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2023年中国人工
智能系列白皮书
中国人工智能系列白皮书
目 录
第一部分1
人工智能总论1
第1 章 人工智能总论2
1.1 人工智能的科学思想起源2
1.2 人工智能的数理逻辑原理5
1.3 人工智能的计算原理7
1.4 图灵对机器智能的研究9
1.5 人工智能研究的兴起 11
1.6 符号主义人工智能 11
1.7 连接主义人工智能12
1.8 行为主义人工智能14
1.9 人工智能的数学、物理挑战15
1.10 人工智能的重大科学挑战15
1.10.1 数学、物理对象的可分性15
1.10.2 信息世界对象的不可分性16
1.10.3 信息世界对象的可定义性问题17
5
中国人工智能系列白皮书
1.10.4 人学习的基本问题17
1.10.5 自我意识的基本问题18
1.10.6 博弈/谋算的基本科学问题18
1.10.7 本节小结19
1.11 信息科学重大挑战性问题19
1.11.1 经典信息论19
1.11.2 生成策略21
1.11.3 解码策略23
1.11.4 信息的模型24
1.11.5 信息基本定律25
1.11.6 信息科学是什么？25
1.11.7 信息的数学理论是什么？26
1.12 信息科学原理26
1.13 本章小结27
第二部分29
逻辑推理人工智能与计算人工智能29
第2 章 符号主义人工智能30
2.1 命题知识表示与推理30
6
中国人工智能系列白皮书
2.1.1 命题逻辑31
2.1.2 命题推理问题33
2.1.3 命题可满足性求解方法34
2.1.4 模型计数35
2.1.5 知识编译37
2.2 自动定理证明38
2.2.1 自动定理证明的起源、发展与现状38
2.2.2 Herbrand 定理41
2.2.3 合一与匹配43
2.2.4 归结原理44
2.2.5 归结原理的改进策略46
2.2.6 等词推理48
2.2.7 几何定理证明和数学机械化50
2.2.8 定理证明器竞赛和著名定理证明器51
2.3 约束可满足性求解52
2.4 基于模型的诊断56
2.4.1 MBD 问题57
2.4.2 国内外总体研究现状58
7
中国人工智能系列白皮书
2.5 神经符号系统59
2.5.1 神经符号系统的背景59
2.5.2 神经符号系统研究现状61
2.5.3 神经符号系统的挑战及未来研究方向64
第3 章 大数据算法与可信计算理论67
3.1 大数据算法计算模型67
3.1.1 亚线性时间算法68
3.1.2 亚线性空间算法69
3.1.3 动态图算法70
3.1.4 大规模并行计算70
3.1.5 数据降维71
3.2 满足可信需求的算法71
3.2.1 鲁棒性71
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