本文研究课题源于国家教委博士点基金项目“人工智能基础理论(泛符号主义)研究”(98069923)和国家863项目“生产计划与实时优化调度系统”(2002AA412020)。 人工智能学科诞生的初衷是“用计算机模拟人的抽象思维能力”,这是一种狭义的观点。自然智能广泛存在于生命现象的各个层次,例如人的抽象思维和形象思维、动物的学习和智能反应、生物的进化和免疫、生物群体的分工协作、生态系统的平衡等。它们对发现和提炼人工智能的某些原理和方法都有重要贡献。目前人工智能学科已经由狭义智能观走向了“模拟自然智能”的广义智能观。 广义人工智能包含有多种仿智方法,如模拟抽象思维的符号主义、模拟形象思维的联接主义、模拟智能行为的行为主义、模拟社会分工协作的多智能体系统、模拟生物进化的进化计算和免疫计算以及模拟生态系统的生态计算等。虽然这些方法各有所长,在不同的领域中已经取得了相当成功的应用,但都存在着各自的局限性。研究表明,在解决一个具体的智能模拟问题时,适当地将上述方法综合集成,往往能取得较好的效果。因此,智能混合系统的研究已成为人工智能中非常重要的研究领域,其中,尤以符号主义和联接主义的综合集成最为广泛。本文在广义人工智能思想指导下,重点讨论符号主义和联接主义的综合集成,但其原理和方法可以推广到其它广义人工智能的综合集成中。 尽管智能混合系统的研究已经取得了许多成果,但其理论体系还很不完善,突出表现在系统模型的片面性、知识表示方法的局限性、逻辑神经元的单一性以及知识获取与问题求解能力的局限性上。本文从人类智能行为的本质入手,着眼于知识在人脑中表示和存储的生理基础以及实现各种人类思维方式的生理基础,将超拓扑空间理论与泛逻辑学原理结合起来,充分发挥二者的优点,开展了智能混合系统方面的研究工作,取得了一定的成果,主要是围绕综合集成这个中心,提出了一个模型,两套理论和三种技术,它们是: (1) 柔性化超拓扑空间模型 柔性化超拓扑空间模型是一种新的智能混合系统模型,它是根据思维的本质规律提出的广义问题求解模型。 (2) 超拓扑空间理论 根据大脑思维的本质规律初步建立了一套较为完整的理论,可以更好地描述知识在大脑中存储和处理的结构框架,从而为进一步研究各种形式的思维规律及其相互关系奠定了基础。