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108章 行为状态 108.1 提出背景 第107章已经建立了行为形成理论： Goal→Capability→Method→Decision→BehaviorGoal \rightarrow Capability \rightarrow Me...
阅读全文 →第107章 行为形成 107.1 提出背景 第106章已经对行为进行了定义。行为是机器个体在特定主体、对象、条件和目的下，通过具体动作产生实际结果的运行过程。 但...
阅读全文 →第106章 行为理论 106.1 提出背景 在个体人工智能的运行过程中，决策只是个体对未来执行方式所作出的最终确定，而行为则是决策进入实际运行之后形成的动态过...
阅读全文 →第105章 决策与个体行为 105.1 提出背景 个体人工智能在完成需求识别、目标形成、能力匹配、方法匹配以及决策选择之后，还必须解决一个更加直接的问题：已经...
阅读全文 →第104章 决策状态 104.1 决策状态概述 在个体人工智能（Individual Artificial Intelligence，ICAI）中，**决策状态（Decision State）**是描述一个决策在其...
阅读全文 →第103章 决策选择 103.1 决策选择概述 在个体人工智能（Individual Artificial Intelligence，ICAI）中，**决策选择（Decision Selection）**是指机器个体在...
阅读全文 →第102章 决策计算 102.1 决策计算概述 在个体人工智能（Individual Artificial Intelligence，ICAI）中，**决策计算（Decision Computation）**是指机器个体...
阅读全文 →第101章 决策理论 101.1 决策理论概述 在个体人工智能（Individual Artificial Intelligence，ICAI）中，**决策（Decision）**是指机器个体根据当前认知结果...
阅读全文 →第100章 方法选择 100.1 提出背景 第99章建立了方法匹配理论。 通过目标与方法、能力与方法、状态与方法、条件与方法以及方法适用范围的比较，机器个体可以...
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