高等人工智慧原理——觀念。方法。模型。理論

內容簡介

“高等人工智慧”是作者積25年研究所獲的首創性系統性學術成果，《高等人工智慧原理：觀念·方法·模型·理論》是這些成果的系統總結。它用新的模型、新的方法和新的原理使一直處於天下三分狀態的人工智慧理論得到了和諧的統一，並在深度和廣度上得到了全面的實質性提升。

圖書目錄

前言

第一篇總論：高等人工智慧研究的科學觀與方法論

第1章自然智慧型理論研究的啟迪

1.1 腦神經科學研究簡介

1.1.1 人類大腦與智慧型系統

1.1.2 腦的組織學

1.1.3 腦組織的細胞學

1.2 認知科學研究簡介

1.2.1 感知

1.2.2 注意

1.2.3 記憶

1.2.4 思維

1.2.5 語言

1.2.6 情緒

1.3 腦科學與認知科學的融通：“全信息”科學觀

1.3.1 腦神經科學與認知科學：存在“理論的斷裂”

1.3.2 認知科學研究：需要“全信息”，也能生成“全信息”

1.4 小結與評註

參考文獻

第2章人工智慧研究方法的變革

2.1 人工智慧研究鳥瞰

2.1.1 人工智慧的基本概念

2.1.2 “人工智慧”含義的辨析

2.1.3 人工智慧研究的歷史與現狀

2.2 科學研究方法的進化

2.2.1 科學方法論的進化

2.2.2 科學方法論演進概要

2.3 概念與方法的重審：開放複雜信息系統的科學方法論

2.3.1 人工智慧研究遭遇的科學方法論問題

2.3.2 人工智慧研究的新型科學方法論

2.3.3 《高等人工智慧原理》一書的知識結構

2.4 小結與評註

參考文獻

第二篇高等人工智慧的基礎理論

第3章全信息理論

3.1 基本概念

3.1.1 現有信息概念簡評

3.1.2 信息定義譜系：本體論信息與認識論信息

3.1.3 shannon信息：統計型語法信息

3.2 全信息的分類與描述

3.2.1 信息的分類

3.2.2 信息的描述

3.3 信息的度量

3.3.1 機率語法信息的測度：shannon機率熵

3.3.2 模糊語法信息的測度：DeLucaTermin模糊熵

3.3.3 語法信息的統一測度：一般信息函式

3.3.4 全信息的測度

3.4 小結與評註

參考文獻

高等人工智慧原理——觀念。方法。模型。理論

基本介紹

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