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人工智能形式概念系统
人工智能形式概念系统

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工业技术

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  • 作 者:危辉著(复旦大学计算机学院)
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2011
  • ISBN:9787030305565
  • 页数:159 页
图书介绍:本书以人概念系统的习得、表征、进化、使用过程的算法化为研究目标,在对已有的概念系统形式化工具进行总结的基础上,提出了基于发展心理学观点的概念系统形式化表征方法,以期建立一个既能反映人的概念系统在构建过程、联想推理、普适性上的认知规律,又能满足计算机编程需求的形式概念系统。这一研究是一项人工智能的基础性工作,既体现了计算机科学对认知心理学、认知语言学等其它学科的借鉴,又在算法的物化智能过程中给这些学科提出了需要澄清的新问题。
《人工智能形式概念系统》目录

第1章概念系统的重要性 1

1.1概念系统是认知的核心 1

1.1.1对认知的定义 1

1.1.2高级智能活动 1

1.1.3概念系统处于认知技能整合的中心位置 3

1.2人工智能中概念系统作用的体现 6

1.2.1概念系统在场景理解中的作用 6

1.2.2概念系统在言语推理中的作用 7

1.2.3概念系统在智能分系统融合中的作用 13

1.3概念系统的特征 23

1.4对概念系统结构的猜测 27

1.4.1人工智能受到的批评 28

1.4.2人工智能中的几个基本问题 29

第2章形式概念系统建构方法的发展 31

2.1知识表示方法的研究 31

2.2概念结构表示研究 37

2.2.1以前的经典知识表示方法对概念结构关注不足 39

2.2.2概念图知识表示及其应用 40

2.2.3概念格 41

2.2.4本体 42

2.3心理学对此问题的研究 43

2.4心理学对长时记忆的研究 45

2.4.1层次网络模型 45

2.4.2激活扩散模型 46

2.4.3HAM模型和ACT模型 46

2.5常识库的研究 48

第3章形式概念系统浸润式问题求解 49

3.1广泛意义上的问题求解 49

3.1.1动态语义网(dynamicsemanticnetworkDSN)的基本构成 49

3.1.2基于DSN的推理机制 50

3.1.3基于DSN的问题求解过程 51

3.2动态语义网络的形式化实现 57

3.2.1DSN表征规范 57

3.2.2DSN形成规范 61

3.2.3DSN浸润推理规范 65

3.3动态语义网络激励传播算法实现 67

3.3.1基于DSN激励传播算法 67

3.3.2基于DSN浸润推理的计算机实现 70

3.4浸润式问题求解方式的展望 74

3.4.1小结 74

3.4.2进一步的发展 75

第4章表征重述 76

4.1发展心理学中关于表征重述的研究 76

4.2表征重述的启示 77

4.2.1从人工智能角度对表征重述观点的深度发掘 77

4.2.2表征重述应用于知识系统的不足之处 78

第5章使用对象建模工具的形式化方法 79

5.1面向对象是对世界的刻画 80

5.1.1面向对象的形式语义特征 80

5.1.2为什么选择面向对象技术作为形式化表征的手段 82

5.2面向对象对表征重述的实现 82

5.2.1以“计数”概念习得过程为例 82

5.2.2用表征重述对“计数”过程的再解释和基于面向对象规范定义的表征 83

5.2.3概念表征的形式进化导致问题求解能力的进化 91

5.2.4长远的考虑 94

5.3使用标准建模语言UML的表征重述实现 95

5.3.1UML对表征重述的描述 95

5.3.2用UML实现的计数行为变化表征 99

5.3.3用UML实现表征重述的优点与不足 106

5.4生成算法 106

5.4.1形式化表征生成算法 106

5.4.2概念掌握水平的变化 114

第6章形式概念系统上的推理 116

6.1基于扩展框架系统的表示 116

6.1.1扩展的框架知识表示方法 116

6.1.2框架定义的获得与规范 117

6.1.3扩展的框架表示实例 121

6.2扩展的框架系统的推理实现 125

6.2.1框架复合思想 125

6.2.2框架复合实例分析 125

6.3框架复合算法 132

第7章总结 136

7.1发展心理学与智能系统构造 136

7.1.1知识与认知过程不可分割 136

7.1.2发展心理学的启示 137

7.1.3智能系统构造的发展观 139

7.2从知识表示到表示 141

7.2.1知识表示与表示是不同的 141

7.2.2表示反映了对客观真实的认识 144

7.2.3Al认识论上的进步 145

7.2.4一个关于心理语言学的表示实例 146

7.3不识庐山真面目只缘身在此山中 148

7.3.1人工智能的新问题 148

7.3.2人工智能研究的难点 150

7.4人工智能与其他学科的关系 150

参考文献 153

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