| 作者 |
| [美]加里·F. 马库斯（Gary F. Marcus） 等 |
| 丛书名 |
| 智能科学与技术丛书 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782111161529 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------8084685 - 代数大脑：揭秘智能背后的逻辑--------------------------- 本书英文版出版至今已近20年，但关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案，而符号主义（认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器）与联结主义（认为大脑是并行运转的大型神经网络）之间的争论也从未停息。本书分析了联结主义模型和符号加工模型在计算方面的优势和劣势，关注不同联结主义模型之间的差异以及特定模型与符号加工的特定假设之间的关系，并围绕多层感知器展开讨论。书中的观点在今天依然频繁成为学术讨论的焦点，并为认知科学、人工智能、深度学习等领域的未来研究指明了可能的方向。 ---------------------------8067793 - 天才与算法：人脑与AI的数学思维--------------------------- 算法、计算机代码、人工智能、机器学习都是以数学为核心的。如果想了解掌控现代生活的算法完成这些事情的内在机理，那么就需要理解支撑它们的数学规则。 牛津大学著名数学家马库斯?杜?索托伊（Marcus du Sautoy）在数论方面的研究，让他游走在当今人类数学理解力的最前沿。他一直关注跟踪人工智能将如何丰富和改变甚至颠覆我们对于人类创造力意义的理解。在令人困惑的人工智能科学里可以为各位导航的，很难想象还有谁能更出其右。 在本书中，作者思考了人工智能对创造力的未来意味着什么。从洛夫莱斯的预言到AlphaGo与人类博弈并“战胜人类”，小到择偶、大到向公众发布新闻，从数学到文学，从音乐到绘画， Google搜索引擎的“爬虫算法”，网飞公司为用户推荐电影，“波洛克化器”可以制作出波洛克风格的滴画，机器从J?K?罗琳的灵感中衍生出以假乱真的续集，而音乐创作算法“艾米”成功地愚弄了一大帮研究巴赫的专家。人工智能和机器学习的魅影在这些领域里潜行。但是，这些程序只是进行模仿，还是它们已经具备了创造所需的所有条件？ 马库斯认为，要回答这个问题，我们就需要了解驱动它们的算法是如何工作的——这又让他回到了数学的领域。在其中探索算法的谜题、未知却又引人入胜的可能性。 本书为我们展现了人工智能是如何逐步变得强大，怎样支持我们人类的创造力，以及它们开始进行创造性的艺术创作。引导读者去认知人类创造力的本质，探索了算法、数学思维和艺术创作之间的关系，并为未来人类与机器的共生关系描绘出一个更加积极、出人意料的愿景。 牛津大学著名数学家马库斯?杜?索托伊（Marcus du Sautoy）在数论方面的研究，让他游走在当今人类数学理解力的最前沿。他一直关注跟踪人工智能将如何丰富和改变甚至颠覆我们对于人类创造力意义的理解。在令人困惑的人工智能科学里可以为各位导航的，很难想象还有谁能更出其右。 在本书中，作者思考了人工智能对创造力的未来意味着什么。从洛夫莱斯的预言到AlphaGo与人类博弈并“战胜人类”，小到择偶、大到向公众发布新闻，从数学到文学，从音乐到绘画， Google搜索引擎的“爬虫算法”，网飞公司为用户推荐电影，“波洛克化器”可以制作出波洛克风格的滴画，机器从J?K?罗琳的灵感中衍生出以假乱真的续集，而音乐创作算法“艾米”成功地愚弄了一大帮研究巴赫的专家。人工智能和机器学习的魅影在这些领域里潜行。但是，这些程序只是进行模仿，还是它们已经具备了创造所需的所有条件？ 马库斯认为，要回答这个问题，我们就需要了解驱动它们的算法是如何工作的——这又让他回到了数学的领域。在其中探索算法的谜题、未知却又引人入胜的可能性。 . 本书为我们展现了人工智能是如何逐步变得强大，以及它们如何开始进行创造性的艺术创作。本书引导读者去认知人类创造力的本质，探索了算法、数学思维和艺术创作之间的关系，并为未来人类与机器的共生关系描绘出一个更加积极、出人意料的愿景。 |
| 目录 |
| [套装书具体书目] 8067793 - 天才与算法：人脑与AI的数学思维 - 9787111647140 - 机械工业出版社 - 定价 79 8084685 - 代数大脑：揭秘智能背后的逻辑 - 9787111693550 - 机械工业出版社 - 定价 79 ---------------------------8084685 - 代数大脑：揭秘智能背后的逻辑--------------------------- 译者序 前言 第1章 认知架构1 1.1全书预览2 1.2免责声明5 第2章 多层感知器7 2.1多层感知器如何工作7 2.1.1节点7 2.1.2活性值8 2.1.3局部表示和分布式表示10 2.1.4输入与输出之间的关系11 2.1.5对隐藏单元的要求12 2.1.6学习16 2.1.7学习率18 2.1.8监督18 2.1.9两种类型的多层感知器19 2.2示例19 2.2.1家谱模型：前馈网络20 2.2.2句子预测模型：简单循环网络22 2.3多层感知器是如何在认知架构的讨论中出现的24 2.4多层感知器的吸引力25 2.4.1初步的理论思考25 2.4.2对初步思考的评价26 2.5符号、符号加工器和多层感知器29 第3章 变量之间的关系33 3.1多层感知器模型和规则之间的关系：细化问题33 3.1.1可以泛化UQOTOM吗34 3.1.2UQOTOM的自由泛化：在可以执行变量操作的系统中37 3.1.3在物理系统中实现变量操作38 3.2多层感知器和变量操作39 3.2.1为每个变量分配一个节点的模型40 3.2.2为每个变量分配一个以上节点的模型41 3.3表示变量和实例之间绑定的替代方法47 3.3.1在多层感知器中使用节点和活性值进行变量绑定48 3.3.2联合编码48 3.3.3张量积49 3.3.4寄存器51 3.3.5时序同步52 3.3.6讨论54 3.4案例研究1：婴儿期的人工语法55 3.4.1不包含变量操作的模型55 3.4.2包含变量操作的模型60 3.4.3总结64 3.5案例研究2：语言屈折65 3.5.1经验数据65 3.5.2三个标准的运用67 3.5.3讨论76 第4章 结构化表示79 4.1多层感知器中的结构化知识79 4.1.1几何构想80 4.1.2简单循环网络82 4.2对“大脑为每一个主谓关系分配单独的表示资源”这一观点的挑战84 4.3关于在神经基质中实现递归组合的提议88 4.3.1可以表示递归结构的外部系统88 4.3.2语义网络89 4.3.3时序同步92 4.3.4交换网络94 4.3.5将结构映射到活性值95 4.4新提议99 4.4.1treelet99 4.4.2与其他方案的比较102 4.4.3一些限制104 4.5讨论106 第5章 个体107 5.1多层感知器109 5.2客体永久性115 5.2.1客体永久性的实验证据115 5.2.2缺乏显式表示种类和个体之间区别的客体永久性模型118 5.3明确区分个体表示与种类表示的系统120 5.4记录和命题121 5.5神经实现123 第6章 符号加工机制从何而来127 6.1符号加工是天生的吗127 6.1.1一种提议127 6.1.2可学习性论点128 6.1.3婴儿的实验证据129 6.2符号加工是否具有自适应性130 6.2.1符号130 6.2.2规则132 6.2.3结构化表示134 6.2.4个体136 6.2.5总结138 6.3符号加工如何发展138 6.3.1将DNA作为蓝图138 6.3.2是否应该放弃天生的结构化皮质微电路140 6.3.3在获取经验之前关于大脑结构组织的重要示例145 6.3.4解决一个明显的悖论147 第7章 结论151 注释155 参考文献169 ---------------------------8067793 - 天才与算法：人脑与AI的数学思维--------------------------- 赞誉 第1章 洛夫莱斯测试 001 第2章 激发创造力 009 创造力教得会吗 014 第3章 向人类宣战 019 非凡的游戏男孩 023 首战告捷 029 精妙绝伦 031 人类的反击 034 山头还是主峰 039 第4章 算法，网络时代的生活秘诀 043 荒岛算法 047 数学，幸福婚姻的秘诀 055 书商之战 059 第5章 从“自上而下”到“自下而上” 063 看还是不看 067 算法的幻觉 072 第6章 算法的进化 077 如果你喜欢…… 079 如何训练算法 085 偏见和盲点 087 机器之间的战争 090 第7章 数字绘画 095 什么是艺术 099 生物的创造力 105 可视化编码 108 分形：大自然的代码 111 从“亚伦”到“绘画傻瓜” 115 第8章 站在巨人的肩膀上 123 复活伦勃朗 127 创造力竞争 132 算法如何思考 142 算法就是一门艺术 145 第9章 数学的艺术 149 数学证明的游戏 152 数学的起源 154 证明的起源 159 第10章 数学家的望远镜 165 Coq证明助手 169 人脑的极限 171 沃沃斯基的愿景 175 第11章 音乐：声响的数学之旅 179 巴赫：首位音乐程序员 183 艾米：人工智能作曲家 188 模拟游戏：音乐图灵测试 193 “深度巴赫”：从头开始再生作曲家 198 第12章 歌曲的创作公式 203 普希金、诗歌和概率 205 “续作者”：第一个人工智能即兴爵士作曲演奏者 209 “心流机” 211 量子作曲 217 人为何创作音乐 220 第13章 深度数学 223 Mizar的数学 226 数学图灵测试 228 巴别数学图书馆 231 数学寓言 234 意料之外的故事 236 数学的叙述艺术 238 第14章 语言游戏 241 《危险边缘》 248 “华生”的工作模式 251 在翻译中迷失 255 机器人术语 258 受阻于“中文房间”试验 259 第15章 人工智能讲故事 263 如何在一个月内完成一部小说 271 哈利·波特和死亡波特尼克 273 假如…… 275 伟大的“自动化”数学家 279 人工智能新闻 281 第16章 为什么要创造：思想的交流 287 |