心智的10大模型 格蕾絲.林賽 9787572295430 【台灣高等教育出版社】

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書名：心智的10大模型
ISBN：9787572295430
出版社：浙江教育
著編譯者：格蕾絲.林賽
頁數：334
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1714315
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內容簡介

如今，人工智能的迅速發展給人們的日常生活和工作帶來了巨大的影響。要想讓人工智能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、計算機科學的跨學科融合，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。

作者簡介

格蕾絲·林賽，紐約大學心理學和數據科學助理教授，主要研究領域有三個：建立注意力和學習之間的聯繫模型、驗證系統神經科學的工具、將計算機視覺用於應對氣候變化。 她成果豐碩，出版科普圖書、主持播客節目Unsupervised Thinking、參与科學寫作與學術傳播活動，還致力於將數據科學用於應對氣候變化等跨學科研究。 2011年，她取得匹茲堡大學神經科學學士學位，並獲得德國伯恩斯坦計算神經科學中心研究獎學金，前往該科學中心開展研究工作；2013-2017年，她在哥倫比亞大學攻讀神經科學博士學位，專註于構建計算模型理解注意力對感知的調製等研究，並於2016年獲得谷歌計算神經科學博士獎學金；2018-2022年，她先後在哥倫比亞大學理論神經科學中心、倫敦大學學院蓋茨比計算神經科學中心開展博士后研究。

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絡 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絡
多層感知機：人工智能領域的變革引擎
反向傳播算法：推動人工智能發展的關鍵突破
我們如何相處，世界就如何被記住
霍普菲爾德神經網絡與環形網絡
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
霍普菲爾德網絡：跨學科的記憶模型
海馬，解開記憶奧秘的關鍵樞紐
環形網絡：建立優質工作記憶系統的得力幹將
第4章 花樣百出的神經元制衡戰 平衡神經網絡與神經震蕩 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
平衡網絡：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絡 20世紀20年代至20世紀80年代
模板匹配的變革之路：從機械裝置到計算機
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：師從生物學以拓展計算機視覺
卷積神經網絡：給人工視覺網絡的發展插上翅膀
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 圖論與網絡神經科學 18世紀30年代至21世紀10年代
圖論：解密複雜網絡結構的數學之鑰
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絡
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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