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简介
“机器知行学”旨在研究机器“认知一行事”的规律。本书阐明这个规
律的核心就是“信息一知识一智能转换”。为此,全书系统给出了“信息一
知识一智能转换”的概念、理论、方法及其学科体系,包括有目的地获取信
息的理论与方法,把信息转换为知识的理论与方法、把知识转换为智能策略
的理论和方法。本书的创新性内容还包括“全信息理论”、“知识理论”、
基于机制主义的“人工智能统一理论”、“智能与情感相互作用理论”以及
“知行学与知行机”等。
本书可供信息和智能科学技术领域专业的博士生、硕士生、高年级大学
生,信息和智能科学技术领域的科技人员、科技管理人员和教师,以及其他
对智能科学技术感兴趣的人员参考。
目录
《智能科学技术著作丛书》序
涂序
前言
引论
第一篇 总论:科学技术发展的宏观背景
第1章 科学技术的发生学机制
1.1科学的概念和社会功能
1.1.1科学的基本概念
1.1.2科学的社会功能
1.2技术的概念和社会功能
1.2.1技术的基本概念
1.2.2技术的社会功能
1.3科学技术的发生学机制
本章小结
参考文献
第2章 科学技术发展的宏观规律
2.1辅人律:科学技术的天然职能
2.2拟人律:科学技术发展的宏观轨迹
2.3共生律:科学技术的发展前景
本章小结
参考文献
第3章 从科学技术发展宏观规律看机器知行学
3.1辅人律:机器知行学的社会需求
3.2拟人律:机器知行学的理论准备
3.2.1信息理论
3.2.2知识理论
3.2.3人工智能理论
3.3共生律:机器知行学的科学意义
本章小结
参考文献
第二篇 基础(一):信息理论
第4章 全信息理论:shannon理论的开拓
4.1基本概念
4.1.1信息概念鸟瞰
4.1.2全信息:定义体系
4.1.3 Shannon信息:全信息的一个分支
4.2分类与描述
4.2.1信息的分类
4.2.2信息的描述
4.3信息的度量
4.3.1概率语法信息的测度:Shannon概率熵
4.3.2模糊语法信息的测度:Deluca—Termin模糊熵
4.3.3语法信息的统一测度:一般信息函数
4.3.4全信息的测度
本章小结
参考文献
第5章 机器能力(一):获取信息
5.1感知信息
5.2检索信息
5.2.1统计识别方法
5.2.2语言学方法
5.2.3神经网络方法
5.3理解信息
本章小结
参考文献
第三篇 基础(二):知识理论
第6章 知识理论建构
6.1基本概念
6.2度量方法
6.3知识生态
本章小结
参考文献
第7章 机器能力(二):认知
7.1机器认知概说
7.2知识生成
7.2.1归纳型知识生成
7.2.2演绎型知识生成
7.3知识激活
本章小结
参考文献
第四篇 基础(三):智能理论
第8章 智能理论的重构
8.1智能的基本概念
8.2脑的结构与功能
8.3自然智能与机器智能
本章小结
参考文献
第9章 机器能力(三):行事
9.1结构模拟
9.2功能模拟
9.2.1基于语法信息的人工智能理论
9.2.2基于语义信息的人工智能理论
9.2.3基于语用信息的人工智能理论
9.3行为模拟
本章小结
参考文献
第五篇 主体:“知行学”与“知行机”
第10章 “机器知行学”原理
10.1知行的机制主义:信息一知识一智能的转换理论
10.2情感与智能互动:意识一隋感一智能的相互作用
10.3人机的知行交互:机器理解人类自然语言
10.3.1规则方法与统计方法
10.3.2领域广度与质量优度
10.3.3语言理解与信息理论
10.3.4全信息自然语言理解方法论
本章小结
参考文献
第11章 知行机器架构
11.1基本框架
11.1.1基本知行机
11.1.2群体知行机
11.2能力与限制
11.3“机器知行学”的意义:
11.3.1科学意义和方法论意义
11.3.2应用意义
本章小结
参考文献
跋
涂序
前言
引论
第一篇 总论:科学技术发展的宏观背景
第1章 科学技术的发生学机制
1.1科学的概念和社会功能
1.1.1科学的基本概念
1.1.2科学的社会功能
1.2技术的概念和社会功能
1.2.1技术的基本概念
1.2.2技术的社会功能
1.3科学技术的发生学机制
本章小结
参考文献
第2章 科学技术发展的宏观规律
2.1辅人律:科学技术的天然职能
2.2拟人律:科学技术发展的宏观轨迹
2.3共生律:科学技术的发展前景
本章小结
参考文献
第3章 从科学技术发展宏观规律看机器知行学
3.1辅人律:机器知行学的社会需求
3.2拟人律:机器知行学的理论准备
3.2.1信息理论
3.2.2知识理论
3.2.3人工智能理论
3.3共生律:机器知行学的科学意义
本章小结
参考文献
第二篇 基础(一):信息理论
第4章 全信息理论:shannon理论的开拓
4.1基本概念
4.1.1信息概念鸟瞰
4.1.2全信息:定义体系
4.1.3 Shannon信息:全信息的一个分支
4.2分类与描述
4.2.1信息的分类
4.2.2信息的描述
4.3信息的度量
4.3.1概率语法信息的测度:Shannon概率熵
4.3.2模糊语法信息的测度:Deluca—Termin模糊熵
4.3.3语法信息的统一测度:一般信息函数
4.3.4全信息的测度
本章小结
参考文献
第5章 机器能力(一):获取信息
5.1感知信息
5.2检索信息
5.2.1统计识别方法
5.2.2语言学方法
5.2.3神经网络方法
5.3理解信息
本章小结
参考文献
第三篇 基础(二):知识理论
第6章 知识理论建构
6.1基本概念
6.2度量方法
6.3知识生态
本章小结
参考文献
第7章 机器能力(二):认知
7.1机器认知概说
7.2知识生成
7.2.1归纳型知识生成
7.2.2演绎型知识生成
7.3知识激活
本章小结
参考文献
第四篇 基础(三):智能理论
第8章 智能理论的重构
8.1智能的基本概念
8.2脑的结构与功能
8.3自然智能与机器智能
本章小结
参考文献
第9章 机器能力(三):行事
9.1结构模拟
9.2功能模拟
9.2.1基于语法信息的人工智能理论
9.2.2基于语义信息的人工智能理论
9.2.3基于语用信息的人工智能理论
9.3行为模拟
本章小结
参考文献
第五篇 主体:“知行学”与“知行机”
第10章 “机器知行学”原理
10.1知行的机制主义:信息一知识一智能的转换理论
10.2情感与智能互动:意识一隋感一智能的相互作用
10.3人机的知行交互:机器理解人类自然语言
10.3.1规则方法与统计方法
10.3.2领域广度与质量优度
10.3.3语言理解与信息理论
10.3.4全信息自然语言理解方法论
本章小结
参考文献
第11章 知行机器架构
11.1基本框架
11.1.1基本知行机
11.1.2群体知行机
11.2能力与限制
11.3“机器知行学”的意义:
11.3.1科学意义和方法论意义
11.3.2应用意义
本章小结
参考文献
跋
信息、知识、智能的转换与统一理论
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