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| 編輯推薦： |
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本书适合对智能和人工智能感兴趣的学生、学者和实践工作者阅读。
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| 內容簡介： |
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本书全面梳理了各个学科与智能研究相关的成果，在此基础上归纳了一般智能的构成要素，形成了生物智能和非生物智能统一的智能理论体系。系统分析了智能的进化、发展、使用和评价，提出了语义逻辑的主要准则和不同于冯?诺伊曼体系的智能计算架构。并且为构建本书所述非生物智能体或人工智能学界讨论的通用人工智能提出了一条可实现的路径。本书适合对智能和人工智能感兴趣的学生、学者和实践工作者阅读。
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| 關於作者： |
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杨学山，男，汉族，1954年12月出生，上海人，1993年6月加入中国共产党，1984年北京大学信息管理系研究生毕业。曾任工业和信息化部副部长，2015年2月卸职。主要研究领域：汉字信息处理，信息系统和网络的设计和开发，信息经济学，信息法学，国家信息化发展战略。主要研究成果：1981年以来，先后发表了150余篇论文，著有《专家系统及其在管理中的应用》《知识经济时代的企业技术创新和改造》《企业信息化建设与管理》等著作。
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| 目錄：
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第1章智能研究的进展和启示1
1.1先哲们对智能的思考2
1.2生物学研究的贡献4
1.2.1进化生物学4
1.2.2基础生命科学7
1.2.3分子生物学和生物化学10
1.2.4植物生理学13
1.2.5动物行为学15
1.2.6小结17
1.3认知科学的贡献18
1.3.1认知功能的载体：神经系统和脑18
1.3.2感知觉研究的贡献20
1.3.3学习、记忆、意识、行为等认知功能的一般讨论31
1.3.4认知功能与主体32
1.3.5认知的结构性35
1.3.6注意、意识、情绪的认知功能特点37
1.4心理学研究的贡献40
1.4.1儿童智力发展的阶段40
1.4.2信息加工的发展理论44
1.4.3不同认知功能发展的心理学解释46
1.4.4分类智力发展研究的贡献51
1.5心智研究的贡献53
1.5.1心智的计算表征理解53
1.5.2主要心智内容的表征与计算55
1.5.3CRUM需要面对的挑战57
1.6工具和系统的贡献58
1.6.1工具与智能59
1.6.2简单工具和非数字机械的贡献65
1.6.3计算工具的贡献68
1.6.4数字机械和自动化系统的贡献72
1.6.5人工智能的贡献78
1.6.6小结91
1.7逻辑和信息的贡献93
1.7.1计算的逻辑93
1.7.2问题求解的逻辑99
1.7.3记录信息增长102
1.7.4记录信息的表征力和可计算性104
1.7.5记录信息的可获得性106
1.7.6小结107
1.8社会认知和群体决策108
1.8.1个体认知和智能的社会性108
1.8.2社会事件与群体决策110
1.8.3社会认知的神经科学发现110
1.8.4社会认知对智能进化和发展的影响112
1.9小结112
第2章智能的构成123
2.1智能是什么124
2.1.1智能定义的主要观点124
2.1.2智能的定义129
2.1.3智能的主要属性131
2.2智能的构成要素133
2.2.1智能要素及第一层架构133
2.2.2主体类型与智能要素的讨论135
2.2.3智能行为与智能要素的讨论137
2.2.4环境作为智能进化、发展和使用的条件139
2.3主体性139
2.3.1智能主体性的特点和构成要素139
2.3.2主体性的自我和意识141
2.3.3主体性的资源和资源的拥有能力143
2.3.4主体性的控制力143
2.4功能144
2.4.1功能的构成144
2.4.2实现控制的功能149
2.4.3行为的功能150
2.4.4信息处理的功能153
2.4.5小结154
2.5信息155
2.5.1信息要素的构成155
2.5.2信息的完整性159
2.5.3信息的结构性160
2.5.4信息的可用性163
2.6本章小结164
第3章智能的进化与发展169
3.1智能进化的台阶170
3.1.1智能是进化的吗170
3.1.2智能进化的阶段173
3.1.3智能要素的进化特征174
3.2单细胞生物：智能进化的不朽基石176
3.2.1单细胞生物拥有的生物智能176
3.2.2以生存为中心的主体性179
3.2.3以生物体为边界的完整功能182
3.2.4形成了遍及生物体及所有功能的信息过程184
3.2.5环境因素分析192
3.2.6小结192
3.3神经系统和脑：开启独立的认知功能194
3.3.1进化的历程和特征194
3.3.2增加认知功能后的主体性197
3.3.3完备的功能体系198
3.3.4信息的作用进一步增强201
3.3.5环境影响机理的改变202
3.3.6小结203
3.4语言和文字：组合智能体与记录信息和客观知识204
3.4.1组合智能主体和记录信息、客观知识的新阶段205
3.4.2主体性：组合主体的诞生207
3.4.3功能：信息转换成为重要的功能209
3.4.4信息：记录信息和客观知识的诞生211
3.4.5环境：交流和学习的影响214
3.4.6小结215
3.5计算和数字设备：弥补脑力的不足215
3.5.1计算工具和数字设备：符号处理的极速发展216
3.5.2主体性：人驾驭的计算和连接能力218
3.5.3功能：符号处理与准语义处理的诞生219
3.5.4信息：工具中的信息、符号处理中的语义221
3.5.5环境：技术的力量223
3.5.6小结224
3.6自动化和智能系统：非生物智能显示力量224
3.6.1自动化和智能系统：承担复杂智能任务的主角225
3.6.2主体性：赋予主体性可以达到或超越人的智能227
3.6.3功能：自我意识之外的完整功能类型229
3.6.4信息：完备显性结构的诞生230
3.6.5环境：人与非生物智能的权衡232
3.6.6小结233
3.7非生物智能体：隐约可见的未来、新自我的产生233
3.7.1什么是非生物智能体233
3.7.2走向非生物智能体的技术要素235
3.7.3非生物智能体产生的社会环境240
3.7.4非生物智能体产生后的智能主体格局240
3.8生物智能的发展241
3.8.1什么是智能发展241
3.8.2生长发育过程243
3.8.3学习过程245
3.8.4使用过程248
3.8.5蜕变过程249
3.8.6小结250
3.9非生物智能和组合智能的发展251
3.9.1生命周期和发展特征251
3.9.2赋予过程252
3.9.3使用过程253
3.9.4淘汰过程253
3.9.5小结254
3.10本章小结254
第4章智能的使用261
4.1智能事件262
4.1.1内部智能事件262
4.1.2跨界智能事件263
4.1.3外部智能事件264
4.1.4智能事件的系统特征266
4.1.5智能事件的一般构成267
4.2智能任务268
4.2.1智能任务的一般分析268
4.2.2主观性和个体自身任务270
4.2.3增长性任务270
4.2.4重复性任务271
4.2.5变革性任务272
4.2.6开创性任务273
4.2.7小结274
4.3作为智能使用的问题求解275
4.3.1智能使用275
4.3.2问题求解过程分析276
4.3.3求解问题的类型分析279
4.3.4问题求解的策略和路径281
4.3.5问题求解的评价与学习283
4.3.6智能与人工智能的问题求解286
4.3.7小结287
4.4智能评价289
4.4.1智能评价的一般讨论289
4.4.2复杂性评价290
4.4.3就绪度292
4.4.4成熟度293
4.4.5完备度294
4.4.6有效性301
4.4.7增长性302
4.4.8小结303
4.5本章小结303
第5章智能的逻辑305
5.1语义性准则306
5.1.1智能进化中的信息过程语义性306
5.1.2智能行为中的语义处理和形式处理308
5.2结构准则308
5.2.1结构准则308
5.2.2最小主体单元309
5.2.3最小功能单元310
5.2.4最小信息单元311
5.2.5最小智能单元及其存在312
5.2.6从最小单元到单元构成的体系313
5.2.7小结316
5.3具体性和有限性准则316
5.3.1智能任务和智能行为都是具体的316
5.3.2智能结构及其操作是具体的317
5.3.3智能构件是有限的318
5.3.4小结319
5.4连接准则320
5.4.1连接的对象320
5.4.2连接的目的322
5.4.3连接的模式323
5.4.4连接的有效性324
5.4.5小结324
5.5容错与规范准则324
5.5.1进化的容错325
5.5.2发展的容错325
5.5.3使用的容错326
5.5.4规范和价值准则327
5.6叠加准则329
5.6.1叠加式智能增长329
5.6.2叠加的计算331
5.7递减准则336
5.7.1不确定性递减准则337
5.7.2复杂性递减准则338
5.7.3递减的实现339
5.7.4算法、计算复杂性与不确定性和复杂性递减340
5.8融通准则342
5.8.1融通准则342
5.8.2跨主体融通343
5.8.3跨态融通344
5.8.4智能融通的下一步345
5.9本章小结346
第6章智能的计算架构349
6.1基于语义和智能任务流程的智能计算架构350
6.1.1基于语义和智能任务流程的智能计算架构组成350
6.1.2智能行为流程351
6.1.3智能主体的资源353
6.1.4环境354
6.1.5主体355
6.1.6小结356
6.2微功能单元357
6.2.1微功能单元的构成和机制357
6.2.2微处理器358
6.2.3描述构件359
6.2.4连接构件359
6.2.5形成和增长模式360
6.2.6小结361
6.3功能单元组和功能系统361
6.3.1功能单元组362
6.3.2功能系统363
6.3.3控制类功能系统364
6.3.4连接功能系统365
6.3.5执行类功能系统367
6.3.6构件描述类功能系统368
6.4起点、成长和停止369
6.4.1非生物智能体的主要类型369
6.4.2起点370
6.4.3成长371
6.4.4跨架构成长373
6.4.5计算架构发展的内部规范374
6.4.6小结376
6.5微处理和内计算376
6.5.1微处理377
6.5.2内计算的定义、类型和机制378
6.5.3成长性内计算379
6.5.4维护性内计算381
6.5.5计算架构中的算法382
6.5.6硬件实现的要求383
6.6本章小结386
第7章智能的未来389
7.1未来图景390
7.2主体392
7.2.1人392
7.2.2非生物智能体393
7.2.3组合智能主体396
7.3功能396
7.3.1专用396
7.3.2通用397
7.3.3替代397
7.3.4非替代398
7.3.5功能发展需要解决的几个重要技术问题398
7.3.6关于常识399
7.4信息400
7.4.1非生物智能体的记忆401
7.4.2跨智能体交流的介质402
7.4.3非生物智能体复制的基因402
7.4.4智能时代的数字双生子403
7.4.5信息描述的逻辑和工具系统404
7.5智能社会的理性404
7.5.1智能体理性404
7.5.2社会理性405
7.6本章小结406
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| 內容試閱：
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全书共七章。第一章是对智能相关学科研究成果的综述，目的是从中归纳出关于智能定义和决定其发生发展的主要因素。第二章将第一章的成果落实，提出了智能的定义、组成要素并展开了框架性讨论，是智能理论的总纲。第三、四两章是以第二章给出的定义和框架为基础，解释智能的进化、发展和使用，并力图梳理出具有规律性的结论。这两章的分析说明，第二章给出的智能理论充分解释了迄今为止智能进化和发展的过程和各种类型智能的使用实践。第五、六两章是在第三、四两章归纳的主要结论基础上的进一步抽象和普遍化。第五章总结并分析了智能的10个逻辑特征，归纳为十项准则。第六章在第五章的基础上提出了基于语义处理的智能计算架构。第七章则在前述各章结论的基础上，对人类社会如何推动智能进化进入最后一个阶段的概要分析，介绍了特征、关键路径和应关注的发展理性。第五、六、七三章均以第二章提出的智能理论为基础展开，说明了该理论框架的预见性。
第一章系统全面介绍了与智能研究相关领域的主要成果，是全书的基础。本章从四个角度梳理了这些领域的主要贡献。一是数千年人类文明的先驱者对精神、灵魂、智慧的理解带给我们的启迪。二是从生物智能进化和发展的角度，分别介绍了进化生物学、基础生命科学、分子生物学、生物化学、植物生理学、动物行为学、认知神经科学、神经心理学、认知心理学、发展心理学等学科对生物智能相关的研究成果。三是从非生物智能的角度，分别介绍了简单工具、非数字机械、计算工具、数字设备、自动化系统、人工智能、逻辑和计算等领域对智能研究的贡献。四是从生物智能与非生物智能交叉研究的角度，分析了以心智研究为代表的研究成果。通过多角度的系统梳理，发现了生物智能进化与发展的一些重要规律，发现了生物智能与非生物智能的共性，第二章提出的智能定义和基本架构就是建立在这些成果的基础上。
第二章是全书的核心。以所有相关领域研究成果的归纳为基础，提出了智能的定义、组成要素及相互关系，是本书的总纲。智能是如此真实的客观存在、与人类生存和发展关系如此密切，智能的研究跨越数千年，与智能相关的研究文献不计其数，但对智能是什么始终争论不休。坚持智能是心理或精神的，在研究中必然发现智能发展的物质特性，这些特性不能由心因解释；坚持智能是物质的，在研究中必然碰上今天的神经科学和脑科学尚不能解释的心理或精神元素；心智研究力图穿透两者，但解释性和预见性均不足以为各方接受。本书关于智能的定义是在麻省理工学院《认知百科全书》中的定义基础上稍作修改而成，智能是主体适应、改变、选择环境的各种行为能力，这里的主体包括生物体和非生物体，也与该书的定义一致。基于这一定义，进一步定义了智能的构成要素：主体性、功能、信息和环境，而环境是影响智能进化、发展和使用的重要的外部因素；定义了三个要素--主体性、功能、信息的构成。智能的定义、要素及其构成是智能理论的基本框架。
第三章确定了智能的起点，分析了智能进化的前五个阶段，对生物智能和非生物智能的发展过程和特点进行了剖析。根据定义，本书将地球上智能的起点定在地球上第一个原始生命体，不管这个智能体多么简单，它具备适应环境的能力，并且存在主体性。第三章通过对生物智能和非生物智能各种类型以主体性、功能和信息及主要环境影响为主线的进化发展过程的分析，提出了智能进化的六个阶段：单细胞生物、神经系统和脑、语言和文字、计算工具和数字设备、自动化和智能系统、非生物智能体。
智能进化与发展呈现两条主线，一条是生物智能的，另一条是非生物智能的。两者进化的轨迹有着反向前行的性质，生物智能以主体为基础从很低的功能和信息能力开始发展，非生物智能以实用的功能和信息处理能力为基础，经由人赋予的控制能力向自主的非生物智能体发展。两者在自动化系统和人工智能系统开始交叉，到进化的最后一个阶段非生物智能体时重合。本章用第二章智能构成框架诸要素对智能进化的前五个阶段、两条主线进行了全方位分析，该理论确实具有良好的解释性。智能的进化和发展本质上都是朝着更高智能前行，区分是为了界定两类不同特征的前行模式，更好理解智能发展的规律。发展是讲一个智能体一个生命周期的智能提升，进化是跨越生命周期、跨越个体智能发展。在一个生命周期，生物智能体经历了学习过程、使用过程和蜕变过程，非生物智能体经历了赋予过程、使用过程、淘汰过程，而主要的变化也是发生在主体性、功能和信息三个方面。
第四章从前两章讨论智能如何构成和形成转向如何使用。首先全景分析了智能使用的对象：智能事件和智能任务。智能事件和智能任务是同一事物在不同场景的不同名称，智能事件是指社会各个领域和智能主体内客观存在的各类事务，智能任务是指要由一个个智能主体执行的各类事务。智能任务的执行可以称之为问题求解。不同特征的智能事件或智能任务就有大致相同的问题求解过程，但存在不同的问题求解策略和路径。对于任何智能主体，问题求解的结束不是得到了结果，更重要的是经过评价之后的学习，在消化过程和结果中发展，智能的使用过程也是智能发展的过程。
第四章还从三个方面提出了对智能评价的主要指标。一是智能事件或智能任务的复杂性，二是智能主体的就绪度、成熟度、完备度，三是智能使用宏观效果，有效性和增长性。通过系统地对智能任务的类型、问题求解策略和路径的分析，得到一个十分重要的结论：智能主体在求解相同或相似的问题时，使用的算法和计算越多，该主体的智能成熟度越低。
前面几章讨论的对象是所有的智能体，第五和第六两章的对象是非生物智能体。第五章讨论了智能的10个逻辑特征，十项准则。智能是语义的。智能主体拥有的信息、进行的信息处理是基于语义而不是承载语义的符号，这是导致所有智能逻辑和计算特征与或规律的主要原因。智能主体拥有的智能是由一个个具体的智能构件组成的。构件和连接是语义性的直接体现、是所有基于语义的智能处理主要形式。叠加、递减、融通三项准则是智能构件进化和发展的基本运算方法。容错保留了多样性和可能性，规范引导整体趋于合理，为智能理性创造条件。
第六章提出了基于语义处理的智能计算架构。与基于符号处理的冯?诺依曼计算架构不同，智能计算以语义逻辑为基础，以内外部智能任务的计算为过程，以主体智能持续增长为目标。它的运行以外部感知和内部计算需求触发，经过策略确定、资源调用、任务执行、过程评价、成果学习、智能拓展的循环，形成以智能行为过程为基础的智能计算循环，以这个过程为基础，主体的智能逐步提升。智能计算架构由三部分组成，一是智能行为流程的构建：触发与分配器、策略生成器、执行器、评价器；二是智能主体的资源：智能构件、微处理器、计算资源、行为资源；三是智能主体的环境：外部事件、外部资源。在提出智能计算架构后，又专门对主要构成部分（微功能单元、功能单元组和功能系统）和智能计算架构形成的起点及成长过程做了较为深入的分析。描述构件是非生物智能体所有功能和信息的承载体、复制的基因、智能行为可调用的记忆。连接与描述构件一起构成信息的语义性。外部感知、连接、描述构件、微处理、内计算构成智能计算架构持续走向完善的机制。智能计算架构与基于符号的冯?诺依曼架构不同，存在各具特征的计算架构，特别是微处理和内计算，这是智能计算模式中最具特点的部分。智能计算架构在该架构达到完善之前处于不停息的计算之中，通过计算走向成长。只有在所有内部路径遍历之后没有新的学习材料或没有来自外部的学习材料，内计算才会停止。
第七章是对智能进化如何进入第六阶段的路径及进入第六阶段后图景进行分析。非生物智能体从当前的自动化系统或人工智能系统向非生物智能体进化，主要是三大变化，一是自主控制智能行为，二是自主学习成长，三是自主获取计算和物理资源。本章分析了实现的可能性和路径。描述了智能进入第六阶段之后的一般场景，并从主体、功能和信息三要素分别讨论了目标、路径和关键任务。特别强调了控制功能、学习模块的逻辑及非生物智能体的遗传基因完备的功能及信息构件的生产工具或生产线等智能社会发展的基础设施的建设。本章还专门讨论了由人和非生物智能体共同构成的社会如何治理，如何认识并实现非生物智能体的理性，形成人与非生物智能体共同遵循的社会理性准则。同时明确指出，人类无需为非生物智能体可能超越人类智力而过度担忧，智能增长与理性增长成正比是判断这个新社会的基点。
本书总结了智能进化、发展和使用遵循的主要规则，这些规则与得到充分发展、取得巨大成功的数学、物理学规则既有相符的一面又有相悖的一面。比如说，人或行走机器人在走路的时候，得克服重力，得注意坡度、风力，这些都遵循物理定律；但为什么要走、为什么选择这条路线、为什么快慢不同、走的过程怎么控制，就不属于物理规律的范畴，物理规律对这些行为没有可以解释的理论。也许说为什么选择这样的路线、为什么快慢不同、为什么要走、怎么走，可以用数学逻辑实现，但同样既有可说明的一面，也有不可说明的一面。以餐厅中的端盘子机器人和端盘子服务员为例，机器人为什么要走基于客户的需求，怎么走基于复杂的感知、策略、算法，对力和物理部件的控制，为什么走这条线路基于内置的路径优化算法，为什么快慢不同，基于内置的对路线条件和实际场景的控制模块；服务员为什么要走、为什么走这条路线、为什么快慢不同的原因相同，但实现的逻辑过程完全不同，老服务员对这三个问题的决策几乎没有任何计算、推理的逻辑过程，更不用说每一步脚抬多高、手如何配合、如何实现平衡等这些机器人必须通过算法来实现的计算问题。如果剖析人这个若干秒钟的过程，内在的认知过程和行为过程极其繁复，如果完全用模仿的方式实现，比以算法和逻辑为基础的走路机器人使用的计算资源还要多。看一眼顾客位置决定如何走这个几乎是直觉的过程，涉及的神经突触可能若干亿个，每一个手脚的动作，运动神经元与肌肉之间的瞬间连接可能达到数万个，为什么如此复杂的过程，人执行起来十分容易、流畅，这是因为整个逻辑过程没有推理，没有计算，只通过一条直接的连接串实现。智能成熟度不是以使用什么算法和逻辑决定的。更进一步，人在进化
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