引言

现如今，人工智能的研究尽管获得了许多夺目的成效,但总体上仍未彻底完善。因而,建立“构造—作用—个人行为”和睦融合、“观念—感情—理性”三位一体的通用性人工智能理论，是一个并未完成而又务必进行的特大研究和每日任务。

1 机制主义人工智能通用理论之信息科学的科学范式

人工智能技术是对外开放的信息系统软件，因而我们理应遵照信息科学的现代性进行研究。基于大多数专家学者的思想、探索和感受，相关的原始作者终于完成了对电子信息科学的科学研究以及对极权主义的提取。图1 便是相关学者汇总的智能控制系统的简单化实体模型。这一实体模型尽管看似简易，确是具有典型性的，并且能够清楚地表明信息科学的科学现代性本质和特征。自然环境中的一切客体都能形成信息[1-3]。

图1 机制主义人工智能通用系统的最简模型

数据模型表明主体具有“目的性”，人类社会的永恒目标是继续寻求更强有力和明确的“生存与发展方向”。此外，客体还具有以前积累的专业能力，通常被称为“先验知识”。因此，当由外部代理引起的代理信息内容对代理有效时，为了更好地保持代理的“生存和发展方向”，代理应尽可能引起相对行为反应。客体的行为的基本规则是：尽可能聪明，不然主体就不太可能完成自身的任务；一样，这一个人行为务必是智能化的，不然就很有可能污染环境的运作规律性。这就是“智能”难题的来历：“智能”是人们完成“存活与发展趋势”这一永恒不变目地的基本前提，没有智能就没有人们的存活与发展趋势[4]。

传统式化学物质科学的科学观本质特征是“普遍性、可预测性”。但图1 的实体模型却说明：首先，研究对象应该是“相互影响的参与者”，而不仅仅是“参与者”。第二，相互影响的整个过程不是“可预测的”，而是充满“可伸缩性”的。这表明物质科学研究的传统科学研究观确实不适合智能控制系统的科学研究。对智能控制系统的科学研究，应采取“客体方便”和“全过程延性”的科研观。传统物质科学研究的科学方法论的实质是“分而治之，产生还原”。图1 中的数据模型表明，在客体与客体之间交互的整个过程中，客体的信息内容将由客体逐步生成和处理，最终发展和壮大，变成一个智能系统。个人行为，产生一条信息，形成内容生态保护演进的全过程。这表明传统化学物质的科学方法论不再适合于智能控制系统的科学研究。因此，在智能控制系统的科学研究中，还应采用“信息内容生态保护，全面演进”的科学方法论。总之，传统式科学科学方法论的“纯流于形式”不能叙述智能系统的研究[5]。

2 基于机制主义人工智能通用理论，实现“范式革命引领”

科学研究的现代性是所有科学研究主题活动的重中之重，是所有科学研究主题活动的具体指导和操纵机械能。因此，在科学研究和建立课程的整体基础知识管理系统的情况下，有必要遵守适当的科学研究现代性。否则，将花费一半的努力来获得两倍的结果。一门课程的科学研究的现代化性是该课程的“总体概述”。它从当前的宏观经济政策中定义了本课程的“内容”（科学研究概念）和“如何进行科学研究”（科学研究）。只有促进科学研究的现代化，才能创建本课程的实际和精确的定位，包括尽可能地创建本课程的良好体系，明确研究方向，以及采取科学研究的基本策略。只有具备中等水平的精确课程定位水平，我们才能进一步掌握满足科学研究的现代性和课程精确定位的课程基础。最后，根据所有因素和内容，可以尽可能地确立课程的基本定义和基本前提，并可以产生课程的基本理论。总之人工智能技术是有机物质结构类型管理系统的科学研究课程。

从人工智能技术科学研究的历史和现状的角度来看，人工智能技术的现代性处于“燃烧的冠冕”状态。这种情况对于应用型综合人工智能基础知识的科学研究是显而易见的，极不科学。因此，超越传统物质科学研究的科学研究现代性被称为人工智能技术科学研究的领导者，并建立了电子信息科学的科学研究现代性。日间任务，一旦调整了现代科学研究的流行程度，并且理清了上述因素之间的关系，所有科学研究将变得顺利[6]。

3 机制主义人工智能通用理论之“信息转换担纲”

没有行为主体信息内容的刺激性，系统软件就不容易造成对它的智能化反映。一门学科没有主体信息的刺激，系统就不易导致对它的智能化系统进行体现。一门学科的科学范式，是相关这门学科的“总纲”。一旦调整了现代科学研究的流行程度，并理清了上述要素之间的关系，所有科学研究将超越和百通。只有促进科学研究的现代化发展，才能创建本课程的实际和精确定位，包括创造尽可能多的科学研究内容（整体数据模型）和基础研究策略（研究方法）的良好情况。只有在上层中级课程的精确定位下，每个人才能进一步掌握与科研集权主义相一致的课程内容以及进行课程内容的精确定位，包括与其他课程内容的相互关系及其基础思维逻辑。最后，基于上述所有要素的课堂教学，我们可以尽可能地创建课程内容的基本定义和基本要素，并产生课程内容的基本理论[7]。

另外我们要注意，每个人都应立即看到的是由基本定义和基本元素组成的“课程的基础知识”。但是，在该课程的基础知识的最深层部分中，存在一系列比其更隐蔽的更基本和更具针对性的内容。要素：科学研究的现代化，课程和基础课程的精确定位。而且，科学研究的现代化管理决定了课程的精确定位，课程的精确定位管理决定了课程的基础，而科学研究的现代化，课程的精确定位和课程的基本相互管理确定了课程的基础。一般来说，在所有科学研究活动中，科学研究的现代性的确在“领导力”中发挥作用[8]。

4 基于机制主义人工智能通用理论，实现“信息转换担纲”

“智能创造和运动规律”（七个主要环节）的实施全过程：演员的信息内容对演员起作用；演员的信息内容到认知能力信息内容/ 词义信息内容的转换；词义信息到专业知识的转换；词义信息到智能对策的转换；智能对策到智能个人行为的转换；误差信息到优化策略的转换（检测与提升）；更改总体目标（升级）。

假如历经数次出现偏差的原因意见反馈、学习培训、完善过程都不能令人满意，不能实现目标，主体就需要考虑到最初的预设目标很可能是不合理的，必须再次预设总体目标，并且必须再次实施信息转换，直到在信息转换的整个过程中引起的智能预防措施令人满意并完成预设的总体目标。

以上七个过程构成了人工智能技术基础理论科学研究的基本问题，也充分体现了“人人都掌握世界，升级改造世界，在升级改造的整个过程中自我更新和改造的完整性”。

从所述七个流程，我们可以很清楚、准确地感觉到：“信息内容转换”为什么要在科学研究的适用性和人工智能技术的整体基础知识的情况下起主导作用。事实上，行为者造成了智能预防措施和智能个人行为的方方面面。”过程是实现信息转换方案考试大纲的全过程，智能系统实体模型是实用的实体模型，既适用人工智能，也适用生物智能和理论智能。

自然，微生物智能可以被视为每个人智能的独特情况。物理模型将适当地简单且不断发展，但是基本概念是相同的。人工智能技术的情况与此类似。特定数字模型的另一个实际意义是它适合于处理各个领域的难题，关键在于培养综合知识库系统中存储的专业功能。无论哪个具体行业，解决问题的系统软件的软件架构和实施方案都是相同的，区别仅在于具体的信息、专业技能和智能化的思想体系。

5 结语

总的来说，在长期的科学研究积累的基础上，笔者讨论了实用而全面的人工智能技术成功基础研究的奥秘：“极权主义改革与创新促进”和“信息内容转换率先”。这是实用而全面的人工智能技术理论基础研究的关键困难：“引领”处理的是研究内容难题，“担纲”处理的是执行战略方针难题。希望日后有更多的高水平学者展开对机制主义人工智能理论，这种通用的人工智能理论的研究，以促进我国人工智能行业的可持续发展。

[1]杨猛宗.人工智能机器人劳动者主体身份的反思与应然转向[J].政法论丛，2020（6）：100-109.

[2]杨晓玲.基于人工智能的数字图像处理课程教学改革实践[J].职业技术，2021，20（1）：61-65.

[3]钟义信.“范式变革”引领与“信息转换”担纲：机制主义通用人工智能的理论精髓[J].智能系统学报，2020，15（3）：615-622.

[4]张茂聪，刘凯月，董艳艳.人工智能研究的热点动态及其发展趋向——基于近十年中外文献知识图谱镜像扫描[J].山东师范大学学报（自然科学版），2019，34（1）：1-12.

[5]吴世文.新闻从业者与人工智能“共生共长”机制探究——基于关系主义视角[J].中国出版，2018（19）：21-25.

[6]汪培庄.因素空间理论——机制主义人工智能理论的数学基础[J].智能系统学报，2018，13（1）：37-54.

[7]何华灿.泛逻辑学理论——机制主义人工智能理论的逻辑基础[J].智能系统学报，2018，13（1）：19-36.

[8]钟义信.机制主义人工智能理论——一种通用的人工智能理论[J].智能系统学报，2018，13（1）：2-18.

文章来源：通用机械 网址: http://tyjx.400nongye.com/lunwen/itemid-41505.shtml

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