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『簡體書』理论研究的第五范式:智能的知识创造

書城自編碼: 4215203
分類: 簡體書→大陸圖書→管理一般管理學
作者: 魏炜 林毓聪 魏煜杰 徐子程
國際書號(ISBN): 9787111803799
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2026-03-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 419

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編輯推薦:
人工智能+时代理论研究的开创性探索
AI赋能理论创新与治理,抢占人机协同的认知红利
《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。
內容簡介:
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。
關於作者:
魏炜 博士
 北京大学汇丰商学院管理学教授
 北京大学汇丰商学院商业模式研究中心主任
与清华大学朱武祥教授联手在全国率先推出“魏朱商业模式六要素”模型,是商业模式理论研究的先行者和奠基人。
在《管理世界》《金融研究》《哈佛商业评论(中文版)》《北大商业评论》 《清华管理评论》《中欧商业评论》《新财富》《创富志》《商业评论》《21世纪商业评论》《商界》等学术和财经刊物上发表关于商业模式的论文、案例一百余篇。
出版商业模式论著《商业模式学原理》《发现商业模式》《重构商业模式》《商业模式的经济解释》(中英文版,获2014年中国管理科学学术奖)、《商业模式的经济解释II》《慈善的商业模式》《透析盈利模式》(中英文版)、《超越战略:商业模式视角下的竞争优势构建》《商业模式专利保护的原理与实践》《基于商业模式的会计核算和财务分析》《研究型平台的商业模式构建逻辑》等十余部。
林毓聪
 北京理工大学医学技术学院博士后
 清华大学统计学博士
 哈佛大学医学院访问学者
专注于医学影像、医学信息学、医学统计方面的研究,共计发表SCI期刊论文超二十篇,主持国家自然科学基金青年面上项目一项,参与科技部重点项目、基金委联合基金重点项目等四项。著有《研究型平台的商业模式构建逻辑》。
魏煜杰
 德国亚琛工业大学博士研究生
研究方向为生物材料的力学分析,致力于生物环境与力学行为的交叉探索。
徐子程
 北京大学硕士研究生
 光圈灵动科技创始人
研究方向涵盖商业模式、人工智能与计算摄影,关注人工智能对企业形态与内容生产方式的重构。主导研发一系列端侧影像模型,重构拍摄到分享的完整过程。
目錄
第一部分 总论
第一章 绪论2
一、引言2
二、传统理论研究的困境4
三、人工智能的破局潜力7
四、研究方法与分析框架9
五、核心理论框架10
六、本书结构与章节安排12
七、结语18
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20
一、引言20
二、传统理论构建:人类认知的“手工作坊”22
三、大模型的“认知加速器”效应24
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26
五、认知革命进行时:理论大爆炸的前夜28
六、结语29
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31
一、引言31
二、解构:问题显现时的结构审视32
三、重构:危机后的新框架生成35
四、融合:范式稳固中的跨尺度整合37
五、治理:为闭环运行设置实时刹车39
六、结语41
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42
一、引言42
二、理论的构建44
三、理论构建的训练范式47
四、什么是理论48
五、第四次规模化法则的学习机制50
六、结语53
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56
一、引言56
二、隐式知识图谱60
三、隐式知识图谱支撑大模型认知理解65
四、隐式知识图谱的有效性与神经网络的可
解释性73
五、隐式知识图谱并不“隐形”88
六、超越“中文房间”:认知革命的哲学意义97
七、结语100
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103
一、引言103
二、自由能理论及其在生成模型中的应用105
三、从概率论到最小自由能原理108
四、大模型的自主内核设计113
五、意识建模的哲学延展:从最小自由能到
自我模型117
六、未来展望:通向“自解释—自预测—自调
节”的意识架构119
七、结语121
第七章 推理语料的选择与创造:训练
    理论型AI122
一、引言122
二、理论认知的结构分层与任务类型124
三、推理任务对应的五种核心认知能力124
四、结构性推理语料的设计原则125
五、典型语料任务模板设计129
六、语料结构与微调策略135
七、未来路径与标准构建138
八、结语140
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141
一、引言141
二、一级智能与二级智能:图灵测试与理论
组合应用144
三、三级智能:模型理论创造能力145
四、四级智能与五级智能:理论有机体的复现
与演化能力147
五、“群体智能”:文明存续的理论生态构建150
六、结语152
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154
一、引言154
二、人类理论选择的局限155
三、大模型如何辅助理论选择157
四、当前大模型理论选择的不足161
五、结语163
第十章 理论治理与管理:AI驱动的
    理论体系维护164
一、引言164
二、人类在理论树剪枝上的局限166
三、人工智能协同:大模型辅助理论治理171
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 175
五、结语178
第十一章 智能时代:人工智能重塑
     理论创新模式180
一、引言180
二、理论的生成—检验路径182
三、人类理论创造的四种路径及其局限183
四、人工智能辅助下的理论创造188
五、人工智能自主实现理论创造的潜力:归纳
与演绎的统一194
六、结语196
第十二章 理论有机体:人机协同时代
     的理论制造机198
一、引言198
二、从学科分割到理论有机体199
三、涌现与隐式知识图谱202
四、理论有机体的知识图谱整合机制205
五、理论有机体的交互机制206
六、内外双循环与理论有机体的生长209
七、不同层面与范式中的“有机体”211
八、有机体框架下的东西方文明范式及其超越215
九、结语223
附 录 开发实践案例225
案例一:AGI可模拟性的提出与我们的理论
  解析226
案例二:可验证任务与 AI 的下半场228
案例三:RL的边缘化与互联网的核心性229
案例四:医学诊断的理论生成机制230
案例五:规模化法则的批判与补充232
案例六:杨立昆对预训练路径的认知鸿沟的
  揭示232
案例七:杨立昆对大语言模型认知鸿沟的揭示233
案例八:世界模型的五大硬伤234
案例九:“压缩即智能”的提出235
案例十:Claude指令编排与智能外化236
案例十一:创始人模式与个体智能的再造237
案例十二:模型编辑与认知的可塑性238
案例十三:顿悟与创造性思维的认知机制238
案例十四:持续学习难题239
案例十五:知识迭代的本质240
案例十六:AI创造力的技术缺陷来源241
案例十七:智能的几何结构新范式241
案例十八:跨范式融合的新路径242
案例十九:塞斯的“意识的真实问题”243
案例二十:谷歌AI的自我进化244
案例二十一:上下文动量与AI协作245
案例二十二:验证者定律与AI的可靠性245
案例二十三:Claude的情绪智能246
案例二十四:社会模拟与认知实验247
案例二十五:AlphaEvolve与科学发现的算法化248
案例二十六:认知抽象的双能力249
案例二十七:幻觉与泛化的双重性250
案例二十八:世界模型PAN的提出250
案例二十九:自然界的数学压缩251
参考资料253

 

 

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