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通用人工智能標準、評級、測試與架構
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通用人工智能標準、評級、測試與架構 版權信息
- ISBN：9787115643209
- 條形碼：9787115643209 ; 978-7-115-64320-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
通用人工智能標準、評級、測試與架構 本書特色
1. 聚焦通用人工智能基礎理論的著作，以一套基于"能力與價值雙系統"的通用人工智能認知架構與測試模式為核心，戰略意義重大；
2. 系統給出通用人工智能的目標、理論架構、發展路徑，以及測試與評級標準，"一個定義、兩個完備性、三個特征、八個關鍵問題"的理論框架，極具實踐價值；
3. 作者朱松純是全球人工智能科學家，該領域的全球主要推動者之一，凝聚北京通用人工智能研究院成立四年以來研究成果精華，創新價值高。
通用人工智能標準、評級、測試與架構 內容簡介
本書聚焦通用人工智能的學科內涵與發展趨勢，以一套基于“能力與價值雙系統”的通用人工智能認知架構與測試模式為核心，梳理形成“一個定義、兩個完備性、三個特征、八個關鍵問題”的理論框架。
本書共6章，從人工智能的歷史、內涵與哲學基礎切入，依次介紹通用人工智能的定義與特征、測試與評級、訓練與測試平臺，以及TongAI理論框架，*后給出對發展通用人工智能的建議。
本書既有助于科技領域的管理者和投資者提綱挈領，把握前瞻性科技目標，也可為專業研究人員提供通用人工智能標準、評級、測試、架構的參照系與發展指南。同時，本書還可供希望了解通用人工智能基本概念與關鍵問題的大眾讀者參考。
通用人工智能標準、評級、測試與架構 目錄
第1章 人工智能的歷史、內涵與哲學基礎 1
1.1 智能是什么 1
1.1.1 智能的心理學定義與測量 2
1.1.2 智能現象 4
1.2 人工智能的歷史與發展趨勢 7
1.2.1 人工智能的早期探索與概念提出 8
1.2.2 人工智能發展的歷史階段 9
1.3 智能的學科內涵 12
1.3.1 智能學科的基本定位與建設目標 12
1.3.2 智能學科與計算機學科的關系 15
1.3.3 人工智能與大數據、大算力、大模型的關系 17
1.3.4 智能的“暗物質”與“小數據、大任務”范式 19
1.4 智能的哲學思想 23
1.4.1 從“理”到“心”：中國傳統哲學思想的啟示 23
1.4.2 智能研究的哲學思想轉變 26
第2章 通用人工智能的定義與特征 29
2.1 通用人工智能的定義 30
2.1.1 智能生物的心智空間 30
2.1.2 通用人工智能的停機問題與學習極限問題 37
2.2 通用人工智能的兩個完備性 41
2.2.1 認知架構完備性 41
2.2.2 測試環境完備性 42
2.3 通用人工智能的3個基本特征 43
2.3.1 無限任務 43
2.3.2 自主生成任務 44
2.3.3 價值驅動 45
2.4 通用人工智能的8個關鍵問題 50
2.5 大模型是不是通用人工智能 58
2.5.1 大模型的特點 58
2.5.2 大模型相關評論與測試研究 62
第3章 通用人工智能測試與評級 73
3.1 經典人工智能測評方法與局限性 74
3.1.1 人類鑒別測試 74
3.1.2 基于數據集任務導向的基準測試 82
3.1.3 基于虛擬環境的任務導向基準測試 83
3.1.4 新型測試體系：探索人工智能的能力維度 85
3.1.5 測試體系的應用：工業生產中的智能評價體系 87
3.2 通用人工智能定義、評級與測試的現狀及比較 91
3.2.1 通用人工智能定義的比較 91
3.2.2 通用人工智能評級的比較 93
3.2.3 通用人工智能測試的比較 95
3.3 人類智能發展對通用人工智能測試的啟示 101
3.3.1 智力理論與發展階段 102
3.3.2 智力測試與兒童智力測驗 104
3.3.3 經典兒童能力測驗中的實驗任務 112
3.4 構建通用人工智能評測系統 121
3.4.1 通智測試的整體設計思路 121
3.4.2 動態具身物理社會交互環境 124
3.4.3 無限任務生成系統 131
3.4.4 基于能力與價值雙系統的評級框架 138
3.4.5 以“四論”為標準闡釋基于能力與價值雙系統的評級
框架 149
第4章 通用人工智能訓練與測試平臺 161
4.1 測試環境的完備性 162
4.2 具身智能體仿真平臺的現狀與挑戰 163
4.2.1 具身智能體仿真平臺 164
4.2.2 機器人底層控制仿真平臺 170
4.2.3 現有具身智能體仿真平臺的局限性 174
4.3 通用人工智能訓練與測試平臺：機器人仿真 175
4.3.1 自主生成無限場景 176
4.3.2 機器人場景理解 177
4.3.3 任務與運動規則 179
4.3.4 多模態交互接口 182
4.4 通用人工智能訓練與測試平臺：虛擬人仿真 184
4.4.1 訓練數據離線生成 184
4.4.2 虛擬人感知與執行 185
4.4.3 物理仿真組件 187
4.4.4 平臺接口 188
4.5 通用人工智能評測實踐：通用-專項-行業應用 190
4.5.1 通用能力測試 191
4.5.2 專項能力測試 204
4.5.3 行業應用能力測試 227
第5章 TongAI理論框架：通用人工智能的一種實現途徑 243
5.1 為機器立心 243
5.2 認知架構：通用人工智能的表示框架 245
5.3 “認知-能力-價值”框架體系 248
5.3.1 CUV框架體系概覽 248
5.3.2 “認知-能力-價值”框架體系的理論構建 251
5.3.3 價值體系構建 263
5.3.4 CUV體系的同步迭代與演化 275
5.4 通信式學習：基于認知架構的統一學習模式 278
5.4.1 通信理論基礎 278
5.4.2 認知架構的擴展 279
5.4.3 通信式學習 281
5.5 倫理道德與信任的形成 285
第6章 通用人工智能安全與治理 291
6.1 通用人工智能發展對人類和社會的影響 292
6.1.1 人類正邁向智能時代 292
6.1.2 智能時代的風險與挑戰 294
6.1.3 智能時代的使命 299
6.2 人工智能安全框架 303
6.2.1 可控性和安全性設計原則 304
6.2.2 模型安全評測 306
6.2.3 人工智能對齊：讓AI與人類“心有靈犀” 315
6.2.4 人工智能對齊技術：如何讓AI學會“聽話” 323
6.2.5 人工智能對齊驗證與確認：確保AI“言行一致” 329
6.2.6 價值對齊：讓AI成為社會的“好公民” 334
6.3 人機共生：探索中國式AGI安全治理 339
6.3.1 為天地立心：社會模擬探索AGI的社會尺度 340
6.3.2 CUV體系輔助AGI治理：構建并引領人機共生的
新文明 342
參考文獻 347
展開全部
通用人工智能標準、評級、測試與架構 作者簡介
朱松純，北京通用人工智能研究院院長，北京大學人工智能研究院院長、智能學院院長，清華大學與北京大學講席教授。曾三次問鼎計算機視覺領域國際最高獎項——馬爾獎，也是斯隆獎、赫爾姆霍茨獎得主，兩次擔任國際計算機視覺與模式識別會議（CVPR）主席。長期致力于構建計算機視覺、認知科學乃至人工智能科學的統一數理框架。 彭玉佳，美國加利福尼亞大學洛杉磯分校博士，北京大學心理與認知科學學院助理教授、人工智能研究院研究員，北京通用人工智能研究院研究員。入選第七屆中國科協青年人才托舉工程，承擔國家自然科學基金青年科學基金項目。任PsychologicalReview 和Journal of Anxiety Disorder 客座編輯，及Behaviour Research and Therapy和《心理科學》編委。主要研究領域為計算精神病學、認知神經科學、社會認知和人工智能。 王亦洲，博士，北京大學博雅特聘教授、博士生導師。現任北京大學前沿計算研究中心副主任。主要研究領域為計算機視覺、人工智能、統計建模與計算、認知計算、醫學影像分析和計算藝術。 韓佳衡，研究生畢業于北京大學智能學院，獲理學碩士學位；本科畢業于北京大學信息科學技術學院計算機科學技術系，獲理學學士學位。曾在北京通用人工智能研究院前沿研究中心擔任實習研究助理，主要研究領域為通用人工智能評級與測試、情感計算等。
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