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涌現(xiàn)

涌現(xiàn)現(xiàn)象產(chǎn)生的根本原因在于,事物各組成部分之間相互作用產(chǎn)生的復(fù)雜性,遠(yuǎn)非個(gè)體行為的疊加可以相比,也就是我們常說(shuō)的“整體大于部分之和”。“整體大于部分之和”這一特性也成為涌現(xiàn)研究道路上的阻礙。許多哲學(xué)家和一些科學(xué)家堅(jiān)定地認(rèn)為對(duì)涌現(xiàn)的研究不可能還原為對(duì)明確定義的機(jī)制及其相互作用的研究。他們認(rèn)為,機(jī)器的能力不可能超越人類在制造它時(shí)賦予它的能力。復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)理論提出者約翰·霍蘭德借助模型和還原思想,建立了研究涌現(xiàn)現(xiàn)象的普適框架,掃清了研究道路上的障礙,推動(dòng)了復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域的長(zhǎng)足發(fā)展。你可能會(huì)認(rèn)為,涌現(xiàn)現(xiàn)象只出現(xiàn)在特定的系統(tǒng)中,在日常生活中并不常見。但實(shí)際上,具有涌現(xiàn)現(xiàn)象的系統(tǒng)隨處可見且與我們息息相關(guān),比如神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、人體免疫系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)和全球經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等。因此,研究涌現(xiàn)現(xiàn)象具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。憑借霍蘭德提出的普適理論框架,我們可以找出某些復(fù)雜現(xiàn)象背后的根本規(guī)律,從而更好地認(rèn)識(shí)世界、開拓世界以及預(yù)測(cè)未來(lái)。

(美)約翰·霍蘭德 ·科學(xué)世界 ·14.8萬(wàn)字

“冷聚變”爭(zhēng)論
會(huì)員

“冷聚變”是一個(gè)頗為敏感且備受質(zhì)疑的話題,也是當(dāng)前科技界應(yīng)當(dāng)面對(duì)的重大問(wèn)題之一。2008年4月8~9日,中國(guó)科協(xié)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)部以“‘冷聚變’的爭(zhēng)論”為題在北京召開了第l7期新觀點(diǎn)新學(xué)說(shuō)學(xué)術(shù)沙龍,邀請(qǐng)了許多專家學(xué)者就此問(wèn)題進(jìn)行自由討論。會(huì)議就氫、氘氣體放電實(shí)驗(yàn)出現(xiàn)的許多奇異現(xiàn)象(如異常x射線譜線、超熱、新核素生成等)和其理論解釋(如“小氫原子模型”、“P.e—P等束縛態(tài)模型”),以及其他的實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象和理論解釋進(jìn)行了報(bào)告、質(zhì)疑和熱烈的爭(zhēng)論。讀者可以從本書中了解到當(dāng)前“冷聚變”研究的狀況和各位專家學(xué)者的基本觀點(diǎn)。這里需要說(shuō)明的是,許多現(xiàn)象和研究早已不屬于“冷聚變”范疇,而是在一些實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)了我們無(wú)法用現(xiàn)有理論解釋的現(xiàn)象,“冷聚變”僅僅是一種借用和象征性說(shuō)法。這個(gè)問(wèn)題之所以重要,是因?yàn)檫@許多現(xiàn)象如果是科學(xué)事實(shí),那我們的物理學(xué)將面臨重大挑戰(zhàn),將需要有新的突破和發(fā)展。許多多年從事“冷聚變”研究的科學(xué)家都以十分認(rèn)真的態(tài)度看待他們所做的實(shí)驗(yàn)。因此,我希望“冷聚變”問(wèn)題能夠再次引起科技界的關(guān)注,我們不是要求它能夠解決我們當(dāng)前遇到的某些問(wèn)題,而是要盡力給出一個(gè)可靠清晰的物理圖像。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)部 ·數(shù)理化 ·8.3萬(wàn)字

精準(zhǔn)學(xué)習(xí)

在以超大模型為基石的人工智能如ChatGPT的出現(xiàn)的今天,各類知識(shí)不僅唾手可得、且其專業(yè)性可與一般專家比肩。在人類歷史上,恐怕從沒有像今天這樣,如此急迫地需要重新定義學(xué)習(xí)。《精準(zhǔn)學(xué)習(xí)》破了神經(jīng)生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知心理學(xué)的邊界,為我們揭示了人腦的自然學(xué)習(xí)法則,闡釋了人腦的學(xué)習(xí)能力相較現(xiàn)行人工智能的優(yōu)勢(shì),提出了高效學(xué)習(xí)的4大核心支柱。迪昂用豐富且富有創(chuàng)新性的實(shí)驗(yàn)及示例,將深?yuàn)W難懂的認(rèn)知與腦科學(xué)知識(shí),以大眾看得懂的方式娓娓道來(lái)。為人工智能、教育、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)關(guān)鍵應(yīng)用指導(dǎo),提供了一個(gè)再次激發(fā)人類潛力的學(xué)習(xí)方式。如果你是教育工作者和家長(zhǎng),這本書讓你直達(dá)順應(yīng)孩子學(xué)習(xí)天性的本源,掌握指導(dǎo)孩子學(xué)習(xí)的根本法則;如果你是終身學(xué)習(xí)者,這本書能讓你明白學(xué)習(xí)的底層邏輯,重新認(rèn)識(shí)學(xué)習(xí),從而更好地學(xué)習(xí)、提高學(xué)習(xí)效率;如果你是認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域工作者或人工智能行業(yè)從業(yè)者,那更要趕快拿起這本書,跟隨迪昂,踏上探索人類學(xué)習(xí)奧秘的旅程,去發(fā)現(xiàn)人腦學(xué)習(xí)原理與人工智能的共性和差異。

(法)斯坦尼斯拉斯·迪昂 ·科學(xué)世界 ·19萬(wàn)字

醫(yī)生最想讓你讀的書

在通常情況下,醫(yī)生會(huì)在18秒內(nèi)打斷患者對(duì)自己病癥的描述。高強(qiáng)度的問(wèn)診量,要求醫(yī)生必須在短時(shí)間內(nèi)快速做出正確的診斷。我們通常認(rèn)為醫(yī)生診斷的正確率,大多依托于經(jīng)驗(yàn)、醫(yī)學(xué)知識(shí)掌握程度。但一項(xiàng)針對(duì)100例誤診的研究表明,只有4例誤診是由于醫(yī)生醫(yī)學(xué)知識(shí)不足造成的。另一項(xiàng)針對(duì)患者嚴(yán)重傷害的誤診研究發(fā)現(xiàn),醫(yī)生出錯(cuò)的原因大約有80%是掉入了認(rèn)知誤區(qū)。醫(yī)生在看病的時(shí)候,是如何思考的?作為醫(yī)生,如何避免陷入常見思維誤區(qū)?作為患者,如何跟醫(yī)生溝通,才能更準(zhǔn)確地描述病癥?《醫(yī)生最想讓你讀的書》通過(guò)眾多發(fā)生在醫(yī)院的鮮活醫(yī)療案例,探究了醫(yī)生作出診斷背后的動(dòng)力與思維過(guò)程,指出了造成醫(yī)生誤診的10大常見思維誤區(qū)。本書是了解醫(yī)生思維的一扇窗戶,也是普通大眾對(duì)醫(yī)學(xué)這門科學(xué)的一次深入體悟。看過(guò)這本書,醫(yī)生能夠?qū)徱曌约旱脑\斷過(guò)程,時(shí)時(shí)提醒自己避免陷入這些思維誤區(qū);患者可以學(xué)習(xí)如何提問(wèn),學(xué)習(xí)像醫(yī)生那樣思考,知道如何表達(dá)才能幫助醫(yī)生更好地做出判斷。提升醫(yī)患溝通效率,降低誤診概率,從這本書開始。

(美)杰爾姆·格羅普曼 ·科學(xué)世界 ·15.6萬(wàn)字

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