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机制主义人工智能理论

机制主义人工智能理论

定 价:¥68.00

作 者: 钟义信 著
出版社: 北京邮电大学出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787563562510 出版时间: 2020-12-01 包装: 平装
开本: 16 页数: 字数:  

内容简介

  迄今,国内外人工智能的研究被分割为物理符号系统/专家系统、人工神经网络和感知动作系统/智能机器人三个方向,没有形成人工智能的统一理论,表明人工智能的研究还没有成熟。追根寻源发现,当今人工智能研究的科学观、方法论和系统模型均存在认识上的很大误区。 有鉴于此,本书以全新的科学观、方法论、系统模型、理论体系重构了人工智能的基本原理。为了与现有的人工智能出版物相区别,遂命名为《机制主义人工智能原理》。

作者简介

  钟义信,教授,博士生导师,北京邮电大学原副校长,中国人工智能学会理事长(2001-2010),教授/博导,长期从事信息科学与人工智能基础理论研究,主要著作包括:《信息的科学》(1986)、《信息科学原理》(1986)、《智能理论与技术》(1992)、《机器知行学原理》(2007)、《高等人工智能原理》(2014)等。

图书目录

目录
第1篇总论
第1章从科学技术发展规律看:为何要研究人工智能?3
1.1辅人律:科学技术是怎样发生的?3
1.1.1人类的生物学进化和文明进化4
1.1.2人类的文明进化与科学技术的发生6
1.2拟人律:科学技术是怎样发展的?7
1.2.1科学技术拟人发展的基本逻辑7
1.2.2科学技术拟人发展的基本阶段9
1.3共生律:科学技术与人类的关系13
1.3.1共生律是辅人律和拟人律的必然结果13
1.3.2“机器治人”说缺乏科学根据16
本章小结与评注18
本章参考文献18
第2章从科学研究的认识论规律看:怎样研究人工智能?20
2.1科学研究的认识论规律:顶天立地的研究纲领20
2.1.1什么是科学研究的认识论规律?21
2.1.2顶天立地的科学研究纲领24
2.2经典物质科学的学科基础26
2.2.1经典物质科学的科学观和方法论26
2.2.2经典物质科学的研究模型和研究途径28
2.3现代信息科学的学科基础29
2.3.1信息科学的科学观和方法论29
2.3.2信息科学的研究模型与研究途径34
2.3.3信息科学研究的特殊规律——范式转变36
本章小结与评注38
本章参考文献39
第2篇历史上的智能研究:成就与不足
第3章自然智能理论研究的启迪43
3.1脑神经科学研究简介43
3.1.1人类大脑与智能系统44
3.1.2脑的组织学45
3.1.3脑组织的细胞学49
3.2认知科学研究简介54
3.2.1感知55
3.2.2注意56
3.2.3记忆58
3.2.4思维61
3.2.5语言63
3.2.6情绪64
3.3脑科学与认知科学的融通:“全信息”科学观65
3.3.1脑神经科学与认知科学:存在“理论的断裂”65
3.3.2认知科学研究:需要“全信息”,也能生成“全信息”69
本章小结与评注76
本章参考文献78
第4章人工智能研究方法的变革80
4.1人工智能研究鸟瞰80
4.1.1人工智能的基本概念81
4.1.2“人工智能”含义的辨析86
4.1.3人工智能研究的历史与现状88
4.2科学研究方法的进化96
4.2.1科学方法论的进化96
4.2.2科学方法论演进概要98
4.3概念与方法的重审:开放复杂信息系统的科学方法论103
4.3.1人工智能研究遭遇的科学方法论问题103
4.3.2人工智能研究的新型科学方法论107
4.3.3本书的知识结构114
本章小结与评注115
本章参考文献116
第3篇基础
第5章全信息理论121
5.1基本概念121
5.1.1现有信息概念简评122
5.1.2信息定义谱系:本体论信息与认识论信息125
5.1.3Shannon信息:统计型语法信息133
5.2全信息的分类与描述137
5.2.1信息的分类138
5.2.2信息的描述141
5.3信息的度量150
5.3.1概率语法信息的测度:Shannon概率熵151
5.3.2模糊语法信息的测度:DelucaTermin模糊熵153
5.3.3语法信息的统一测度:一般信息函数154
5.3.4全信息的测度160
本章小结与评注165
本章参考文献165
第6章知识理论169
6.1知识的概念、分类与表示170
6.1.1知识及其相关的基本概念171
6.1.2知识的分类与表示178
6.2知识的度量185
6.2.1针对“知识生成”的知识度量186
6.2.2针对“知识激活”的知识度量190
6.3知识的生态学191
6.3.1知识的内生态系统192
6.3.2知识的外生态系统200
本章小结与评注203
本章参考文献204
第4篇主体
第7章感知(第一类信息转换原理):客体信息→感知信息(语义信息)209
7.1机制主义人工智能系统模型与机制主义方法209
7.1.1机制主义人工智能的系统模型209
7.1.2信息转换:机制主义方法216
7.2第一类信息转换原理:感知与注意的生成机制218
7.2.1感知信息的生成机理219
7.2.2重要的副产品:脑科学与认知科学的“搭界”224
7.2.3注意的生成机理226
7.3面向全信息的记忆机制231
7.3.1记忆系统的全信息存储233
7.3.2长期记忆系统的信息存储与提取241
本章小结与评注249
本章参考文献251
第8章认知(第二类信息转换原理):语义信息→知识254
8.1认知概念解析255
8.1.1辞书对“认知”的解说255
8.1.2认知科学的相关诠释256
8.1.3本书的理解257
8.2认知原理:语义信息→知识258
8.2.1认知过程的界定258
8.2.2认知方法解析260
8.3基于语义信息的认知知识库266
8.3.1基于语义信息的知识表示267
8.3.2基于语义信息的机器学习269
8.3.3通用学习271
本章小结与评注273
本章参考文献274
第9章谋略(第三类信息转换原理)语义信息→智能策略276
9.1基础意识的生成机制:第三类A型信息转换原理277
9.1.1意识的含义278
9.1.2基础意识的生成机制282
9.2情感的生成机制:第三类B型信息转换原理292
9.2.1基本概念293
9.2.2情感的分类297
9.2.3情感的生成机制299
9.3理智的生成机制:第三类C型信息转换原理307
9.3.1理智的基本概念308
9.3.2理智的生成机制316
9.3.3综合决策323
本章小结与评注325
本章参考文献327
第10章执行与优化(第四类信息转换原理):智能策略→智能行为,
误差信息→优化策略329
10.1策略表示330
10.2策略执行:策略信息→策略行为335
10.3策略优化:误差信息→优化策略339
本章小结与评注341
本章参考文献342
附录A策略执行方式之一:控制概说345
附录B策略执行方式之二:显示概说350
B.1信息显示的基本原理350
B.2信息显示的作用355
B.3信息显示的基本方法356

未了的话362

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