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    • 理论研究的第五范式(智能的知识创造)
      • 作者:魏炜//林毓聪//魏煜杰//徐子程|责编:孟宪勐//岳晓月
      • 出版社:机械工业
      • ISBN:9787111803799
      • 出版日期:2026/03/01
      • 页数:266
    • 售价:31.6
  • 内容大纲

        人类文明史,本质上就是一部认知能力不断跃升的演进史。如今,人工智能特别是大语言模型的突破性发展,正在开启人类认知史上的新一轮革命,将人类带入人机融合的认知新纪元。
        《理论研究的第五范式》聚焦于AI从“理论使用者”到“理论创造者”的跃迁,直击传统理论研究归纳效率低下、概念定义模糊、因果验证缓慢的核心痛点。依托隐式知识图谱、意识与自由能原理、双循环创新机制等核心框架,魏炜领衔的作者团队分四部分共12章,从智能等级评估体系到理论有机体构建,从理论选择优化到跨学科治理,全方位呈现AI驱动理论创新的完整路径。
        第一部分为总论:从宏观层面阐述AI如何改变理论研究的方法论,确立从人类独自创造理论到人机协同研究的范式转变这一核心主题。
        第二部分聚焦创新机制探索:深入探讨AI在理论研究中的作用机制和创新路径。
        第三部分专注认知基础研究:揭示AI理论能力的深层机制和技术基础。
        第四部分致力于应用实践拓展:关注AI理论能力的实际应用和产业化前景。
        结合企业组织重构、医学诊断等29个开发实践案例,《理论研究的第五范式》为科研工作者、企业决策者等提供了可落地的人机协同方法论,助力突破认知边界,抢占智能时代的理论创新红利,是理解AI重塑知识生产模式的必读指南。
  • 作者介绍

  • 目录

    第一部分 总论
      第一章  绪论
        一、引言
        二、传统理论研究的困境
        三、人工智能的破局潜力
        四、研究方法与分析框架
        五、核心理论框架
        六、本书结构与章节安排
        七、结语
    第二部分  创新机制探索
      第二章  当AI成为理论家:大模型将如何重塑人类认知革命
        一、引言
        二、传统理论构建:人类认知的“手工作坊”
        三、大模型的“认知加速器”效应
        四、用大模型构建理论解释未被现有理论解释的现象实例:以大模型重塑传统企业组织构架为例
        五、认知革命进行时:理论大爆炸的前夜
        六、结语
      第三章  人工智能驱动的科学理论革命:解构、重构、融合与治理
        一、引言
        二、解构:问题显现时的结构审视
        三、重构:危机后的新框架生成
        四、融合:范式稳固中的跨尺度整合
        五、治理:为闭环运行设置实时刹车
        六、结语
      第四章  从算力堆砌到认知革命:大模型如何开启理论创造的第四次规模化法则
        一、引言
        二、理论的构建
        三、理论构建的训练范式
        四、什么是理论
        五、第四次规模化法则的学习机制
        六、结语
    第三部分  认知基础研究
      第五章  隐式知识图谱:AI理论能力的认知基础
        一、引言
        二、隐式知识图谱
        三、隐式知识图谱支撑大模型认知理解
        四、隐式知识图谱的有效性与神经网络的可解释性
        五、隐式知识图谱并不“隐形”
        六、超越“中文房间”:认知革命的哲学意义
        七、结语
      第六章  从智能等级、理论有机体到意识结构:大模型中的自由能路径
        一、引言
        二、自由能理论及其在生成模型中的应用
        三、从概率论到最小自由能原理
        四、大模型的自主内核设计
        五、意识建模的哲学延展:从最小自由能到自我模型
        六、未来展望:通向“自解释—自预测—自调节”的意识架构
        七、结语
      第七章  推理语料的选择与创造:训练理论型AI
        一、引言

        二、理论认知的结构分层与任务类型
        三、推理任务对应的五种核心认知能力
        四、结构性推理语料的设计原则
        五、典型语料任务模板设计
        六、语料结构与微调策略
        七、未来路径与标准构建
        八、结语
      第八章  超越图灵测试:人工智能等级理论重构智能认知边界
        一、引言
        二、一级智能与二级智能:图灵测试与理论组合应用
        三、三级智能:模型理论创造能力
        四、四级智能与五级智能:理论有机体的复现与演化能力
        五、“群体智能”:文明存续的理论生态构建
        六、结语
    第四部分  应用实践拓展
      第九章  理论选择与优化:AI如何帮助人类选择最优理论
        一、引言
        二、人类理论选择的局限
        三、大模型如何辅助理论选择
        四、当前大模型理论选择的不足
        五、结语
      第十章  理论治理与管理:AI驱动的理论体系维护
        一、引言
        二、人类在理论剪枝上的局限
        三、人工智能协同:大模型辅助理论治理
        四、大模型实现理论剪枝实例:动机理论剪枝流程与整合框架
        五、结语
      第十一章  智能时代:人工智能重塑理论创新模式
        一、引言
        二、理论的生成—检验路径
        三、人类理论创造的四种路径及其局限
        四、人工智能辅助下的理论创造
        五、人工智能自主实现理论创造的潜力:归纳与演绎的统一
        六、结语
      第十二章  理论有机体:人机协同时代的理论制造机
        一、引言
        二、从学科分割到理论有机体
        三、涌现与隐式知识图谱
        四、理论有机体的知识图谱整合机制
        五、理论有机体的交互机制
        六、内外双循环与理论有机体的生长
        七、不同层面与范式中的“有机体”
        八、有机体框架下的东西方文明范式及其超越
        九、结语
    附录  开发实践案例
      案例一:AGI可模拟性的提出与我们的理论解析
      案例二:可验证任务与AI的下半场
      案例三:RL的边缘化与互联网的核心性
      案例四:医学诊断的理论生成机制
      案例五:规模化法则的批判与补充

      案例六:杨立昆对预训练路径的认知鸿沟的揭示
      案例七:杨立昆对大语言模型认知鸿沟的揭示
      案例八:世界模型的五大硬伤
      案例九:“压缩即智能”的提出
      案例十:Claude指令编排与智能外化
      案例十一:创始人模式与个体智能的再造
      案例十二:模型编辑与认知的可塑性
      案例十三:顿悟与创造性思维的认知机制
      案例十四:持续学习难题
      案例十五:知识迭代的本质
      案例十六:AI创造力的技术缺陷来源
      案例十七:智能的几何结构新范式
      案例十八:跨范式融合的新路径
      案例十九:塞斯的“意识的真实问题”
      案例二十:谷歌AI的自我进化
      案例二十一:上下文量与AI协作
      案例二十二:验证者定律与AI的可靠性
      案例二十三:Claude的情绪智能
      案例二十四:社会模拟与认知实验
      案例二十五:AlphaEvolve与科学发现的算法化
      案例二十六:认知抽象的双能力
      案例二十七:幻觉与泛化的双重性
      案例二十八:世界模型PAN的提出
      案例二十九:自然界的数学压缩
    参考资料

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