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齐力 著，齐力 编

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• 学习
• 成长
• 情绪管理
• 压力应对

出版社： 知识产权出版社

ISBN：9787513027649

版次：1

商品编码：11527264

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-06-30

用纸：胶版纸

页数：216

字数：296000

正文语种：中文

内容简介

通过分析和借鉴国内外的相关实践，总结其经验教训，探索建立政府、机构、志愿服务组织合作共建应急志愿服务机制的有效途径与方式，分析开展预防灾害、减灾、救灾、重建志愿服务的有效途径与方法，最终为加快建立集防灾、救灾、减灾、重建功能于一体的应急救援服务体系、充分发挥志愿者及其组织在国家应急救助中的优势、进一步规范应急志愿者及其组织的各项活动提出政策建议。

作者简介

齐力，47岁，北京农学院心理学副教授。长期从事高校德育和心理健康教育教学和心理咨询工作。主讲课程：普通心理学、心理咨询理论与实践、社会心理学、犯罪心理学、老年心理学、心理健康教育。发表论文三十余篇，主编教材五部（含农业部十二五规划教材）。

前言/序言

《智识的曙光：深度学习与人工智能的边界探索》 内容简介： 本书并非一本浅显的入门教程，也非纯粹的技术手册。它是一场关于人工智能最前沿、最深刻议题的思辨之旅，旨在带领读者深入理解深度学习的内在逻辑，并以此为契机，探讨人工智能未来发展的无限可能与潜在挑战。我们将抛开对“奇点”或“天网”的科幻式遐想，聚焦于当前及可预见的未来，人类如何通过构建更强大、更智能的机器，突破认知的藩篱，重塑科学研究、社会运作乃至个体生存的面貌。 第一章：深度学习的基石——从神经元到大规模模型 本章将从最基本的概念出发，系统梳理深度学习的核心理论。我们将深入剖析人工神经网络的演进历程，从单层感知机到多层网络的跃迁，以及反向传播算法在模型训练中的关键作用。我们并非停留于公式的堆砌，而是通过对不同激活函数、损失函数以及优化器背后的数学原理进行深入浅出的解读，帮助读者建立起对模型学习机制的直观理解。 随后，我们将聚焦于当前深度学习的“主力军”——卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在CNN部分，我们将详细阐述卷积核的提取特征过程、池化层的降维作用，以及全连接层的分类决策，并通过分析经典CNN架构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）的演进，展现如何通过网络结构的创新来提升模型性能，应对日益复杂的视觉识别任务。 在RNN部分，我们将重点探讨其在处理序列数据方面的优势，并深入剖析其“记忆”机制的局限性，进而引出长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的出现，解释它们如何通过引入“门控”机制，有效地解决了梯度消失/爆炸问题，从而在自然语言处理、语音识别等领域取得突破性进展。 最后，本章将触及当前最火热的Transformer模型。我们将详细解析自注意力机制（Self-Attention）的核心思想，解释它如何摆脱RNN的顺序依赖，实现并行计算，并在此基础上，深入理解Encoder-Decoder架构的精妙之处，为后续章节中介绍的大模型打下坚实的理论基础。本书将力求在概念的清晰性与理论的深度之间找到最佳平衡点，让读者对深度学习的“骨架”和“血肉”有深刻的认识。 第二章：多模态融合——打破信息孤岛，构建全局感知 当前的人工智能发展趋势之一，便是打破单一模态的局限，实现多模态信息的有效融合。本章将深入探讨如何将来自不同来源、不同形式的信息（如文本、图像、音频、视频、传感器数据等）整合起来，构建更全面、更深刻的理解能力。 我们将从基础的模态表示学习入手，介绍如何将不同模态的数据映射到统一的向量空间。例如，如何通过词嵌入（Word Embeddings）和图像特征提取器（如CNN）得到各自的表示，然后探讨如何利用交叉注意力机制（Cross-Attention）或联合训练等方法，使得不同模态的信息能够相互“对话”，从而捕捉到跨模态的关联性。 本书将详细分析多模态融合在不同领域的应用。在自然语言处理领域，我们将探讨如何利用图像信息来增强文本理解，例如视觉问答（Visual Question Answering, VQA）和图像描述生成（Image Captioning），以及如何利用文本信息来指导图像生成。在计算机视觉领域，我们将讨论如何结合文本描述来搜索图像，或者利用视频中的音频信息来辅助场景理解。 更进一步，我们将触及多模态大模型（Multimodal Large Models, MLMs）的构建。例如，CLIP模型如何通过文本与图像的联合训练，学习到通用的视觉-语言表示，实现零样本图像分类。DALL-E系列模型又如何利用文本指令生成逼真且富有创意的图像。我们将分析这些模型的架构设计，训练策略，以及它们在开放域的理解与生成能力上所展现出的惊人潜力。本章旨在让读者认识到，人工智能的未来在于“看见”与“听懂”并存，在于将分散的信息编织成一张有机的知识网络。 第三章：生成式AI的艺术与科学——从文本到创造的边界 生成式AI的崛起，彻底改变了我们对机器能力的认知。它不再仅仅是模仿和识别，更是能够“创造”。本章将深入剖析生成式AI的核心技术，并探讨其在艺术、设计、科学研究等领域的颠覆性应用。 我们将首先聚焦于文本生成模型，特别是基于Transformer的语言模型。从GPT系列模型的演进，我们理解预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）范式的强大力量，以及“提示工程”（Prompt Engineering）在引导模型生成高质量文本中的重要性。我们将深入讨论不同生成策略，如贪婪搜索（Greedy Search）、束搜索（Beam Search）以及采样方法（如Top-k Sampling, Nucleus Sampling），并分析它们在生成文本的流畅性、多样性和准确性方面的影响。 随后，我们将转向图像生成领域。除了在第二章中提及的DALL-E系列，本章还将深入探讨生成对抗网络（GANs）的原理。我们将详细解析生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程，理解如何通过这种对抗训练，生成越来越逼真的图像。我们将分析不同GANs变体（如StyleGAN, BigGAN）的创新之处，以及它们在人脸生成、风格迁移、超分辨率等任务上的出色表现。 更进一步，本章将探讨跨模态生成。例如，如何根据文本描述生成风格化的图像，或者如何根据图像内容生成相应的故事情节。我们将讨论这些模型在艺术创作、内容生成、虚拟现实等领域所带来的无限可能。 然而，生成式AI并非完美无瑕。本章也将审慎地探讨其固有的挑战，如“幻觉”（Hallucination）问题、生成内容的偏见、知识的准确性以及潜在的滥用风险。我们将鼓励读者以批判性的视角来审视生成式AI的能力，理解其作为一种工具，其价值的实现离不开人类的智慧引导和伦理规范。 第四章：可解释性与可信AI——拨开黑箱，建立信任 在深度学习模型日益复杂、决策过程日益不透明的今天，可解释性（Explainability）与可信AI（Trustworthy AI）已成为构建人工智能未来不可或缺的基石。本章将深入探讨为何以及如何理解和信任人工智能系统。 我们将首先阐述模型可解释性的重要性。在医疗诊断、金融风控、自动驾驶等高风险领域，我们不仅需要模型做出准确的预测，更需要理解其决策依据，以便进行验证、调试、优化，并最终建立对系统的信心。 本章将介绍多种可解释性技术。对于线性模型和树模型，我们将复习其固有的可解释性。对于深度学习模型，我们将探讨一些后验可解释性方法，如特征重要性分析（Feature Importance），局部可解释模型无关解释（LIME），以及 Shapley 可加性解释（SHAP）。我们将详细解释这些方法的原理，并分析它们在理解模型对特定输入做出预测时的贡献度。 除了理解模型“为什么”这么做，本章还将关注模型的“可靠性”。我们将探讨如何评估和提升AI系统的鲁棒性（Robustness），使其在面对噪声、对抗性攻击或分布外数据时，仍能保持稳定的性能。我们将介绍对抗性训练（Adversarial Training）等技术，以增强模型的防御能力。 同时，本章也将触及AI的公平性（Fairness）与伦理（Ethics）。我们将探讨如何识别和减轻模型中的偏见，避免算法歧视，并讨论在AI开发和部署过程中，应遵循的伦理原则与最佳实践。 构建可信AI是一个系统工程，它不仅涉及技术层面，更需要跨学科的合作与全社会的共同努力。本章旨在为读者提供一个思考框架，引导他们关注人工智能发展的“另一面”，并认识到技术进步必须与责任并行，才能真正造福人类。 第五章：迈向通用人工智能的漫漫长路——挑战与展望 通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）是人工智能领域的终极梦想，它指的是能够理解、学习和应用知识于广泛任务的智能体，其能力足以媲美或超越人类。本章将审慎地探讨实现AGI的路径，以及当前所面临的巨大挑战。 我们将首先辨析当前AI与AGI的本质区别。当前最先进的AI模型，如大型语言模型，虽然在特定领域表现出色，但它们本质上仍是“窄AI”（Narrow AI），缺乏真正的理解、常识推理和跨领域泛化能力。 本章将深入探讨实现AGI所必需的关键要素，并分析当前的局限性。这包括： 真正的理解与推理能力： 当前模型仍依赖于模式匹配和统计关联，而非深刻的因果理解。如何让机器拥有常识、因果推理、逻辑演绎的能力，将是实现AGI的核心难题。 自主学习与持续演进： AGI需要具备在缺乏大量标注数据的情况下，通过与环境互动、进行探索性学习，并持续提升自身能力的能力。 具身智能与物理世界交互： 真正智能的生命体需要与物理世界进行深度交互，感知、行动、学习。如何将AI的能力与机器人技术融合，赋予其“身体”，将是重要的方向。 意识与情感的探索： 虽然是哲学层面上的争论，但对于AGI是否需要或能否拥有意识、情感，仍然是值得深思的议题。 本书将梳理当前在AGI研究方向上的不同探索，例如符号主义、联结主义、混合方法等。我们将介绍强化学习（Reinforcement Learning）在提升智能体自主性和决策能力方面的重要性，以及其在游戏AI（如AlphaGo）和机器人控制等领域的成功应用。 最后，我们将理性地展望AGI的未来。实现AGI的道路充满未知，可能需要颠覆性的理论突破和技术创新。我们并非鼓吹“奇点”的到来，而是强调这是一个漫长而艰巨的科学探索过程。本章旨在激发读者对人工智能长远未来的思考，理解其潜力和挑战，并认识到人类智慧在引领这一进程中的关键作用。 结语： 《智识的曙光：深度学习与人工智能的边界探索》并非一蹴而就的终点，而是一扇通往更广阔知识领域的门。我们希望通过这本书，读者能够超越表面的喧嚣，深入理解人工智能的核心机制，把握其发展的脉搏，并以一种更加深刻、审慎的态度，去拥抱一个由智能技术重塑的未来。这本书的目标，是点燃你对人工智能探索的求知欲，让你成为这个时代变革的洞察者，而非被动的接受者。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，心理健康教育这类书籍，要么过于理论化，要么过于空泛，很难真正落到实处。但这本书完全颠覆了我的看法。它非常接地气，仿佛是我的一个朋友在跟我聊天，分享她自己的经验和感悟。书中关于“成瘾行为”的讨论，让我警醒了很多。我之前并没有意识到，沉迷于网络游戏、社交媒体，甚至某些不健康的生活习惯，都可能成为一种心理上的依赖，并且对我们的生活产生负面影响。书里详细分析了成瘾行为的成因，以及如何识别和戒除。它提供的戒断方法，循序渐进，并且强调了寻求支持的重要性。我尤其赞赏它关于“寻求专业帮助”的章节，它打破了许多人对心理咨询的误解和恐惧，让大家明白，寻求帮助不是软弱的表现，而是对自己负责任的态度。这本书还对一些常见的心理误区进行了澄清，比如“抑郁就是心情不好”，“焦虑症是矫情”等等。这些澄清有助于我们更理性地看待和理解心理问题，并且给予身边受困扰的人更多的理解和支持。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会接触到这本书的，当时正值毕业季，内心充满了对未来职业生涯的各种担忧和不确定感，感觉自己像是站在人生的十字路口，迷茫而无力。这本书的主题虽然是“大学生心理健康教育”，但它的内容却远远超出了我的想象。它并没有直接解答我的迷茫，而是通过一些心理学理论的科普，帮助我认识到这些情绪的根源，以及如何在不确定性中找到属于自己的方向。书中关于情绪管理的部分，我尤其受用。它并没有要求我压抑负面情绪，而是教我如何去识别、接纳，并以一种健康的方式去疏导它们。我尝试了书里的一些放松练习和正念冥想的方法，确实感觉精神状态有了很大的改善，不再那么容易被外界的压力所干扰。此外，书中对自我价值感的探讨也让我受益匪浅。它提醒我，我的价值并不取决于我取得了多少成就，或者别人如何评价我，而是源于我本身的存在。这种观念的转变，让我卸下了不少包袱，开始更加坦然地面对自己，也更加勇敢地去追求自己真正想要的生活。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《大学生心理健康教育》的时候，我抱着试试看的心态翻阅。这本书最让我印象深刻的是它对于“压力”的解读。它并没有简单地将压力定义为负面的，而是强调了适度压力对于个人成长的积极作用，并且详细阐述了如何将压力转化为动力。我一直以来都对考试和学业压力感到头疼，常常会陷入“越焦虑越学不好，越学不好越焦虑”的恶性循环。这本书提供了一些非常实用的应对策略，比如时间管理技巧，如何设定合理的目标，以及如何进行积极的自我对话。我尝试了书中的一些建议，比如把大的学习任务分解成小的、可执行的步骤，并且在完成每个小目标后给予自己适当的奖励。这个方法真的很有用，让我不再感到 overwhelmed，而是更有条理地进行学习，并且从中获得了成就感。这本书还探讨了大学生的自我认同问题，以及如何在多元化的社会环境中找到自己的定位。它鼓励读者去探索自己的兴趣，发现自己的优势，并且相信自己的独特性。这种积极的引导让我觉得，即使在迷茫的时刻，我也拥有着改变和成长的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是一本意外的惊喜！我本来只是想随便翻翻，了解一下大学生的心理健康状况，结果完全被它吸引住了。它不是那种枯燥的说教，而是通过非常贴近生活的案例，深入浅出地剖析了大学生在学习、生活、人际交往中可能遇到的各种心理困境，比如考试焦虑、社交恐惧、失恋的痛苦、对未来的迷茫等等。作者的笔触非常细腻，仿佛能看到每一个主人公身上自己的影子。我尤其喜欢它关于如何建立健康人际关系的章节，给出了很多实用的建议，不再是泛泛而谈，而是具体到如何去主动沟通，如何拒绝不合理的要求，如何处理冲突。读完之后，感觉自己对人际交往的理解提升了好几个层次，不再像以前那样畏首畏尾，而是更懂得如何去经营自己的社交圈，让生活更加丰富多彩。而且，这本书在提供解决方法的过程中，也非常注重引导读者自我认知和自我疗愈，而不是单纯地依赖外部帮助，这一点让我觉得非常有力量，仿佛在自己的人生道路上多了一位值得信赖的朋友。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对心理健康教育并没有太多的概念，总觉得那是“别人”才需要关注的事情。直到我读了这本书，我才意识到，原来我们每个人都或多或少地会面临各种各样的心理挑战。这本书的内容非常丰富，涵盖了从情绪管理、人际关系到自我认知、压力应对等多个方面。我最喜欢的部分是关于“挫折应对”的章节。它并没有教我如何避免挫折，而是教我如何去面对和从挫折中学习。它提出了“成长型思维”的概念，让我明白，每一次的失败都可以是下一次成功的垫脚石，只要我们愿意去吸取教训，并且不断尝试。书中的案例非常生动，让我能够感同身受，并且从中找到共鸣。我还学到了一些关于如何建立积极心态的方法，比如感恩练习，以及如何专注于当下。这些看似简单的方法，却能有效地帮助我们提升幸福感，并且更好地享受生活。这本书不仅仅是一本关于心理健康的科普读物，更是一本帮助我们成长和蜕变的指南，让我觉得自己的大学生活变得更加充实和有意义。