響。要想讓人工智慧朝著人類智能的方向持續邁進,我們就應該讓我們創造的硅基大腦像人類大腦一樣有感知、有記憶、有決策、有行動。問題的難點在於,人類大腦由約1000億個神經元構成,神經元間交流複雜,大腦掌管認知、意識,影響我們生活的方方面面。我們如何破解如此龐大的複雜系統的運行機制呢?在《心智的10大模型》中,計算神經科學家格蕾絲·林賽深入探討了數學模型在理解大腦中的關鍵作用。書中通過10個數學模型,從單個神經元到複雜的神經環路,再到整個大腦的行為控制,逐步展示了數學工具如何幫助科學家理解和描述大腦的決策、感覺處理、記憶等過程。本書不僅是一部科學史,也是一本前沿的神經科學指南,為讀者呈現了神經科學與數學、電腦科學的跨學科融合,啟發讀者思考大腦建模與心智建模之間的關係及其未來的發展方向。

作者介紹
(美)格蕾絲·林賽|責編:傅美賢|譯者:劉錦珂

目錄
推薦序一  如何再造一個硅基大腦  洪波  清華大學為先書院院長、生物醫學工程學院教授
推薦序二  腦科學的數學之旅:一場科普的破冰行動  顧凡及  復旦大學生命科學學院退休教授、博士生導師
引言  穿越400年時空,開啟心智探索之旅
第1章  我們頭腦中的火樹銀花  帶泄漏整合發放模型與霍奇金-赫胥黎模型  19世紀20年代至21世紀10年代
  萊頓瓶與青蛙實驗
  歐姆定律與帶泄漏整合發放模型
  烏賊實驗:動作電位是如何形成的
  電纜理論:樹突是神經元中一枚有用的齒輪
  賦予神經系統研究勃勃生機的正是電學研究
第2章  一團執行精密邏輯計算的粉色物質  麥卡洛克-皮茨模型與人工神經網路  17世紀70年代至20世紀70年代
  麥卡洛克-皮茨模型:將大腦理解為一個遵循邏輯規則的計算設備
  感知機,像人腦一樣思考和學習
  小腦的神經元結構與感知機原理:從錯誤中學習的神經網路
  多層感知機:人工智慧領域的變革引擎
  反向傳播演算法:推動人工智慧發展的關鍵突破
  我們如何相處,世界就如何被記住
  霍普菲爾德神經網路與環形網路
  20世紀40年代至20世紀90年代
  印跡與赫布型學習:記憶科學的演進
  霍普菲爾德網路:跨學科的記憶模型
  海馬,解開記憶奧秘的關鍵樞紐
  環形網路:建立優質工作記憶系統的得力干將
第4章  花樣百出的神經元制衡戰  平衡神經網路與神經震蕩  20世紀30年代至20世紀末
  神經元雜訊:神經元反應的「亂糟糟」有何大用處
  抑制性神經元:使大腦產生思維的關鍵角色
  神經元的雜訊之戰:興奮與抑制的平衡vs.大腦的隨機性
  平衡網路:大腦中的興奮與抑制如何共舞
  混沌理論:為什麼相同的輸入會引發千變萬化的反應
  大腦中的振蕩與混沌:認知活動之謎
第5章  層層堆疊造就的清晰視野  新認知機與卷積神經網路  20世紀20年代至20世紀80年代
  模板匹配的變革之路:從機械裝置到電腦
  群魔殿:從模板匹配到視覺系統的層次結構
  探秘初級視覺皮質:大腦如何解讀複雜的視覺信號
  新認知機:師從生物學以拓展電腦視覺
  卷積神經網路:給人工視覺網路的發展插上翅膀
  跨學科合作,共同探索生物視覺科學的未來
第6章  降本增效的信息處理大法  神經編碼與資訊理論  20世紀40年代至20世紀60年代
  資訊理論的起源:香農領航的通信革命
  資訊理論的應用:應對神經編碼的多樣性與複雜性
  有效編碼假說:大腦如何以最優方式傳遞和利用信息
  大腦就像一套通信系統,但這還不夠
第7章  在亂糟糟中合併同類項  動力學、運動學與降維  20世紀30年代至20世紀90年代
  從抽搐到動作:19世紀的大腦運動控制機制發現之爭
  埃瓦茨的腕力研究:運動皮質編碼與動力學的開端
  重新定義運動皮質的角色:不僅僅是編碼
  解碼運動皮質:繞過理解直達行動
  降維:掙脫神經群體思維的困境
  運動皮質的探索之路,道阻且長
第8章  簡單線條揭示的龐雜秘密  圖論與網路神經科學  18世紀30年代至21世紀10年代
  圖論:解密複雜網路結構的數學之鑰

  六度分隔:神經系統領域的降本增效
  連接組:從圖論視角探索神秘的大腦世界
  連接組與精神疾病:圖論方法的醫學應用
  從爆發到精雕細琢:如何構建穩定高效的神經網路
  超越連接組,探索理解大腦複雜性的多維視角
第9章  所知所見決定出牌策略  概率論與貝葉斯法則  16世紀至19世紀10年代
  從骰子到大數據:貝葉斯法則如何改變世界
  從概率到認知:貝葉斯法則在心理學中的崛起
  貝葉斯法則如何幫我們解讀感知到的世界
  用貝葉斯法則理解大腦的決策過程
  貝葉斯大腦假說:靈活與挑戰並存的探索之路
第10章  用當下的驚喜修正對未來的預期  時間差分學習與強化學習  20世紀50年代至20世紀70年代
  如何規劃最佳路線:從巴甫洛夫的狗到貝爾曼方程式
  從蘭德公司到動態規劃:貝爾曼如何改變決策科學
  從條件反射到價值函數:強化學習的數學之旅
  從蜜蜂到猴子:神經遞質在學習與成癮中的角色
  大腦中的獎勵與學習:馬爾思考給我們的啟示
結語  有沒有一個簡明的大統一理論能解釋大腦?
附錄
致謝
譯者後記

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