

AI與BI, 腦機之間, 人工智慧如何理解生物大腦?: 感知編碼×持續學習×腦網路建模……從感知、情緒、語言到數位孿生腦, 解析生物智慧與機器智慧的雙向啟發
內容簡介
從生物腦到數位腦,
人腦如何啟發人工智慧,人工智慧又如何推動神經科學研究?
從人腦功能、神經表徵到深度學習與生成模型的跨領域解析
【從人腦到機器,重新追問智慧本質】
人類對智慧的探索,歷經萬物有靈、機械自動裝置、神經科學與人工智慧等不同階段。隨著大型語言模型在推理、語言與創作上的能力快速提升,智慧是否只是參數規模與運算能力的累積,成為當代科學的重要問題。本書指出,人類智慧並非單純取決於神經元數量,更涉及神經元之間的連結方式、訊息流動、功能分工與系統運作。人腦經過漫長演化形成高效、靈活且具有適應性的運作機制,至今仍能為人工智慧的架構設計、持續學習、記憶整合、穩健性、可解釋性與創造力提供重要啟發。
【以工程視角解析人腦功能系統】
全書第一部分從智慧的定義與人工智慧基礎出發,引介資料集、機器學習、神經網路、最佳化演算法、Transformer及各類生成模型,建立理解人工智慧的基本架構。接著依據David Marr提出的目標、演算法與實現三個分析層面,逐一探討視覺、聽覺、嗅覺、體感、運動、情緒、語言、睡眠與夢境等人腦功能系統。書中不僅說明感覺受器、神經通路、大腦皮質與認知功能的運作原理,也比較生物智慧與人工智慧在訊息編碼、表徵學習、控制與決策上的異同,並介紹卷積神經網路、自然語言處理、電子皮膚、機器人、情緒辨識及夢境解碼等相關應用。
【人工智慧如何推進腦科學研究】
第二部分將視角轉向人工智慧在神經科學中的實際運用,涵蓋多模態神經訊號處理、神經資料預訓練模型、潛在表徵學習、生成模型與腦網路建模等主題。書中說明如何處理fMRI、EEG與iEEG等神經資料,並透過深度學習擷取特徵、融合多模態訊息、解碼神經活動及分析行為。針對高維且複雜的腦科學資料,人工智慧可協助建立神經動力學模型,探索大腦結構、功能與行為之間的關係,也能應用於癲癇、阿茲海默症、帕金森氏症、精神障礙與腦老化等研究,為理解腦部疾病及個別差異提供新的計算方法。
【走向人腦智慧與人工智慧的融合】
本書進一步介紹數位孿生腦與基於模型的神經調控,探討如何結合大腦結構、神經訊號、動力學模型與人工智慧,建構可模擬個人大腦運作的虛擬模型,並應用於腦功能研究、疾病治療與類腦智慧發展。書末從自然演化與工程設計兩條路徑,回顧人腦智慧與人工智慧的起源、差異及共同方向。未來,腦機介面、類腦計算與人機協同系統可能進一步擴展記憶、計算與創造能力,但同時也須審慎面對隱私、安全與倫理問題。本書搭建腦科學與人工智慧之間的知識橋梁,適合作為人工智慧研究者認識神經科學的入門讀物,也可為腦科學工作者提供計算建模與資料分析的系統性參考。
產品目錄
序二
前言
第一部分 人腦功能與人工智慧基礎
第1章 智慧科學導論
第2章 人工智慧基礎原理
第3章 視覺感知與智慧運算
第4章 聽覺感知與訊息處理
第5章 嗅覺感知與氣味編碼
第6章 體感系統與觸覺技術
第7章 運動控制與智慧應用
第8章 情緒機制與情感智慧
第9章 語言系統與人工智慧
第10章 睡眠、夢境與智慧啟發
第二部分 人工智慧與腦科學應用
第11章 多模態神經訊號的處理與分析
第12章 神經資料的預訓練模型
第13章 大腦潛在表徵與神經編碼
第14章 生成模型與神經科學研究
第15章 人工智慧驅動的神經科學
第16章 腦網路的建模與應用
第17章 腦結構、腦功能與行為關聯
第18章 數位孿生腦的建構與應用
第19章 模型導向的神經調控
第20章 智慧融合之路:人腦與人工智慧
參考文獻
作者介紹
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