目錄
“新一代人工智能理論、技術及應用叢書”序
前言
第一篇(戰(zhàn)略篇)變與不變
第1章 千年不變的科技法則 3
1.1輔人律：科學技術的發(fā)生機制 3
1.2擬人律：科學技術的發(fā)展規(guī)律 6
1.3共生律：科學技術發(fā)展的歸宿 12
1.4本章小結 16
參考文獻 17
第2章 千年一遇的范式革命 18
2.1學科生長與建構的普遍規(guī)律 18
2.1.1自下而上的學科探索→自上而下的學科建構 19
2.1.2定義、定位、定格、定論：學科建構的基本進程 20
2.1.3定義→定位→定格→定論：學科建構的生長邏輯 24
2.2經典物質學科的學科建構基礎 27
2.2.1經典物質學科的學科范式 (宏觀定義)：科學觀與方法論 28
2.2.2經典物質學科的學科框架 (落實定位)：研究模型與研究途徑 29
2.2.3經典物質學科的學科規(guī)格 (精準定格)：學術結構與數理基礎 30
2.3現代信息學科的學科建構基礎 31
2.3.1現代信息學科的學科范式 (宏觀定義)：科學觀與方法論 31
2.3.2現代信息學科的學科框架 (落實定位)：研究模型與研究路徑 37
2.3.3現代信息學科的學科規(guī)格 (精準定格)：學術結構與數理基礎 39
2.3.4現代信息學科研究的當務之急：范式革命 40
2.4本章小結 43
參考文獻 43
第二篇(溯源篇)歷史上的智能研究
第3章 自然智能理論研究 47
3.1腦神經科學研究簡介 47
3.1.1人類大腦與智能系統(tǒng) 47
3.1.2腦的組織學 49
3.1.3腦組織的細胞學 52
3.1.4腦神經科學研究的簡評：范式需要轉變 57
3.2認知科學研究簡介 57
3.2.1 感知 58
3.2.2 注意 60
3.2.3 記憶 62
3.2.4 思維 65
3.2.5 語言 67
3.2.6 情緒 67
3.3腦神經科學與認知科學：聯合評述 68
3.3.1腦神經科學與認知科學：存在“理論斷裂” 69
3.3.2認知科學研究需要“全信息理論” 72
3.4本章小結 79
參考文獻 80
第4章 歷史上的人工智能研究 81
4.1基本概念的摸索 81
4.2技術路徑的探索 88
4.2.1結構模擬：人工神經網絡研究 89
4.2.2功能模擬：物理符號系統(tǒng) /專家系統(tǒng)研究 90
4.2.3行為模擬：感知 -動作系統(tǒng)研究 92
4.2.4學派競爭：輪番沉浮 93
4.2.5現有人工智能的簡評 96
4.3學科范式的思索 98
4.3.1范式的張冠李戴：人工智能痼疾頑癥的總病根 98
4.3.2范式革命：人工智能研究的根本出路 101
4.3.3范式革命前后的對比 103
4.4本章小結 107
參考文獻 107
第三篇(主體篇)通用人工智能理論
第5章 通用人工智能理論的學科基礎 111
5.1基本概念：人類智慧→人類智能→人工智能→通用人工智能 111
5.1.1人類智慧 111
5.1.2人類智能 114
5.1.3人工智能 115
5.1.4通用人工智能 116
5.2通用人工智能理論的研究范式：科學觀與方法論 118
5.2.1莫把“計算”當“智能” 118
5.2.2莫把“自動”當“智能” 120
5.2.3莫把物質學科范式當作“萬能范式” 121
5.2.4信息→信息生態(tài)→信息科學→信息學科范式 122
5.3通用人工智能理論的學科框架：全局模型與研究路徑 128
5.3.1通用人工智能理論的全局模型：主客互動的信息生態(tài)過程 128
5.3.2 通用人工智能理論的研究路徑：普適性智能生成機制和機制主義研究路徑 129
5.4通用人工智能理論的研究規(guī)格：學術結構與數理基礎 133
5.4.1通用人工智能理論的學術結構規(guī)格 133
5.4.2通用人工智能理論的數理基礎規(guī)格 133
5.5通用人工智能理論的學科理論總綱 134
5.6本章小結 135
參考文獻 135
第6章 智能生成機制的激勵源泉：信息的理論 137
6.1基本概念 137
6.1.1現有信息概念簡評 138
6.1.2信息定義譜系：本體論信息與認識論信息 141
6.1.3 Shannon信息(通信信息)：統(tǒng)計型語法信息 151
6.2信息的分類與描述 155
6.2.1信息的分類 156
6.2.2信息的描述 159
6.3信息的度量 168
6.3.1概率型語法信息的度量： Shannon概率熵 168
6.3.2模糊語法信息的度量： Deluca-Termin模糊熵 170
6.3.3語法信息的統(tǒng)一度量：一般信息函數 172
6.3.4全信息的度量 178
6.4本章小結 180
參考文獻 181
第7章 智能生成機制的感知原理 183
7.1感知原理：第一類信息轉換原理 183
7.1.1感知信息/語義信息的生成機制 184
7.1.2關于“語義信息”的特別評述 189
7.1.3重要的副產品：腦神經科學與認知科學的“搭界” 192
7.2“注意”的基本概念及生成機制 194
7.2.1“注意”的基本概念 194
7.2.2“注意”的生成機制 196
7.3面向全信息的記憶機制 199
7.3.1記憶系統(tǒng)的全信息存儲 201
7.3.2長期記憶系統(tǒng)的信息存儲與提取 209
7.3.3人類認知與記憶的全信息機理 213
7.3.4關于長期記憶系統(tǒng)存儲結構的附注 216
7.4本章小結 218
參考文獻 219
第8章 智能生成機制的約束力量：知識的理論 221
8.1知識的概念、分類與表示 222
8.1.1知識及其相關的基本概念 222
8.1.2知識的分類與表示 230
8.2知識的度量 236
8.2.1針對“知識生成”的知識度量 237
8.2.2針對“知識激活”的知識度量 242
8.3知識的生態(tài)學 243
8.3.1知識的內生態(tài)學 243
8.3.2知識的外生態(tài)學 251
8.4本章小結 254
參考文獻 254
第9章 智能生成機制的認知原理 255
9.1認知概念解析 256
9.1.1辭書對認知的解說 256
9.1.2認知科學的相關詮釋 257
9.1.3本書的理解 257
9.2知識的生成機制：第二類信息轉換原理 259
9.2.1認知內涵的界定 259
9.2.2認知方法 261
9.3基于內容的認知記憶庫 271
9.3.1基于“語義信息 /內容性知識”的知識表示 272
9.3.2基于“語義信息 /內容性知識”的機器學習 274
9.3.3通用學習 276
9.4本章小結 278
參考文獻 279
第10章 智能生成機制的求解方略：策略的理論 281
10.1策略概念與策略研究 281
10.2基礎意識及其反應策略 283
10.2.1基礎意識的含義 283
10.2.2基礎意識的反應策略 288
10.3情感及其反應策略 289
10.3.1情感的基本概念 289
10.3.2情感的分類 292
10.3.3情感的反應策略 294
10.4理智及其反應策略 294
10.4.1理智的基本概念 295
10.4.2理智的反應策略 304
10.5本章小結 304
參考文獻 304
第11章 智能生成機制的謀行原理 306
11.1基礎意識反應策略生成機制：第三類 A型信息轉換原理 306
11.2情智反應策略生成機制：第三類 B型信息轉換原理 317
11.3理智反應策略生成機制：第三類 C型信息轉換原理 324
11.4綜合決策 331
11.5本章小結 333
參考文獻 334
第12章 智能生成機制的執(zhí)行原理 336
12.1策略表示 336
12.2策略執(zhí)行機制：第四類信息轉換原理 341
12.3目標實現機制：誤差信息→優(yōu)化策略→目標調整 345
12.4智能生成機制的總結：形式科學→內容科學 347
12.4.1何謂語義？ 348
12.4.2為何長期沒有重視語義？ 350
12.4.3語義是怎樣涌現的？一個謎團的破解 351
12.4.4內容科學的深遠意義 354
12.5機制主義通用人工智能理論的示例 355
12.5.1經典案例：猴子與香蕉問題 355
12.5.2新的案例：在中醫(yī)學領域的應用 357
12.6本章小結 359
參考文獻 360
第四篇(總結篇)評述與拓展
第13章 評述 363
13.1范式革命的意義及其被長久忽視的原因 363
13.1.1科學技術本身的原因：范式革命“千年未遇”引起的誤解 364
13.1.2社會管理方面的原因：學科劃分和學科管理的過分剛性 365
13.1.3研究者方面的原因：科學研究過分追求“短平快” 367
13.2關于機制主義通用人工智能理論的初步評估 367
13.2.1理論的首創(chuàng)性 368
13.2.2理論的優(yōu)勝性 371
13.2.3理論的通用性 373
13.3本章小結 378
第14章 拓展 379
14.1把理論轉化成現實的先進社會生產力：洛神工程 379
14.2把機制主義通用人工智能理論拓展為統(tǒng)一智能理論 380
14.2.1統(tǒng)一智能理論的論證 381
14.2.2統(tǒng)一智能理論的啟示 385
14.3本章小結 387