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Jeff Hawkins & Sandra ... 著

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出版社： Owl Books NY

ISBN：9780805078534

商品编码：1108468172

包装：平装

外文名称：On Intelligence- How a...

出版时间：2005-08-01

页数：262

正文语种：英语

图书基本信息

On Intelligence: How a New Understanding of the Brain Will Lead to the Creation of Truly Intelligent Machines
作者： Jeff Hawkins;Sandra Blakeslee;
ISBN13： 9780805078534
类型： 平装(简装书)
语种： 英语（English）
出版日期： 2005-08-01
出版社： Owl Books (NY)
页数： 262
重量（克）： 244
尺寸： 212 x 144 x 19 mm

商品简介

From the inventor of the PalmPilot comes a new and compelling theory of intelligence, brain function, and the future of intelligent machines

Jeff Hawkins, the man who created the PalmPilot, Treo smart phone, and other handheld devices, has reshaped our relationship to computers. Now he stands ready to revolutionize both neuroscience and computing in one stroke, with a new understanding of intelligence itself.

Hawkins develops a powerful theory of how the human brain works, explaining why computers are not intelligent and how, based on this new theory, we can finally build intelligent machines.

The brain is not a computer, but a memory system that stores experiences in a way that reflects the true structure of the world, remembering sequences of events and their nested relationships and making predictions based on those memories. It is this memory-prediction system that forms the basis of intelligence, perception, creativity, and even consciousness.

In an engaging style that will captivate audiences from the merely curious to the professional scientist, Hawkins shows how a clear understanding of how the brain works will make it possible for us to build intelligent machines, in silicon, that will exceed our human ability in surprising ways.

Written with acclaimed science writer Sandra Blakeslee, On Intelligence promises to completely transfigure the possibilities of the technology age. It is a landmark book in its scope and clarity.

《心智的奥秘：从神经科学到人工智能的探索之旅》 引言：人类心智的边界与未来 人类的心智，这个由数以亿计的神经元构成的复杂网络，是宇宙中最令人着迷的谜团之一。它赋予了我们理解世界、创造艺术、构建文明的能力。然而，我们对“智能”本身的理解，仍然处于早期阶段。我们如何感知、学习、记忆、决策？意识是如何从纯粹的生物化学反应中涌现出来的？这些终极问题，不仅是哲学思辨的永恒主题，更是当前神经科学、认知心理学乃至计算机科学前沿领域的核心驱动力。 本书旨在带领读者穿越心智研究的广阔疆域，从微观的细胞层面到宏观的系统运作，再到未来的人工智能前沿，构建一个多维度的理解框架。我们不满足于描述智能的表现，更深入探究其内在的机制和演化逻辑。 --- 第一部分：心智的生物学基础——从神经元到网络 理解智能，必须从其物质基础——大脑开始。本部分将详尽阐述构成心智的生物学硬件。 第一章：神经元的交响乐：信息处理的基本单位 神经元，这个看似简单的细胞，却是信息处理的基石。我们将详细解析神经元的结构——树突负责接收信号，轴突负责传递信号，以及细胞体如何整合这些输入。重点探讨动作电位的产生与传播机制，这是所有认知活动的基础“脉冲”。 突触传递的精细调控： 突触是神经元交流的桥梁。我们将深入研究化学突触和电突触的差异，以及神经递质（如谷氨酸、GABA、多巴胺）在兴奋、抑制和调节情绪、动机中的精确角色。 可塑性： 学习和记忆的生物学基础在于神经连接的改变。我们将全面阐述长期增强作用（LTP）和长期抑制作用（LTD），揭示大脑如何通过“用进废退”的原则重塑自身结构。 第二章：大脑的宏伟蓝图：功能分区与连接组学 大脑并非一个均匀的计算器，而是高度专业化和模块化的集合体。本章将导览主要的皮层区域及其特化功能。 感觉与运动皮层： 视觉皮层（V1到V5的层级处理）、听觉皮层以及体感皮层的空间组织和特征提取过程。运动皮层的规划、执行与反馈回路。 高级认知区域： 重点解析前额叶皮层（PFC）在工作记忆、认知控制、抽象推理和制定长期计划中的核心作用。颞叶在语言理解和情景记忆中的贡献。 连接组学（Connectomics）： 现代神经影像学（如fMRI, DTI）如何帮助我们绘制大脑的“线路图”。探讨功能连接性（Functional Connectivity）和结构连接性（Structural Connectivity）如何共同支撑整体智能的涌现。 第三章：意识的难题：从信息整合到主观体验 意识是智能的终极谜团。本部分将审视当前最具影响力的意识理论，并探讨我们如何从神经生理学角度接近这个哲学难题。 信息整合理论（IIT）： 探讨意识的量化指标——整合信息（Phi），以及它如何解释不同复杂系统之间意识程度的差异。 全局工作空间理论（GWT）： 阐述信息如何在不同的专业模块间广播，形成一个统一的、可被全局访问的工作记忆区域，从而产生统一的意识体验。 无意识加工： 智能运作的大部分时间是在意识觉知之外进行的。分析启动效应、自动化技能和直觉判断背后的无意识信息处理机制。 --- 第二部分：认知心智——智能的运作模型 离开生物学的硬件，我们将聚焦于软件层面——心智如何处理信息并指导行为。 第四章：感知、注意与表征 智能始于对环境的准确建模。本章关注大脑如何将原始的感官数据转化为有意义的内部表征。 自下而上与自上而下的信息流： 解释感知如何依赖于自下的感觉输入，同时也受到我们预期和知识（自上而下）的强烈塑造。 注意力的机制： 解释选择性注意在有限资源下的信息筛选作用。从空间注意力（如视觉搜索）到特征注意力（如聚焦特定频率的声音），及其与额顶网络的关联。 符号与分布式表征： 探讨心智中信息的存储方式——是存储离散的符号（如单词或概念），还是分布式激活的模式？ 第五章：记忆的结构与提取 记忆不是一个单一的仓库，而是一个动态的、多层次的系统。 工作记忆与长期记忆的分野： 详细区分短期保持信息的能力（工作记忆）与持久性知识存储（长期记忆）。 长期记忆的类型学： 区分情景记忆（关于事件）、语义记忆（关于事实）和程序性记忆（关于技能）。 提取与重构： 强调记忆的提取是一个主动的、具有创造性的过程，而非简单的播放。分析错误记忆和伪记忆的形成机制。 第六章：决策、推理与规划 智能的最高体现在于有效地预测未来并采取最优行动。 启发式与偏差： 介绍丹尼尔·卡尼曼等人提出的启发式判断方法，以及这些捷径如何导致系统性的认知偏差（如锚定效应、可得性启发）。 预期理论与效用最大化： 在不确定性下的理性选择模型。探讨大脑如何评估风险和奖励，尤其是多巴胺系统在预测误差信号中的作用。 前瞻性思维： 规划能力如何依赖于“心智模拟”（Mental Simulation），即在行动前在内部预演不同行动序列的结果。 --- 第三部分：智能的扩展与未来——从生物到硅基 心智的研究最终将引向对“制造”智能的探索，即人工智能。本部分将连接生物智能的原理与人造系统的设计。 第七章：连接主义的胜利：深度学习的核心原理 现代人工智能的革命性进展源于对大脑学习机制的简化和抽象。 人工神经网络的演化： 从感知机到多层网络，再到深度学习的兴起。 反向传播算法（Backpropagation）： 解释这种核心学习机制如何使网络能够有效地调整数百万个权重参数以最小化误差。 表征学习的强大： 分析卷积神经网络（CNN）在视觉特征提取上的分层结构，以及循环神经网络（RNN/LSTM/Transformer）在序列数据处理上的成功，这些都体现了对生物序列处理的模仿和优化。 第八章：从数据驱动到常识：迈向通用人工智能（AGI） 当前的深度学习模型在特定任务上表现出色，但缺乏人类心智的灵活性和常识。 符号接地问题（Symbol Grounding Problem）： 人工智能如何将它们处理的抽象符号与真实世界的意义连接起来？ 因果推理的缺失： 探讨现有模型主要依赖相关性而非因果性，以及构建能够理解“为什么”的模型的重要性。 具身认知（Embodied Cognition）： 智能不仅仅存在于大脑中，它依赖于与物理世界的互动。分析机器人学和具身AI如何提供理解智能的全新视角。 第九章：智能的未来与伦理维度 随着计算能力的指数级增长，我们必须审视智能扩展的可能性及其社会影响。 脑机接口（BCI）与认知增强： 探讨神经科学的进步如何使得直接连接大脑与外部设备的可能性日益增加，以及这对人类学习和交流的意义。 人机共生： 未来工作和创造力的模式将如何转变，当人类的认知能力可以被强大的AI工具实时增强时。 智能的定义与责任： 随着AI变得越来越复杂，我们对智能的哲学界定将受到挑战。探讨机器智能的责任归属、偏见放大以及对人类社会结构可能产生的深刻影响。 --- 结论：永恒的追问 本书回顾了人类理解心智的漫长历程，从微观的离子通道到宏大的认知架构，再到硅基生命的崛起。我们发现，心智的奥秘并非单一学科可以解答，而是一个跨学科的宏大工程。对智能的探索，归根结底，是对我们自身存在本质的深刻追问。尽管我们已取得巨大进展，但“意识的火花”和“真正的理解”依然是驱动未来科学探索的终极目标。

评分☆☆☆☆☆

我得承认，这本书的语言密度非常高，每一个段落都似乎承载了大量的概念信息。但这并非冗余的堆砌，而是一种对表达效率的极致追求。作者似乎在和时间赛跑，用最精炼的文字去触及最核心的问题。我特别欣赏它那种不带感情色彩的、却又极富洞察力的叙述方式，它迫使读者必须全神贯注地去解码每一个句子。它不是一本用来在通勤路上消磨时间的书，它更像是摆在书桌上，需要你泡上一壶茶，准备好充足的专注力，才能与之进行有效对话的伙伴。这本书的价值在于，它提供了一套强有力的分析工具，而不是简单的答案。读完之后，我感觉自己获得了一种新的“滤镜”，去看待那些日常的、复杂的决策过程。那种清晰感和掌控感，是衡量一本好书的最高标准之一。它不会告诉你该怎么做，但它会让你彻底明白“为什么会是这样”，这才是真正强大的知识力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的震撼，更像是一场精心策划的认知风暴。它没有采用那种教科书式的、平铺直叙的讲解方式，而是巧妙地将哲学思辨融入到日常现象的剖析之中，读起来酣畅淋漓，却又暗藏机锋。我过去对某些特定领域的理解，一直停留在比较表层的认知上，总觉得有些关键环节衔接不上，像隔着一层毛玻璃看不真切。这本书就像一块强力去雾剂，清晰地揭示了那些隐藏在表面现象背后的运作逻辑。我尤其喜欢作者在阐述那些高度抽象概念时，所展现出的那种近乎艺术家的敏感性，他总能找到最恰当的比喻，让那些原本高高在上的理论瞬间变得触手可及。这不仅仅是一本书，更像是一次深入大脑内部的探险之旅。每一次阅读的间隙，我都会发现自己看待周遭世界的方式发生了微妙的偏移，对事物的判断也多了一份审慎和多维的考量。那种持续性的启发作用，远超出了单纯获取知识的范畴，它真正触及了“理解”的本质。

评分☆☆☆☆☆

这本书，说实话，初拿到手的时候，我本来没抱太大期望。封面设计得挺朴实，内容似乎又涉及到一些宏大叙事，总感觉这类书要么过于晦涩难懂，要么就是泛泛而谈，缺乏实际的洞察力。然而，当我真正沉下心来翻阅它的时候，立刻被那种扑面而来的扎实感所吸引住了。作者显然在构建他的论述时下了苦功夫，每一个论点都不是凭空出现的，而是建立在一系列严谨的观察和案例分析之上。我特别欣赏他处理复杂概念的方式，他没有急于下定论，而是像一位耐心的向导，引导着读者一步步深入迷雾，直到豁然开朗。那种感觉就像是走在一条铺满碎石的小路上，每一步都需要集中注意力，但每一步都清晰地把你引向预定的目的地。更难得的是，书中对传统观点的批判性审视，不是为了反驳而反驳，而是提供了一个全新的、更具包容性的视角去理解我们习以为常的事物。读完一部分，我忍不住停下来，反复咀嚼那些精妙的措辞，感觉自己的思维框架正在被悄悄地重塑。那种满足感，是阅读一本真正有价值的书时才能体验到的深度共鸣。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的，是它那种跨越学科边界的视野。作者似乎拥有那种罕见的“全景视角”，能够将看似毫不相关的领域——比如认知科学、心理学、甚至一些历史的演变——编织成一张密不透风的逻辑之网。这种整合能力令人叹服。在阅读过程中，我常常有种“原来如此”的恍然大悟感，因为作者总能指出那些长期被专业壁垒分割开来的知识点之间的内在联系。这对于我这种既对技术细节感兴趣，又钟爱宏观理论构建的读者来说，简直是正中下怀。它的行文风格带着一种冷静的、近乎科学家的客观性，但同时又蕴含着一种对人类心智潜能的深切关怀。书中对未来可能性的探讨，并非空中楼阁，而是基于对现有模式的深刻剖析，因此显得既大胆又审慎。总而言之，它成功地将深奥的理论转化为一种可以被清晰感知和讨论的框架，极大地拓宽了我对“可能”的想象空间。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读过程并非一路坦途，它需要投入相当的精力去跟随作者的思路。有些章节的论证链条相当复杂，节奏感也比较缓慢，不像那些追求快速愉悦感的畅销书那样能让你一口气读完。它更像是一部需要反复品味的古典音乐，初听可能会觉得结构繁复，但当你深入其中，去捕捉那些细微的和声与对位时，便会发现其内在蕴含的巨大张力和和谐之美。我发现自己不得不经常停下来，在笔记本上画图、写下自己的疑问和反思，才能确保自己真正消化了作者抛出的每一个论断。然而，正是这种需要“努力”的阅读体验，带来了无与伦比的回报。它挑战了我的惰性思维，迫使我重新审视那些我自以为已经掌握的知识体系。读完之后，我产生了一种强烈的“重新学习”的冲动，仿佛被赋予了一把钥匙，可以开启更多通往深层知识的大门。对于那些真正渴望进行深度思考的读者来说，这种费力后的豁然开朗，是任何轻松读物都无法比拟的。