人工智能的未来

出版社:陕西科学技术出版社
出版日期:2006.1
ISBN:9787536940185
作者:Jeff Hawkins,Sandra Blakeslee
页数:258页

章节摘录

联合区又是怎样的呢?至此,我们已经看到了信息是如何在脑皮层的特定感觉区上下传递的。当向下传递的信息汇入到不断输人的信息时,就会对我们接下来要经历到什么进行预测。同样的过程也出现在不同感觉之间,也就是说,在视觉、听觉、触觉以及许多其他的感觉之间。例如,听到某种声音就会使我预感到要看到或触到什么。此刻我正在卧室写作,我家的猫“可儿”走动时,它的项圈会丁当作响。现在,我听到了这丁当声从走廊传过来,且越来越近。正是从这个听觉的输入我识别出了我的猫,于是我转过头去朝走廊看,  “可儿”走了进来。我是根据“可儿”的声音而知道会看见它的。假设“可儿”并没有进来,或者是其它一个什么动物出现的话,我一定会感到吃惊。在这个例子中,首先是听觉的输入产生了对“可儿”的听觉识别。这个信息流经由听觉的体系到达联合区,正是这个联合区将视觉与听觉连接了起来。然后,这个表征回流到听觉和视觉的体系,从而产生听觉和视觉的预测。图4说明了这个例子。    此类多感觉的预测随时都在发生。我将钢笔的夹子向外扳,感觉到夹子脱离了手指时,我会预期听到夹子碰到笔帽而发出“劈啪”声。如果此时没有听到“劈啪”声的话,我会感到惊讶。

前言

这本书的创作激情源自于我所钟情的两样东西--计算机和大脑。    25年来我在移动计算机技术领域孜孜以求,毫无倦怠。在美国硅谷的高科技世界里,我可谓数得上的人物--曾创办过Palm Computing和HandSpring两家PDA(个人数字助理或掌上电脑)公司;作为总设计师,也设计出许多掌上型计算机和智能电话,如PalmPilot和‘Freo等产品。    然而,我的第二种爱好不但早于我对计算机的兴趣,而且对它感情更为炽烈。我对大脑研究非常着迷。我想理解大脑是如何工作的,不仅仅从哲学的角度、从笼统的观点去理解,而是从细微处去探索,扎扎实实、‘精益求精地去理解。我不但渴望了解智能是什么、大脑又是如何工作的,而且更期望制造出像大脑那样工作的机器。创造出真正具有智慧的机器是我的最终目标。    当今,在地球上最后要攀登的科学高峰是解决智能的问题。大部分重大的科学论题所涉及的事件往往是极端微小、极端庞大,或者涉及亿万年前极为遥远的事件。然而,有关大脑的问题却不是这样。人人都有一颗大脑,你的大脑是属于你自己的。你为什么会这样感觉,而不是那样?你如何认知世界?为什么你会犯错?你怎样才能有创意?

媒体关注与评论

真正认识人类大脑是开发智能机器的必由之路!——杰夫·霍金斯发明PalmPilot的杰夫·霍金斯认为,他能让机器人类一样创造性地工作。大话吧?可能是。但所有专家却不敢嘲笑。  ——《商业周刊》《人工智能的未来》是一部划时代的作品,它首次将人们期待已久的、有关人类大脑功能的重大理论诠释清楚。书中俯拾即是睿智的思想,是有关人类大脑功能原理的必读资料。  ——美国科学院院士、加州大学神经病理学教授  MIKE MER ZENICH《人工智能的未来》一书势必影响深远,人人都应该读读它。1943年物理学家Erwin Schrodinger所著经典作品《生命是什么》,解开了当时的头号难题——分子是如何储存遗传基础密码的。而这《人工智能的未来》是让众人真正认识人类大脑结构的。两书难分伯仲。  ——美国Cold Spring Harbor实验室负责人,1962年诺贝尔生理学奖得主  JAMES D.WATSON杰夫?霍金斯所著的这《人工智能的未来》,独特、新颖、振聋发聩,是一本可读性极强的作品,它对人类大脑皮层所具有的知觉、认识、行为和智能功能提出了新的理论构想。它的许多章节,尤其是讲述智能、创造力、硅晶大脑的部分,会令读者印象深刻、回味无穷。  ——2002年诺贝尔生理学和医学奖得主  ERIC R.KANDEL发明PalmPilot的杰夫·霍金斯在《人工智能的未来》中所展现出的科学素养和人文关怀精神,正是每一位载入史册的成功人士的秘诀所在。  ——美国知名创业教练  JOHN NESHEIM《人工智能的未来》辉煌而条理清晰,是几十年来在神经科学、心理学和人工智能领域的最重要的一部书。  ——澳大利亚纽卡斯尔大学生物学教授  MALCOLM YOUNG阅读此书,烧掉其他的书吧!杰夫·霍金斯将会改变世人对智能的看法和对智能机器。  ——风险投资公司KPCB的合伙人  JOHN DOERR

内容概要

杰夫·霍金斯(Jeff Hawkins),成功的计算机工程师和企业家,掌上型电脑PalmPilot、智能电话Treo等产品的发明人。他创建了两家大名鼎鼎的公司——Palm Computin和Handspring,成立了致力于对记忆和认知研究的“红杉”神经系统科学研究所,同时,也是Cold Spring Harbor实验室科学委员会的一名成员。
最后,霍金斯及其合伙人又宣布成立Numenta(源自拉丁语,意为“头脑”)公司,旨在把《人工智能的未来》一书中关于大脑的理论转化为实用技术。
桑德拉·布拉克斯莉(Sandra Blakeslee),《纽约时报》科普专栏作家,著有多部畅销科普作品。

书籍目录

序言
第一章 人工智能
第二章 神经网络
第三章 人脑
第四章 记忆
第五章 智能理论新架构
第六章 大脑皮层工作原理
第七章 意识和创造力
第八章 智能之未来
结语
附录 可检验的预言

编辑推荐

真正认识人类大脑是开发智能机器的必由之路!——杰夫?霍金斯发明PalmPilot的杰夫?霍金斯认为,他能让机器人类一样创造性地工作。大话吧?可能是。但所有专家却不敢嘲笑。——《商业周刊》《人工智能的未来》是一部划时代的作品,它首次将人们期待已久的、有关人类大脑功能的重大理论诠释清楚。书中俯拾即是睿智的思想,是有关人类大脑功能原理的必读资料。——美国科学院院士、加州大学神经病理学教授 MIKE MER ZENICH《人工智能的未来》一书势必影响深远,人人都应该读读它。1943年物理学家Erwin Schrodinger所著经典作品《生命是什么》,解开了当时的头号难题——分子是如何储存遗传基础密码的。而这《人工智能的未来》是让众人真正认识人类大脑结构的。两书难分伯仲。——美国Cold Spring Harbor实验室负责人,1962年诺贝尔生理学奖得主JAMES D.WATSON杰夫?霍金斯所著的这《人工智能的未来》,独特、新颖、振聋发聩,是一本可读性极强的作品,它对人类大脑皮层所具有的知觉、认识、行为和智能功能提出了新的理论构想。它的许多章节,尤其是讲述智能、创造力、硅晶大脑的部分,会令读者印象深刻、回味无穷。——2002年诺贝尔生理学和医学奖得主 ERIC R.KANDEL发明PalmPilot的杰夫?霍金斯在《人工智能的未来》中所展现出的科学素养和人文关怀精神,正是每一位载入史册的成功人士的秘诀所在。——美国知名创业教练 JOHN NESHEIM《人工智能的未来》辉煌而条理清晰,是几十年来在神经科学、心理学和人工智能领域的最重要的一部书。——澳大利亚纽卡斯尔大学生物学教授 MALCOLM YOUNG阅读此书,烧掉其他的书吧!杰夫?霍金斯将会改变世人对智能的看法和对智能机器。——风险投资公司KPCB的合伙人 JOHN DOERR

作者简介

陕西科技出版社最新引进美国图书《人工智能的未来》(On Intelligence)一书,是由杰夫•霍金斯,一位在硅谷极其成功、受人尊敬的计算机工程师、企业家与桑德拉•布拉克斯莉,《纽约日报》的栏目作家共同撰写。本书对人类大脑皮层所具有的知觉、认识、行为和智能功能新理论提出了新的理论构想。这一理论的独到之处在于对大脑皮层的现行认识提出了新的观点,对大脑的工作原理,即霍金斯称之为“真正智能”而非计算机式的人工智能立论扎实,观点独特、新颖,阐述精密。对大脑及其工作原理感兴趣的朋友不妨读读,必有收获。

本书共八章,人工智能、神经网络、人脑、记忆、智能理论新架构、大脑皮层工作原理、意识和创造力、智能之未来。

图书封面


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发布书评

 
 


精彩书评 (总计27条)

  •     本来是作为一本AI方面的科普书来看的,希望从中得到一些研究的启发和灵感,这几天把这本书扫完了,晚上又查查了Numenta的一些新闻、产品的Demo,感觉自己收获的不只是一些关于AI研究的启发,还有一些如何实现自己梦想、如何用科技去改变世界的感触。---研究AI的手段---这一点是我极力赞同的,那就是人脑的运行原理可以给我们关于AI的研究提供必要的灵感。毕竟人类大脑是几亿年进化的产物,我相信大脑的处理方式会有些很神奇的trick,不是我们苦思冥想就能想出来的。---智能的定义---文中作者提到智能不应该按照行为来定义,而应该定义为根据所储存的记忆预测未来的能力。并且穿插了大量的通俗的例子来证明预测的能力在生活的普遍存在性。---“层级结构”和“恒定特征”---层级结构(Hierarachical)不算是个新鲜的话题了,但确实是很热门。我也一直很推崇这个观点:细胞响应越往上变化越少,越指向抽象,或者说越稀疏。只是,恒定特征如何实现的细节我还是没有在文中找到,我相信大脑一定会有个很巧妙的方法来简单地实现吧。文中还有很多有意思、也很对我胃口的观点,就不一一写出来了。晚上Google了下关于Numenta的新闻,看了他们最新发布的一些Demo,发现HTM(他们提出的一个模型),并没有我预想中那么的powerful,让我感觉并没有比其他一些计算机视觉的模型优秀。Hawkins在业界应该算是还挺有影响力的人物了吧,把平台化、商业化这一套弄得挺风生水起的,但不管怎么样,还是得需要他们的模型靠的住才行,毕竟这才是本质的竞争力吧。实现梦想的力量——科技+商业,嗯,广阔天地,大有可为。
  •     里面很有意思的关于外星人发现地球道路系统的思考。是每条道路走一遍呢还是从高处宏观分析这些道路呢?我给《宇宙学》的书评里http://book.douban.com/review/3715475/也提到类似的感想。研究问题的出发点,或者思考的角度很大程度上影响我们对事物的判断。恩,人工智能一定需要精通人类大脑皮层的每个细节吗?不累死才怪。我也是功能主义者。思维这东西很奇怪,不一定依附于人类这样的神经元网络上。有一个有意思的思考:我们在研究这样一个宇宙,这个宇宙里有我们这样的思维也在研究这个宇宙,一层套一层……死递归:)关于大脑思维本质的研究也遇到这样的死递归或者说是悖论?不好意思,我也做不出更深层次的评论,这本书没完全看完就没了。可惜,准备再买本- =
  •     人的智能不仅仅是“能”……能力本身,还有其表现形式,社会化的生活。没有社会化的交流、反馈、互动,智能就不能表现出其意义出来。比如“狼孩”是人,但是其智能处于何种层面?作者不敢往这方面提,这样就把话题搞得太玄了。但是不延伸到这方面,所谓的“人工智能”就只可以停留在联接主义或者贝叶斯概率的层面。

精彩短评 (总计57条)

  •     对脑科学感兴趣或者计算机模式识别、人工智能工作者应该读一读
  •     ①人工智能的关键:预测。②记忆的四个特点:顺序化,引子引整体,部分推全部,记忆恒定模块。③大脑皮层工作原理:练习以后,可以把不熟悉的东西从底层往高层(理解)推。
  •     高中读的,直接选了智能科学专业。。比Ray Kurzwell应该好不少吧?
  •     很有道理
  •     科普读物,但掺杂了不少作者自己的私货,这些私货是目前尚无定论的,虽然这些私货很精彩,但私货就是私货,我只能给3星。
  •     人脑的认知方式,很有趣,看完需要整理一下的书!待补。
  •     很赞,给了很多的启发,部分有豁然开朗的感觉!有时间写一个长评。
  •     脑皮层,是一台学习机。它来说,错误远比正确重要。
  •     Deep learning的自然解释?
  •     相见恨晚 直觉Jeff Hawkins摸到了真智能的本质,就是那种豁然开朗的穿透感
  •     1.大脑用记忆力为基础的模型不断预测未来的事件。预测未来的能力才是智能的关键; 2.除了记忆、反馈和恒定表征之外,大脑还需要按照世界的本来面貌建立并存储一个世界的模型,大脑存储世界的方式是形成新的分类和序列;3.大脑皮层处理从耳朵和眼睛传来的信号时,方法是相同的,而且控制运动系统的工作原理也相同;4.智能是通过记忆能力和对周围环境中的模式的预测能力来衡量的;5.创造力可以看成是通过类推而进行预测的一种活动;6.找到一个问题的解答实际上就是找到存储在大脑皮层中与当前要解决的问题相似的模式
  •     正在阅读,思想上又一次空前的收获,但这本书是从图书馆里借的,很想买一本,慢慢啃,里面很多东西是很值得反复思考的……我也很钦佩作者那种追随我心的勇气……
  •     神奇的一本书,值得反复读。提出了很多关于大脑的新鲜的观点: 记忆-预测理论, 恒定表征,嵌套结构等(第六章比较难懂)
  •     1 反馈的建立 失控中,大自然唯一的反馈就是死亡,那我们为什么需要反馈?记忆—预测模型中需要反馈来纠正才能有正确的预测。 2 结构存储 书中意识的过程是种自下而上的金字塔结构体系,这类似于C中的数据结构中的树,人脑存储的过程是对现实事物的映射。 3 局部性 记忆—预测模型中存储与搜索出于基础地位,类似于计算机,人脑中的存储应该分级,按照速度与耗能的博弈平衡。事物模式的建立出于存储的局部区域,外部存储器利用局部性影响到内部告诉存储器中。 4 创造力源自一种混乱 我猜想人脑存储的过程类似于面向对象的语言,存储的零件是类以及类中的关系法则而非面向过程。记忆的再现源于存储的有效规整,而创造力则源自一种混乱,是存储系统的错误重组。创造力根根到底是容错,这与计算机的精确抵触。
  •     一个富有解释性的优美模型,对自己而言此书将很多片思整合进统一框架。关于未来趋势的预测令人印象深刻,书出版的2006年也恰好是神经网络再一次大火的开端,有远见的人不是预见了未来,而是感受到了体现在现在的未来和化身为未来的过去。
  •     就如作者所言,当年很多中学生看了《生命是什么》后深受影响,之后立志投身于生物科学研究一样,看了此书并未作者的思想所叹服的人也会一直关注脑科学和人工智能方面的研究。
  •     非常棒
  •     神经网络和大脑工作方面的书籍,很精彩而通俗,有趣
  •     读到一半放弃,第六章大脑皮层原理那边。写的有点绕,感觉在自圆其说,头重脚轻。其实内容也不多,头几章还是很有启发,
  •     道阻且长
  •     新年第一本书,大赞。重新激发了我对荒废已久的神经生物学的兴趣。
  •     拜托啦,快进货吧!!大学在图书馆里接过。毕业后,在市面上从来没有找到过~~非常想买一本,作者的很多观点都很独到。
  •     记忆-预测模型。
  •     超赞的
  •     这是大学图书馆借的最后一本书,花了一天时间看完。作者对智能深入地探讨了。预测十年后人工智能会成为热门的领域。06年出版的东西,现在已经过了9年了。不得不说,确实如此。人工智能在最近今年被每天火火地炒作了一把。不过作者一个地方预测有偏差了。她说十年后像因特尔或是微软这样的大公司会率先实现人工智能,但是现在看来,谷歌,百度会做的比较好。而且deep learning无论在结构上还是数量上,都和书中理论相差无几。我们正处于人工智能腾飞的转折点也说不一定。
  •     翻译非常流畅。行文引人入胜。关于人脑认知与模拟的好书。虽然我倾向于支持进化。
  •     记忆—预测模型相当好。
  •     看了一半,很有启发。
  •     很基础 很明确 读完了之后 发觉网上百分之八十的分析文章都是胡扯和陈词滥调 还没别人讲得明白 讲得精妙 本书对智能定义和拆解非常有趣和准确 最难的是第六节 我这个死文科生读来有些辛苦 以后有机会重读理解
  •     一半传记,一半召力。
  •     弃书不是因为这本书不好,而是那些关于人脑科学让有神论的我感到恐惧
  •     浅显易懂又高深莫测,这就是好书的标志~
  •     讲大脑的部分比较多诶!挺深奥的,我老看得走神。
  •     感觉还是没有讲清楚诶还是我理解能力不行…作者不是直接回避掉了机器到底能不能拥有意识的问题吗…虽说确实没必要制造出外形像人或者非要以人类的认知模式思考的机器 可是这真的是个很重要的问题啊 作者真的觉得情感能和智能分离吗 个人倒是(无缘由的)觉得情感是大脑产生意志的副产物诶 还有如果机器不以人类的方式去了解这个世界 就永远不可能理解人类社会 当然这不是说它们无法产生意识 只是如果它们产生了非人类的意识 人类根本无法检验 所以如果真的要探究机器能否拥有意识 还是要朝仿人类方面发现吧 也许人类大脑的运作方式在高维看起来是非常简单的只是我们在三维无法理解 或者说 就像一个机器人被设定为不知道自己是机器人一样 人类的基因决定了我们无法理解大脑(也许是进化出这种无法理解大脑的大脑…)也有可能啊
  •     这本书相当老了,我觉得里面的许多观点不新鲜了。
  •     换种角度思考,产品经理值得一看
  •     欲创造人工智能,先理解人脑智能~
  •     「为了帮助你对这种柱状结构产生直观认识,你可以想象单个微型柱的粗细同我们的头发一样。取几千根头发,将它们切成小段。我们把这些头发并排粘起来,看起来像一个很稠密的刷子。然后再将非常细的长头发黏合成一层——用来表示你第1层的神经轴突,然后将这层头发水平地粘在刚才的短发上。这个像刷子样的东西就是你那硬币大小的皮层区域的简化模型。」 没看明白.... 摘自:《智能时代》 — 〔美〕杰夫·霍金斯 〔美〕桑德拉·布拉克斯莉 在豆瓣阅读书店查看:https://read.douban.com/ebook/5691526/ 本作品由译言·东西文库授权豆瓣阅读全球范围内电子版制作与发行。 © 版权所有,侵权必究。
  •     总感觉作者写的有点跑题,书中写的更多是人工智能的发展史,对于其未来并未做清晰说明,读起来云里雾里的,没有太多感触。
  •     用大脑研究大脑,思考 思考本身。这是一个非常艰难的课题,也许我们还走在岔道上。
  •     人工智能的未来
  •     对大脑皮层工作原理有比较具体的探讨,由此引出智能的定义
  •     很好的一本书,但第六章和最后的假设内容真的看不懂。
  •     关于脑神经的工作原理的论述蛮精彩的,也反映在现实生活中人是如何记忆的,如何思考和预测的,很具有启发性。最后一章人工智能的未来并未提出太多新颖的观点。
  •     开头的两章感觉一般,中间讲的还有点意思……
  •     当前人工智能的科研进展和近二十年前出版的这本书里提出的观点和研究思路非常接近,让我相信这本书极大影响了最近一代人工智能科研人员,而当下人工智能领域所取得的成果也从侧面证实了作者的远见是正确且有预见性的。这本书给我的启发很多,也肯定了我之前的一些猜想和研究思路方向是可以继续走下去的,但我不同意作者对意识的定义,意识并不只是陈述性记忆+可感受性,具体的定义目前虽然还不能给出,但我预感我们已经摸到门框了
  •     建立脑科学框架性原理的尝试
  •     8.8分真是准确
  •     和kk的 必然 结合一起看,会对人工智能有更多维的理解。
  •     如果学过算法,你会发现大部分的算法都是预测模型。难点在联想和恒定表征。如果用编程来形容整个推论,大概就是从一个基类派生出的多个子类,比适当从子类中选出一条或多条路径。了解一下AI前沿也是蛮有意思。
  •     额。快点来吧,我的机器人男友。
  •     这类型的书每十年都可以写一次哈哈
  •     其实是真实智能
  •     提供一点新思路
  •     非常有趣的书 但略显专业 非强烈兴趣者读来应该会枯燥并索然无味 不过书里的内容如果稍做思考就会觉得很有意思 就算门外汉粗读一遍 也可以拓宽思维 值得细读并思考 成书较早(相对于2014年) 有些技术十年内已经有进步 一段时间后再来读这本书 也许又有不同感受了
  •     非常有意思的想法。
  •     生物和AI本质上应该一样,都是对能量的反馈,此书并未切中肯綮。
 

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