机制主义方法与人工智能统一理论——人工智能的新方法与新进展

报导人工智能研究的一项重要进展:由于发现了人工智能研究的"机制主义"模拟方法和"知识的生态学结构",使原来"鼎足三分"的3个主流学说(结构模拟、功能模拟和行为模拟学说)在"机制主义方法"的基础上实现了和谐的统一,形成了统一理论,从而为人工智能的发展提供了新的基础。     

机制主义人工智能理论——一种通用的人工智能理论

现行人工智能研究取得了许多进展,但存在“深度上浅层化、广度上碎片化和体系上封闭化”的重要缺陷。这不是改进算法或者提高硬件性能所能解决的问题,而是要在科学观方法论上寻找根源。本文依据“科学观→方法论→研究模型→研究途径→基本概念→基本原理”这个顶天立地的研究纲领,总结了信息科学的科学观,提炼了信息生态方法论;在新的科学观和方法论指导下构筑了体现智能生长全过程的研究模型,发现了智能生长的共性机制,确立了机制主义研究途径,进而澄清和匡正了信息（特别是语义信息）、感知、知识、认知、基础意识、情感、理智、综合决策等一系列基础概念,总结了实现信息－知识－智能转换的一组基本原理,创建了机制主义人工智能理论。而且证明了:长期三分而立的结构主义（人工神经网络）、功能主义（专家系统）、行为主义（感知动作系统）三大人工智能理论可在机制主义人工智能理论框架内实现和谐统一;机制主义是生成基础意识、情感、理智三位一体高等人工智能的科学途径;机制主义人工智能理论是通用型的人工智能理论。     

科学观与方法论:研究与教育的创新源头

针对科学研究与高等教育的国内外现实状况,介绍传统科学观(物质观和能量观)和方法论(分而治之、各个击破、合成还原)在信息与智能科学研究领域产生的误导案例,阐述重视科学观和方法论研究与教育的重要性,提出适用于信息与智能科学研究的新科学观是信息观、系统观、生态观、机制观的四位一体,与之相适应的方法论是信息转换方法,同时通过实例论证新的科学观和方法论的有效性。     

高等人工智能:人工智能理论的新阶段

介绍"高等智能"诞生的历史背景,阐述高等人工智能理论的基本体系,包括高等人工智能理论研究的科学观和方法论、系统模型、统一研究方法、统一理论体系及其与现行"人工智能"的关系。讨论理论研究的意义和未来工作,提出界定重要术语和深化教学研讨的建议,希望引起各方关注。     

代数递归逻辑与人工智能

融合代数和递归函数理论，本文建了一个可以刻画知识表示、智能获取和自动推理的逻辑理论，给出了从示例中获得取知识的多项式复杂性算法和自动推理多项式复杂性算法。作为代数递归逻辑的应用，本文给出了人工智能中的约束满足问题的处理方案，探讨了人工智能的基本问题。     

浅谈科学教学情境创设的方法和实践

建构主义学习理论认为，学习不是学习者被动地接受知识，而是积极地主动建构知识的过程。学习总是与一定的情境相联系的,在实际情境或接近实际的情境下进行学习,可以利用生动、直观的形象有效地激发联想，唤醒记忆中的有关知识、经验或表象，从而使原有的知识与经验去“同化”、“顺应”当时所学的新知识，从而达到对新知识意义的建构。     

一种与实证相反的科学方法——再答赵南元教授

读了赵南元教授《“后现代科学”不是科学——答姜奇平先生》，我觉得讨论可以继续深入。     

面向科学工作流的应用集成框架

在分析科学工作流的概念和特点的基础上,针对科学工作流中应用集成的需求,提出一个应用集成的统一框架。基于各种应用抽象出统一的模型,在该模型上提出的框架能有效地集成各种应用。基于该模型实现一个科学工作流管理系统。图像处理应用验证了该框架的可行性。     

安全科学中的故障信息转换定律

为在安全科学领域实现从故障信息到安全决策过程,本文提出了安全科学中的故障信息转化定律。安全科学核心之一是系统可靠性。随着信息数据和智能科学的发展,系统可靠性理论也应跟随并发展。信息生态方法论是不同于传统机械还原论的方法论,可全方位研究故障信息。因素空间理论是基于因素的智能科学数学基础。空间故障树理论则是研究可靠性与因素关系的系统科学方法。因此三者在因素、系统变化及其特征研究方面具有天然的集成性。分别提供了研究系统可靠性的方法论、智能数学基础和具体实施平台。信息生态方法论和因素空间理论可指导并融入空间故障树理论的发展。从而为安全科学基础理论提供符合信息和智能科学的系统可靠性分析理念和方法,为安全科学的信息化及智能化作出尝试。     

什么是科学

科学作为一个词，最早出现大概是在唐末的时候。不过那时候科学这个词的意思和现在大不一样。那时候说的科学，指的是科举之学，就是要参加科举考取功名所需要的学问。而我们现在所说的科学，是在清末才开始使用的。据说是康有为最早在中国使用科学这个词来描述技术知识的。     

Ontology 方法学综述

近来 ,一种新的知识模型的出现 ,解决了以前专家系统基于规则技术的缺陷。最新的知识工程化技巧就是Ontology(本体论 ) ,获取本体论的动机是“可再用性”(Reusability)。在信息系统、接口、面向对象设计和编程等方面 ,本体论都是一个很好的工具 ,详细介绍构造Ontology方法学     

人工智能综述

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科,主要包括计算机实现的智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。     

关于人工智能的一点认识

讨论了人工智能的定义和极限问题，提出了可以局部模拟人类智能，但不能整体模拟人类智能的观点。     

上下文在人工智能中的应用

对上下文的基本概念进行了探讨。阐述了上下文在知识获取、机器学习、通信、数据库和本体中的应用。最后,对人工智能中的上下文所存在的一些问题进行讨论。     

A Taxonomy of Inference in Simulation Models

Simulation models have become increasingly popular in economics in the last two decades, because they can deal with a wide range of research questions. The set-up and analysis of simulation models can range from very specific to very general and can be underpinned by different combinations of theoretical considerations and empirical data. We offer a taxonomy of existing simulation approaches and show how their results can be used to explain observed economic features, examine economic systems and predict future economic processes. Moreover, we offer a new type of method that helps to better exploit empirical findings in simulation models.      

浅谈人工智能的应用与发展

本文主要介绍了人工智能的基本理论体系和该技术的应用概况,追索其理论发展历程,并对其主要的发展方向进行了技术上的评述.     

面向计算机专业研究生的人工智能教育

人工智能是为计算机专业研究生开设的一门重要课程。分析了为计算机专业研究生开设人工智能课程的必要性以及人工智能在研究生培养过程中的重要作用。结合计算机专业研究生的特点,进一步提出了关于研究生人工智能教育的几点建议。     

一种基于知识发现的拓展型竞争情报系统

目前,制约竞争情报发展的一个关键问题就是情报的收集与分析手段比较落后,远远不能胜任竞争情报系统所蕴含的特点和功效。本文将竞争情报作为一种特殊的知识,吸纳知识发现理论成果和方法,提升现有竞争情报系统的构造技术,真正做到快速、全面、准确和智能化的竞争情报生成和利用。     

仿人智能PID控制器设计

PID控制算法简单 ,参数调整方便 ,应用广泛。但是常规的PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳 ,对运行工况的适应性很差。该文设计的仿人智能PID控制器用正态函数拟和模糊控制规则 ,辅以根据误差和误差变化率的调整 ,能根据实际情况调整和完善PID参数 ,具有鲁棒性强 ,响应速度快 ,稳态精度高等优点。该方法在导弹自动驾驶仪的设计中有很好的应用效果。     

基于人工智能的金融监管信息系统

本文介绍了人工智能和知识工程的有关技术，并针对我国金融监管的现状，讨论了如何建立有效的基于人工智能的金融监管信息系统进行风险 评估和预警。