具体描述
“高等人工智能”是作者积25年研究所获的首创性系统性学术成果，《高等人工智能原理：观念·方法·模型·理论》是这些成果的系统总结。它用新的模型、新的方法和新的原理使一直处于天下三分状态的人工智能理论得到了和谐的统一，并在深度和广度上得到了全面的实质性提升。
作者简介
钟义信，男 ，1940年2月出生 汉族 江西龙南人 中共党员 。教授，博士生导师。长期从事通信理论、信息论、信息科学、人工智能、神经网络、知识理论、信息经济学等领域的教学和研究。在上述领域先后提出和建立“全信息理论”、“全信息自然语言理解理论”、“理解理论”、“信息-知识-智能转换理论”、“机制主义人工智能理论”、“人工智能统一理论”以及“机器知行学”理论，出版学术专著 16部，发表论文450多篇。 其中著《信息科学原理》和《信息科学基础》成果先后获得原邮电部科技进步一等奖和二等奖。
目录信息
第一篇总论：高等人工智能研究的科学观与方法论
第1章自然智能理论研究的启迪
1.1脑神经科学研究简介
1.1.1人类大脑与智能系统
1.1.2脑的组织学
1.1.3脑组织的细胞学
1.2认知科学研究简介
1.2.1感知
1.2.2注意
1.2.3记忆
1.2.4思维
1.2.5语言
1.2.6情绪
1.3脑科学与认知科学的融通：“全信息”科学观
1.3.1脑神经科学与认知科学：存在“理论的断裂”
1.3.2认知科学研究：需要“全信息”，也能生成”全信息”
1.4小结与评注
参考文献
第2章人工智能研究方法的变革
2.1人工智能研究鸟瞰
2.1.1人工智能的基本概念
2.1.2“人工智能”含义的辨析
2.1.3人工智能研究的历史与现状
2.2科学研究方法的进化
2.2.1科学方法论的进化
2.2.2科学方法论演进概要
2.3概念与方法的重审：开放复杂信息系统的科学方法论
2.3.1人工智能研究遭遇的科学方法论问题
2.3.2人工智能研究的新型科学方法论
2.3.3《高等人工智能原理》一书的知识结构
2.4小结与评注
参考文献
第二篇高等人工智能的基础理论
第3章全信息理论
3.1基本概念
3.1.1现有信息概念简评
3.1.2信息定义谱系：本体论信息与认识论信息
3.1.3Shannon信息：统计型语法信息
3.2全信息的分类与描述
3.2.1信息的分类
3.2.2信息的描述
3.3信息的度量
3.3.1概率语法信息的测度：Shannon概率熵
3.3.2模糊语法信息的测度：DeLuca—Termin模糊熵
3.3.3语法信息的统一测度：一般信息函数
3.3.4全信息的测度
3.4小结与评注
参考文献
第4章知识理论
4.1知识的概念、分类与表示
4.1.1知识及其相关的基本概念
4.1.2知识的分类与表示
4.2知识的度量
4.2.1针对“知识生成”的知识测度
4.2.2针对“知识激活”的知识度量
4.3知识的生态学
4.3.1知识的内生态系统
4.3.2知识的外生态系统
4.4小结与评注
参考文献
第三篇高等人工智能的主体理论
第5章感知、注意与记忆：第一类信息转换原理
5.1高等人工智能的系统模型与机制主义方法
5.1.1高等人工智能的系统模型
5.1.2信息转换：高等人工智能系统的机制主义方法
5.2第一类信息转换原理及感知与注意的生成机制
5.2.1第一类信息转换原理：全信息的生成机理
5.2.2重要的副产品：脑科学与认知科学的“搭界”
5.2.3第一类信息转换原理的应用：感知注意的生成机理
5.3记忆系统的全信息机制
5.3.1记忆系统的全信息存储
5.3.2长期记忆系统的信息存储结构与提取方式
5.4小结与评注
参考文献
第6章意识、情感、理智与行为：第二类信息转换原理
6.1基础意识的生成机制：第二类A型信息转换原理
6.1.1意识的含义
6.1.2基础意识的生成机制
6.2情感的生成机制：第二类B型信息转换原理
6.2.1基本概念
6.2.2情感的分类
6.2.3情感生成的机制
6.3理智的生成机制：第二类C型信息转换原理
6.3.1理智的基本概念
6.3.2理智生成的机制
6.3.3综合决策
6.4策略执行的机制：第二类D型信息转换原理
6.4.1策略表示
6.4.2策略执行：从策略信息到策略行为的转换
6.5小结与评注
参考文献
第四篇高等人工智能与现行人工智能的关系
第7章物理符号系统：规范知识支持的机制主义方法
7.1形态性知识支持的智能生成方法
7.1.1一般模型
7.1.2控制策略
7.2内容性知识支持的机制主义方法
7.2.1谓词逻辑
7.2.2归谬推理
7.3价值性知识支持的机制主义方法
7.3.1启发式搜索
7.3.2博弈树搜索
7.3.3智能搜索与智能检索方法
7.4小结与评注
参考文献
第8章人工神经网络：经验知识支持的机制主义方法
8.1生物神经网络与人T神经网络
8.1.1人类智能与生物神经网络
8.1.2人工神经网络基础
8.2前向神经网络及其应用
8.2.1单层感知器
8.2.2多层感知器
8.3反馈神经网络
8.3.1Hopfield模型
8.3.2联想存储器：反馈型神经网络设计举例
8.4白组织神经网络
8.5小结与评注
参考文献
第9章感知一动作系统：常识知识支持的机制主义方法
9.1传感
9.2模式分类
9.2.1统计识别方法
9.2.2语言学方法
9.2.3神经网络方法
9.2.4关于“模式理解”的提要
9.3感知—动作系统
9.3.1感知—动作系统的总体原则
9.3.2几个典型的感知动作系统
9.3.3智能体：感知—动作系统的变种
9.4小结与评注
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
最让我印象深刻的是本书最后一部分关于“通用人工智能（AGI）的伦理与边界”的探讨。这部分内容的处理非常克制和审慎，没有过度渲染科幻色彩，而是回归到了计算限制和认知科学的交叉点。作者引入了关于“心智模拟”和“涌现行为”的讨论，特别是对当前大型语言模型展现出的类人能力的批判性分析，非常到位。他强调，我们必须警惕将“流畅的语言输出”等同于“真正的理解”，并提出了几个关键的衡量标准来区分表层拟合与深层认知。这种对技术进步保持清醒批判态度的学者精神，在当前AI狂热的氛围中尤为珍贵。整本书读下来，收获的不仅仅是技术知识，更重要的是一种对待复杂系统的、充满敬畏的科学态度。这不仅是一本技术书，更是一部关于人类智慧如何自我延伸的严肃思考集。
这本书的排版和阅读体验着实让人称赞，虽然内容极为学术化，但编排却丝毫没有让人感到枯燥。每当一个关键概念被引入时，作者总会巧妙地插入一个“历史脚注”或“未来展望小节”。例如，在介绍强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）时，作者没有直接跳到Q-learning，而是花了相当的篇幅回顾了早期的动态规划思想，这使得我们能够理解为什么现在的算法会以当前的形式出现。这种对知识“演化史”的尊重，让阅读过程不再是单纯的知识接收，而更像是一场与领域先驱们的对话。我特别留意到，在关于“可解释性AI（XAI）”的讨论中，作者并没有陷入当前流行的LIME或SHAP等工具的泥潭，而是从信息论的角度重新审视了“解释”的本质，这提供了一个非常新鲜且深刻的视角，让人不得不停下来深思。
坦白说，这本书的难度是相当高的，对于初学者来说，可能需要多次往返于附录和参考文献之间。它不是一本“快速入门”指南，更像是一套“内功心法”。我发现自己常常需要暂停阅读，拿起草稿纸去推导那些看似简单的定理证明。但正是这种要求读者主动思考的特性，才让这本书的价值得以凸显。作者在处理“不确定性量化”那一章时，展现了他对统计学和数学建模的掌控力。他清晰地区分了频率学派和贝叶斯学派在处理模型误差时的根本分歧，并且展示了如何将后者的优势融入到前者的模型框架中，构建出更具鲁棒性的预测系统。这种跨越范式的整合能力，是这本书区别于市面上许多专注于单一流派的著作的关键所在。读完这一部分，我感觉自己对“模型到底知道多少”这个问题有了更审慎的态度。
这本书的封面设计乍一看并不算惊艳，那种深邃的蓝色调配上银灰色的字体，给人的感觉是稳重且略显沉闷。然而，一旦翻开内页，我立刻被其中严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。作者在开篇部分就对“人工智能”这个宏大的概念进行了极富洞察力的解构，他没有满足于陈词滥调的定义，而是深入挖掘了其背后的哲学基础和数学内核。特别是关于贝叶斯推断在现代机器学习模型中的应用那一章节，简直是教科书级别的阐述。作者用非常精妙的比喻和图示，将原本晦涩难懂的概率论概念转化成了直观易懂的图景。我个人最欣赏的是，作者在讨论算法效率时，并没有陷入纯粹的工程细节，而是将其置于更广阔的计算复杂性理论框架下进行考察，这使得这本书的视野远超一般的技术手册，更像是一部关于智能本质的思辨录。对于那些希望从底层原理上理解AI的人来说，这本书无疑是一座灯塔，指引我们穿越迷雾，直抵知识的核心。
读完这本书后，我有一种强烈的“茅塞顿开”感，尤其是在涉及到深度学习的优化器部分。在此之前，我对梯度下降、动量、Adam等算法的理解多停留在“知道它能用”的层面，但这本书彻底改变了我的认知。作者并没有直接抛出复杂的公式，而是通过模拟一个“盲目下山者”的视角，生动地描绘了不同优化策略在复杂地形（即损失函数曲面）上的表现。那种对局部最优解和鞍点的细致辨析，让我深刻体会到为什么选择正确的优化路径比单纯堆砌参数量更为关键。有一处对“超参数敏感性分析”的论述尤其精彩，作者提出了一种“自适应微调”的思路，它不是简单地依赖网格搜索或随机搜索，而是基于模型当前状态的“学习速度”来动态调整学习率的区间。这种前瞻性的设计思想，体现了作者深厚的工程经验与理论功底的完美结合。
前面几章讲了信息理论和知识理论，感觉还行。但是后面讲到所谓的“高等人工智能”，看起来只是比传统的人工智能多了“信息”二字。
前面几章讲了信息理论和知识理论，感觉还行。但是后面讲到所谓的“高等人工智能”，看起来只是比传统的人工智能多了“信息”二字。
前面几章讲了信息理论和知识理论，感觉还行。但是后面讲到所谓的“高等人工智能”，看起来只是比传统的人工智能多了“信息”二字。
从Shannon信息转换为全信息的过程中，许多细节需要工程师来制定；这就带有工程师自己的语义和语用属性了，而非那个智能体自身的。
前面几章讲了信息理论和知识理论，感觉还行。但是后面讲到所谓的“高等人工智能”，看起来只是比传统的人工智能多了“信息”二字。
