人機融合智慧涌現：AI大模型時代的綜合集成研討體系

目錄

第一篇 綜合集成理論與智慧涌現

第1章 人機結合的綜合集成理論基礎 / 3

1.1 復雜系統概述 / 3

1.1.1 系統科學的起源與早期發展 / 3

1.1.2 從工程控制論到總體設計部 / 8

1.1.3 一個科學的新領域 / 10

1.1.4 開放的復雜巨系統 / 12

1.1.5 與復雜性研究的交相輝映 / 16

1.2 綜合集成方法論 / 19

1.2.1 定性定量相結合的綜合集成法 / 19

1.2.2 從定性到定量的綜合集成法 / 21

1.2.3 從定性到定量的綜合集成研討廳 / 25

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 / 28

1.2.5 基於信息空間的綜合集成研討廳體系 / 30

主要參考文獻 / 33

第2章 綜合集成與智慧涌現 / 36

2.1 面向智能涌現的綜合集成 / 36

2.1.1 運用綜合集成法實現認識飛躍 / 36

2.1.2 綜合集成法構成一個社會化智能系統 / 40

2.1.3 認識飛躍的實質是社會化智能涌現 / 45

2.1.4 大模型時代的智能涌現 / 48

2.2 人機結合智慧涌現 / 51

2.2.1 個體智慧涌現 / 51

2.2.2 人機結合，以人為主 / 54

2.2.3 群體交互與社會化智能涌現 / 56

2.2.4 社會化智能系統中的人機結合 / 61

主要參考文獻 / 66

第二篇 大模型時代的綜合集成法

第3章 大語言模型概述 / 70

3.1 大模型的三要素 / 70

3.1.1 Transformer架構 / 72

3.1.2 預訓練 / 74

3.1.3 微調 / 76

3.1.4 高效地使用大語言模型 / 78

3.2 大模型的表現 / 80

3.2.1 自然語言理解 / 80

3.2.2 社會科學 / 81

3.2.3 數學計算 / 81

3.2.4 醫學領域 / 82

3.3 思維科學與大語言模型 / 84

3.3.1 思維鏈推理技術 / 85

3.3.2 自一致性推理方法 / 86

3.3.3 思維樹推理技術 / 87

3.3.4 思維傳播推理技術 / 89

3.4 大模型的安全挑戰與社會影響 / 90

3.4.1 數據的安全挑戰 / 90

3.4.2 算法的安全挑戰 / 91

3.4.3 安全挑戰帶來的社會影響 / 92

主要參考文獻 / 93

第4章 綜合集成法中的大模型應用框架 / 100

4.1 綜合集成法中的三個體系 / 100

4.2 綜合集成系統的功能需求 / 103

4.3 大模型的功能匹配分析 / 109

4.3.1 研討交互分系統 / 109

4.3.2 流程管理分系統 / 110

4.3.3 系統建模分系統 / 111

4.3.4 群體學習分系統 / 112

4.3.5 資源管理分系統 / 113

4.3.6 特殊專家 / 113

4.4 大模型在綜合集成系統中的應用層次和步驟 / 115

主要參考文獻 / 119

第5章 知識體系 / 120

5.1 知識體系的概念與範疇 / 120

5.1.1 知識體系概述 / 121

5.1.2 知識體系的發展歷程 / 123

5.1.3 大模型時代下的知識工程 / 128

5.2 知識體系的關鍵技術 / 133

5.2.1 知識抽取的挑戰與解決方案 / 133

5.2.2 事件抽取的挑戰與解決方案 / 138

5.2.3 知識圖譜的框架與設計 / 140

5.2.4 多模態知識圖譜構建 / 142

5.2.5 知識體系與大模型融合共進 / 146

主要參考文獻 / 150

第6章 專家體系 / 159

6.1 專家體系概述 / 159

6.1.1 專家體系的概念與範疇 / 161

6.1.2 專家體系的發展歷程 / 163

6.2 專家體系的核心技術 / 173

6.2.1 個體思維的外化與表達 / 174

6.2.2 專家群體的交互和促進 / 176

6.2.3 廣義專家群體的交互 / 185

6.3 群體思維的組織與激發 / 191

6.3.1 依賴性思維、僵化思維和發散思維的定義 / 191

6.3.2 對弊端思維的總體分析思路 / 193

6.3.3 依賴性思維的形成與其對策 / 195

6.3.4 僵化思維的形成與其對策 / 199

6.3.5 發散思維的形成與其對策 / 202

6.3.6 結論與啟示 / 205

6.4 大模型時代下的專家體系 / 206

6.4.1 LLM促進專家體系的發展 / 206

6.4.2 LLM——專家體系的核心技術 / 212

6.4.3 LLM——專家體系的挑戰與未來發展 / 215

主要參考文獻 / 218

第7章 機器體系 / 226

7.1 機器體系的概念與範疇 / 226

7.1.1 機器體系概述 / 226

7.1.2 機器體系的發展歷程 / 228

7.2 機器體系的關鍵技術 / 234

7.2.1 復雜系統建模方法 / 234

7.2.2 復雜系統模擬技術 / 239

7.2.3 機器學習算法 / 244

7.2.4 神經網絡及深度學習 / 246

主要參考文獻 / 252

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 / 258

8.1 智能系統的研究範式 / 258

8.1.1 類腦智能 / 258

8.1.2 演化智能 / 260

8.1.3 人機混合智能 / 261

8.2 智能系統之人機結合 / 262

8.2.1 智能系統“人機結合”的現實需求 / 262

8.2.2 人類“心智”與機器智能的結合 / 264

8.3 大模型時代下的人機結合 / 266

8.3.1 大模型與人機結合 / 266

8.3.2 人機結合的三個層次 / 269

8.3.3 人機結合的安全和倫理問題 / 275

主要參考文獻 / 277

第9章 未來趨勢、挑戰與應對 / 279

9.1 人機融合的未來發展趨勢 / 279

9.2 未來挑戰與應對的探討 / 287

9.3 跨學科研究與創新 / 292

主要參考文獻 / 298

第10章 結語 / 299

10.1 主要研究成果總結 / 299

10.2 對未來研究的建議 / 302

後記 / 305