千脑智能9787572241840
正版图书，可开发票，请放心购买。
￥ 66.46 6.0折 ￥ 109.9 全新
库存2件
作者[美]杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins），湛庐文化 出品
出版社浙江教育出版社
ISBN9787572241840
出版时间2021-03
装帧平装
开本其他
定价109.9元
货号11711556
上书时间2024-12-29
- 最新上架
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
作者简介
杰夫·霍金斯科技界一代传奇，美国著名发明家、计算机科学家和神经科学家，于2003年当选美国国家工程院院士。Palm掌上电脑创始人，Numenta公司创始人。多年来深耕对大脑的探索，致力于解释大脑是如何工作的。他认为只有把人类智能弄明白，才能制造出像人类大脑一样工作的机器智能，著有《千脑智能》《新机器智能》。译者简介廖璐北京智源人工智能研究院项目与国际合作经理，美国马里兰大学公共管理硕士，广东外语外贸大学翻译硕士、同声传译。熊宇轩武汉大学计算机学院在读博士研究生，曾任机器之心、雷锋网等科技媒体学术编辑。马雷类脑智能研究者，北京大学未来技术学院副研究员，北京智源人工智能研究院生命模拟研究中心部门负责人、副主任。
目录
推荐序一 探索大脑理论的孤胆英雄 推荐序二 从大脑中探索智能的起源 推荐序三 智能的起源 中文版序 人工智能与大脑 第一部分 千脑智能理论——对大脑的全新理解 第1章 新旧大脑的争斗 新皮质与旧脑 关于新皮质的 3 个发现 第2章新皮质的智能算法 智能的多样性基于一种基本的算法 负责感知与智能的皮质柱 第3章 大脑中的世界模型 通过运动学习世界的预测模型 神经元工作的两个基本原则 第4章 大脑新皮质的 3 个发现 第一个发现：新皮质学习世界的预测模型 第二个发现：预测发生在神经元内部 第三个发现：新皮质的关键是参考系 第5章 大脑中的地图 为世界建立参考系 旧脑中的地图 新脑中的地图 大脑地图的使用方式 新皮质中的地图模型 新皮质的方向感 第6章 大脑中的参考系 大脑使用参考系管理所有知识 大脑的两个视觉通路 皮质柱如何为无法感知到的事物建模 找出有用的参考系 好的参考系是成为专家的关键 第7章 千脑智能理论 现有的新皮质理论 参考系下的新皮质理论 大脑中的知识存储在哪 大脑中的“投票”机制 稳定的感知 大脑的注意力 千脑智能理论中的层次结构 第二部分 人工智能的未来 第8章 并不智能的人工智能 实现通用人工智能的两条路 将大脑视作人工智能模型 从专用到通用人工智能的解决方案 智能的判断标准 第9章 当机器拥有意识 意识的核心 感受质的来源是意识之谜 关于意识的神经科学 有意识的机器 第10章 机器智能的未来 设计智能机器 可复制的机器智能 机器智能未知的未来应用 第11章 机器智能存在的风险 智能爆炸的威胁 目标失调的威胁 智能机器并不会威胁人类的生存 第三部分 人类智能的未来 第12章 大脑的错误信念 我们生活在虚拟世界中吗 错误的模型 病毒式传播的错误世界模型 语言与错误信念的传播 第13章人类智能存在的风险 旧脑带来的风险 错误信念带来的风险 我们面临的生存威胁 第14章 脑机融合的畅想 为什么我们感觉被困在身体里 上传你的大脑 第15章 保存人类遗产的 3 种可能 漂流瓶之信 长明灯 第16章 阻止人类灭绝的 3 种方法 方法 1：成为星际物种 选择我们的未来 方法 2：修改自身基因 方法 3：离开达尔文轨道 有目标和方向的未来 后 记 人类最重要的科学探索 推荐阅读 致 谢 译者后记
内容摘要
人工智能与大脑 杰夫·霍金斯 我写了两本关于人工智能和大脑的书，分别是《新机器智能》和《千脑智能》。《新机器智能》被译成了十几种语言，《千脑智能》目前正在被译成第 16 种语言，很快就会陆续问世。湛庐同时出版这两本书的中文版，并邀请我为这两本书写一篇序言。 这两本书都基于相同的基本前提：要创造真正智能的机器，我们首先需要对大脑进行逆向工程。我认为，我们需要研究大脑，不仅是为了了解它是如何工作的，也是为了了解什么是智能。人类的大脑是我们拥有的关于智能优选的例子，但今天的人工智能在很多方面还远不如人类智能。因此，我写这两本书的原因之一是，解释为什么如今的人工智能并不智能，以及为什么实现机器智能的最快途径是理解大脑的工作原理，然后在计算机中模仿这些原理。 那么这两本书有什么不同呢? 第一本书《新机器智能》指出了大脑理论应该是什么样的。这本书提出的关键科学观点是，大脑学习世界的一个模型，并使用这个模型来预测未来。我们使用这个内部模型来了解我们在哪里、在做什么，并用它解决问题。我认为，要想变得智能，人工智能系统还必须学习世界的模型。如今的深度学习没有任何类似这种模型的东西，这就是它脆弱、僵化、无法解决新问题的原因。 在写《新机器智能》之后的几年里，我们有了几个重要的发现，这些发现揭示了大脑如何学习预测模型的细节。我的公司 Numenta 正在开发基于这些原理工作的人工智能系统的技术。我的新书《千脑智能》就是在阐释这些新发现，并揭示这些发现将对人工智能产生的影响。 《千脑智能》中的关键科学思想是： ? 我们通过运动来学习。当我们运动时，大脑会跟踪我们的感官相对于身体以及相对于正在感知的事物的位置。大脑将感觉输入与其位置相结合，以学习人、地点和事物的三维模型。令人惊讶的是，大 脑使用相同的机制来学习概念和抽象概念。 ? 我们有很多“模型”。大脑不会只学习一种世界模型，它会学习许多我们所知道的一切的互补模型。这就解释了我们的个人经历和大脑结构，以及我们如何构建强大的人工智能系统。 ? 我们利用参考系存储知识。大脑中的许多神经元都会创建参考系，以跟踪我们的感官相对于世界上事物的位置。我在书中解释了为什么这些位置跟踪神经元会出现在大脑中的几乎每个区域。参考系是创造智能机器所需的关键组件之一。 《千脑智能》这本书描述了这些发现将如何改变人工智能的未来，以及未来人工智能将如何改变人类。在阅读《千脑智能》之前，你并不需要先阅读《新机器智能》。因为这本新书是独树一帜的。然而，《新机器智能》的内容仍然是与大脑相关的，它提出了《千脑智能》中解决的问题。这两本书一起展示了我们所面临的挑战和目前所取得的进展。对科学研究的历史感兴趣的读者可能会发现这两本书是一个有趣的案例研究。此外，想要更深入地理解《千脑智能》中提出的理论的读者，也会在《新机器智能》一书中有所获益。 当我写《新机器智能》的时候，预测模型的重要性虽然不是闻所未闻，但并不是当时的主流观点。许多读者告诉我，这个理论是一种启示，改变了他们对自己、对智能、对人工智能的看法。如今，预测模型在人工智能研究人员中已是众所周知。尽管目前很少有人工智能系统遵循这些原则，但越来越多的研究人员相信，预测模型在未来将至关重要。基于这些原因，我认为《新机器智能》中的论点仍然有意义。 我在一年多前完成了《千脑智能》一书的写作，所以现在判断它的长期影响还为时过早。书中的预言之一是，在大脑优选的部分、与感知和智能最相关的新皮质中，可以找到创建参考系的神经元，即网格细胞。这个预测与大多数关于大脑的理论背道而驰，因此这是对我们理论的一个很好的测试。我可以很高兴地在这里说，目前已经有越来越多的证据支持这一猜想。书中的其他许多预测还有待实验验证。 那么，这两本书的总体前提是什么呢？那就是人工智能将从目前的深度学习过渡到模仿大脑的原理，比如通过运动来学习和使用参考系来编码知识。这一切还没有发生，但我对此非常有信心。 事实上，许多很好的人工智能研究人员已经得出结论，深度学习有着根本的局限性，需要某种东西来取代它。《新机器智能》指出，大脑理论将向我们展示如何制造令人惊叹的智能机器，而《千脑智能》则解释了如何做到这一点以及它对人工智能和人类的影响。
精彩内容
近些年，当人们谈论人工智能时，总热衷于讨论算法的优化、模型的迭代、算力的多少。人们不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而，这就是真的智能吗？ 科技界的一代传奇人物、计算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯在《千脑智能》中揭示了一种关于大脑和智能的理论——千脑智能理论，这将彻 底改变我们对大脑和人工智能的未来的理解。 就像人类蕞终不是通过模仿鸟类，而是通过理解空气动力学而发明了飞行一样，在我们改进机器和深度学习的同时，我们需要首先了解大脑是如何工作的。 杰夫·霍金斯和他的团队发现，大脑使用类似地图的结构来建立一个世界的模型——不仅仅是一个模型，而是成千上万个我们所知道的一切的模型，也就是千脑智能理论。这一发现为创造机器智能提供了清晰的路线图。 霍金斯多年深耕于大脑研究的领域，终于在这本书中给出了答案。
相关推荐
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价