第2章　个体人工智能的定义

第2章　个体人工智能的定义

一、Individual Artificial Intelligence 的定义

1. Individual Artificial Intelligence（ICAI）的英文名称
2. ICAI名称的组成
   • Individual
   • Artificial
   • Intelligence
3. ICAI的研究对象
4. ICAI的基本目的
5. ICAI与一般Artificial Intelligence的概念关系
6. ICAI不是单一任务定义
7. ICAI不是单一功能定义
8. ICAI不是单一软件功能定义
9. ICAI以具体个体作为核心研究对象
10. ICAI以机器个体作为工程实现对象

基本关系：

Individual
+
Artificial Intelligence
↓
Individual Artificial Intelligence
↓
机器个体
↓
个体认知
↓
个体行为
↓
个体持续运行

二、“个体”的定义

1. 个体的基本定义
2. 个体的独立性
3. 个体的身份
4. 个体的类型
5. 个体的边界
6. 个体的组成
7. 个体的属性
8. 个体的状态
9. 个体的关系
10. 个体的历史
11. 个体的目标
12. 个体的能力
13. 个体的行为
14. 个体与环境的关系
15. 个体的变化与连续性

可以定义：

Individual={ID,T,O,A,S,R,G,C,B,H}Individual=\{ID,T,O,A,S,R,G,C,B,H\}

其中：

• IDID：Identity，个体身份；
• TT：Type，个体类型；
• OO：Object，个体包含或关联的对象；
• AA：Attribute，个体属性；
• SS：State，个体状态；
• RR：Relation，个体关系；
• GG：Goal，个体目标；
• CC：Capability，个体能力；
• BB：Behavior，个体行为；
• HH：History，个体历史。

由此形成：

个体不是一个名称，而是一个具有身份、结构、属性、状态、关系、目标、能力和行为的独立存在对象。

三、“人工智能”的定义

1. 人工智能的基本含义
2. 人工智能中的“人工”
3. 人工智能中的“智能”
4. 人工智能的计算属性
5. 感知与信息获取
6. 对象识别
7. 状态判断
8. 知识处理
9. 匹配与计算
10. 判断与决策
11. 行为与执行
12. 反馈与学习
13. 人工智能的持续运行

在本书中，将人工智能进一步限定为：

人工智能是通过计算机中的数据结构、对象结构、规则、算法、计算过程和运行机制，对认知、判断、决策、行为以及相关反馈过程进行机器化实现的技术与理论体系。

这一界定强调可计算、可表示、可运行。

四、“个体人工智能”的完整定义

1. 个体人工智能的概念组成
2. 个体是研究对象
3. 机器个体是实现对象
4. 个体结构是建模基础
5. 个体认知是运行过程
6. 个体决策是选择过程
7. 个体行为是执行过程
8. 个体反馈是更新依据
9. 个体学习是发展机制
10. 个体维护是持续运行机制
11. 个体人工智能的完整定义

建议形成全书统一定义：

个体人工智能（Individual Artificial Intelligence，ICAI）是以现实世界或互联网中的一个具体个体、主体、组织、设备、产品、服务对象或工业对象为模拟对象，根据该个体自身的身份、类型、对象、属性、状态、关系、知识、记忆、经验、目标、能力、方法、行为和历史，在计算机中建立对应的机器个体，并通过结构化的数据、对象、规则、计算和运行机制，使机器个体能够进行个体认知、匹配、决策、行为、反馈、学习、自我保护、冲突处理、自我修复和持续运行的人工智能理论与工程体系。

进一步简化为：

ICAI=Individual+Machine Individual+Cognition+Decision+Behavior+Learning+SelfMaintenanceICAI= Individual + Machine\ Individual + Cognition + Decision + Behavior + Learning + SelfMaintenance

五、机器个体的定义

1. 机器个体的提出
2. 机器个体与普通软件对象的区别
3. 机器个体与数据库记录的区别
4. 机器个体与单一功能模块的区别
5. 机器个体的身份
6. 机器个体的内部结构
7. 机器个体的状态
8. 机器个体的知识
9. 机器个体的记忆
10. 机器个体的经验
11. 机器个体的目标
12. 机器个体的能力
13. 机器个体的方法
14. 机器个体的行为
15. 机器个体的反馈
16. 机器个体的持续运行

机器个体可以表示为：

MI={ID,T,O,A,S,R,K,M,E,G,C,Md,B,F}MI=\{ID,T,O,A,S,R,K,M,E,G,C,Md,B,F\}

其中 MIMI 表示 Machine Individual，KK 表示知识，MM 表示记忆，EE 表示经验，MdMd 表示方法。

六、个体与机器个体的对应关系

1. 现实个体与机器个体的关系
2. 一对一模拟关系
3. 身份对应
4. 类型对应
5. 属性对应
6. 状态对应
7. 对象对应
8. 关系对应
9. 知识对应
10. 记忆对应
11. 经验对应
12. 目标对应
13. 能力对应
14. 方法对应
15. 行为对应
16. 历史对应

核心映射：

现实个体
↓
个体信息
↓
个体结构
↓
机器对象
↓
机器个体

可以形式化为：

Map(I)=MIMap(I)=MI

其中：

• II：现实或互联网中的具体个体；
• MIMI：该个体对应的机器个体；
• MapMap：个体到机器个体的结构映射过程。

进一步：

Map(ID,T,O,A,S,R,K,M,E,G,C,Md,B)→MIMap(ID,T,O,A,S,R,K,M,E,G,C,Md,B) \rightarrow MI

七、个体人工智能的边界

1. ICAI的研究边界
2. 个体与非个体的边界
3. 个体模型与普通数据模型的边界
4. 个体人工智能与任务系统的边界
5. 个体人工智能与自动化系统的边界
6. 个体人工智能与普通软件系统的边界
7. 个体人工智能与机器人系统的关系
8. 个体人工智能与工业系统的关系
9. 个体人工智能与互联网个体的关系
10. ICAI不等于所有人工智能
11. ICAI不要求所有系统都建立为个体
12. ICAI适合具有独立结构、状态、目标和持续行为的对象

这一节应明确：

ICAI研究的是“个体化的机器智能结构”，而不是试图把所有计算任务都重新定义成个体。

因此，单纯的排序、计算、文件转换等功能，本身不必成为一个人工智能个体；只有当这些功能被组织到一个具有明确身份、结构、状态、目标和持续运行机制的机器个体中时，才构成ICAI的一部分。

八、ICAI的基本组成

建立ICA I的统一组成模型：

ICAI={I,O,A,S,R,K,M,E,G,C,Md,Cog,D,B,F,Risk,P,CF,Diag,Repair,L}ICAI= \{I,O,A,S,R,K,M,E,G,C,Md,Cog,D,B,F,Risk,P,CF,Diag,Repair,L\}

其中：

• II：Individual，个体；
• OO：对象；
• AA：属性；
• SS：状态；
• RR：关系；
• KK：知识；
• MM：记忆；
• EE：经验；
• GG：目标；
• CC：能力；
• MdMd：方法；
• CogCog：认知；
• DD：决策；
• BB：行为；
• FF：反馈；
• RiskRisk：风险；
• PP：保护；
• CFCF：冲突；
• DiagDiag：诊断；
• RepairRepair：修复；
• LL：学习。

整体结构：

个体
↓
对象 / 属性 / 状态 / 关系
↓
知识 / 记忆 / 经验
↓
目标
↓
能力
↓
方法
↓
认知
↓
决策
↓
行为
↓
反馈
↓
风险 / 保护 / 冲突 / 修复
↓
学习
↓
个体更新

九、ICAI的形式化表达

建立个体人工智能的统一形式化模型。

设：

ItI_t

表示时间 tt 的机器个体。

其内部结构为：

It={ID,T,O,A,S,R,K,M,E,G,C,Md,B}I_t= \{ID,T,O,A,S,R,K,M,E,G,C,Md,B\}

个体运行过程：

It→Cogt→Dt→Bt→Ft→Lt→It+1I_t \rightarrow Cog_t \rightarrow D_t \rightarrow B_t \rightarrow F_t \rightarrow L_t \rightarrow I_{t+1}

其中：

• CogtCog_t：当前认知结果；
• DtD_t：当前决策；
• BtB_t：当前行为；
• FtF_t：当前反馈；
• LtL_t：当前学习与更新；
• It+1I_{t+1}：更新后的机器个体。

如果发生风险、冲突或异常，则进入维护分支：

It→Detection→{ProtectionConflictHandlingDiagnosis→Repair→Verification→It+1I_t \rightarrow Detection \rightarrow \begin{cases} Protection\\ ConflictHandling\\ Diagnosis\rightarrow Repair \end{cases} \rightarrow Verification \rightarrow I_{t+1}

由此形成ICA I的基本闭环：

个体
↓
认知
↓
决策
↓
行为
↓
反馈
↓
检测
↓
学习 / 保护 / 冲突处理 / 修复
↓
个体更新
↓
继续运行

十、工程对象定义

本节把理论概念正式转换为工程对象。

1. 个体数据对象

Individual
├── Identity
├── Type
├── Objects
├── Attributes
├── States
├── Relations
├── Knowledge
├── Memory
├── Experience
├── Goals
├── Capabilities
├── Methods
├── Behaviors
├── Feedback
├── Risks
├── Protection
├── Conflicts
├── Diagnosis
├── Repairs
└── Learning

2. PHP OOP对象

Individual
├── Object
├── Attribute
├── State
├── Relation
├── Knowledge
├── Memory
├── Experience
├── Goal
├── Capability
├── Method
├── Cognition
├── Decision
├── Behavior
├── Action
├── Feedback
├── Risk
├── Protection
├── Conflict
├── Diagnosis
├── Repair
└── Learning

3. Service / Engine

IndividualService
↓
IndividualEngine
↓
CognitiveEngine
↓
MatchingEngine
↓
DecisionEngine
↓
BehaviorEngine
↓
FeedbackEngine
↓
RiskEngine
↓
ProtectionEngine
↓
ConflictEngine
↓
DiagnosisEngine
↓
RepairEngine
↓
LearningEngine
↓
RuntimeEngine

4. 数据库对象

核心数据可以分别映射到：

individuals
individual_attributes
individual_states
individual_relations
individual_knowledge
individual_memory
individual_experience
individual_goals
individual_capabilities
individual_methods
individual_behaviors
individual_feedback
individual_risks
individual_protection
individual_conflicts
individual_diagnosis
individual_repairs
individual_learning

5. 完整工程映射

ICAI概念
↓
形式化模型
↓
数据结构
↓
Domain Object
↓
PHP Class
↓
Service
↓
Engine
↓
Repository
↓
MySQL
↓
Controller
↓
Smarty
↓
Runtime

这里确立本书的重要工程原则：

理论中定义的核心对象，必须能够在工程中找到对应的数据结构、对象、类、方法、服务、引擎或运行机制。

十一、本章小结

本章完成了个体人工智能的基本概念定义。

首先，Individual被定义为具有独立身份、类型、结构、属性、状态、关系、目标、能力和行为的具体存在对象。

其次，Artificial Intelligence被定义为通过计算、数据结构、对象、规则和运行机制实现机器认知、判断、决策和行为的人工智能体系。

在此基础上：

Individual+Artificial Intelligence→Individual Artificial IntelligenceIndividual+Artificial\ Intelligence \rightarrow Individual\ Artificial\ Intelligence

ICAI进一步以机器个体作为工程实现对象：

现实个体→个体结构→机器个体→认知→决策→行为→反馈→学习→个体更新现实个体 \rightarrow 个体结构 \rightarrow 机器个体 \rightarrow 认知 \rightarrow 决策 \rightarrow 行为 \rightarrow 反馈 \rightarrow 学习 \rightarrow 个体更新

因此，本书对个体人工智能的核心定义可以归纳为：

个体人工智能是一套以具体个体为研究对象，以机器个体为实现对象，以结构化个体模型为基础，以认知、匹配、决策、行为、反馈、学习、自我保护、冲突处理、自我修复和持续运行为核心机制的人工智能理论与工程体系。