代數(shù)大腦：揭秘智能背后的邏輯

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	[美] 加里·F.馬庫斯著，劉偉，劉欣，于棲洋等譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	智能科學(xué)與技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111693550	出版時(shí)間：	2021-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	184	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書英文版出版至今已近20年，但關(guān)于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號(hào)主義（認(rèn)為大腦是類似于計(jì)算機(jī)的加工符號(hào)的機(jī)器）與聯(lián)結(jié)主義（認(rèn)為大腦是并行運(yùn)轉(zhuǎn)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）之間的爭論也從未停息。本書分析了聯(lián)結(jié)主義模型和符號(hào)加工模型在計(jì)算方面的優(yōu)勢和劣勢，關(guān)注不同聯(lián)結(jié)主義模型之間的差異以及特定模型與符號(hào)加工的特定假設(shè)之間的關(guān)系，并圍繞多層感知器展開討論。書中的觀點(diǎn)在今天依然頻繁成為學(xué)術(shù)討論的焦點(diǎn)，并為認(rèn)知科學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的未來研究指明了可能的方向。

作者簡介

　　作者簡介加里·F. 馬庫斯（Gary F. Marcus）科學(xué)家、企業(yè)家、暢銷書作家。紐約大學(xué)心理學(xué)榮休教授，在包括Science和Nature在內(nèi)的期刊上發(fā)表了大量關(guān)于神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)和人工智能等方面的論文。他是Robust.AI公司的創(chuàng)始人和CEO，以及Geometric Intelligence公司（于2016年被Uber收購）的創(chuàng)始人和CEO。著有Rebooting AI、Kluge和The Birth of the Mind等書。譯者簡介劉偉北京郵電大學(xué)崗位教授，人機(jī)交互與認(rèn)知工程實(shí)驗(yàn)室主任，研究領(lǐng)域包括人機(jī)交互、用戶體驗(yàn)、未來態(tài)勢感知模式與行為分析等。

圖書目錄

譯者序
前言
第1章　認(rèn)知架構(gòu)1
11全書預(yù)覽2
12免責(zé)聲明5
第2章　多層感知器7
21多層感知器如何工作7
211節(jié)點(diǎn)7
212活性值8
213局部表示和分布式表示10
214輸入與輸出之間的關(guān)系11
215對隱藏單元的要求12
216學(xué)習(xí)16
217學(xué)習(xí)率18
218監(jiān)督18
219兩種類型的多層感知器19
22示例19
221家譜模型：前饋網(wǎng)絡(luò)20
222句子預(yù)測模型：簡單循環(huán)網(wǎng)絡(luò)22
23多層感知器是如何在認(rèn)知架構(gòu)的討論中出現(xiàn)的24
24多層感知器的吸引力25
241初步的理論思考25
242對初步思考的評價(jià)26
25符號(hào)、符號(hào)加工器和多層感知器29
第3章　變量之間的關(guān)系33
31多層感知器模型和規(guī)則之間的關(guān)系：細(xì)化問題33
311可以泛化UQOTOM嗎34
312UQOTOM的自由泛化：在可以執(zhí)行變量操作的系統(tǒng)中37
313在物理系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)變量操作38
32多層感知器和變量操作39
321為每個(gè)變量分配一個(gè)節(jié)點(diǎn)的模型40
322為每個(gè)變量分配一個(gè)以上節(jié)點(diǎn)的模型41
33表示變量和實(shí)例之間綁定的替代方法47
331在多層感知器中使用節(jié)點(diǎn)和活性值進(jìn)行變量綁定48
332聯(lián)合編碼48
333張量積49
334寄存器51
335時(shí)序同步52
336討論54
34案例研究1：嬰兒期的人工語法55
341不包含變量操作的模型55
342包含變量操作的模型60
343總結(jié)64
35案例研究2：語言屈折65
351經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)65
352三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的運(yùn)用67
353討論76
第4章　結(jié)構(gòu)化表示79
41多層感知器中的結(jié)構(gòu)化知識(shí)79
411幾何構(gòu)想80
412簡單循環(huán)網(wǎng)絡(luò)82
42對“大腦為每一個(gè)主謂關(guān)系分配單獨(dú)的表示資源”這一觀點(diǎn)的挑戰(zhàn)84
43關(guān)于在神經(jīng)基質(zhì)中實(shí)現(xiàn)遞歸組合的提議88
431可以表示遞歸結(jié)構(gòu)的外部系統(tǒng)88
432語義網(wǎng)絡(luò)89
433時(shí)序同步92
434交換網(wǎng)絡(luò)94
435將結(jié)構(gòu)映射到活性值95
44新提議99
441treelet99
442與其他方案的比較102
443一些限制104
45討論106
第5章　個(gè)體107
51多層感知器109
52客體永久性115
521客體永久性的實(shí)驗(yàn)證據(jù)115
522缺乏顯式表示種類和個(gè)體之間區(qū)別的客體永久性模型118
53明確區(qū)分個(gè)體表示與種類表示的系統(tǒng)120
54記錄和命題121
55神經(jīng)實(shí)現(xiàn)123
第6章　符號(hào)加工機(jī)制從何而來127
61符號(hào)加工是天生的嗎127
611一種提議127
612可學(xué)習(xí)性論點(diǎn)128
613嬰兒的實(shí)驗(yàn)證據(jù)129
62符號(hào)加工是否具有自適應(yīng)性130
621符號(hào)130
622規(guī)則132
623結(jié)構(gòu)化表示134
624個(gè)體136
625總結(jié)138
63符號(hào)加工如何發(fā)展138
631將DNA作為藍(lán)圖138
632是否應(yīng)該放棄天生的結(jié)構(gòu)化皮質(zhì)微電路140
633在獲取經(jīng)驗(yàn)之前關(guān)于大腦結(jié)構(gòu)組織的重要示例145
634解決一個(gè)明顯的悖論147
第7章　結(jié)論151
注釋155
參考文獻(xiàn)169