本书涉及人工智能及信息系统相关科学理论前沿，并横跨哲学、科学史、心理学、逻辑学、语言学、数学、脑科学、人类学、计算机科学等多个学科，内容广泛、文笔简洁、思想深刻。全书共有6个章节，分别对应信息系统、智能系统、推理系统、自组织过程、经验与行为，以及社群与科学，主要讨论的是一般意义下的智能系统的特征，以具体的智能形式为例，尤其是人类智能和人工智能，厘清了许多智能理论中容易混淆的概念。其中，有关智能是一个信息系统在知识和资源相对不足时的适应能力，以及非公理逻辑等提法都是原创性的，极具启发性。

王培，1983年和1986年在北京大学计算机科学技术系分别获得学士和硕士学位。留校任教期间，参与了侯世达（Douglas Hofstadter）的《哥德尔、埃舍尔、巴赫：集异璧之大成》一书的翻译工作，并于1991年赴美国印第安纳大学成为侯世达的博士生，1995年获得计算机科学与认知科学博士学位。硕士期间，开始研发“非公理化推理系统”，并在博士及其后的研究工作中进一步发展了这个系统。2008年，该系统成为开源软件，是通用人工智能领域中极具代表性的工作之一。现任教于美国天普大学计算机与信息科学系，并担任《通用人工智能学报》主编和通用人工智能协会副主席。近年来曾在微信公众号《赛先生》和《返朴》上发表专栏文章。

序
前言
第1章 信息系统
第2章 智能系统
第3章 推理系统
第4章 自组织过程
第5章 经验与行为
第6章 社群与科学
结语

人工智能是当前科技发
展的热点之一。但人工智
能研究所涉及的不仅仅是
科学技术问题，还有更广
义上的理论思考。事实上
，已经有越来越多的人发
现，要想让人工智能研究
取得更大进展，我们就必
须对与其相关的概念和基
础理论有更清晰的认知。
人工智能研究背后的一
个朴素信念，就是人类所
表现出来的智能并不是人
类所独有的，而是有可能
在电子计算机中被复制出
来的。根据这种想法，“智
能”是一种具有一定普遍性
的能力或机制，而“人类智
能”是其重要表现形式，也
是我们最熟悉的形式，但
不是唯一的形式。人工智
能的支持者们认为，“人工
智能”（或可称其为“计算机
智能”）会是智能的另一种
具体形式。这就是说，智
能的内在规律性应该可以
用独立于人脑或计算机设
备的方式描述，就好像“飞
行”可以用物理语言描述出
来，而不涉及飞鸟或飞机
的具体结构，因为这些“飞
行系统”除了都能飞之外，
在其他方面可以完全不一
样。
本书的目的就是尝试建
立这样一个（一般、统一
、广义）智能理论。总的
说来，本书的核心是讨论
各种智能系统的共有特征
，虽然在此过程中不可避
免地会以具体的智能形式
（尤其是人类智能和人工
智能）为例。即使如此，
其中的结论也并不依赖于
大脑和计算机的特定结构
和机能。书中的内容体
现了借鉴人类智能来设计
人工智能的努力，并且涉
及智能的其他形式，如动
物智能、群体智能，甚至
外星智能。这个理论对于
人类、动物、群体来说是
描述性的，即它试图将我
们对这些对象的相关知识
系统化；对计算机来说，
这个理论是指令性的，即
它试图引导新型计算机系
统的设计和建造；外星智
能则作为一种可能性，为
这个理论提供有趣的思想
实验。
尽管这个理论以智能为
核心，但它和认知、思维
、精神、意识等现象密切
相关。对这些现象的研究
纵贯整个科学史和思想史
，横跨哲学、心理学、逻
辑学、语言学、数学、脑
科学、人类学、计算机科
学等学科，因此书中的讨
论带有很强的跨学科性质
。这个理论的形成也受到
这些学科中很多理论的影
响，而不是单纯基于其中
的某一个理论。
本书面向的读者首先是
相关学科的研究者和学生
，然后是对相关问题有足
够兴趣的公众。我没有按
一般学术著作的体例来写
，比如大量运用定义、证
明、引用等，而是集中描
述我自己对相关问题的看
法。因此，这本书不能算“
科普”，而是建立一门新科
学的尝试。但我会兼顾准
确性和可读性，尽量减少
术语和公式，试图用日常
语言把问题说清楚。
目前读者们看到的是一
个“论纲”，包括这个理论的
主要论点，但尚未包括解
释、举例、引证、比较、
推论等内容，而完成一本
包括那些内容的完整论著
将是我未来工作的一部分
。对这个理论的细节及其
计算机实现有兴趣的读者
可以在我的个人主页
（https://cis.temple.edu/~
pwang/）的链接中找到有
关著述和程序，如 Non?
Axiomatic Logic: A Model of
Intelligent Reasoning
（2013），Rigid Flexibility:
The Logic of Intelligence （
2006）。这本小书只能做
到简明扼要，无法兼顾通
俗易懂了。由于相关问题
的复杂性，读者不能期望
在不做进一步阅读和思考
的条件下就能完全理解本
书的内容，当然我不是以
此为借口推卸作为作者的
责任。
本书的结构体现了我对
这一理论中相互依赖的概
念和想法所做“线性展开”的
一次尝试，下面是各章的
概要。
1.信息系统：要说明白
什么是智能，必须同时说
明什么不是智能。这一章
的作用就是为智能系统和
非智能系统提供一套跨越
生物和机器的统一描述框
架和术语。“信息系统”被当
作一套方法论概念，据此
在描述一个系统的内部活
动时可以抽象地谈论系统
的目的、行动和知识，在
描述一个系统的外部活动
时可以抽象地谈论系统的
输入（问题）和输出（答
复），而不需要涉及其中
的具体物理学、化学、生
物学或其他过程。
2. 智能系统：这一章将
所有信息系统分为有智能
的智能系统和没有智能的
非智能系统。智能系统有
适应性并可以在知识和资
源相对不足的条件下工作
，而非智能系统（或称本
能系统）以传统的计算系
统和低等动物为代表，其
输出（答复或反应）是其
输入（问题或刺激）的固
定函数。智能系统的内部
结构和外部行为都与本能
系统有根本差别。
3. 推理系统：为了对信
息系统进行更详细、精确
的描述，这里把它们作为
推理系统来刻画。本能系
统对应于全公理系统，而
智能系统对应于非公理系
统。这一章还介绍了一个
具体的智能模型“纳思”的基
本结构，包括其表示语言
、推理规则、存储结构、
控制机制等。
4. 自组织过程：和本能
系统一切都在设计阶段由“
先天”确定的不同，智能系
统中的很多成分都是“后天”
习得的。这一章以纳思为
例，介绍了智能系统的学
习、成长和适应过程，包
括其目的、行动、信念等
成分的建构。
5. 经验与行为：这