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人機融合智慧湧現(AI大模型時代的綜合集成研討體系)

  • 作者：鄭楠//李耀東//戴汝為|責編:劉楊
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302665106
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：304
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    綜合集成研討體系源於系統科學和複雜性科學的研究，是我國科學家錢學森院士、戴汝為院士（本書作者之一）等學者在整合系統、思維、智能等學科理論的基礎上，于20世紀90年代初提出的處理「開放的複雜巨系統」的方法論。當前，隨著社會、網路以及AI自身的高速發展，綜合集成研討體系的應用環境和對象均發生了一定的變化，如何吸收信息科學、認知科學、智能科學的前沿研究成果，納入更加廣泛的智能主體，設計更為通用的群體智能增強框架、過程和方法，促進更大範圍內群體智慧的湧現，來共同處理更加複雜的重大決策問題和科技創新問題，是綜合集成研討體系發展的必然要求。為此，本書回顧了系統科學與複雜性科學的發展歷程，從混合智能的角度重新梳理綜合集成方法論的前期經驗，進一步探究綜合集成研討體系的智能理論基礎，開展了體系智能的融合與演化、社會智能的激發和使用等問題研究。這些工作不僅面向認知智能的前沿課題，更能為開放複雜環境下異構化、層次化認知智能和體系智能的研究開闢了一條新路，為其它類型的混合智能研究者提供了基礎理論工具，同時將繼續促進中國原創性綜合集成方法論的有效、深入、持續發展和應用。
作者介紹
鄭楠//李耀東//戴汝為|責編:劉楊
目錄
第一篇  綜合集成理論與智慧湧現
  第1章  人機結合的綜合集成理論基礎
    1.1  複雜系統概述
      1.1.1  系統科學的起源與早期發展
      1.1.2  從工程式控制制論到總體設計部
      1.1.3  一個科學的新領域
      1.1.4  開放的複雜巨系統
      1.1.5  與複雜性研究的交相輝映
    1.2  綜合集成方法論
      1.2.1  定性定量相結合的綜合集成法
      1.2.2  從定性到定量的綜合集成法
      1.2.3  從定性到定量的綜合集成研討廳
      1.2.4  人機結合、以人為主，從定性到定量的綜合集成研討（廳）體系
      1.2.5  基於信息空間的綜合集成研討廳體系
    主要參考文獻
  第2章  綜合集成與智慧湧現
    2.1  面向智能湧現的綜合集成
      2.1.1  運用綜合集成法實現認識飛躍
      2.1.2  綜合集成法構成一個社會化智能系統
      2.1.3  認識飛躍的實質是社會化智能湧現
      2.1.4  大模型時代的智能湧現
    2.2  人機結合智慧湧現
      2.2.1  個體智慧湧現
      2.2.2  人機結合，以人為主
      2.2.3  群體交互與社會化智能湧現
      2.2.4  社會化智能系統中的人機結合
    主要參考文獻
第二篇  大模型時代的綜合集成法
  第3章  大語言模型概述
    3.1  大模型的三要素
      3.1.1  Transformer架構
      3.1.2  預訓練
      3.1.3  微調
      3.1.4  高效地使用大語言模型
    3.2  大模型的表現
      3.2.1  自然語言理解
      3.2.2  社會科學
      3.2.3  數學計算
      3.2.4  醫學領域
    3.3  思維科學與大語言模型
      3.3.1  思維鏈推理技術
      3.3.2  自一致性推理方法
      3.3.3  思維樹推理技術
      3.3.4  思維傳播推理技術
    3.4  大模型的安全挑戰與社會影響
      3.4.1  數據的安全挑戰
      3.4.2  演算法的安全挑戰
      3.4.3  安全挑戰帶來的社會影響
    主要參考文獻
  第4章  綜合集成法中的大模型應用框架

    4.1  綜合集成法中的三個體系
    4.2  綜合集成系統的功能需求
    4.3  大模型的功能匹配分析
      4.3.1  研討交互分系統
      4.3.2  流程管理分系統
      4.3.3  系統建模分系統
      4.3.4  群體學習分系統
      4.3.5  資源管理分系統
      4.3.6  特殊專家
    4.4  大模型在綜合集成系統中的應用層次和步驟
    主要參考文獻
  第5章  知識體系
    5.1  知識體系的概念與範疇
      5.1.1  知識體系概述
      5.1.2  知識體系的發展歷程
      5.1.3  大模型時代下的知識工程
    5.2  知識體系的關鍵技術
      5.2.1  知識抽取的挑戰與解決方案
      5.2.2  事件抽取的挑戰與解決方案
      5.2.3  知識圖譜的框架與設計
      5.2.4  多模態知識圖譜構建
      5.2.5  知識體系與大模型融合共進
    主要參考文獻
  第6章  專家體系
    6.1  專家體系概述
      6.1.1  專家體系的概念與範疇
      6.1.2  專家體系的發展歷程
    6.2  專家體系的核心技術
      6.2.1  個體思維的外化與表達
      6.2.2  專家群體的交互和促進
      6.2.3  廣義專家群體的交互
    6.3  群體思維的組織與激發
      6.3.1  依賴性思維、僵化思維和發散思維的定義
      6.3.2  對弊端思維的總體分析思路
      6.3.3  依賴性思維的形成與其對策
      6.3.4  僵化思維的形成與其對策
      6.3.5  發散思維的形成與其對策
      6.3.6  結論與啟示
    6.4  大模型時代下的專家體系
      6.4.1  LLM促進專家體系的發展
      6.4.2  LLM-專家體系的核心技術
      6.4.3  LLM-專家體系的挑戰與未來發展
    主要參考文獻
  第7章  機器體系
    7.1  機器體系的概念與範疇
      7.1.1  機器體系概述
      7.1.2  機器體系的發展歷程
    7.2  機器體系的關鍵技術
      7.2.1  複雜系統建模方法
      7.2.2  複雜系統模擬技術

      7.2.3  機器學習演算法
      7.2.4  神經網路及深度學習
    主要參考文獻
第三篇  綜合集成法的總結與展望
  第8章  人機結合的智能系統
    8.1  智能系統的研究範式
      8.1.1  類腦智能
      8.1.2  演化智能
      8.1.3  人機混合智能
    8.2  智能系統之人機結合
      8.2.1  智能系統「人機結合」的現實需求
      8.2.2  人類「心智」與機器智能的結合
    8.3  大模型時代下的人機結合
      8.3.1  大模型與人機結合
      8.3.2  人機結合的三個層次
      8.3.3  人機結合的安全和倫理問題
    主要參考文獻
  第9章  未來趨勢、挑戰與應對
    9.1  人機融合的未來發展趨勢
    9.2  未來挑戰與應對的探討
    9.3  跨學科研究與創新
    主要參考文獻
  第10章  結語
    10.1  主要研究成果總結
    10.2  對未來研究的建議
後記

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