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人工智能：范式革命与通用理论


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人工智能：范式革命与通用理论
  • 书号：9787030820617
    作者：钟义信等
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：129
    字数：176000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2025-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥98.00元
    售价： ￥77.42元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书站在科学研究制高点——范式(即科学观与方法论)——的立场上揭示了人工智能的深层学术本质，并通过范式革命(以信息学科范式取代物质学科范式)构筑了全新的人工智能研究模型，发现了普适性智能生成机制，开辟了基于智能生成机制的人工智能统一研究路径，创建了机制主义通用人工智能理论以及与之和谐适配的泛逻辑理论和因素空间数学理论，形成了信息学科范式引领的“人工智能-逻辑-数学”三位一体的理论体系，超越了那些未经范式革命的人工智能理论。
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    前言
    第1章 智能领域的范式革命 1
    1.1 基础概念新释 1
    1.1.1 人类智力 1
    1.1.2 人类智慧 1
    1.1.3 人类智能 2
    1.1.4 人工智能 2
    1.2 科学规律新探 3
    1.2.1 科学技术：为何发生(起点)？怎样发展(路径)？如何定位(归宿)？ 4
    1.2.2 人类能力扩展需求的演变规律 4
    1.2.3 科学技术发展的时代特征 5
    1.2.4 范式理论(一)：范式的新定义 6
    1.2.5 范式理论(二)：范式建构期 8
    1.2.6 范式理论(三)：建构期内范式必然“张冠李戴” 9
    1.2.7 范式理论(四)：范式革命的实施纲领 9
    1.3 “人工智能全面超人说”不能成立 11
    1.4 人工智能：范式的张冠李戴与范式的革命 13
    1.4.1 人工智能研究的历史与现状：范式的张冠李戴 13
    1.4.2 人工智能范式革命的实施步骤 17
    1.5 实现普适智能生成机制，创建通用人工智能理论 27
    1.5.1 感知(与注意)原理：由“客体信息”到“感知信息”的转换 28
    1.5.2 认知原理：由“感知信息”到“知识”的转换 32
    1.5.3 记忆原理：记忆库的全信息与全知识表示 35
    1.5.4 谋行原理：由“感知信息-知识-目标”到“策略”的转换 37
    1.5.5 执行原理：从智能策略到智能行为的转换与优化 39
    第2章 泛逻辑学 44
    2.1 逻辑学自身发展的基本规律 46
    2.1.1 当前逻辑学自身发展的方向 46
    2.1.2 逻辑学中的基本环节 48
    2.2 逻辑学研究对象的基本属性 49
    2.2.1 客观世界的基本属性是演化 49
    2.2.2 主观世界的基本属性是分析 50
    2.2.3 智能在现实环境中形成和演化发展 56
    2.3 人工智能研究实践证明它需要泛逻辑支撑 57
    2.3.1 创立人工智能学科的初心 57
    2.3.2 人工智能研究70多年的实践经验 59
    2.3.3 赋予计算机更多的聪明因素 61
    2.3.4 人工智能研究迫切需要逻辑范式变革 63
    2.4 命题泛逻辑理论 64
    2.4.1 命题泛逻辑的理论框架 64
    2.4.2 命题泛逻辑的有效实现途径 65
    2.4.3 命题泛逻辑的具体扩张过程 68
    2.5 如何应用命题泛逻辑 74
    2.5.1 使用命题泛逻辑的健全性标准 74
    2.5.2 逻辑运算模型参数的确定方法 76
    2.5.3 对智能生成机制的逻辑支撑 77
    2.6 命题泛逻辑与深度神经网络 82
    第3章 因素空间 84
    3.1 因素空间是智能研究范式革命的数学产物 84
    3.2 因素空间的定义与性质 85
    3.2.1 因素是广义的变量 86
    3.2.2 因素空间的定义 86
    3.2.3 背景基 89
    3.2.4 因素谱系 91
    3.2.5 因素编码——知识本体的DNA 95
    3.3 因素空间是因果革命的基础 98
    3.3.1 珀尔的“因果革命”论 98
    3.3.2 因果分析的核心思想 100
    3.3.3 因果三角化解 102
    3.4 因素空间理论是信息与智能科学的数学基础 103
    3.4.1 因素空间为智能数学各分支提供了统一的描述平台 103
    3.4.2 机器学习扫类显隐粗算 108
    3.4.3 支持向量机的试探算法 110
    3.4.4 小结 117
    3.5 因素空间是智能孵化的数学工具 117
    3.5.1 感知过程描述 117
    3.5.2 智能孵化工程 121
    第4章 总结、简评与展望 122
    4.1 基本原理总结 122
    4.2 对当前人工智能研究的简评 125
    4.3 展望 127
    参考文献 128
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