个体人工智能，是以机器个体为基本单位，以结构化认知为核心，以对象、属性、状态、关系和场景为认知基础，以知识、记忆和经验为持续积累机制，以目标、方法、决策和行为为行动机制，以反馈和学习推动认知状态持续变化，并通过认知连续性形成稳定个体认知结构的人工智能理论与工程体系。
第128章 经验理论 128.1 提出背景 记忆解决的是“过去发生了什么”的保存问题，而经验解决的是“过去发生的事情说明了什么，以及以后遇到类似条件时可以怎样处...
阅读全文 →第127章 记忆读取 127.1 提出背景 第126章建立了记忆形成理论，说明系统可以将感知、状态、行为、结果和反馈转换为记忆，并按照时间和关系形成历史记忆。 但...
阅读全文 →第126章 记忆形成 126.1 提出背景 第125章建立了记忆的基本结构，明确了记忆对象、记忆内容、记忆状态、记忆时间和记忆关系。但是，仅仅定义“记忆是什么”还...
阅读全文 →第125章 记忆理论 125.1 提出背景 一个能够持续运行的认知系统，不仅需要处理当前信息，还必须能够保留已经形成的对象、属性、状态、关系、行为和结果。 如...
阅读全文 →第124章 自我维护统一模型 124.1 提出背景 前面的章节分别建立了自我检测、自我保护、冲突处理、异常诊断和自我修复等机制。这些机制分别解决不同的问题：自...
阅读全文 →第123章 自我修复 123.1 提出背景 第122章建立了自我检测理论，使机器能够对自身的数据、结构、状态、行为、能力、记忆、工作流和执行过程进行检测。 自我检...
阅读全文 →第122章 自我检测 122.1 提出背景 前面的异常理论和诊断理论主要解决外部对象以及运行对象的异常问题。 第119章建立了异常理论，定义了正常与异常之间的差异...
阅读全文 →第121章 诊断理论 121.1 提出背景 第120章建立了异常检测理论。机器通过状态检测、行为检测、结果检测、数据检测和结构检测，可以发现对象是否偏离正常状态...
阅读全文 →第120章 异常检测 120.1 提出背景 第119章建立了异常理论，明确了异常的基本含义：实际状态、实际行为、实际结果、实际数据或实际结构偏离正常基准时，即形...
阅读全文 →第119章 异常理论 119.1 异常的定义 异常（Anomaly）是指认知系统中的对象、数据、状态、行为或者结果偏离其预先定义的正常范围、正常结构、正常条件或者正...
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