学科的范式（科学观与方法论）是指导学科研究的最高引领力量。 然而作者发现：作为信息学科高级篇章的人工智能却遵循着物质学科的范式，使人工智能的研究严重受限。因此，本书实施了人工智能的范式革命：总结了信息学科的范式，以此取代物质学科范式对人工智能研究的统领地位：在信息学科范式的引领下，构筑人工智能的全局模型，揭示普适性智能生成机制，开辟机制主义的人工智能研究路径，重构人工智能的基本概念；发掘信息转换与智能创生定律，创建机制主义通用人工智能理论。后者不但可以融通现行人工智能三大学派，而且可以与人类智能的生成机制实现完美的统一，形成统一智能理论。 本书适用于信息领域，特别是智能领域相关专业的本科生、研究生学习，也可供相关领域研究人员和教师参考。

“新一代人工智能理论、技术及应用丛书”序
前言
第一篇(战略篇) 变与不变
第1章 千年不变的科技法则
1.1 辅人律：科学技术的发生机制
1.2 拟人律：科学技术的发展规律
1.3 共生律：科学技术发展的归宿
1.4 本章小结
参考文献
第2章 千年一遇的范式革命
2.1 学科生长与建构的普遍规律
2.1.1 自下而上的学科探索→自上而下的学科建构
2.1.2 定义、定位、定格、定论：学科建构的基本进程
2.1.3 定义→定位→定格→定论：学科建构的生长逻辑
2.2 经典物质学科的学科建构基础
2.2.1 经典物质学科的学科范式 (宏观定义)：科学观与方法论
2.2.2 经典物质学科的学科框架 (落实定位)：研究模型与研究途径
2.2.3 经典物质学科的学科规格 (精准定格)：学术结构与数理基础
2.3 现代信息学科的学科建构基础
2.3.1 现代信息学科的学科范式 (宏观定义)：科学观与方法论
2.3.2 现代信息学科的学科框架 (落实定位)：研究模型与研究路径
2.3.3 现代信息学科的学科规格 (精准定格)：学术结构与数理基础
2.3.4 现代信息学科研究的当务之急：范式革命
2.4 本章小结
参考文献
第二篇(溯源篇) 历史上的智能研究
第3章 自然智能理论研究
3.1 脑神经科学研究简介
3.1.1 人类大脑与智能系统
3.1.2 脑的组织学
3.1.3 脑组织的细胞学
3.1.4 脑神经科学研究的简评：范式需要转变
3.2 认知科学研究简介
3.2.1 感知
3.2.2 注意
3.2.3 记忆
3.2.4 思维
3.2.5 语言
3.2.6 情绪
3.3 脑神经科学与认知科学：联合评述
3.3.1 脑神经科学与认知科学：存在“理论断裂”
3.3.2 认知科学研究需要“全信息理论”
3.4 本章小结
参考文献
第4章 历史上的人工智能研究
4.1 基本概念的摸索
4.2 技术路径的探索
4.2.1 结构模拟：人工神经网络研究
4.2.2 功能模拟：物理符号系统 /专家系统研究
4.2.3 行为模拟：感知 -动作系统研究
4.2.4 学派竞争：轮番沉浮
4.2.5 现有人工智能的简评
4.3 学科范式的思索
4.3.1 范式的张冠李戴：人工智能痼疾顽症的总病根
4.3.2 范式革命：人工智能研究的根本出路
4.3.3 范式革命前后的对比
4.4 本章小结
参考文献
第三篇(主体篇) 通用人工智能理论
第5章 通用人工智能理论的学科基础
5.1 基本概念：人类智慧→人类智能→人工智能→通用人工智能
5.1.1 人类智慧
5.1.2 人类智能
5.1.3 人工智能
5.1.4 通用人工智能
5.2 通用人工智能理论的研究范式：科学观与方法论
5.2.1 莫把“计算”当“智能”
5.2.2 莫把“自动”当“智能”
5.2.3 莫把物质学科范式当作“万能范式”
5.2.4 信息→信息生态→信息科学→信息学科范式
5.3 通用人工智能理论的学科框架：全局模型与研究路径
5.3.1 通用人工智能理论的全局模型：主客互动的信息生态过程
5.3.2 通用人工智能理论的研究路径：普适性智能生成机制和机制主义研究路径
5.4 通用人工智能理论的研究规格：学术结构与数理基础
5.4.1 通用人工智能理论的学术结构规格
5.4.2 通用人工智能理论的数理基础规格
5.5 通用人工智能理论的学科理论总纲
5.6 本章小结
参考文献
第6章 智能生成机制的激励源泉：信息的理论
6.1 基本概念
6.1.1 现有信息概念简评
6.1.2 信息定义谱系：本体论信息与认识论信息
6.1.3 Shannon信息(通信信息)：统计型语法信息
6.2 信息的分类与描述
6.2.1 信息的分类
6.2.2 信息的描述
6.3 信息的度量
6.3.1 概率型语法信息的度量： Shannon概率熵
6.3.2 模糊语法信息的度量： Deluca-Termin模糊熵
6.3.3 语法信息的统一度量：一般信息函数
6.3.4 全信息的度量
6.4 本章小结
参考文献
第7章 智能生成机制的感知原理
7.1 感知原理：经典类信息转换原理
7.1.1 感知信息/语义信息的生成机制
7.1.2 关于“语义信息”的特别评述
7.1.3 重要的副产品：脑神经科学与认知科学的“搭界”
7.2 “注意”的基本概念及生成机制
7.2.1 “注意”的基本概念
7.2.2 “注意”的生成机制
7.3 面向全信息的记忆机制
7.3.1 记忆系统的全信息存储
7.3.2 长期记忆系统的信息存储与提取
7.3.3 人类认知与记忆的全信息机理
7.3.4 关于长期记忆系统存储结构的附注
7.4 本章小结
参考文献
第8章 智能生成机制的约束力量：知识的理论
8.1 知识的概念、分类与表示
8.1.1 知识及其相关的基本概念
8.1.2 知识的分类与表示
8.2 知识的度量
8.2.1 针对“知识生成”的知识度量
8.2.2 针对“知识激活”的知识度量