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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　人具有一個(gè)在內(nèi)容和結(jié)構(gòu)上都非常完備的概念系統(tǒng)，而且其自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自高新的能力也非常強(qiáng)，這一概念系統(tǒng)是人認(rèn)知能力強(qiáng)大的根本保證。對(duì)人工智能而言，無(wú)論是經(jīng)典的問(wèn)題求解、推理、決策與規(guī)劃、語(yǔ)言理解與生成、場(chǎng)景理解問(wèn)題，還是新出現(xiàn)的Web信息過(guò)濾、視頻檢索、基于Web的搜索、監(jiān)控等現(xiàn)實(shí)應(yīng)用都需要一個(gè)基本可用的語(yǔ)義系統(tǒng)作為支撐，因?yàn)檫@些應(yīng)用越來(lái)越體現(xiàn)出“muddy-task”的特性，需要一個(gè)比較寬泛的先驗(yàn)知識(shí)基礎(chǔ)。這個(gè)語(yǔ)義系統(tǒng)就是人的概念系統(tǒng)的形式化表征?！度斯ぶ悄苄问礁拍钕到y(tǒng)》以人概念系統(tǒng)的習(xí)得、表征、進(jìn)化、使用過(guò)程的算法化為研究目標(biāo)，在對(duì)已有的概念系統(tǒng)形式化工具進(jìn)行總結(jié)的基礎(chǔ)上，提出了基于發(fā)展心理學(xué)觀點(diǎn)的概念系統(tǒng)形式化表征方法，以期建立一個(gè)既能反映人的概念系統(tǒng)在構(gòu)建過(guò)程、聯(lián)想推理、普適性上的認(rèn)知規(guī)律，又能滿足計(jì)算機(jī)編程需求的形式概念系統(tǒng)。這一研究是一項(xiàng)人工智能的基礎(chǔ)性工作，既體現(xiàn)了計(jì)算機(jī)科學(xué)對(duì)認(rèn)知心理學(xué)、認(rèn)知語(yǔ)言學(xué)等其它學(xué)科的借鑒，又在算法的物化智能過(guò)程中給這些學(xué)科提出了需要澄清的新問(wèn)題。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《人工智能形式概念系統(tǒng)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

前言
第1章概念系統(tǒng)的重要性
    1.1 概念系統(tǒng)是認(rèn)知的核心
        1.1.1 對(duì)認(rèn)知的定義
        1.1.2 高級(jí)智能活動(dòng)
        1.1.3概念系統(tǒng)處于認(rèn)知技能整合的中心位置
    1.2 人工智能中概念系統(tǒng)作用的體現(xiàn)
        1.2.1概念系統(tǒng)在場(chǎng)景理解中的作用
        1.2.2概念系統(tǒng)在言語(yǔ)推理中的作用
        1.2.3概念系統(tǒng)在智能分系統(tǒng)融合中的作用
    1.3 概念系統(tǒng)的特征
    1.4 對(duì)概念系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的猜測(cè)
        1.4.1 人工智能受到的批評(píng)
        1.4.2 人工智能中的幾個(gè)基本問(wèn)題
第2章形式概念系統(tǒng)建構(gòu)方法的發(fā)展
    2.1 知識(shí)表示方法的研究
    2.2 概念結(jié)構(gòu)表示研究
        2.2.1以前的經(jīng)典知識(shí)表示方法對(duì)概念結(jié)構(gòu)關(guān)注不足
        2.2.2 概念圖知識(shí)表示及其應(yīng)用
        2.2.3 概念格
        2.2.4 本體
    2.3 心理學(xué)對(duì)此問(wèn)題的研究
    2.4 心理學(xué)對(duì)長(zhǎng)時(shí)記憶的研究
        2.4.1 層次網(wǎng)絡(luò)模型
        2.4.2 激活擴(kuò)散模型
        2.4.3 HAM模型和ACT模型
    2.5 常識(shí)庫(kù)的研究
第3章形式概念系統(tǒng)浸潤(rùn)式問(wèn)題求解
    3.1 廣泛意義上的問(wèn)題求解
        3.1.1 動(dòng)態(tài)語(yǔ)義網(wǎng)(dynamicsemantic network, DSN)的基本構(gòu)成
        3.1.2 基于DSN的推理機(jī)制
        3.1.3 基于DSN的問(wèn)題求解過(guò)程
    3.2 動(dòng)態(tài)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的形式化實(shí)現(xiàn)
        3.2.1 DSN表征規(guī)范
        3.2.2 DSN形成規(guī)范
        3.2.3 DSN浸潤(rùn)推理規(guī)范
    3.3 動(dòng)態(tài)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)激勵(lì)傳播算法實(shí)現(xiàn)
        3.3.1 基于DSN激勵(lì)傳播算法
        3.3.2基于DSN浸潤(rùn)推理的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)
    3.4 浸潤(rùn)式問(wèn)題求解方式的展望
        3.4.1 小結(jié)
        3.4.2 進(jìn)一步的發(fā)展
第4章表征重述
    4.1 發(fā)展心理學(xué)中關(guān)于表征重述的研究
    4.2 表征重述的啟示
        4.2.1從人工智能角度對(duì)表征重述觀點(diǎn)的深度發(fā)掘
        4.2.2表征重述應(yīng)用于知識(shí)系統(tǒng)的不足之處
第5章使用對(duì)象建模工具的形式化方法
    5.1 面向?qū)ο笫菍?duì)世界的刻畫
        5.1.1 面向?qū)ο蟮男问秸Z(yǔ)義特征
        5.1.2為什么選擇面向?qū)ο蠹夹g(shù)作為形式化表征的手段
    5.2 面向?qū)ο髮?duì)表征重述的實(shí)現(xiàn)
        5.2.1以“計(jì)數(shù)”概念習(xí)得過(guò)程為例
        5.2.2用表征重述對(duì)“計(jì)數(shù)”過(guò)程的再解釋和基于面向?qū)ο笠?guī)范定義的表征
        5.2.3概念表征的形式進(jìn)化導(dǎo)致問(wèn)題求解能力的進(jìn)化
        5.2.4 長(zhǎng)遠(yuǎn)的考慮
    5.3 使用標(biāo)準(zhǔn)建模語(yǔ)言UML的表征重述實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 UML對(duì)表征重述的描述
        5.3.2用UML實(shí)現(xiàn)的計(jì)數(shù)行為變化表征
        5.3.3用UML實(shí)現(xiàn)表征重述的優(yōu)點(diǎn)與不足
    5.4 生成算法
        5.4.1 形式化表征生成算法
        5.4.2 概念掌握水平的變化
第6章形式概念系統(tǒng)上的推理
    6.1 基于擴(kuò)展框架系統(tǒng)的表示
        6.1.1 擴(kuò)展的框架知識(shí)表示方法
        6.1.2 框架定義的獲得與規(guī)范
        6.1.3 擴(kuò)展的框架表示實(shí)例
    6.2 擴(kuò)展的框架系統(tǒng)的推理實(shí)現(xiàn)
        6.2.1 框架復(fù)合思想
        6.2.2 ?架復(fù)合實(shí)例分析
    6.3 框架復(fù)合算法
第7章總結(jié)
    7.1 發(fā)展心理學(xué)與智能系統(tǒng)構(gòu)造
        7.1.1 知識(shí)與認(rèn)知過(guò)程不可分割
        7.1.2 發(fā)展心理學(xué)的啟示
        7.1.3 智能系統(tǒng)構(gòu)造的發(fā)展觀
    7.2 從知識(shí)表示到表示
        7.2.1 知識(shí)表示與表示是不同的
        7.2.2表示反映了對(duì)客觀真實(shí)的認(rèn)識(shí)
        7.2.3 AI認(rèn)識(shí)論上的進(jìn)步
        7.2.4一個(gè)關(guān)于心理語(yǔ)言學(xué)的表示實(shí)例
    7.3 不識(shí)廬山真面目, 只緣身在此山中
        7.3.1 人工智能的新問(wèn)題
        7.3.2 人工智能研究的難點(diǎn)
    7.4 人工智能與其他學(xué)科的關(guān)系
參考文獻(xiàn)