《通用人工智能标准、评级、测试与架构》内容简介与阅读建议

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作者
朱松纯
分类
科技技术
出版年份
2025
出版社
人民邮电出版社
页数
382 页
语言
中文
豆瓣评分
★ 9.2

《通用人工智能标准、评级、测试与架构》内容简介

本书聚焦通用人工智能的学科内涵与发展趋势,以一套基于“能力与价值双系统”的通用人工智能认知架构与测试模式为核心,梳理形成“一个定义、两个完备性、三个特征、八个关键问题”的理论框架。

《通用人工智能标准、评级、测试与架构》书籍信息摘要

《通用人工智能标准、评级、测试与架构》内容简介与阅读建议,作者 朱松纯,科技技术,2025年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题:人工智能、大模型、智能学科、计算机类。

《通用人工智能标准、评级、测试与架构》适合哪些读者?

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。 评分 9.2 可作为选书参考。

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目录

  1. 第1章 人工智能的历史、内涵与哲学基础 1
  2. 1.1 智能是什么 1
  3. 1.1.1 智能的心理学定义与测量 2
  4. 1.1.2 智能现象 4
  5. 1.2 人工智能的历史与发展趋势 7
  6. 1.2.1 人工智能的早期探索与概念提出 8
  7. 1.2.2 人工智能发展的历史阶段 9
  8. 1.3 智能的学科内涵 12
展开全部(共 102 章节)
  1. 1.3.1 智能学科的基本定位与建设目标 12
  2. 1.3.2 智能学科与计算机学科的关系 15
  3. 1.3.3 人工智能与大数据、大算力、大模型的关系 17
  4. 1.3.4 智能的“暗物质”与“小数据、大任务”范式 19
  5. 1.4 智能的哲学思想 23
  6. 1.4.1 从“理”到“心”:中国传统哲学思想的启示 23
  7. 1.4.2 智能研究的哲学思想转变 26
  8. 第2章 通用人工智能的定义与特征 29
  9. 2.1 通用人工智能的定义 30
  10. 2.1.1 智能生物的心智空间 30
  11. 2.1.2 通用人工智能的停机问题与学习极限问题 37
  12. 2.2 通用人工智能的两个完备性 41
  13. 2.2.1 认知架构完备性 41
  14. 2.2.2 测试环境完备性 42
  15. 2.3 通用人工智能的3个基本特征 43
  16. 2.3.1 无限任务 43
  17. 2.3.2 自主生成任务 44
  18. 2.3.3 价值驱动 45
  19. 2.4 通用人工智能的8个关键问题 50
  20. 2.5 大模型是不是通用人工智能 58
  21. 2.5.1 大模型的特点 58
  22. 2.5.2 大模型相关评论与测试研究 62
  23. 第3章 通用人工智能测试与评级 73
  24. 3.1 经典人工智能测评方法与局限性 74
  25. 3.1.1 人类鉴别测试 74
  26. 3.1.2 基于数据集任务导向的基准测试 82
  27. 3.1.3 基于虚拟环境的任务导向基准测试 83
  28. 3.1.4 新型测试体系:探索人工智能的能力维度 85
  29. 3.1.5 测试体系的应用:工业生产中的智能评价体系 87
  30. 3.2 通用人工智能定义、评级与测试的现状及比较 91
  31. 3.2.1 通用人工智能定义的比较 91
  32. 3.2.2 通用人工智能评级的比较 93
  33. 3.2.3 通用人工智能测试的比较 95
  34. 3.3 人类智能发展对通用人工智能测试的启示 101
  35. 3.3.1 智力理论与发展阶段 102
  36. 3.3.2 智力测试与儿童智力测验 104
  37. 3.3.3 经典儿童能力测验中的实验任务 112
  38. 3.4 构建通用人工智能评测系统 121
  39. 3.4.1 通智测试的整体设计思路 121
  40. 3.4.2 动态具身物理社会交互环境 124
  41. 3.4.3 无限任务生成系统 131
  42. 3.4.4 基于能力与价值双系统的评级框架 138
  43. 3.4.5 以“四论”为标准阐释基于能力与价值双系统的评级
  44. 框架 149
  45. 第4章 通用人工智能训练与测试平台 161
  46. 4.1 测试环境的完备性 162
  47. 4.2 具身智能体仿真平台的现状与挑战 163
  48. 4.2.1 具身智能体仿真平台 164
  49. 4.2.2 机器人底层控制仿真平台 170
  50. 4.2.3 现有具身智能体仿真平台的局限性 174
  51. 4.3 通用人工智能训练与测试平台:机器人仿真 175
  52. 4.3.1 自主生成无限场景 176
  53. 4.3.2 机器人场景理解 177
  54. 4.3.3 任务与运动规则 179
  55. 4.3.4 多模态交互接口 182
  56. 4.4 通用人工智能训练与测试平台:虚拟人仿真 184
  57. 4.4.1 训练数据离线生成 184
  58. 4.4.2 虚拟人感知与执行 185
  59. 4.4.3 物理仿真组件 187
  60. 4.4.4 平台接口 188
  61. 4.5 通用人工智能评测实践:通用-专项-行业应用 190
  62. 4.5.1 通用能力测试 191
  63. 4.5.2 专项能力测试 204
  64. 4.5.3 行业应用能力测试 227
  65. 第5章 TongAI理论框架:通用人工智能的一种实现途径 243
  66. 5.1 为机器立心 243
  67. 5.2 认知架构:通用人工智能的表示框架 245
  68. 5.3 “认知-能力-价值”框架体系 248
  69. 5.3.1 CUV框架体系概览 248
  70. 5.3.2 “认知-能力-价值”框架体系的理论构建 251
  71. 5.3.3 价值体系构建 263
  72. 5.3.4 CUV体系的同步迭代与演化 275
  73. 5.4 通信式学习:基于认知架构的统一学习模式 278
  74. 5.4.1 通信理论基础 278
  75. 5.4.2 认知架构的扩展 279
  76. 5.4.3 通信式学习 281
  77. 5.5 伦理道德与信任的形成 285
  78. 第6章 通用人工智能安全与治理 291
  79. 6.1 通用人工智能发展对人类和社会的影响 292
  80. 6.1.1 人类正迈向智能时代 292
  81. 6.1.2 智能时代的风险与挑战 294
  82. 6.1.3 智能时代的使命 299
  83. 6.2 人工智能安全框架 303
  84. 6.2.1 可控性和安全性设计原则 304
  85. 6.2.2 模型安全评测 306
  86. 6.2.3 人工智能对齐:让AI与人类“心有灵犀” 315
  87. 6.2.4 人工智能对齐技术:如何让AI学会“听话” 323
  88. 6.2.5 人工智能对齐验证与确认:确保AI“言行一致” 329
  89. 6.2.6 价值对齐:让AI成为社会的“好公民” 334
  90. 6.3 人机共生:探索中国式AGI安全治理 339
  91. 6.3.1 为天地立心:社会模拟探索AGI的社会尺度 340
  92. 6.3.2 CUV体系辅助AGI治理:构建并引领人机共生的
  93. 新文明 342
  94. 参考文献 347

常见问题

《通用人工智能标准、评级、测试与架构》适合谁读?

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。 评分 9.2 可作为选书参考。

《通用人工智能标准、评级、测试与架构》阅读难度高吗?

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优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息清楚的版本;经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。

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