机制主义人工智能理论

图书标准信息

• 作者 钟义信 著
• 出版社 北京邮电大学出版社
• 出版时间 2020-12
• 版次 1
• ISBN 9787563562510
• 定价 68.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 396页
• 字数 491千字

【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。

【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：DelucaTermin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