学科的范式 (科学观与方法论 )是指导学科研究的最高引领力量。然而作者发现：作为信息学科高级篇章的人工智能却遵循着物质学科的范式，使人工智能的研究严重受限。因此，本书实施了人工智能的范式革命：总结了信息学科的范式，以此取代物质学科范式对人工智能研究的统领地位；在信息学科范式的引领下，构筑人工智能的全局模型，揭示普适性智能生成机制，开辟机制主义的人工智能研究路径，重构人工智能的基本概念；发掘信息转换与智能创生定律，创建机制主义通用人工智能理论。后者不但可以融通现行人工智能三大学派，而且可以与人类智能的生成机制实现完美的统一，形成统一智能理论。
样章试读
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“新一代人工智能理论、技术及应用丛书”序
前言
第一篇(战略篇)变与不变
第1章 千年不变的科技法则 3
1.1辅人律：科学技术的发生机制 3
1.2拟人律：科学技术的发展规律 6
1.3共生律：科学技术发展的归宿 12
1.4本章小结 16
参考文献 17
第2章 千年一遇的范式革命 18
2.1学科生长与建构的普遍规律 18
2.1.1自下而上的学科探索→自上而下的学科建构 19
2.1.2定义、定位、定格、定论：学科建构的基本进程 20
2.1.3定义→定位→定格→定论：学科建构的生长逻辑 24
2.2经典物质学科的学科建构基础 27
2.2.1经典物质学科的学科范式 (宏观定义)：科学观与方法论 28
2.2.2经典物质学科的学科框架 (落实定位)：研究模型与研究途径 29
2.2.3经典物质学科的学科规格 (精准定格)：学术结构与数理基础 30
2.3现代信息学科的学科建构基础 31
2.3.1现代信息学科的学科范式 (宏观定义)：科学观与方法论 31
2.3.2现代信息学科的学科框架 (落实定位)：研究模型与研究路径 37
2.3.3现代信息学科的学科规格 (精准定格)：学术结构与数理基础 39
2.3.4现代信息学科研究的当务之急：范式革命 40
2.4本章小结 43
参考文献 43
第二篇(溯源篇)历史上的智能研究
第3章 自然智能理论研究 47
3.1脑神经科学研究简介 47
3.1.1人类大脑与智能系统 47
3.1.2脑的组织学 49
3.1.3脑组织的细胞学 52
3.1.4脑神经科学研究的简评：范式需要转变 57
3.2认知科学研究简介 57
3.2.1 感知 58
3.2.2 注意 60
3.2.3 记忆 62
3.2.4 思维 65
3.2.5 语言 67
3.2.6 情绪 67
3.3脑神经科学与认知科学：联合评述 68
3.3.1脑神经科学与认知科学：存在“理论断裂” 69
3.3.2认知科学研究需要“全信息理论” 72
3.4本章小结 79
参考文献 80
第4章 历史上的人工智能研究 81
4.1基本概念的摸索 81
4.2技术路径的探索 88
4.2.1结构模拟：人工神经网络研究 89
4.2.2功能模拟：物理符号系统 /专家系统研究 90
4.2.3行为模拟：感知 -动作系统研究 92
4.2.4学派竞争：轮番沉浮 93
4.2.5现有人工智能的简评 96
4.3学科范式的思索 98
4.3.1范式的张冠李戴：人工智能痼疾顽症的总病根 98
4.3.2范式革命：人工智能研究的根本出路 101
4.3.3范式革命前后的对比 103
4.4本章小结 107
参考文献 107
第三篇(主体篇)通用人工智能理论
第5章 通用人工智能理论的学科基础 111
5.1基本概念：人类智慧→人类智能→人工智能→通用人工智能 111
5.1.1人类智慧 111
5.1.2人类智能 114
5.1.3人工智能 115
5.1.4通用人工智能 116
5.2通用人工智能理论的研究范式：科学观与方法论 118
5.2.1莫把“计算”当“智能” 118
5.2.2莫把“自动”当“智能” 120
5.2.3莫把物质学科范式当作“万能范式” 121
5.2.4信息→信息生态→信息科学→信息学科范式 122
5.3通用人工智能理论的学科框架：全局模型与研究路径 128
5.3.1通用人工智能理论的全局模型：主客互动的信息生态过程 128
5.3.2 通用人工智能理论的研究路径：普适性智能生成机制和机制主义研究路径 129
5.4通用人工智能理论的研究规格：学术结构与数理基础 133
5.4.1通用人工智能理论的学术结构规格 133
5.4.2通用人工智能理论的数理基础规格 133
5.5通用人工智能理论的学科理论总纲 134
5.6本章小结 135
参考文献 135
第6章 智能生成机制的激励源泉：信息的理论 137
6.1基本概念 137
6.1.1现有信息概念简评 138
6.1.2信息定义谱系：本体论信息与认识论信息 141
6.1.3 Shannon信息(通信信息)：统计型语法信息 151
6.2信息的分类与描述 155
6.2.1信息的分类 156
6.2.2信息的描述 159
6.3信息的度量 168
6.3.1概率型语法信息的度量： Shannon概率熵 168
6.3.2模糊语法信息的度量： Deluca-Termin模糊熵 170
6.3.3语法信息的统一度量：一般信息函数 172
6.3.4全信息的度量 178
6.4本章小结 180
参考文献 181
第7章 智能生成机制的感知原理 183
7.1感知原理：第一类信息转换原理 183
7.1.1感知信息/语义信息的生成机制 184
7.1.2关于“语义信息”的特别评述 189
7.1.3重要的副产品：脑神经科学与认知科学的“搭界” 192
7.2“注意”的基本概念及生成机制 194
7.2.1“注意”的基本概念 194
7.2.2“注意”的生成机制 196
7.3面向全信息的记忆机制 199
7.3.1记忆系统的全信息存储 201
7.3.2长期记忆系统的信息存储与提取 209
7.3.3人类认知与记忆的全信息机理 213
7.3.4关于长期记忆系统存储结构的附注 216
7.4本章小结 218
参考文献 219
第8章 智能生成机制的约束力量：知识的理论 221
8.1知识的概念、分类与表示 222
8.1.1知识及其相关的基本概念 222
8.1.2知识的分类与表示 230
8.2知识的度量 236
8.2.1针对“知识生成”的知识度量 237
8.2.2针对“知识激活”的知识度量 242
8.3知识的生态学 243
8.3.1知识的内生态学 243
8.3.2知识的外生态学 251
8.4本章小结 254
参考文献 254
第9章 智能生成机制的认知原理 255
9.1认知概念解析 256
9.1.1辞书对认知的解说 256
9.1.2认知科学的相关诠释 257
9.1.3本书的理解 257
9.2知识的生成机制：第二类信息转换原理 259
9.2.1认知内涵的界定 259
9.2.2认知方法 261
9.3基于内容的认知记忆库 271
9.3.1基于“语义信息 /内容性知识”的知识表示 272
9.3.2基于“语义信息 /内容性知识”的机器学习 274
9.3.3通用学习 276
9.4本章小结 278
参考文献 279
第10章 智能生成机制的求解方略：策略的理论 281
10.1策略概念与策略研究 281
10.2基础意识及其反应策略 283
10.2.1基础意识的含义 283
10.2.2基础意识的反应策略 288
10.3情感及其反应策略 289
10.3.1情感的基本概念 289
10.3.2情感的分类 292
10.3.3情感的反应策略 294
10.4理智及其反应策略 294
10.4.1理智的基本概念 295
10.4.2理智的反应策略 304
10.5本章小结 304
参考文献 304
第11章 智能生成机制的谋行原理 306
11.1基础意识反应策略生成机制：第三类 A型信息转换原理 306
11.2情智反应策略生成机制：第三类 B型信息转换原理 317
11.3理智反应策略生成机制：第三类 C型信息转换原理 324
11.4综合决策 331
11.5本章小结 333
参考文献 334
第12章 智能生成机制的执行原理 336
12.1策略表示 336
12.2策略执行机制：第四类信息转换原理 341
12.3目标实现机制：误差信息→优化策略→目标调整 345
12.4智能生成机制的总结：形式科学→内容科学 347
12.4.1何谓语义？ 348
12.4.2为何长期没有重视语义？ 350
12.4.3语义是怎样涌现的？一个谜团的破解 351
12.4.4内容科学的深远意义 354
12.5机制主义通用人工智能理论的示例 355
12.5.1经典案例：猴子与香蕉问题 355
12.5.2新的案例：在中医学领域的应用 357
12.6本章小结 359
参考文献 360
第四篇(总结篇)评述与拓展
第13章 评述 363
13.1范式革命的意义及其被长久忽视的原因 363
13.1.1科学技术本身的原因：范式革命“千年未遇”引起的误解 364
13.1.2社会管理方面的原因：学科划分和学科管理的过分刚性 365
13.1.3研究者方面的原因：科学研究过分追求“短平快” 367
13.2关于机制主义通用人工智能理论的初步评估 367
13.2.1理论的首创性 368
13.2.2理论的优胜性 371
13.2.3理论的通用性 373
13.3本章小结 378
第14章 拓展 379
14.1把理论转化成现实的先进社会生产力：洛神工程 379
14.2把机制主义通用人工智能理论拓展为统一智能理论 380
14.2.1统一智能理论的论证 381
14.2.2统一智能理论的启示 385
14.3本章小结 387
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