Nhan đề chính: Cybernetics 2.0

Nhan đề dịch: Điều khiển học 2.0

Tác giả: Bernard Widrow

Nhà xuất bản: Springer Cham

Năm xuất bản: 2023

Số trang: 342 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh

ISBN: 978-3-030-98140-2

SpringerLink

  Lời giới thiệu: Cuốn sách này đưa các khái niệm về khả năng thích ứng và học hỏi từ lĩnh vực kỹ thuật sang lĩnh vực sinh học và các quá trình tự nhiên. Nó giới thiệu thuật toán Hebbian-LMS, sự tích hợp giữa học tập Hebbian không giám sát và học LMS có giám sát trong mạng lưới thần kinh, như một biểu diễn toán học của một lý thuyết chung về học tập khớp thần kinh trong não, cũng như sự thích ứng và kiểm soát chức năng của cân bằng nội môi trong hệ thống sống. Được viết bằng ngôn ngữ có thể tiếp cận các sinh viên và nhà khoa học có nền tảng khác nhau, cuốn sách này đồng hành cùng người đọc trong một hành trình độc đáo thông qua các quá trình cân bằng nội môi khác nhau trong các sinh vật sống, chẳng hạn như kiểm soát nhiệt độ cơ thể và độ dẻo của khớp thần kinh, giải thích cách thuật toán Hebbian-LMS có thể trợ giúp hiểu chúng và đề xuất một số câu hỏi mở cho nghiên cứu trong tương lai. Nó cũng phân tích các con đường truyền tín hiệu tế bào từ một góc độ khác thường, trong đó các hormone và thụ thể hormone được chứng minh là được điều chỉnh thông qua các nguyên tắc của thuật toán Hebbian-LMS. Nó thảo luận thêm về chứng nghiện và nỗi đau cũng như các loại rối loạn tâm trạng khác nhau, cho thấy cách chúng có thể được mô hình hóa bằng thuật toán Hebbian-LMS.  Lần đầu tiên, thuật toán Hebbian-LMS, bắt nguồn từ sự kết hợp giữa lý thuyết Hebbian trong lĩnh vực khoa học thần kinh và thuật toán LMS từ lĩnh vực kỹ thuật xử lý tín hiệu thích ứng, trở thành một mô hình mạnh mẽ để hiểu cách thức hoạt động của quy định sinh học. Vì vậy, cuốn sách này đang tạo ra một nền tảng mới trong khoa học thần kinh bằng cách cung cấp cho các nhà khoa học một lý thuyết chung về cách tự nhiên kiểm soát việc học tập qua khớp thần kinh. Sau đó, nó còn vượt xa điều đó, cho thấy rằng các nguyên tắc tương tự cũng áp dụng cho việc điều hòa các quá trình sinh lý qua trung gian hormone. Ngược lại, cuốn sách đề cập sâu hơn đến khái niệm học tập. Nó bao gồm các mô phỏng máy tính và các chiến lược để đào tạo mạng lưới thần kinh bằng thuật toán Hebbian-LMS, chứng minh rằng các thuật toán thu được có thể xác định mối quan hệ giữa các mẫu đầu vào chưa xác định. Nó cho thấy điều này có thể chuyển thành những ý tưởng hữu ích như thế nào để hiểu được trí nhớ con người và thiết kế các cấu trúc nhận thức. Nói chung, cuốn sách mang đến một cách đọc hoàn toàn, độc đáo, đầy cảm hứng cho các nhà sinh vật học, nhà sinh lý học và kỹ sư, mở đường cho các nghiên cứu trong tương lai về cái mà chúng ta có thể gọi là thuật toán học tập bí mật của tự nhiên.

  Từ khóa: Thuật toán Hebbian-LMS; học tiếng Do Thái; cơ chế cân bằng nội môi; học tập khớp thần kinh trong não; độ dẻo synap; hệ thống điều nhiệt cơ thể; dao động nhiệt độ cơ thể; thuật toán Hebbian-LMS và các bệnh thần kinh; cân bằng nội môi trong ung thư; nhiễm trùng cân bằng nội môi; thuật toán LMS

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

Học về khớp thần kinh, cân bằng nội môi, độ dẻo khớp thần kinh

- Giới thiệu

- Học tiếng Do Thái

- Thuật toán LMS

- Thuật toán Hebbian-LMS

- Bên trong màng; Thuật toán phần trăm Hebbian-LMS

- Mở rộng quy mô khớp thần kinh và cân bằng nội môi

- Độ dẻo synap

Nghiện và rối loạn tâm trạng

- Nghiện

- Nỗi đau và niềm vui

- Lo lắng, trầm cảm, rối loạn lưỡng cực, tâm thần phân liệt và bệnh Parkinson

Điều chỉnh và kiểm soát các biến số sinh lý và các cơ quan trong cơ thể

- Điều hòa độ mặn trong máu, hệ thống ADH

- Hệ thống Aldosterone, điều hòa thể tích máu và cân bằng nội môi

- Hệ thống ADH và hệ thống Aldosterone kết hợp

- Điều hòa nhịp tim và huyết áp

- Điều hòa lượng đường trong máu

- Điều hòa nhiệt độ - Kiểm soát sự điều hòa của cơ thể/Sự dao động của Bernie

- Virus, ung thư và viêm mãn tính

- Nhiễm virus

- Bệnh ung thư

- Việm mãn tính

Mô phỏng máy tính

- Mạng thần kinh Hebbian-LMS, phân cụm

- Trí nhớ nhận thức

Sự phát triển của thực vật

- Cây cối

Norbert Wiener

- Bộ lọc Wiener và Bộ lọc thích ứng

- Câu chuyện của Norbert Wiener

Phần kết luận

- Câu chuyện người nổi tiếng

- Lịch sử cổ đại