人工智能形式概念系统

前言
第1章 概念系统的重要性
    1.1 概念系统是认知的核心
        1.1.1 对认知的定义
        1.1.2 高级智能活动
        1.1.3概念系统处于认知技能整合的中心位置
    1.2 人工智能中概念系统作用的体现
        1.2.1概念系统在场景理解中的作用
        1.2.2概念系统在言语推理中的作用
        1.2.3概念系统在智能分系统融合中的作用
    1.3 概念系统的特征
    1.4 对概念系统结构的猜测
        1.4.1 人工智能受到的批评
        1.4.2 人工智能中的几个基本问题
第2章 形式概念系统建构方法的发展
    2.1 知识表示方法的研究
    2.2 概念结构表示研究
        2.2.1以前的经典知识表示方法对概念结构关注不足
        2.2.2 概念图知识表示及其应用
        2.2.3 概念格
        2.2.4 本体
    2.3 心理学对此问题的研究
    2.4 心理学对长时记忆的研究
        2.4.1 层次网络模型
        2.4.2 激活扩散模型
        2.4.3 HAM模型和ACT模型
    2.5 常识库的研究
第3章 形式概念系统浸润式问题求解
    3.1 广泛意义上的问题求解
        3.1.1 动态语义网(dynamicsemantic network, DSN)的基本构成
        3.1.2 基于DSN的推理机制
        3.1.3 基于DSN的问题求解过程
    3.2 动态语义网络的形式化实现
        3.2.1 DSN表征规范
        3.2.2 DSN形成规范
        3.2.3 DSN浸润推理规范
    3.3 动态语义网络激励传播算法实现
        3.3.1 基于DSN激励传播算法
        3.3.2基于DSN浸润推理的计算机实现
    3.4 浸润式问题求解方式的展望
        3.4.1 小结
        3.4.2 进一步的发展
第4章 表征重述
    4.1 发展心理学中关于表征重述的研究
    4.2 表征重述的启示
        4.2.1从人工智能角度对表征重述观点的深度发掘
        4.2.2表征重述应用于知识系统的不足之处
第5章 使用对象建模工具的形式化方法
    5.1 面向对象是对世界的刻画
        5.1.1 面向对象的形式语义特征
        5.1.2为什么选择面向对象技术作为形式化表征的手段
    5.2 面向对象对表征重述的实现
        5.2.1以“计数”概念习得过程为例
        5.2.2用表征重述对“计数”过程的再解释和基于面向对象规范定义的表征
        5.2.3概念表征的形式进化导致问题求解能力的进化
        5.2.4 长远的考虑
    5.3 使用标准建模语言UML的表征重述实现
        5.3.1 UML对表征重述的描述
        5.3.2用UML实现的计数行为变化表征
        5.3.3用UML实现表征重述的优点与不足
    5.4 生成算法
        5.4.1 形式化表征生成算法
        5.4.2 概念掌握水平的变化
第6章 形式概念系统上的推理
    6.1 基于扩展框架系统的表示
        6.1.1 扩展的框架知识表示方法
        6.1.2 框架定义的获得与规范
        6.1.3 扩展的框架表示实例
    6.2 扩展的框架系统的推理实现
        6.2.1 框架复合思想
        6.2.2 ?架复合实例分析
    6.3 框架复合算法
第7章 总结
    7.1 发展心理学与智能系统构造
        7.1.1 知识与认知过程不可分割
        7.1.2 发展心理学的启示
        7.1.3 智能系统构造的发展观
    7.2 从知识表示到表示
        7.2.1 知识表示与表示是不同的
        7.2.2表示反映了对客观真实的认识
        7.2.3 AI认识论上的进步
        7.2.4一个关于心理语言学的表示实例
    7.3 不识庐山真面目, 只缘身在此山中
        7.3.1 人工智能的新问题
        7.3.2 人工智能研究的难点
    7.4 人工智能与其他学科的关系
参考文献