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《智能原理》电子书封面

智能原理

  • 发布时间:2020年10月31日 13:19:32
  • 作者:杨学山
  • 大小:29 MB
  • 类别:AI智能电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:扫描版
  • 评分:8.1

智能原理 PDF 扫描版

    智能原理》是一本关于AI智能相关的电子书资源,介绍了关于智能原理方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小29 MB,杨学山编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等综合评分为:7.3分,一起来看下具体内容。

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    内容介绍

    智能原理》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。

    目录

    • 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
    • 1.5.3 CRUM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

    以上就是本次介绍的AI智能电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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    83小时49分钟前回答

    为何人工智能(AI)首选Python?读完这篇文章你就知道了(推荐)

    为何人工智能(AI)首选Python?读完这篇文章你就知道了。我们看谷歌的TensorFlow基本上所有的代码都是C++和Python,其他语言一般只有几千行 。如果讲运行速度的部分,用C++,如果讲开发效率,用Python,谁会用Java这种高不成低不就的语言搞人工智能呢?Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。Python有非常多优秀的深度学习库可用,现在大部分深度学习框架都支持Python,不用Python用谁?人生苦短,就用Python。 python现在的确已经很火了,这……

    130小时26分钟前回答

    人工智能为什么用python

    这属于一种误解,人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,因为是计算密集型,需要非常精细的优化,还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到。所以某种意义上其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。 Python是这些库的API binding,使用Python是因为CPython的胶水语言特性,要开发一个其他语言到C/C++的跨语言接口,Python是最容易的,比其他语言的ffi门槛要低不少,尤其是使用Cython的时候。其他语言的ffi许多都只能导入C的函数入口点,复杂的数据结构大多只能手工用byte数组拼起来,如果还需要回调函数输入那就无计可施了。而CPython的C API是双向融合的,可以直接对外暴露封装过的Python对象……

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