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第1章 引言：人工智能中的一些基本问题1

1.1 人工智能受到的批评1

1.2 人工智能中的几个基本问题2

1.3 人工智能需要一个更广泛的背景4

1.4 智能的心理表现与生理基础6

1.5 本书的逻辑演进关系7

第2章 认知相关性及其在人工智能背景下的意义8

2.1 从形式推理到语义推理8

2.1.1 形式推理及其困难8

2.1.2 语义推理12

2.2 认知相关性13

2.2.1 模式相似性14

2.2.2 语义相关15

2.2.3 连贯性16

2.2.4 继承性17

2.2.5 协作性18

2.3 认知相关性对人工智能的意义19

2.3.1 系统和整体的智能观19

2.3.2 知识的依赖性为什么重要20

2.4 人工智能模型在认知科学背景下应满足的约束21

2.5 本章小结23

第3章 人工智能的关键：表示24

3.1 从知识表示到表示：人工智能认识论上的进步24

3.1.1 知识表示与表示是不同的24

3.1.2 表示反映了对客观真实的认识27

3.1.3 人工智能认识论上的进步29

3.2 表象式直接表示30

3.2.1 非符号化直接表示30

3.2.2 视知觉研究30

3.2.3 表象式直接表示31

3.2.4 相关的问题35

3.3 实践：基于结构学习和迭代自映射的自联想记忆模型37

3.3.1 结构学习与权值学习不同37

3.3.2 网络结构设计37

3.3.3 网络结构和迭代过程的数学描述42

3.3.4 实验结果46

3.3.5 相关的问题47

3.4 本章小结48

第4章 智能模型构造的发展观49

4.1 常识：知识获取的瓶颈49

4.1.1 常识问题的由来49

4.1.2 造成常识问题的原因51

4.2 对策：智能系统构造的发展观51

4.3 发展心理学与智能系统构造53

4.3.1 依赖性源于发展性53

4.3.2 发展心理学的启示54

4.4 本章小结56

第5章 实例：言语的计算结构研究57

5.1 本研究与传统计算语言学的不同57

5.2 言语的心理语言学框架58

5.3 基于知觉加工模式的发展式分词算法61

5.3.1 从认知心理学的角度看待自然语言理解问题62

5.3.2 基于语言发展规律的分词模型62

5.3.3 基于知觉加工双向过程的分词算法63

5.3.4 实例分析65

5.3.5 相关讨论67

5.4 基于参照的对词结构操作语义的归纳学习68

5.4.1 语言获得过程中的发现学习68

5.4.2 基于参照的词结构的操作语义69

5.4.3 操作语义的表达70

5.4.4 基于参照的归纳发现学习算法71

5.4.5 相关讨论74

5.5 本章小结75

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77

6.1 引言77

6.2 直接表达78

6.3 动力学过程与连通结构80

6.4 随机连接的双层网络结81

6.5 单个神经元的动力学过程算法83

6.5.1 单个神经元的动力学特征83

6.5.2 基于矩阵特征值的单个神经元结构学习算法85

6.6 自主的、并行分布式连通求取算法88

6.7 实验结果90

6.7.1 回忆与纠错实验90

6.7.2 连通结构建立的速度与规模91

6.7.3 学习次数与连通程度的对比91

6.8 容量与纠错率分析92

6.9 本章小结94

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96

7.1 心理活动的外观与内部基础96

7.2 基于激励均势扩散模式的网络结构组织模型97

7.3 神经元动力学行为的数学描述99

7.4 激励浸润与网络集群动力学过程的数学描述102

7.5 基于结构特征的记忆编码算法106

7.6 网络的性能分析108

7.6.1 稳定性分析108

7.6.2 回忆成功率分析110

7.6.3 记忆容量分析112

7.7 动力学过程对认知操作的广泛表达意义112

第8章 人工智能的神经系统动力学融合表示模型研究116

8.1 引言：不能融合的传统人工智能模型116

8.2 基于神经系统动力学的直接表达116

8.3 研究目标、内容与方法118

第9章 初级皮层提供的表征基础121

9.1 引言121

9.1.1 研究意义122

9.1.2 国内外研究情况综述123

9.1.3 本章工作124

9.2 背景知识与生理依据125

9.2.1 早期视觉系统简介及视皮层基本结构125

9.2.2 视网膜水平层次结构简介126

9.2.3 外膝体基本结构131

9.2.4 初级视皮层结构简介132

9.2.5 早期视觉系统通路结构简介135

9.3 计算模型设计与实现139

9.3.1 早期视觉系统模型139

9.3.2 视网膜、外膝体层的模拟140

9.3.3 方位柱的模拟实现142

9.3.4 颜色通道的模拟实现144

9.4 实验系统设计与分析146

9.4.1 计算模型的设计验证146

9.4.2 过程与结果的验证149

9.4.3 高阶功能探索实验155

9.5 讨论157

第10章 进一步的研究159

10.1 基于生物视觉结构的视知觉研究159

10.2 言语的计算结构研究161

参考文献163