认知相关性与智能模型构造的系统观点

　　前言
　　第1章 引言：人工智能中的一些基本问题
　　1.1 人工智能受到的批评
　　1.2 人工智能中的几个基本问题
　　1.3 人工智能需要一个更广泛的背景
　　1.4 智能的心理表现与生理基础
　　1.5 本书的逻辑演进关系
　　第2章 认知相关性及其在人工智能背景下的意义
　　2.1 从形式推理到语义推理
　　2.1.1 形式推理及其困难
　　2.1.2 语义推理
　　2.2 认知相关性
　　2.2.1 模式相似性
　　2.2.2 语义相关
　　2.2.3 连贯性
　　2.2.4 继承性
　　2.2.5 协作性
　　2.3 认知相关性对人工智能的意义
　　2.3.1 系统和整体的智能观
　　2.3.2 知识的依赖性为什么重要
　　2.4 人工智能模型在认知科学背景下应满足的约束
　　2.5 本章小结
　　第3章 人工智能的关键：表示
　　3.1 从知识表示到表示：人工智能认识论上的进步
　　3.1.1 知识表示与表示是不同的
　　3.1.2 表示反映了对客观真实的认识
　　3.1.3 人工智能认识论上的进步
　　3.2 表象式直接表示
　　3.2.1 非符号化直接表示
　　3.2.2 视知觉研究
　　3.2.3 表象式直接表示
　　3.2.4 相关的问题
　　3.3 实践：基于结构学习和迭代自映射的自联想记忆模型
　　3.3.1 结构学习与权值学习不同
　　3.3.2 网络结构设计
　　3.3.3 网络结构和迭代过程的数学描述
　　3.3.4 实验结果
　　3.3.5 相关的问题
　　3.4 本章小结
　　第4章 智能模型构造的发展观
　　4.1 常识：知识获取的瓶颈
　　4.1.1 常识问题的由来
　　4.1.2 造成常识问题的原因
　　4.2 对策：智能系统构造的发展观
　　4.3 发展心理学与智能系统构造
　　4.3.1 依赖性源于发展性
　　4.3.2 发展心理学的启示
　　4.4 本章小结
　　第5章 实例：言语的计算结构研究
　　5.1 本研究与传统计算语言学的不同
　　5.2 言语的心理语言学框架
　　5.3 基于知觉加工模式的发展式分词算法
　　5.3.1 从认知心理学的角度看待自然语言理解问题
　　5.3.2 基于语言发展规律的分词模型
　　5.3.3 基于知觉加工双向过程的分词算法
　　5.3.4 实例分析
　　5.3.5 相关讨论
　　5.4 基于参照的对词结构操作语义的归纳学习
　　5.4.1 语言获得过程中的发现学习
　　5.4.2 基于参照的词结构的操作语义
　　5.4.3 操作语义的表达
　　5.4.4 基于参照的归纳发现学习算法
　　5.4.5 相关讨论
　　5.5 本章小结
　　……
　　第6章 基于连通结构与矩阵特征向量的联想记忆双层模型
　　第7章 神经系统动力学模型及动力学过程对认知操作的广泛表达意义
　　第8章 人工智能的神经系统动力学融合表示模型研究
　　第9章 初级皮层提供的表征基础
　　第10章 进一步的研究
　　参考文献

　　    人或者高级哺乳动物的智能呈现为一个整体，各种认知行为或认知技能是相互协同的。由于对生物智能系统的认知尚不全面和技术手段的限制，人工智能研究处于一种较为割裂的状态，也就是在设计人工智能系统时对认知原型的相关性和系统性考虑不足，以满足单项目标为目的。《认知相关性与智能模型构造的系统观点》从认知系统的整体性出发，探讨了从认知信息加工角度人工智能研究应该注意的相关性、系统性和发展性问题。我们认为统一的认知结构应该是实现系统性人工智能建模的关键，其中表示问题是联系发展问题和智能应用问题的之处。神经科学对神经信息编码、皮层信息加工等机制的研究为人工智能的表示问题打开了深入的大门，我们在此基础上探讨了构建言语计算模型、认知加工动力学过程、视皮层对概念语义的支撑等问题。《认知相关性与智能模型构造的系统观点》适合从事计算机科学、人工智能与认知科学的研究人员阅读。