内容简介
人工智能始终处于不断向前推进的计算机技术的前沿。美国和欧盟已经启动脑科学和类脑工程项目,我国也在筹划全面启动脑科学计划,“类脑计算”如今成为热门话题。在此大背景下,本书从人类科学认知行为中的思维现象出发,深入研究人类潜意识的本质特征、结构及其和意识思维的关系。本书共五篇,覆盖面较广,其中提出来的潜意识理论及其思维模型,使得本书成为一部较完整的涉及思维现象和人工智能相结合的著作。
本书可供从事科学计算、人工智能的高年级学生、硕博研究生参考。本书富有新意,还有不少关于科学认知的论述,易为广大读者所接受,对其他学科的学生也不失为一本有益的读物。
前 言
由计算机模拟人类思维方式“真正”实现人工智能无疑是个十分诱人的目标。目前,美国和欧盟已经启动脑科学和类脑工程项目,使得“类脑计算”成为热门话题。于是,人工智能科学又在一个新的层面上得到展开。同样,我国现今也在筹划全面启动脑科学计划,力求人工智能研究和脑科学研究相结合。在此大背景下,我们研究了人类科学认知行为中的思维活动,从中总结人类科学思维特征及其在推理行为中的表现,并以思维形式模型把它们加以形式化和一般化,从而使得它们可以作为人工智能在设计模拟人类思维算法时的参考。
我们在考察人类科学认知行为中思维现象时,发现人类在从事科学研究时,潜意识思维活动也和意识思维活动一样活跃,甚至潜意识思维活动还占据主要地位,这对于创造性科学研究工作尤为如此。究其原因,原来人类潜意识是达尔文进化过程的产物。进化达尔文过程可以在任意时间尺度上进行。因此,在人的生命周期内发挥作用的达尔文选择机制,也能发掘出大脑一切潜能。从某种意义上来说,在潜意识里人类和自然“浑然一体”,它是人类科学认知活动的根,是一切真知灼见的真正源头。人类得自潜意识的支撑,科学意识活动才能发展到抽象和逻辑高度,导致人类文明发展。
由于人们往往忽略了潜意识思维在人类科学认知行为中的作用,所以至今难以看到有关潜意识思维模型。为此,本书主要围绕潜意识,从科学认识角度讨论了人类潜意识的特征及其与意识之间的关系。本书系统地给出了人类潜意识思维层次结构,并且通过十个模型把潜意识模糊性、发散性、启示性等重要特征展示出来,借此勾勒出隐藏在人类思维里的本质活动。这些本质的展示,深化了我们对人类意识活动的认识。实际上,意识和潜意识是密不可分的,意识嵌入在潜意识里,也就是说意识是在潜意识中运行的。这样看来,我们有关潜意识的模型便把蕴藏在潜意识里支持意识行为的理性因素转化成为人工智能科学能够实现的东西。特别是,本书提出的模型大多可以直接“实现”,即使有的不可“计算”,我们也给出了近似算法。因此,我们认为构造认知行为思维模型有助于对智能概念和功能的理解,这对认知科学、脑科学以及人工智能的发展都具有一定的意义。
邢汉承教授指出,早期的人工智能侧重于借助计算技术实现问题的求解,探讨通过自学习以提升效果,但主要侧重在外在表现的结果上而没有涉及人类的思维过程。随着研究的进展将认知科学和人工智能相结合便成为当前的前沿课题。本书从探讨人类思维潜意识出发,对它的特征和结构提供了论述,同时提出了能够反映潜意识思维特征的一些模型,如思维模糊性理论模型、发散性思维模型、灵感思维模型、偏好模型等,这些成果对启迪思想,推动进一步的研究很有参考价值。本书可供从事科学计算、人工智能的高年级学生、硕博研究生参考,对其他学科的学生也不失为一本有益的读物。
感谢“江苏省高校中外合作办学高水平示范性建设工程”中澳软件工程项目、“江苏省优秀中青年教师和校长境外研究”、金陵科技学院国际教育学院的大力支持和帮助。本人前后访问了澳大利亚昆士兰科技大学和美国科罗拉多大学波尔得分校计算机科学系,在访问期间,与国外学者Michael Mozer教授(科罗拉多大学)和Dr Taizan Chan(昆士兰科技大学)进行合作交流。这些都有助于本书的最后完稿。该专著是本人多年的研究成果,其覆盖面较广,其中提出来的思维模型,使得该书成为一部较完整的涉及思维现象和人工智能相结合的著作。
本书的出版要感谢清华大学出版社的大力支持和帮助,清华大学出版社编辑们对本书也提出不少宝贵的意见,再次深表感谢。
此外,感谢我的导师邢汉承先生为本书作序。
目 录
第1篇 潜意识基础理论第1章 达尔文过程与潜意识的形成 3第2章 潜意识的特征 7第3章 潜意识的层次结构 163.1 潜意识的深层次结构 163.2 潜意识的浅层次结构 18第4章 应用:序列效应背后基础原理 254.1 序列效应现象简述 254.2 M论文主要内容概述 264.3 序列效应背后机理 354.3.1 潜意识和意识;模型的作用 354.3.2 抽象和具体;分解和综合 384.3.3 认知行为思维模型示例 39第5章 潜意识研究途径 42第6章 人工智能未来可能性 50第2篇 潜意识思维模型第7章 潜意识研究模型方法适当性讨论 55第8章 潜意识思维模糊性理论模型 588.1 模糊性原理概述 588.2 概念、关系的形成及其演化 608.2.1 概念表示 608.2.2 概念的形成 608.2.3 关系表示 618.2.4 关系的形成 628.2.5 概念演化 628.2.6 关系的演化 658.3 原因、结果和因果关联 658.3.1 概念和关系的联合演化 658.3.2 潜意识中因果思维模型 668.4 朴素定性推理 728.4.1 可能性推理 728.4.2 语言变量 738.4.3 近似推理 748.5 结论和展望 77第9章 潜意识决策思维和发散思维模型 799.1 决策思维和发散思维概述 799.2 经典马尔可夫决策过程 819.2.1 马尔可夫决策过程MDP(Markov Decision Process) 819.2.2 部分可观察马尔可夫决策过程POMDP 829.3 潜意识马尔可夫决策过程 839.3.1 潜意识决策思维定性描述 839.3.2 潜意识马尔可夫决策过程模型 849.3.3 与常规MDP、POMDP的关系 859.4 最优策略的求法 869.4.1 迭代算法 869.4.2 近似算法 879.5 测度值马尔可夫理论模型 899.5.1 导言 899.5.2 状态Polish空间 909.5.3 状态空间上的有限测度空间 919.5.4 测度值分枝过程 929.5.5 定性分析 939.5.6 测度值分枝马尔可夫过程新观点 939.6 结论和展望 94第10章 潜意识灵感思维模型 9610.1 灵感思维概述 9610.2 基础空间模型 9710.2.1 导言 9710.2.2 基础空间——广义马尔可夫决策过程 9710.3 Brown蛇测度值马尔可夫思维过程模型 10010.3.1 半直线上反射Brown运动 10010.3.2 基础空间上马尔可夫思维过程 10110.3.3 Brown蛇 10110.3.4 灵感和Brown蛇测度值过程 10210.3.5 进一步意识思维规划 10410.3.6 小结:BSMMDP与人类思维习惯 10510.4 应用实例 10510.4.1 常规MDP是一个特例 10510.4.2 不可观察MDP最优策略近似解法 10610.5 结论和展望 107第11章 潜意识中经验可计算成分形成模型及其在软件测试工作中的应用 10811.1 实践与潜意识中经验可计算成分的形成概述 10811.2 可计算性经验形成过程 10911.2.1 程序 10911.2.2 实践集 11111.2.3 后验分布 11111.2.4 可加性 11411.2.5 多轮训练算法 11511.3 模型在软件测试领域上的应用 11611.3.1 随机模糊软件测试算法 11611.3.2 一个简单实例 12011.4 结论和展望 121第12章 潜意识偏好模型 12212.1 潜意识中偏好关系概述 12212.2 基本概念 12312.3 基本理论 12412.4 潜意识偏好模型 12712.5 例题 13112.6 结束语 135第3篇 人类社会行为中的潜意识形成理论及其模型第13章 人类社会潜意识的形成机理以及科学潜意识的形成过程 13913.1 人类社会潜意识形成机理及其特征 13913.2 人类社会科学潜意识形成过程([34] pp.121-174) 140第14章 人类现代科学(潜)意识结构形成的仿真模型 14714.1 仿真模型概述 14714.2 现代科学(潜)意识结构形成仿真模型 150第15章 应用:动态—概率粒子群协同算法 15715.1 定性分析 15815.2 粒子结构的概率演化 15915.3 结论与展望 163第4篇 人类社会现象中意识和潜意识综合思维模型示例第16章 人类意识思维和潜意识思维相悖性现象 16916.1 概述 16916.2 人类科学思维中的相悖性现象 16916.3 人类社会思维中相悖性现象 177第17章 应用实例I:偏好超滤模型 19217.1 背景 19217.2 预备知识 19317.3 偏好超滤模型的一般理论 19417.3.1 超滤模型 19417.3.2 超滤的统计确定 19617.4 偏好的标准模型 19717.4.1 超幂RI 19717.4.2 偏好的超滤模型 19717.4.3 超滤的标准确定 19817.4.4 偏好的“法定” 19917.5 实例 20117.6 小结 203第18章 应用实例II:双马尔可夫决策过程联合模型 20418.1 背景 20518.2 联合模型的一般结构 20618.2.1 两个空间 20618.2.2 两个层次 20718.2.3 总结:联合运动的半马尔可夫性 20818.3 联合模型的两种特殊类型 20918.3.1 逻辑型 20918.3.2 目标型 21018.4 最优策略的求法 21118.5 实例 21218.6 小结 216第5篇 总论:人类在科学认识上的思维方式及其模型第19章 人类在科学认识上的思维方式 219第20章 上升到高度抽象思维方式的一个人工智能实例 23820.1 基本知识 24020.1.1 基础马尔可夫决策过程 24020.1.2 逻辑马尔可夫决策过程[99,100] 24120.1.3 条件期望和正则条件概率[129] 24120.2 基础概率空间和逻辑概率空间 24220.2.1 基础概率空间 24220.2.2 逻辑概率空间 24320.2.3 两个空间之间的关系 24320.3 条件数学期望和正则条件概率 24420.3.1 条件数学期望 24420.3.2 逻辑马尔可夫决策过程的语义 24420.3.3 正则条件概率 24620.4 实例 248第21章 人类科学思维方式初步构建框架 25321.1 知识空间形式化[36] 25421.2 潜意识空间形式化 25521.3 直觉空间的形式化——即直觉算法 260结束语 264参考文献 266