《智能合成理论工程研究》不是研究如何简单模仿人类或动物，而是研究如何从不同智能来源中发现智能优势，提取智能结构，对智能结构进行形式化、匹配、评价、优化、组合和合成，并通过工程化方法形成新的人工智能能力、智能实体和智能行为。
第77章 IST未来研究方向 77.1 更多智能来源 77.1.1 智能来源的扩展 IST当前已经建立： Source={Human,Animal,Collective,Environment,Machine,Design}Source...
阅读全文 →第76章 IST的工程价值 76.1 智能能力模块化 76.1.1 智能能力模块的定义 **智能能力模块（Intelligence Capability Module）**是将一种具有明确输入、处理机...
阅读全文 →第75章 IST的理论价值 75.1 从单一智能到多源智能 传统人工智能系统通常围绕特定任务、特定算法、特定系统或特定智能机制建立。 例如，一个系统可能主要研究...
阅读全文 →第74章 IST与传统人工智能理论比较 74.1 IST与认知架构 74.1.1 认知架构的研究对象 **认知架构（Cognitive Architecture）**主要研究人工智能系统内部如何组...
阅读全文 →第73章 IST核心公式与统一模型 73.1 统一模型的提出 前72章分别建立了智能来源、智能结构、智能提取、智能优化、智能匹配、智能组合、智能合成、智能实体、...
阅读全文 →第72章 IST完整理论体系 72.1 智能来源理论 智能合成理论（Intelligence Synthesis Theory，IST）的起点是智能来源（Intelligence Source）。 智能并不是凭...
阅读全文 →第71章 IST实验方法 智能合成理论（Intelligence Synthesis Theory，IST）不仅是一套关于智能形成的理论，也必须是一套能够被实验检验的工程理论。 如果一个...
阅读全文 →第70章 智能合成验证 智能合成是IST（Intelligence Synthesis Theory，智能合成理论）的核心过程之一。第69章已经建立了智能组合验证机制，对组合的有效性、...
阅读全文 →第69章 智能组合验证 69.1 组合有效性 在智能合成理论中，智能组合（Intelligence Combination）是将多个已经经过提取、验证和标准化的智能元素、智能结构、...
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