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内容推荐 本书发现“科学观→方法论→研究模型→研究路径→基本概念→基本原理”是建立新学科所需的完整研究纲领。于是,总结了信息科学的科学观和方法论,构筑了全新的人工智能研究模型,开创了机制主义的人工智能研究路径,重构了一批人工智能基本概念和基本原理,使长期鼎足三分的人工智能三大学派实现了和谐统一,构建了“基础意识一情感一理智”三位一体的高等人工智能,从而首创了机制主义人工智能理论。 本书可作为人工智能、大数据、计算机、自动化、通信等领域的高校教师、研究生、本科生学习和研究人工智能的教科书,也可作为科研机构和企业的研究人员及工程技术人员的参考书。 作者简介 钟义信,教授,博导,发展中世界工程技术科学院院士,北京邮电大学原副校长,国际信息研究学会2022一2023年度主席,中国人工智能学会第4届和第5届理事长,中国神经网络委员会2001一2005年度主席,国家863计划通信主题首届首席专家及863计划大信息领域负责人,曾任国务院信息化领导小组办公室专家委员会常委,亚太神经网络联合会主席,中国科协一联合国信息技术咨商委员会主席,世界工程组织联合会副主席兼信息通信委员会主席。长期从事信息科学与人工智能基础理论研究,是首届“吴文俊人工智能科学技术奖”的成就奖获得者,邮电部科技进步奖一、二等奖获得者,全国科协优秀科普著作奖的荣誉奖获得者。获国务院人事部“有突出贡献的中青年专家”称号和“有突出贡献的归国留学人员”称号。被评为全国优秀教师、全国优秀科技工作者。出版了《信息科学原理》《机器知行学原理》和《高等人工智能原理》等16部学术著作,发表了《全信息理论》《信息生态方法论》和《机制主义人工智能理论》等520多篇学术论文。 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? 1.1 辅人律:科学技术是怎样发生的? 1.1.1 人类的生物学进化和文明进化 1.1.2 人类的文明进化与科学技术的发生 1.2 拟人律:科学技术是怎样发展的? 1.2.1 科学技术拟人发展的基本逻辑 1.2.2 科学技术拟人发展的基本阶段 1.3 共生律:科学技术与人类的关系 1.3.1 共生律是辅人律和拟人律的必然结果 1.3.2 “机器治人”说缺乏科学根据 本章小结与评注 本章参考文献 第2章 从科学研究的认识论规律看:怎样研究人工智能? 2.1 科学研究的认识论规律:顶天立地的研究纲领 2.1.1 什么是科学研究的认识论规律? 2.1.2 顶天立地的科学研究纲领 2.2 经典物质科学的学科基础 2.2.1 经典物质科学的科学观和方法论 2.2.2 经典物质科学的研究模型和研究途径 2.3 现代信息科学的学科基础 2.3.1 信息科学的科学观和方法论 2.3.2 信息科学的研究模型与研究途径 2.3.3 信息科学研究的特殊规律——范式转变 本章小结与评注 本章参考文献 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 3.1 脑神经科学研究简介 3.1.1 人类大脑与智能系统 3.1.2 脑的组织学 3.1.3 脑组织的细胞学 3.2 认知科学研究简介 3.2.1 感知 3.2.2 注意 3.2.3 记忆 3.2.4 思维 3.2.5 语言 3.2.6 情绪 3.3 脑科学与认知科学的融通:“全信息”科学观 3.3.1 脑神经科学与认知科学:存在“理论的断裂” 3.3.2 认知科学研究:需要“全信息”,也能生成“全信息” 本章小结与评注 本章参考文献 第4章 人工智能研究方法的变革 4.1 人工智能研究鸟瞰 4.1.1 人工智能的基本概念 4.1.2 “人工智能”含义的辨析 4.1.3 人工智能研究的历史与现状 4.2 科学研究方法的进化 4.2.1 科学方法论的进化 4.2.2 科学方法论演进概要 4.3 概念与方法的重审:开放复杂信息系统的科学方法论 4.3.1 人工智能研究遭遇的科学方法论问题 4.3.2 人工智能研究的新型科学方法论 4.3.3 本书的知识结构 本章小结与评注 本章参考文献 第3篇 基础 第5章 全信息理论 5.1 基本概念 5.1.1 现有信息概念简评 5.1.2 信息定义谱系:本体论信息与认识论信息 5.1.3 Shannon信息:统计型语法信息 5.2 全信息的分类与描述 5.2.1 信息的分类 5.2.2 信息的描述 5.3 信息的度量 5.3.1 概率语法信息的测度:Shannon概率熵 5.3.2 模糊语法信息的测度:Deluca-Termin模糊熵 5.3.3 语法信息的统一测度:一般信息函数 5.3.4 全信息的测度 本章小结与评注 本章参考文献 第6章 知识理论 6.1 知识的概念、分类与表示 6.1.1 知识及其相关的基本概念 6.1.2 知识的分类与表示 6.2 知识的度量 6.2.1 针对“知识生成”的知识度量 6.2.2 针对“知识激活”的知识度量 6.3 知识的生态学 6.3.1 知识的内生态系统 6.3.2 知识的外生态系统 本章小结与评注 本章参考文献 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) 7.1 机制主义人工智能系统模型与机制主义方法 7.1.1 机制主义人工智能的系统模型 7.1.2 信息转换:机制主义方法 7.2 第一类信息转换原理:感知与注意的生成机制 7.2.1 感知信息的生成机理 7.2.2 重要的副产品:脑科学与认知科学的“搭界” 7.2.3 注意的生成机理 7.3 面向全信息的记忆机制 7.3.1 记忆系统的全信息存储 7.3.2 长期记忆系统的信息存储与提取 本章小结与评注 本章参考文献 第8章 认知(第二类信息转换原理):语义信息→知识 8.1 认知概念解析 8.1.1 辞书对“认知”的解说 8.1.2 认知科学的相关诠释 8.1.3 本书的理解 8.2 认知原理:语义信息→知识 8.2.1 认知过程的界定 8.2.2 认知方法解析 8.3 基于语义信息的认知知识库 8.3.1 基于语义信息的知识表示 8.3.2 基于语义信息的机器学习 8.3.3 通用学习 本章小结与评注 本章参考文献 第9章 谋略(第三类信息转换原理)语义信息→智能策略 9.1 基础意识的生成机制:第三类A型信息转换原理 9.1.1 意识的含义 9.1.2 基础意识的生成机制 9.2 情感的生成机制:第三类B型信息 |