行为自动机研究——选择性综合神经模拟 (2010 年度畅销榜NO.11741 )

本书主要介绍了诺贝尔奖获得者，美国神经科学研究所所长Gerald M．Edelman博士提出的“神经元群选\r\n\r\n择理论”和他们所创建的“综合神经模拟”方法，并以此理论和方法作为我们研究基于本能的自适应行为自动机的基石和手段，进一步提出该理论的一些应用思路。\r\n\r\n 全书共分7章，分别介绍了基于行为模拟仿真技术的现状、神经元群选择理论、总体机能、皮层整合模型、行为自动机和展望。\r\n\r\n 本书适合从事人工智能、神经科学、认知科学、心理学神经网络、自动控制、智能机器人等方面工作的研究人员及高等院校的师生阅读。\r\n
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第1章 绪论 \r\n\r\n 第2章 基于行为模拟仿真技术的现状 \r\n\r\n 2. 1 行为仿真模型的分类 \r\n\r\n 2. 2 具体仿真模型一览 \r\n\r\n 2. 2. 1 相关模型 \r\n\r\n 2. 2. 2 计算模型(人工智能) \r\n\r\n 2. 2. 3 突现行为 \r\n\r\n 2. 2. 4 人工神经网络 \r\n\r\n 2. 2. 5 '现实主义'神经模型 \r\n\r\n 2. 2. 6 综合神经模型 \r\n\r\n 第3章 神经元群选择理论 \r\n\r\n 3. 1 替代指令主义的理论框架 \r\n\r\n 3. 1. 1 理论的基本假定前提 \r\n\r\n 3. 1. 2 若干本质边界条件 \r\n\r\n 3. 2 躯体选择 \r\n\r\n 3. 2. 1 神经元群选择 \r\n\r\n 3. 2. 2 群的简并与定义 \r\n\r\n 3. 2. 3 变异的位点 \r\n\r\n 3. 2. 4 可重入结构的机能作用 \r\n\r\n 3. 2. 5 神经元群选择理论的解释性功能 \r\n\r\n 3. 2. 6 神经元群选择理论的适应性意义 \r\n\r\n 第4章 总体机能 \r\n\r\n 4. 1 动作与感知 \r\n\r\n 4. 1. 1 运动系综 \r\n\r\n 4. 1. 2 进化论见解 \r\n\r\n 4. 1. 3 手势的机能基础 \r\n\r\n 4. 1. 4 手势与神经元群选择 \r\n\r\n 4. 1. 5 影响感觉层的运动活性--特征相关与并行采样 \r\n\r\n 4. 1. 6 全局映射 \r\n\r\n 4. 2 分类与记忆 \r\n\r\n 4. 2. 1 限定与定义 \r\n\r\n 4. 2. 2 分类 \r\n\r\n 4. 2. 3 感知分类 \r\n\r\n 4. 2. 4 分类问题无既定通解 \r\n\r\n 4. 2. 5 神经组织与归纳过程 \r\n\r\n 4. 2. 6 再论记忆问题 \r\n\r\n 4. 3 选择性网络与识别自动机 \r\n\r\n 4. 3. 1 达尔文II系统 \r\n\r\n 4. 3. 2 达尔文II的实验结果 \r\n\r\n 4. 3. 3 效能的局限与前景 \r\n\r\n 4. 4 选择. 学习与行为 \r\n\r\n 4. 4. 1 学习实验的现代解释 \r\n\r\n 4. 4. 2 学习与意外事件 \r\n\r\n 4. 4. 3 行为与条件反射 \r\n\r\n 4. 4. 4 发育学习中的选择体系：鸟鸣 \r\n\r\n 4. 4. 5 学习中的神经元群选择 \r\n\r\n 4. 4. 6 从选择性可重入网络到信息处理 \r\n\r\n 第5章 皮层整合模型 \r\n\r\n 5. 1 皮层整合问题 \r\n\r\n 5. 2 材料与方法 \r\n\r\n 5. 2. 1 动力学特性 \r\n\r\n 5. 2. 2 总体结构 \r\n\r\n 5. 2. 3 行为范例 \r\n\r\n 5. 3 结果 \r\n\r\n 5. 3. 1 三种流各论 \r\n\r\n 5. 3. 2 结构重入与相关重入的示例 \r\n\r\n 5. 3. 3 完全模型 \r\n\r\n 5. 3. 4 条件反射 \r\n\r\n 5. 3. 5 条件反射中的分布式突触变化 \r\n\r\n 5. 3. 6 短时限时间相关的效果 \r\n\r\n 5. 3. 7 形态. 色彩与位置的同时鉴别 \r\n\r\n 5. 4 讨论 \r\n\r\n 5. 4. 1 模型的效能 \r\n\r\n 5. 4. 2 结构特征 \r\n\r\n 5. 4. 3 动态特征 \r\n\r\n 5. 4. 4 重入的结构机能 \r\n\r\n 5. 4. 5 重入的相关机能 \r\n\r\n 5. 4. 6 脑内的整合与合作 \r\n\r\n 第6章 行为自动机 \r\n\r\n 6. 1 达尔文V \r\n\r\n 6. 1. 1 实现方法 \r\n\r\n 6. 1. 2 结果 \r\n\r\n 6. 1. 3 讨论 \r\n\r\n 6. 2 达尔文VI \r\n\r\n 6. 2. 1 实现方法 \r\n\r\n 6. 2. 2 结果 \r\n\r\n 6. 2. 3 讨论 \r\n\r\n 6. 3 仿真不得以假乱真 \r\n\r\n 第7章 展望 \r\n\r\n 7. 1 选择性信息融合 \r\n\r\n 7. 2 选择性自然语言理解 \r\n\r\n 7. 3 结束语 \r\n\r\n 参考文献 \r\n
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人脑在一切已知的领域内是最为复杂的对象, 脑的活性为人提供了行为的基础. 为了理解这一专门的器官和发生在细胞互连的巨大网络中千变万化的事件, 就要求动用比其他任何科学范围更加广阔的学科. 而神经科学40多年来出现的多学科联合, 正是多方面科学学科努力的合流, 以最终理解如感知. 学习和记忆一类的高级脑机能.

神经系统怎样为动物的先天性行为和习得性行为提供生物学基质, 这个问题包含着许多相互关联的方面：环境的状态如何变换为神经元信号, 这些信号如何传递到脑, 神经元活性模式怎样表现环境中的目标物和事件, 当这些模式相互作用时会发生什么情形, 这些相互作用何以能引起适当的行为, 最后, 引发行为的信号

怎样由运动系统转换为适宜的系列肌肉收缩, 并按不同的姿势. 目标物的重要性与运动情况, 以及动物的年龄与经验等等进行自动调节.

美国有个神经科学研究所(The Neurosciences Institute, 网址是http：／／www. nsi. edu), 其研究人员在神经生物学方面的研究目标, 是为求得更好地理解感知. 记忆以及高级脑机能等方面如何以神经系统的基本活性的结果而显现出来. 一般方法是采用计算机模型仿真, 当然也还可利用其他的计算方法来研究重要的脑过程. 所有这些努力都是基于已知的生物学原则或可加检验的假说. 模型通常把若干组织层次加以整合——从突触层次, 到细胞层次, 直到网络层次——所采用的办法都是实验室内真实的动物实验中所不可行的. 模拟复杂神经系统的办法是在以上各个层次上由各个仿真得十分逼真的成分加以综合, 这些成分都是仿照真实神经系统中的各种要素, 并根据生理学原则运行. 这一方法称之为综合神经模拟.

诺贝尔奖获得者, 该所所长Gerald M. Edelman博士提出了一种理论认为, 每一个体在其生命期内建立起来的工作神经元回路的主要作用应是对变异进行选择. 描述这一切如何能够发生的理论, 即为神经元群选择理论, 是选择性的, 而非指令性的, 意思是说, 变异发生于同环境接触之前, 而非在此之后, 这又是一个群集

理论, 因为它所涉及的选择和对连结的分化放大是发生于神经元的集合之中, 而非单个的单位.

神经元群选择理论形成了涉及上述论点的神经系统计算机模拟的方法, 即综合神经模拟的基础, 因为它利用计算机将一个神经系统的整体模型同特定环境中一个典型生物的表型一道进行综合处理. 当前的计算机能力一般还不允许采用特定脑区的显性模型, 相反, 只能力图把每一脑区中对于整体系统机能最为重要的关键特性综合起来.

我们自20世纪70年代中期起即已迷恋于行为自动机的研究, 从Wiener与Ashby的经典控制论开始, 经历了Wolfram的点格自动机, 以后又转向McCulloch与Pitts, Rosenblatt, Hopfield与Tank, Sejnowski, Minsky等人的人工神经网络, Marr的神经整合, Hebb的突触修正等等, 把反馈看成有意识活动的一个极端重要的因素, 以单神经元作为感知. 认知. 记忆. 行为控制乃至意识的最小机能单位. 我们所走过的路一直被某种指令主义的“雏型人”观点笼罩着, 直到发现Edelman的神经元群选择理论与综合神经模拟方法, 选择主义思想才开始逐渐取代几乎已植根于我们内心深处的指令主义观点和信息处理方法. 此后我们开始了基于选择性的探索路线, 利用手头上的一切可能条件进行仿真实验, 以求加深自己的理解, 并沿着这条具有独创精神的道路去探索行为自动机神经机制的奥秘.

在行为自动机的研究中, 要想行之有效地解决行为自动机的各方面问题, 首先必须具备最为关键的方法学, 而方法学问题的妥善解决, 则依赖于正确的理论. 因此, 本书首先向读者介绍一种正确的理论, 这就是前面着重提到的神经元群选择理论, 之后, 介绍由此理论产生出的一种行之有效的方法, 即综合神经模拟方法, 并

详细介绍几个相关模型, 最后, 提出如何运用这个理论和方法的一些设想, 并借此机会, 提请广大的学术界同仁和师友对我们如何运用外来的理论和方法推动我们自己的自动机研究, 进行检验. 指导和帮助.

感谢空军第一研究所的领导对本书出版的支持和关怀!感谢空军第一研究所科技图书出版基金对本书出版的资助, 也感谢国防工业出版社的工作人员在本书出版中所付出的辛勤劳动.

由于水平所限, 书中难免存在一些错误和不当之处, 敬请指正.

编 者

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