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| 編輯推薦： |
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本书知识密集度较高，非单纯的学科知识的陈述与总结，凝聚了作者多年来对智能研究的理解与思考，提出了一个智能的新理论，书中较多结论和现有主流观点不同甚至相反，见解独到。
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| 內容簡介： |
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本书涉及人工智能及信息系统相关科学理论前沿，并横跨哲学、科学史、心理学、逻辑学、语言学、数学、脑科学、人类学、计算机科学等多个学科，内容广泛、文笔简洁、思想深刻。全书共有6个章节，分别对应信息系统、智能系统、推理系统、自组织过程、经验与行为，以及社群与科学，主要讨论的是一般意义下的智能系统的特征，以具体的智能形式为例，尤其是人类智能和人工智能，厘清了许多智能理论中容易混淆的概念。其中，有关智能是一个信息系统在知识和资源相对不足时的适应能力，以及非公理逻辑等提法都是原创性的，极具启发性。
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| 關於作者： |
王培，1983年和1986年在北京大学计算机科学技术系分别获得学士和硕士学位。留校任教期间，参与了侯世达（Douglas Hofstadter）的《哥德尔、埃舍尔、巴赫 ：集异璧之大成》一书的翻
译工作，并于1991年赴美国印第安纳大学成为侯世达的博士生，1995年获得计算机科学与认知科学博士学位。硕士期间，开始研发“非公理化推理系统”，并在博士及其后的研究工作中进一步发展了这个系统。2008年，该系统成为开源软件，是通用人工智能领域中极具代表性的工作之一。现任教于美国天普大学计算机与信息科学系，并担任《通用人工智能学报》主编和通用人工智能协会副主席。近年来曾在微信公众号《赛先生》和《返朴》上发表专栏文章。
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| 目錄：
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序 / Ⅰ
前言 / Ⅶ 第1章 信息系统 / 001
第2章 智能系统 / 021
第3章 推理系统 / 047
第4章 自组织过程 / 085
第5章 经验与行为 / 117
第6章 社群与科学 / 157
结语 / 179
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| 內容試閱：
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人工智能是当前科技发展的热点之一。但人工智能研究所涉及的不仅仅是科学技术问题，还有更广义上的理论思考。事实上，已经有越来越多的人发现，要想让人工智能研究取得更大进展，我们就必须对与其相关的概念和基础理论有更清晰的认知。
人工智能研究背后的一个朴素信念，就是人类所表现出来的智能并不是人类所独有的，而是有可能在电子计算机中被复制出来的。根据这种想法，“智能”是一种具有一定普遍性的能力或机制，而“人类智能”是其重要表现形式，也是我们最熟悉的形式，但不是唯一的形式。人工智能的支持者们认为，“人工智能”（或可称其为“计算机智能”）会是智能的另一种具体形式。这就是说，智能的内在规律性应该可以用独立于人脑或计算机设备的方式描述，就好像“飞行”可以用物理语言描述出来，而不涉及飞鸟或飞机的具体结构，因为这些“飞行系统”除了都能飞之外，在其他方面可以完全不一样。
本书的目的就是尝试建立这样一个（一般、统一、广义）智能理论。总的说来，本书的核心是讨论各种智能系统的共有特征，虽然在此过程中不可避免地会以具体的智能形式（尤其是人类智能和人工智能）为例。即使如此，其中的结论也并不依赖于大脑和计算机的特定结构
和机能。书中的内容体现了借鉴人类智能来设计人工智能的努力，并且涉及智能的其他形式，如动物智能、群体智能，甚至外星智能。这个理论对于人类、动物、群体来说是描述性的，即它试图将我们对这些对象的相关知识系统化；对计算机来说，这个理论是指令性的，即它试图引导新型计算机系统的设计和建造；外星智能则作为一种可能性，为这个理论提供有趣的思想实验。
尽管这个理论以智能为核心，但它和认知、思维、精神、意识等现象密切相关。对这些现象的研究纵贯整个科学史和思想史，横跨哲学、心理学、逻辑学、语言学、数学、脑科学、人类学、计算机科学等学科，因此书中的讨论带有很强的跨学科性质。这个理论的形成也受到这些学科中很多理论的影响，而不是单纯基于其中的某一个理论。
本书面向的读者首先是相关学科的研究者和学生，然后是对相关问题有足够兴趣的公众。我没有按一般学术著作的体例来写，比如大量运用定义、证明、引用等，而是集中描述我自己对相关问题的看法。因此，这本书不能算“科普”，而是建立一门新科学的尝试。但我会兼顾准确性和可读性，尽量减少术语和公式，试图用日常语言把问题说清楚。
目前读者们看到的是一个“论纲”，包括这个理论的主要论点，但尚未包括解释、举例、引证、比较、推论等内容，而完成一本包括那些内容的完整论著将是我未来工作的一部分。对这个理论的细节及其计算机实现有兴趣的读者可以在我的个人主页（https://cis.temple.edu/~pwang/）的链接中找到有关著述和程序，如 Non?Axiomatic Logic: A Model of Intelligent Reasoning （2013），Rigid Flexibility: The Logic of Intelligence （2006）。这本小书只能做到简明扼要，无法兼顾通俗易懂了。由于相关问题的复杂性，读者不能期望在不做进一步阅读和思考的条件下就能完全理解本书的内容，当然我不是以此为借口推卸作为作者的责任。
本书的结构体现了我对这一理论中相互依赖的概念和想法所做“线性展开”的一次尝试，下面是各章的概要。
1.信息系统：要说明白什么是智能，必须同时说明什么不是智能。这一章的作用就是为智能系统和非智能系统提供一套跨越生物和机器的统一描述框架和术语。“信息系统”被当作一套方法论概念，据此在描述一个系统的内部活动时可以抽象地谈论系统的目的、行动和知识，在描述一个系统的外部活动时可以抽象地谈论系统的输入（问题）和输出（答复），而不需要涉及其中的具体物理学、化学、生物学或其他过程。
2. 智能系统：这一章将所有信息系统分为有智能的智能系统和没有智能的非智能系统。智能系统有适应性并可以在知识和资源相对不足的条件下工作，而非智能系统（或称本能系统）以传统的计算系统和低等动物为代表，其输出（答复或反应）是其输入（问题或刺激）的固定函数。智能系统的内部结构和外部行为都与本能系统有根本差别。
3. 推理系统：为了对信息系统进行更详细、精确的描述，这里把它们作为推理系统来刻画。本能系统对应于全公理系统，而智能系统对应于非公理系统。这一章还介绍了一个具体的智能模型“纳思”的基本结构，包括其表示语言、推理规则、存储结构、控制机制等。
4. 自组织过程：和本能系统一切都在设计阶段由“先天”确定的不同，智能系统中的很多成分都是“后天”习得的。这一章以纳思为例，介绍了智能系统的学习、成长和适应过程，包括其目的、行动、信念等成分的建构。
5. 经验与行为：这一章的焦点从智能系统的内部转移到系统与环境的相互作用上，讨论其经验与行为的关系。这里的经验包括直接的感知运动经验和抽象的语言、社会经验。前者可以有很多种不同的媒介，而不限于人类的感知运动器官。后者发生于一个智能系统和其他智能系统之间，使得合作成为可能，从而极大地提升了系统的适应能力。与此同时，系统的概念和信念也在不同程度上被其所属的社会所约束。
6. 社群与科学：这一章的视野从个体系统扩展至群体系统。当一个由智能系统组成的群体被当作一个整体来考量时，也可以分析其目的、行动、知识等成分的形成和演化过程。群体知识直接联系于科学理论，而理论的结构和发展与个体知识所遵循的规律有相当程度上的相似性。最后，讨论结束于智能理论的构建方案。
本书的内容具有很强的连续性，因此不建议跳跃式或随机式阅读。虽然在章节次序上尽量体现了概念间的依赖关系，但反向的依赖性仍不可能完全消除，因此前面章节的一些内容很可能要到后面（甚至到重读时）才能被深入理解。
这份纲要来自我多年来的研究笔记，其两个早期版本曾于 20 世 纪 80年代在小范围内交流过。英文版从 2008年开始在我的个人网页上发布，至今已经过若干次修改，而中文版在其基础上进行了更新和扩充。本书的出版受惠于顾凡及先生的建议和帮助，特此致谢。同 时，感谢上海科技教育出版社愿意尝试这样一本内容和体裁都相当另类的书。
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