高等人工智能原理：观念·方法·模型·理论出版时间：2014年版内容简介 “高等人工智能”是作者积25年研究所获的首创性系统性学术成果，《高等人工智能原理：观念·方法·模型·理论》是这些成果的系统总结。它用新的模型、新的方法和新的原理使一直处于天下三分状态的人工智能理论得到了和谐的统一，并在深度和广度上得到了全面的实质性提升。目录第一篇 总论：高等人工智能研究的科学观与方法论第1章 自然智能理论研究的启迪1.1 脑神经科学研究简介1.1.1 人类大脑与智能系统1.1.2 脑的组织学1.1.3 脑组织的细胞学1.2 认知科学研究简介1.2.1 感知1.2.2 注意1.2.3 记忆1.2.4 思维1.2.5 语言1.2.6 情绪1.3 脑科学与认知科学的融通：“全信息”科学观1.3.1 脑神经科学与认知科学：存在“理论的断裂”1.3.2 认知科学研究：需要“全信息”，也能生成“全信息”1.4 小结与评注参考文献第2章 人工智能研究方法的变革2.1 人工智能研究鸟瞰2.1.1 人工智能的基本概念2.1.2 “人工智能”含义的辨析2.1.3 人工智能研究的历史与现状2.2 科学研究方法的进化2.2.1 科学方法论的进化2.2.2 科学方法论演进概要2.3 概念与方法的重审：开放复杂信息系统的科学方法论2.3.1 人工智能研究遭遇的科学方法论问题2.3.2 人工智能研究的新型科学方法论2.3.3 《高等人工智能原理》一书的知识结构2.4 小结与评注参考文献第二篇 高等人工智能的基础理论第3章 全信息理论3.1 基本概念3.1.1 现有信息概念简评3.1.2 信息定义谱系：本体论信息与认识论信息3.1.3 shannon信息：统计型语法信息3.2 全信息的分类与描述3.2.1 信息的分类3.2.2 信息的描述3.3 信息的度量3.3.1 概率语法信息的测度：shannon概率熵3.3.2 模糊语法信息的测度：DeLucaTermin模糊熵3.3.3 语法信息的统一测度：一般信息函数3.3.4 全信息的测度3.4 小结与评注参考文献第4章 知识理论4.1 知识的概念、分类与表示4.1.1 知识及其相关的基本概念4.1.2 知识的分类与表示4.2 知识的度量4.2.1 针对“知识生成”的知识测度4.2.2 针对“知识激活”的知识度量4.3 知识的生态学4.3.1 知识的内生态系统4.3.2 知识的外生态系统4.4 小结与评注参考文献第三篇 高等人工智能的主体理论第5章 感知、注意与记忆：第一类信息转换原理5.1 高等人工智能的系统模型与机制主义方法5.1.1 高等人工智能的系统模型5.1.2 信息转换：高等人工智能系统的机制主义方法5.2 第一类信息转换原理及感知与注意的生成机制5.2.1 第一类信息转换原理：全信息的生成机理5.2.2 重要的副产品：脑科学与认知科学的“搭界”5.2.3 第一类信息转换原理的应用：感知注意的生成机理5.3 记忆系统的全信息机制5.3.1 记忆系统的全信息存储5.3.2 长期记忆系统的信息存储结构与提取方式5.4 小结与评注参考文献第6章 意识、情感、理智与行为：第二类信息转换原理6.1 基础意识的生成机制：第二类A型信息转换原理6.1.1 意识的含义6.1.2 基础意识的生成机制6.2 情感的生成机制：第二类B型信息转换原理6.2.1 基本概念6.2.2 情感的分类6.2.3 情感生成的机制6.3 理智的生成机制：第二类C型信息转换原理6.3.1 理智的基本概念6.3.2 理智生成的机制6.3.3 综合决策6.4 策略执行的机制：第二类D型信息转换原理6.4.1 策略表示6.4.2 策略执行：从策略信息到策略行为的转换6.5 小结与评注参考文献第四篇 高等人工智能与现行人工智能的关系第7章 物理符号系统：规范知识支持的机制主义方法7.1 形态性知识支持的智能生成方法7.1.1 一般模型7.1.2 控制策略7.2 内容性知识支持的机制主义方法7.2.1 谓词逻辑7.2.2 归谬推理7.3 价值性知识支持的机制主义方法7.3.1 启发式搜索7.3.2 博弈树搜索7.3.3 智能搜索与智能检索方法7.4 小结与评注参考文献第8章 人工神经网络：经验知识支持的机制主义方法8.1 生物神经网络与人工神经网络8.1.1 人类智能与生物神经网络8.1.2 人工神经网络基础8.2 前向神经网络及其应用8.2.1 单层感知器8.2.2 多层感知器8.3 反馈神经网络8.3.1 Hopfield模型8.3.2 联想存储器：反馈型神经网络设计举例8.4 自组织神经网络8.5 小结与评注参考文献第9章 感知—动作系统：常识知识支持的机制主义方法9.1 传感9.2 模式分类9.2.1 统计识别方法9.2.2 语言学方法9.2.3 神经网络方法9.2.4 关于“模式理解”的提要9.3 感知—动作系统9.3.1 感知—动作系统的总体原则9.3.2 几个典型的感知—动作系统9.3.3 智能体：感知动作系统的变种9.4 小结与评注参考文献第五篇 应用问题择要第10章 有关应用的几个共性课题10.1 自然语言理解10.1.1 自然语言理解与自然语言处理10.1.2 规则方法与统计方法10.1.3 领域广度与质量优度10.1.4 语言理解与信息理论10.1.5 全信息理论与自然语言理解10.1.6 全信息自然语言理解方法论10.1.7 全信息自然语言理解方法论的应用10.2 机器学习10.2.1 学习的一般概念10.2.2 学习的一般理论10.2.3 几种常用的机器学习方法10.3 智能机器人和智能信息网络10.3.1 智能机器人10.3.2 智能信息网络10.3.3 智能技术的应用前景10.4 小结与评注参考文献结语索引 上一篇: 过程控制工程 [梁昭峰，李兵，裴旭东主编] 2010年版 下一篇: Micro Logix核心控制系统
