人工智能形式概念系統（簡體書）

《人工智能形式概念系統》主要內容簡介：在智能行為的模擬過程中，概念系統的形式化是極其重要的，它是多種智能行為得以發生和成功實施的基礎，在第一章中，我們從智能行為高度關聯的角度出發，給出一個理想的概念系統形式化方法應該具備的屬性，敘述概念系統在不同智能行為算法化以及應用深化過程中的核心作用和重要地位，在第二章中，我們從傳統人工智能知識表示和認知心理學記憶建模兩個方面回顧了概念系統形式化方法的發展歷史，在第三章中，我們給出一種基于浸潤思想的動態命題網概念表征與問題求解的實現方法，在第四章中，我們簡要介紹心理學中的表征重述觀點，并討論了它的不足，以及我們對這一思想如何應用于概念發展與概念系統構造的設想，在第五章中，我們根據表征重述的基本過程，采用面向對象形式化工具對概念習得、發展與形式表征的實現過程進行了詳細的論證，在第六章中，我們提出了一種基于框架復合的概念形式表征與非限定問題求解的實現方法，在第七章中，我們從發展心理學的角度論述了智能系統是一個要滿足系統性和相關性約束的整體，把對知識表示的研究推進到對表示的研究能夠拓展智能行為模擬研究的視野，有助于把不同學科的精髓應用到人工智能研究上來，《人工智能形式概念系統》適合從事人工智能、認知建模研究的研究生與科研人員使用。

前言
第1章 概念系統的重要性
1.1 概念系統是認知的核心
1.1.1 對認知的定義
1.1.2 高級智能活動.
1.1.3 概念系統處于認知技能整合的中心位置
1.2 人工智能中概念系統作用的體現
1.2.1 概念系統在場景理解中的作用
1.2.2 概念系統在言語推理中的作用
1.2.3 概念系統在智能分系統融合中的作用
1.3 概念系統的特征
1.4 對概念系統結構的猜測
1.4.1 人工智能受到的批評
1.4.2 人工智能中的幾個基本問題

第2章 形式概念系統建構方法的發展
2.1 知識表示方法的研究
2.2 概念結構表示研究
2.2.1 以前的經典知識表示方法對概念結構關注不足
2.2.2 概念圖知識表示及其應用
2.2.3 概念格
2.2.4 本體
2.3 心理學對此問題的研究
2.4 心理學對長時記憶的研究
2.4.1 層次網絡模型
2.4.2 激活擴散模型
2.4.3 HAM模型和ACT模型
2.5 常識庫的研究

第3章 形式概念系統浸潤式問題求解
3.1 廣泛意義上的問題求解
3.1.1 動態語義網(dynamicsemanticnetwork,DSN)的基本構成
3.1.2 基于DSN的推理機制
3.1.3 基于DSN的問題求解過程
3.2 動態語義網絡的形式化實現
3.2.1 DSN表征規范
3.2.2 DSN形成規范
3.2.3 DSN浸潤推理規范
3.3 動態語義網絡激勵傳播算法實現
3.3.1 基于DSN激勵傳播算法
3.3.2 基于DSN浸潤推理的計算機實現
3.4 浸潤式問題求解方式的展望
3.4.1 小結
3.4.2 進一步的發展

第4章 表征重述
4.1 發展心理學中關于表征重述的研究
4.2 表征重述的啟示
4.2.1 從人工智能角度對表征重述觀點的深度發掘
4.2.2 表征重述應用于知識系統的不足之處

第5章 使用對象建模工具的形式化方法
5.1 面向對象是對世界的刻畫
5.1.1 面向對象的形式語義特征
5.1.2 為什么選擇面向對象技術作為形式化表征的手段
5.2 面向對象對表征重述的實現
5.2.1 以“計數”概念習得過程為例
5.2.2 用表征重述對“計數”過程的再解釋和基于面向對象規范定義的表征
5.2.3 概念表征的形式進化導致問題求解能力的進化
5.2.4 長遠的考慮
5.3 使用標準建模語言UM1的表征重述實現
5.3.1 UM1對表征重述的描述
……
第6章 形式概念系統上的推理
第7章 總結
參考文獻