心智計算

心智計算

《心智計算》是2015年清華大學出版社出版的圖書,作者是史忠植。

基本介紹

  • 中文名:心智計算
  • 作者:史忠植
  • 出版社:清華大學出版社
  • 出版時間:2015年08月01日
  • 頁數:362 頁
  • 定價:69 元
  • 開本:16 開
  • ISBN:9787302407331
內容簡介,前言,目錄,

內容簡介

史忠植所著的《心智計算/中國計算機學會學術著作叢書》旨在創建類腦計算的基本理論和構架。全書圍繞心智模型CAM,系統地論述心智計算的理論基礎。全書內容由九章構成。第1章緒論,概要介紹與心智有關的哲學問題、生物基礎、計算表征等問題;第2章討論心智模型CAM的系統結構;第3章闡述記憶機理;第4章探討意識的機理和功能;第5章討論視覺感知;第6章闡述運動控制;第7章討論心理語言和自然語言的處理;第8章探討學習問題;第9章提出智慧型科學發展的路線圖。本書適合智慧型科學、計算機、自動化領域的研究人員和高校師生參考閱讀。

前言

腦科學、認知計算是當前極為活躍的研究領域,歐盟、美國等都設立重大研究計畫,投入巨資開展研究。作者倡導的智慧型科學,希望通過腦科學、認知科學、人工智慧等學科交叉研究,提出類腦計算的途徑,達到人類水平的人工智慧目標。
心智計算(mindcomputation)是當前智慧型科學研究的熱點。心智是指人的全部精神活動,包括思維、推理、記憶、學習、情感、決策、意志、意識等。心智計算是心理符號的計算,是大腦的信息加工過程。心智的可計算性是聯結人類的精神活動與人工系統仿真的橋樑和紐帶。心智的可計算性提供了用計算過程來解釋人類行為的理論基礎。通過長期研究,作者提出了心智模型CAM(consciousnessandmemory),為類腦計算智慧型系統提供通用構架。
在人腦的智慧型活動中,意識和記憶發揮關鍵作用。在慶祝Science創刊125周年之際,該刊公布了125個最具挑戰性的科學問題,發表在2005年7月1日出版的專輯上。在今後1/4個世紀的時間裡,人們將致力於研究解決這些問題。其中問題2是“意識的生物學基礎是什麼?”問題15是“記憶如何存儲和提取?”因此,心智模型CAM將會隨著意識、記憶科學問題研究的不斷深入,與時俱進,不斷發展和完善。
全書圍繞心智模型CAM,系統地論述心智計算的理論基礎。全書內容由九章構成。第1章緒論,概要介紹與心智有關的哲學問題、生物基礎、計算表征等問題;第2章討論心智模型CAM的系統結構;第3章闡述記憶,包括長時記憶、短時記憶、工作記憶的工作機理和表示方式;第4章探討意識的機理和功能,從工程的角度展示意識實現的可能方案;第5章討論視覺感知,側重討論物體知覺和空間知覺;第6章闡述運動控制的神經結構、腦電信號分析和運動的神經編碼,以及運動的決策模式;第7章討論心理語言和自然語言的處理,語言認知將把心理語言模型和神經科學結合起來;第8章探討學習問題,重點論述強化學習、深度學習、內省學習以及腦認知數據分析;第9章概述類腦計算的最新進展,提出智慧型科學發展的路線圖。
前言前言本書總結了作者和中國科學院計算技術研究所智慧型科學實驗室多年的科研成果,也吸取了國內外同行的研究成果和有關文獻的精華,在此謹向這些成果和文獻的作者表示感謝,他們的豐碩成果和貢獻是本書學術思想的重要源泉。在本書撰寫過程中,作者與史丹福大學心智與腦計算中心麥克倫特(McClellandJL)教授、聖路易斯華盛頓大學范埃森(DavidvanEssen)教授、德國海德堡大學邁耶(MeierK)教授、南加州大學羅森勃盧姆(RosenbloomPS)教授、美國密西根大學萊爾德(LairdJE)教授、加拿大滑鐵盧大學伊萊亞史密斯(EliasmithC)教授、德國德勒斯登工業大學巴德爾(BaaderF)教授、美國卡內基梅隆大學米切爾(MitchellTM)教授、美國西北大學福伯斯(ForbusKD)教授、美國密西根州立大學翁巨揚(WengJ)教授等進行討論和交流,這對本書學術思想的確立和發展,發揮了重要作用,在此謹向上述學者表示衷心的感謝。
本書所述的研究工作得到國家重點基礎研究發展計畫“973”項目“腦機協同的認知計算模型”(項目編號:2013CB329502)、國家自然科學基金重點項目“基於雲計算的海量數據挖掘”(批准號:61035003)、“基於感知學習和語言認知的智慧型計算模型研究”(批准號:60435010)等的支持。
由於作者水平有限,加上心智計算還處於初創階段,一些概念和學術思想仍有待深入研究,書中不妥和錯誤之處在所難免,懇請各位專家和廣大讀者不吝指正。
作者
2015年3月

目錄

第1章緒論
1.1心智
1.2心智的哲學問題
1.3心智的生物學基礎
1.4心智的智慧型科學問題
1.5心智的結構
1.6心智的模組性
1.7心智的社會
1.8自動機理論
1.8.1概述
1.8.3機率自動機
1.9圖靈機
1.10心智的計算理論
第2章心智模型CAM
2.1概述
2.2心智建模標準
2.3認知心智建模
2.3.1物理符號系統
2.3.2ACTR
2.3.3Soar
2.4聯結心智建模
2.4.1聯結機制
2.4.2自適應諧振理論
2.5智慧型體心智建模
2.6CAM系統結構
2.7CAM認知周期
第3章記憶
3.1概述
3.2動態描述邏輯基礎
3.2.1基本概念
3.2.2動態描述邏輯語義
3.2.3動態描述邏輯推理
3.3長時記憶
3.3.1語義記憶
3.3.2情景記憶
3.4短時記憶
3.4.1短時記憶編碼
3.4.2信息提取
3.4.3CAM的短時記憶
3.5工作記憶
3.5.1工作記憶模型
3.5.2工作記憶和推理
3.5.3工作記憶的神經機制
3.6遺忘理論
3.7記憶的生理機制
3.8記憶預測理論
3.8.1恆定表征
3.8.2大腦皮質區的結構
3.8.3大腦皮質區如何工作
第4章意識
4.1概述
4.1.1意識的基本要素
4.1.2意識的屬性
4.2意識理論
4.2.1意識的劇場模型
4.2.2意識的還原論理論
4.2.3神經元群組選擇理論
4.2.4意識的量子理論
4.2.5意識的方塊模型
4.2.6綜合信息理論
4.3注意
4.3.1注意的功能
4.3.2選擇性注意
4.3.3注意分配
4.3.4注意系統
4.4元認知
4.4.1元認知知識
4.4.2元認知體驗
4.4.3元認知監控
4.4.4元認知訓練
4.5動機
4.5.1概述
4.5.2動機理論
4.6CAM的意識子系統
4.6.1覺知模組
4.6.2注意模組
4.6.3全局工作空間模組
4.6.4動機模組
4.6.5元認知模組
4.6.6內省學習模組
第5章視覺感知
5.1皮質視覺區
5.2視覺計算理論
5.2.1馬爾的視覺計算理論
5.2.2格式塔視覺理論
5.2.3雙視覺通路
5.2.4拓撲視覺理論
5.3特徵捆綁
5.3.1時間同步理論
5.3.2特徵捆綁的形式模型
5.3.3特徵整合理論
5.4物體識別
5.4.1視覺表象
5.4.2物體底層特徵提取
5.4.3關係編碼
5.4.4學習識別網路
5.4.5連線搜尋
5.5視覺空間認知
5.6視覺有效編碼
第6章運動控制
6.1運動控制的神經結構
6.2大腦皮質運動區
6.4運動控制通路
6.5腦電信號分析
6.5.1腦電信號分類
6.5.2腦電信號分析方法
6.6運動的神經編碼
6.6.1概述
6.6.2熵編碼理論
6.6.3貝葉斯集群編碼
6.6.4貝葉斯集群解碼
6.7腦機接口
6.7.1概述
6.7.2腦機接口技術
6.7.3P300腦機接口系統
6.8腦機融合
第7章語言認知
7.1心理詞典
7.2語言輸入的知覺分析
7.2.1口語輸入
7.2.2語音編碼
7.2.3韻律認知
7.2.4書面輸入
7.2.5單詞識別
7.2.6言語產生
7.3喬姆斯基的形式文法
7.3.1短語結構文法
7.3.2上下文有關文法
7.3.3上下文無關文法
7.3.4正則文法
7.4擴充轉移網路
7.5概念依賴理論
7.6語言理解
7.6.1概述
7.6.2發展階段
7.6.3基於規則的分析方法
7.6.4基於語料的統計模型
7.6.5機器學習方法
7.7腦語言功能區
7.7.1經典語言功能區
7.7.2語義相關功能區
7.7.3音韻相關功能區
7.7.4拼字相關功能區
7.7.5雙語者腦語言功能區
7.8語言理解的神經模型
7.8.1失語症
7.8.2經典定位主義模型
7.8.3記憶整合控制模型
第8章學習
8.1概述
8.2強化學習
8.2.1強化學習模型
8.2.2Q學習
8.2.3部分感知強化學習
8.2.4基於動機的強化學習
8.2.5Soar系統的強化學習
8.3深度學習
8.3.1概述
8.3.2人腦視覺機理
8.3.3自編碼器
8.3.4受限玻耳茲曼機
8.3.5深度信念網路
8.4內省學習
8.4.1概述
8.4.2內省學習一般模型
8.4.3內省學習的元推理
8.4.4失敗分類
8.4.5內省過程中的基於案例推理
8.5腦認知數據分析
8.5.1腦功能成像
8.5.2腦神經語義
8.5.3腦功能連線性分析
第9章類腦計算
9.1概述
9.2藍腦計畫
9.2.1腦神經網路
9.2.2腦皮質模型
9.2.3超級計算模擬
9.3歐盟人腦計畫
9.3.1概述
9.3.2峰電位時序相關可塑性
9.3.3統一腦模型
9.4美國腦計畫
9.4.1人類連線組項目
9.4.2MoNETA
9.4.3惠普憶阻器
9.4.4Neurocore晶片
9.5大腦模擬系統Spaun
9.6神經形態晶片
9.6.1神經形態晶片的發展簡史
9.6.2IBM的TrueNorth神經形態系統
9.6.3英國SpiNNaker
9.7智慧型科學發展路線圖
9.7.1初級類腦計算
9.7.2高級類腦計算
9.7.3超腦計算
參考文獻

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