人工智能系列白皮书-可拓学
可拓学
"可拓学"是中国人创立的一门新学科，第一篇文章发表于1983年，经过二十多年的努力，
这门学科已取得长足的进展：建立了初步的理论框架——可拓论，发展了自己特有的方法体
系——可拓方法，并在诸多领域得到应用，形成了可拓工程。
可拓论、可拓方法和可拓工程
构成了"可拓学"，它已从理论研究走向应用研究，从广东走向全国，正在从中国走向世界
可拓论及其应用
(广东工业大学可拓工程研究所, 广州, 510090)
“可拓集合和不相容问题”一文的发表,提出了探讨事物的可拓性,以解决矛盾问题的研究方向。
15年来, 对这一方向的研究逐步形成了可拓论,它以物元理论和可拓集合论为支柱, 以可拓方法为特有的方法,它的应用方法称为可拓工程方法, 包括可拓信息方法, 可拓系统方法,可拓决策方法等,本文综述这一研究工作提出的基本概念、理论、方法以及在经济领域、管理、控制领域和人工智能的初步应用。
关键词可拓论物元可拓集合
14
3.1 可拓学的定义 可拓学是用形式化模型研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与方法，以解决矛盾问题的科学 可拓论+可拓方法+可拓工程=可拓学。
系列白皮书
系列白皮书标题：AI技术的未来发展趋势——“系列白皮书”简介：本文将探讨人工智能技术的未来发展趋势，并通过分析当前的研究和应用领域，揭示AI技术对各行业的潜在影响。
正文：随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）已经成为引领新时代的关键技术之一。
在过去几年里，AI技术在各行业取得了显著的突破，为我们带来了许多创新和便利。
本文将通过一系列白皮书，深入探讨AI技术的未来发展趋势，以期揭示其对我们生活和工作的潜在影响。
首先，AI技术在医疗领域的应用前景非常广阔。
通过深度学习和模式识别等技术，AI可以帮助医生提高诊断的准确性和效率。
例如，AI可以分析大量的医学图像数据，辅助医生快速发现疾病迹象，从而提供更及时的治疗方案。
此外，AI还可以帮助开发新药物和疫苗，加速药物研发的进程，从而为人类健康带来更多的希望。
其次，AI技术也在交通运输领域展现了巨大的潜力。
自动驾驶技术正逐渐成为现实，通过AI系统的引导，车辆可以实现自主导航、实时交通状况分析和智能驾驶等功能。
这不仅可以提高交通的安全性和效率，还可以减少交通事故的发生。
此外，AI还可以优化物流管理和路线规划，提高货运效率，降低物流成本。
再次，AI技术在金融领域的应用也备受关注。
AI可以通过对大数据的分析和预测，帮助银行和投资机构更好地理解市场趋势和风险，从而做出更明智的投资决策。
此外，AI还可以提供智能客服和风险评估等服务，提高金融机构的效率和用户体验。
最后，AI技术对教育领域的影响也不可忽视。
通过智能化的教育工具和个性化的学习推荐，AI可以帮助学生更好地理解知识，提高学习效果。
同时，AI还可以为教师提供智能化的教学辅助工具，减轻他们的工作负担，提高教学质量。
综上所述，“系列白皮书”将进一步研究和探索AI技术的未来发展趋势。
通过深入分析AI在医疗、交通、金融和教育领域的应用，我们可以更好地了解AI对我们日常生活和工作的潜在影响。
相信通过不断的创新和应用，AI技术将继续推动人类社会向前发展。
中国人工智能系列白皮书-可拓学(final)
中国人工智能系列白皮书----可拓学中国人工智能学会二○一六年九月《中国人工智能系列白皮书》编委会主任：李德毅执行主任：王国胤副主任：杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强胡郁委员：陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺本书编写组蔡文杨春燕赵燕伟邹广天杨国为李兴森陈文伟刘巍李卫华余永权张玲玲汤龙周玉汪明慧潘旭伟全书统稿：杨春燕，汤龙目录第1章可拓学概述 (1)1.1 可拓学的学科体系 (1)1.1.1 可拓学的定义和定位 (1)1.1.2 可拓学的理论体系——可拓论 (1)1.2 可拓学的方法体系——可拓创新方法 (3)1.2.1拓展分析方法 (5)1.2.2共轭分析方法 (5)1.2.3可拓变换方法 (5)1.2.4可拓集方法 (5)1.2.5优度评价方法 (6)1.3 可拓工程 (6)1.3.1可拓学在人工智能领域的应用 (6)1.3.2可拓学在工程技术领域的应用 (9)1.3.3管理可拓工程 (10)1.3.4可拓学与其他领域的交叉融合 (10)第2章可拓策略生成方法与系统 (11)2.1引言 (11)2.2 可拓策略生成的一般方法 (12)2.2.1问题的形式化界定方法 (12)2.2.2问题相容性的判断方法 (13)2.2.3问题相关度的计算方法 (13)2.2.4拓展分析方法与共轭分析方法 (13)2.2.5可拓变换及其筛选方法 (14)2.2.6可拓策略的优度评价方法 (15)2.3 可拓策略生成系统 (15)2.3.1 ESGS的主要功能模块 (15)2.3.2应用ESGS求解不相容问题的一般步骤 (18)2.3.3 ESGS的软件架构 (19)2.4 ESGS软件研制情况 (19)2.5结束语 (20)第3章基于可拓学的数据挖掘研究与应用 (21)3.1 引言 (21)3.2可拓分类知识获取 (22)3.3传导知识获取 (24)3.4基于知识库的可拓知识获取 (24)3.4.1拓展型可拓知识获取 (24)3.4.2从知识库中获取可拓知识的理论基础 (25)3.4.3基于决策树知识的可拓知识获取 (25)3.5 智能知识的挖掘算法、技术与管理 (26)3.5.1 转化规则挖掘方法 (26)3.5.2基于多目标线性规划的二次挖掘方法 (27)3.5.3智能知识管理系统设计技术 (27)3.5.4知识可拓优化技术 (27)3.6 可拓模式识别 (28)3.7 可拓神经网络 (29)3.7.1可拓神经网络的基本思想 (30)3.7.2可拓神经网络的类型与算法分析 (30)3.8应用研究成果 (34)3.8.1 基于可拓数据挖掘的客户价值获取 (34)3.8.2 产品销售问题可拓分类知识挖掘 (34)3.8.3基于变换选择策略的可拓知识挖掘系统 (35)3.8.4客户流失预防与转化策略获取系统 (35)3.8.5可拓建筑策划与设计数据挖掘 (36)3.8.6基于多目标线性规划的二次挖掘方法的应用 (37)3.8.7双权连接可拓神经网络的应用 (37)3.9结束语 (38)第4章可拓设计 (39)4.1 引言 (39)4.2 机械产品的可拓设计理论与方法 (40)4.2.1 可拓概念设计 (40)4.2.2 可拓配置设计 (41)4.2.3 可拓低碳设计 (43)4.2.4 可拓绿色设计 (45)4.2.5 可拓设计的计算机实现 (47)4.3 可拓建筑策划与设计的理论与方法 (47)4.3.1 可拓建筑策划的理论与方法 (47)4.3.2 可拓建筑设计的理论与方法 (48)4.3.3 计算机辅助可拓建筑策划与设计 (50)4.4 结束语 (50)第5章可拓控制 (51)5.1 可拓控制的研究背景和意义 (51)5.2 可拓控制理论 (52)5.2.1 可拓控制的基本概念 (52)5.2.2可拓控制的原理 (55)5.2.3可拓控制器的结构与设计 (55)5.3 可拓控制的应用 (57)参考文献 (60)第1章可拓学概述1.1 可拓学的学科体系1.1.1 可拓学的定义和定位可拓学(Extenics)是以形式化的模型，探讨事物拓展的可能性以及开拓创新的规律与方法，并用于解决矛盾问题的科学。
人工智能发展白皮书
人工智能发展白皮书近年来，人工智能技术的快速发展和广泛应用，已经成为推动经济社会发展和提高生产力的重要力量。
为了深入探讨人工智能的发展趋势和未来方向，本白皮书梳理了相关领域的最新研究成果和经验分享，提出了一些具有前瞻性和可操作性的建议，旨在为我国人工智能行业的高质量发展提供科学依据和战略指导。
一、人工智能发展现状人工智能是一种通过计算机模拟人类智能行为的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向。
随着计算机算力和数据量的不断增加，人工智能在许多领域已经取得了显著成果，涉及金融、医疗、交通、制造、安防等多个领域。
在图像识别方面，人工智能已经能够识别出猫、狗等复杂图像，并在人脸识别、安防监控等领域得到广泛应用；在语音识别方面，人工智能可以实现自然语言交互、语音翻译等功能，拓展了人机交互的范畴；在自动驾驶领域，人工智能的应用也让无人驾驶成为了可能。
二、人工智能发展趋势1.多学科交叉融合。
人工智能需要信息学、数学、物理学等多个领域的知识支持，未来人工智能的发展将更加强调多学科交叉融合。
2.大数据为支撑。
人工智能需要大量的数据进行学习和训练，未来随着大数据的不断积累，人工智能将更加强大。
3.智能硬件普及。
未来智能硬件将逐渐普及，人工智能将在更多的场景中得到应用。
4.深度学习成为主流。
深度学习是目前最有效的机器学习方法之一，未来将成为人工智能领域的主流。
三、人工智能发展面临的挑战1.数据隐私和安全。
大数据的应用需要关注数据隐私和安全保护。
2.算法公正性和道德伦理。
人工智能的算法可能存在偏见，需要加强算法公正性和道德伦理建设。
3.人才短缺。
目前人工智能领域的高端人才相对稀缺，需要加强人才培养和引进。
四、人工智能发展战略建议1.加强人才培养和引进。
提高人工智能领域的科研人员和技术工人素质，加强国际人才引进与合作，提高人工智能领域的人才储备。
2.加强数据安全和隐私保护。
完善数据采集、存储、传输和使用的法律法规规范，加大数据安全和隐私保护力度。
人工智能标准化白皮书
人工智能标准化白皮书人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种新兴技术，正在以前所未有的速度影响和改变着我们的生活和工作方式。
然而，随着人工智能技术的迅猛发展，相关标准化工作也日益受到重视。
人工智能标准化的重要性不言而喻，它不仅能够促进人工智能技术的健康发展，还能够推动人工智能技术与其他行业的融合，为社会经济发展注入新的活力。
因此，本白皮书旨在探讨人工智能标准化的重要性，分析当前人工智能标准化的现状与挑战，并提出相关建议，以期为人工智能标准化工作提供参考和借鉴。
1. 人工智能标准化的重要性。
人工智能技术的快速发展给各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。
然而，由于人工智能技术本身的复杂性和多样性，缺乏统一的标准化规范导致了人工智能应用的不确定性和风险性。
因此，制定和推广人工智能标准化规范显得尤为重要。
一方面，人工智能标准化可以提高人工智能技术的可信度和适用性，为人工智能技术的应用和推广提供了可靠的保障；另一方面，人工智能标准化还可以促进人工智能技术与其他行业的融合，推动人工智能技术的创新和发展。
2. 当前人工智能标准化的现状与挑战。
目前，国际上已经建立了一系列的人工智能标准化组织和机构，如ISO/IEC、IEEE等，这些组织和机构致力于推动人工智能标准化工作的开展。
然而，由于人工智能技术本身的复杂性和多样性，以及人工智能标准化工作的跨学科性和跨行业性，当前的人工智能标准化工作仍面临诸多挑战。
其中，标准化的技术难度、标准化的时效性、标准化的国际统一性等是当前人工智能标准化工作的主要挑战。
3. 提出建议。
为了推动人工智能标准化工作的健康发展，我们提出以下建议：（1）加强国际合作，促进人工智能标准化工作的国际统一；（2）加强技术研发，提高人工智能标准化的技术水平；（3）加强行业协作，促进人工智能标准化工作与产业发展的深度融合。
4. 结语。
人工智能标准化工作是推动人工智能技术健康发展和社会经济进步的重要保障。
可拓学简介
可拓学简介“可拓学”是以蔡文教授为首的我国学者们创立的新科学。
1983年以蔡文发表首篇论文“可拓集合和不相容问题”标志着可拓学的创立。
可拓学用形式化的模型，研究事物拓展的可能性和开拓创新的规律与方法，并用于处理矛盾问题，解决矛盾，“不行变行”、“不是变是”、“不知变可知”、“矛盾变不矛盾”。
听起来是一门非常神奇的学科啊！一、矛盾问题矛盾问题，是指人们要达到的目标在现有条件下无法实现的问题。
例如，要称一头大象，却只有能称20kg的小称；《三国演义》中的诸葛亮要对付司马懿的10万精兵，却只有5000老弱残兵。
有时候，在同一条件下，要实现两个对立的目标，例如，香港的汽车靠左行驶，大陆的汽车靠右行驶，在遵守双方交通规则的条件下，要想把它们联结成一个大系统，又不会撞车，该怎么办？诸如此类的矛盾非常多，那么这些矛盾有没有规律可循？能不能建立一套理论与方法，去探讨它们，这就是可拓学的出发点。
二、可拓论可拓论包括基元理论、可拓集合理论和可拓逻辑。
1、基元理论基元理论提出了描述事物基本元的“物元”、“事元”和“关系元”，讨论了基元的可拓性和可拓变换规律，研究了定性与定量相结合的可拓模型。
提供了描述事物变化与矛盾转化的形式化语言。
（1）物元定义：把物 N ，特征 c 及关于 c 的量值 v 构成的有序三元组 R=（N，c，v）作为描述物的基本单元，称为一维物元，N，c，v三者称为物元R的三要素，其中c和v构成的二元组M=（c，v）称为物N的特征元。
例如：曹冲称象问题中，R1=（大象A，重量，xkg），R2=（小称B，称量，100kg）。
如何用小称B来称大象的重量呢？可以将物元R1经过物元可拓变换转化为R3=（石块，重量，ykg），那么用一个称量仅有100kg的称来称大象的重量的矛盾问题就解决了。
当然这只是一个极简单的例子。
一个事物有许多特征，所以要完整准确描述事物就有了“n维物元”的概念。
这里就不细介绍了。
（2）事元物与物之间的相互作用称为事，事以事元来描述。
中国人工智能创新应用白皮书
中国人工智能创新应用白皮书人工智能的商业红利窗口期已经来临？2080 27203060005000400042003目录1.人工智能发展背景介绍62.人工智能商业应用现状143.人工智能产业应用场景案例举例224.企业该如何借力人工智能？315.附录37人工智能概念介绍人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。
关于三者的关系，简单来说，机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。
机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。
A人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。
专用人工智能，即 在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围 棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo ；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习， 充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。
通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。
专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角，我们报告的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。
BA 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析B 专用人工智能与通用人工智能的区别理解特定 领域知识 实现特定 领域应用 知识技能 迁移能力 跨领域推 理能力 常识的认 识与掌握 抽象能力 的掌握 专用人工智能 √ √ × × × × 通用人工智能√√√√√√资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析早期的人工智能令 人兴奋不已 机器学习开始兴起深度学习取得突破，人工智能蓬勃发展1980‘s -2010's 机器学习 1950‘s -1980's 人工智能人工智能发展历史与现状人工智能的发展历史人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶 段经历了三次大的浪潮。
可拓学方法
可拓学方法随着人工智能技术的不断发展，新的学习方法不断涌现，其中一个备受瞩目的学习方法就是“可拓学方法”。
可拓学方法是一种在人工智能技术的支持下实现的高效、自主、多元化的学习方法，它可以帮助学生更好地掌握所学内容，提高学习效率和质量。
一、认识可拓学方法可拓学方法是一种基于人工智能技术的智能化学习方法，包括自适应学习、参与式学习、迭代式学习等多种学习模式。
这种学习方法利用人工智能技术，将学习过程纳入到一个自动化的学习系统中，根据学生的学习情况自主进行调整。
通过自适应的评估和反馈，学习者可以根据自身的情况进行进一步的学习，从而更好地掌握所学内容。
二、可拓学方法的优点1.高效性：通过自动化的学习系统，学习者可以更快地掌握所学内容，提高学习效率。
2.多元化：可拓学方法涵盖了多种学习模式，如自适应学习、参与式学习、迭代式学习等，可以根据学习者的需求进行选择，满足不同学习者的学习需求。
3.实时反馈：可拓学方法能够根据学习者的学习情况提供实时反馈，帮助学习者在学习过程中及时发现问题、解决问题。
4.便捷性：通过在线学习平台，学习者可以随时随地进行学习，不受时间和地点的限制，极大地提高了学习的便捷性。
三、可拓学方法的应用可拓学方法在实际的教学中有着广泛的应用，其中最典型的就是在网络教育、远程教育、个性化定制课程等领域。
通过可拓学方法，学习者可以更好地掌握所学内容，实现优质课程的开展，提高教育教学质量。
四、可拓学方法的未来随着人工智能技术的不断发展，可拓学方法也将进一步得到发展和完善。
在未来，可拓学方法将更加丰富多彩，不仅可以应用在教育领域，还可以应用在其他领域，如企业培训、职业生涯发展等。
综上所述，可拓学方法是一种高效、多元化的学习方法，具有很强的应用价值。
在未来，可拓学方法的发展将有望改变我们的学习方式和学习体验，帮助学习者更好地掌握所学内容，成为未来的学习主流。
中国人工智能系列白皮书科技大数据技术与应用
我国人工智能系列白皮书第一部分：概述1.1 人工智能的发展历程人工智能作为一门前沿科技领域，其发展历程可以追溯至上世纪50年代。
人工智能自诞生之初即备受关注，众多学者和科研机构积极投入其中，推动了该领域的不断发展。
1.2 我国人工智能的崛起进入21世纪以来，我国在人工智能领域的发展势头迅猛。
政府、企业和学术界纷纷加大对人工智能领域的投入，推动了我国人工智能的崛起。
1.3 本白皮书的意义随着我国人工智能的崛起，编撰一部我国人工智能系列白皮书，对于总结人工智能技术与应用的最新发展、共享我国在该领域的成果、对未来发展做出规划，具有重要的意义。
第二部分：我国人工智能的技术研究与应用2.1 人工智能技术的研究与突破在人工智能技术的研究方面，我国科研机构取得了一系列重大突破。
包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等领域的研究成果，使得我国在人工智能领域处于领先地位。
2.2 人工智能技术在各领域的应用除了在科研领域取得突破外，我国人工智能技术在各行各业的应用也日益广泛。
包括金融、医疗、教育、交通等领域，人工智能技术的应用正在深刻改变着各行业的发展模式。
第三部分：我国人工智能产业的现状与未来3.1 人工智能产业的发展现状在人工智能产业方面，我国的企业也纷纷加大了对人工智能领域的投入。
各大科技公司纷纷成立人工智能研究院，加速人工智能技术的商业化进程。
3.2 我国人工智能产业的发展前景随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断扩大，我国人工智能产业的发展前景十分可观。
未来，我国将在人工智能技术与产业发展方面继续保持领先地位。
第四部分：我国人工智能发展的挑战与对策4.1 技术瓶颈与挑战人工智能技术的发展面临着一系列挑战，包括算法研究、数据安全、人才培养等方面存在瓶颈和难题。
4.2 对策与建议针对人工智能发展所面临的挑战，本白皮书提出了一系列对策与建议，包括加大人才培养力度、加强国际合作、加强技术创新等方面的具体举措。
人工智能技术标准化白皮书
《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（工信部科〔2017〕315号）等政策文件，推动人工智能技术研发和产业化发展。目前，国内人工智能发展已具备一定的技术和产业基础，在芯片、数据、平台、应用等领域集聚了一批人工智能企业，在
人工智能技术标准化白皮书
1.
1.1.
人工智能概念诞生于1956年，在半个多世纪的发展历程中，由于受到智能算法、计算速度、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了极大的成功，识别准确性大幅提升，使人工智能再次受到学术界和产业界的广泛关注。云计算、大数据等技术在提升运算速度，降低计算成本的同时，也为人工智能发展提供了丰富的数据资源，协助训练出更加智能化的算法模型。人工智能的发展模式也从过去追求“用计算机模拟人工智能”，逐步转向以机器与人结合而成的增强型混合智能系统，用机器、人、网络结合成新的群智系统，以及用机器、人、网络和物结合成的更加复杂的智能系统。
本文的意义在于与业界分享人工智能领域的研究成果和实践经验，呼吁社会各界共同加强人工智能领域的技术研究、产业投入、标准建设与服务应用， 共同推动人工智能及其产业发展。
2.
2.1.
2.1.1.
人工智能始于20世纪50年代，至今大致分为三个发展阶段：第一阶段（20世纪50年代——80年代）。这一阶段人工智能刚诞生，基于抽象数学推理的可编程数字计算机已经出现，符号主义（Symbolism）快速发展，但由于很多事物不能形式化表达，建立的模型存在一定的局限性。此外，随着计算任务的复杂性不断加大，人工智能发展一度遇到瓶颈；第二阶段（20世纪80年代——90年代末）。在这一阶段，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家系统在知识获取、推理能力等方面的不足，以及开发成本高等原因，人工智能的发展又一次进入低谷期；第三阶段（21世纪初——至今）。随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升，人工智能在很多应用领域取得了突破性进展，迎来了又一个繁荣时期。人工智能具体的发展历程如图1所示。
人工智能安全白皮书
人工智能安全白皮书（2018年）中国信息通信研究院安全研究所2018年9月版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院（工业和信息化部电信研究院）安全研究所，并受法律保护。
转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院安全研究所”。
违反上述声明者，本单位将追究其相关法律责任。
前言人工智能作为引领未来的战略性技术，日益成为驱动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的重要引擎。
近年来，数据量爆发式增长、计算能力显著性提升、深度学习算法突破性应用，极大地推动了人工智能发展。
自动驾驶、智能服务机器人、智能安防、智能投顾等人工智能新产品新业态层出不穷，深刻地改变着人类生产生活，并对人类文明发展和社会进步产生广泛而深远的影响。
然而，技术的进步往往是一把“双刃剑”，人工智能作为一种通用目的技术，为保障国家网络空间安全、提升人类经济社会风险防控能力等方面提供了新手段和新途径。
但同时，人工智能在技术转化和应用场景落地过程中，由于技术的不确定性和应用的广泛性，带来冲击网络安全、社会就业、法律伦理等问题，并对国家政治、经济和社会安全带来诸多风险和挑战。
世界主要国家都将人工智能安全作为人工智能技术研究和产业化应用的重要组成部分，大力加强对安全风险的前瞻研究和主动预防，积极推动人工智能在安全领域应用，力图在新一轮人工智能发展浪潮中占得先机、赢得主动。
本白皮书从人工智能安全内涵出发，首次归纳提出了人工智能安全体系架构，在系统梳理人工智能安全风险和安全应用情况的基础上，进一步总结了国内外人工智能安全的管理现状，研究提出了我国人工智能安全风险应对与未来发展建议。
目录一、人工智能安全内涵与体系架构 (1)（一）人工智能基本概念与发展历程 (1)（二）人工智能安全内涵 (2)（三）人工智能安全体系架构 (3)二、人工智能安全风险分析 (6)（一）网络安全风险 (6)（二）数据安全风险 (8)（三）算法安全风险 (9)（四）信息安全风险 (12)（五）社会安全风险 (13)（六）国家安全风险 (15)三、人工智能安全应用情况 (16)（一）网络信息安全应用 (17)（二）社会公共安全应用 (20)四、人工智能安全管理现状 (23)（一）主要国家人工智能安全关注重点 (23)（二）主要国家人工智能安全法规政策制定情况 (26)（三）国内外人工智能安全标准规范制定情况 (29)（四）国内外人工智能安全技术手段建设情况 (31)（五）国内外人工智能重点应用的安全评估情况 (33)（六）国内外人工智能人才队伍建设情况 (34)（七）国内外人工智能产业生态培育情况 (36)五、人工智能安全发展建议 (37)（一）加强自主创新，突破共性关键技术 (37)（二）完善法律法规，制定伦理道德规范 (38)（三）健全监管体系，引导产业健康发展 (39)（四）强化标准引领，构建安全评估体系 (40)（五）促进行业协作，推动技术安全应用 (40)（六）加大人才培养，提升人员就业技能 (41)（七）加强国际交流，应对共有安全风险 (42)（八）加大社会宣传，科学处理安全问题 (43)一、人工智能安全内涵与体系架构（一）人工智能基本概念与发展历程1、人工智能基本概念计算机之父阿兰·图灵在1950年的论文《计算机器与智能》中提出了“机器智能”以及著名的“图灵测试”：如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
学习四本白皮书的内容
学习四本白皮书的内容近年来，随着人工智能的迅速发展，对人工智能技术的应用和研究也越来越受到关注。
在这个过程中，一系列的白皮书的出现无疑对人工智能技术和行业带来了重要的指导和支持。
本文将着重探讨学习四本著名的白皮书的内容，分别是《中国人工智能发展报告2018》、《智能制造白皮书》、《智能驾驶白皮书》和《人工智能挑战赛白皮书》。
中国人工智能发展报告2018，是由中国信息通信研究院（CAICT）编写的一份权威性报告。
报告从产业发展、人才培养、政策与法规和未来趋势等多个方面进行了全面而详实的分析。
报告最主要的贡献是提出了“产业九步走”的发展路径，这为人工智能行业发展提供了清晰的路标和目标。
同时，报告也提出了一些关键的问题，如人才缺口、创新生态和隐私保护等，对人工智能行业的发展提出了诸多挑战和思考。
智能制造白皮书是由中国工程院制造工程学部编写的一份开创性的报告，旨在探讨智能制造技术的应用和发展。
报告依据工业互联网的概念，分析了智能制造系统的核心技术和应用，以及智能制造模型的建立和优化。
报告重点探讨了制造业数字化、网络化和智能化的发展方向和对策，提出了数字化生产、智能制造服务等创新模式。
同时，报告也提出了关于政策与法规、标准化和国际合作等问题的建议。
智能驾驶白皮书是由中国智能汽车发展联盟编写的一份权威性报告，旨在探讨智能驾驶技术的发展和应用。
报告从技术发展、商业模式和安全法规等方面进行了全面分析。
报告介绍了智能驾驶技术的发展特点和主要应用场景，同时还提出了智能驾驶技术在车辆安全、交通效率和人类生活等多个方面所带来的巨大潜力和发展机遇。
报告还提示了智能驾驶技术在开放标准、验证测试和政策法规等方面所面临的挑战，具有重要的指导作用。
人工智能挑战赛白皮书是由百度公司发布的一份权威性报告，旨在探讨人工智能技术在各个方面的发展和应用。
报告通过分析不同类型的人工智能竞赛，揭示了人工智能技术的发展趋势和人才培养需求。
报告提出了在图像识别、自然语言处理、语音识别、图像生成和自动化理解等领域中的现状和未来发展方向，并从政策和法规以及产业发展方向等方面提出了一系列建议。
人工智能技术白皮书
人工智能技术白皮书摘要本白皮书旨在探讨人工智能技术的发展现状、应用领域以及未来的发展趋势。
首先，我们将介绍人工智能的定义和基本原理，然后探讨其在各个领域的应用，包括医疗保健、金融、制造业等。
接下来，我们将讨论人工智能技术面临的挑战和风险，并提出相应的解决方案。
最后，我们将展望人工智能技术的未来发展趋势，包括自主学习、人机协作等方面的创新。
1. 引言人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟人类智能的学科。
它涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
随着计算能力的提升和数据的爆炸式增长，人工智能技术正日益成为现实。
2. 人工智能的应用领域2.1 医疗保健人工智能在医疗保健领域的应用已经取得了显著的成果。
例如，基于深度学习的医学图像诊断系统可以帮助医生准确地诊断疾病。
另外，人工智能还可以用于个性化治疗方案的设计和药物研发。
2.2 金融人工智能在金融领域的应用也非常广泛。
通过分析海量数据，人工智能可以预测股票市场的走势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
此外，人工智能还可以用于风险管理和反欺诈领域。
2.3 制造业人工智能技术在制造业中的应用可以提高生产效率、降低成本。
例如，通过机器学习和自动化技术，可以实现智能化的生产线和仓储管理系统，提高生产效率和产品质量。
3. 人工智能技术的挑战和风险尽管人工智能技术有着广阔的应用前景，但也面临着一些挑战和风险。
首先，人工智能技术的数据需求巨大，需要大量的高质量数据进行训练。
其次，人工智能技术的透明度和可解释性也是一个问题，有时很难理解为何一个决策是如何做出的。
此外，人工智能技术的滥用和隐私问题也需要引起重视。
4. 解决方案为了应对人工智能技术面临的挑战和风险，我们可以采取一系列的解决方案。
首先，我们需要加强数据的收集和管理，确保数据的质量和安全。
其次，我们需要研究和开发更加透明和可解释的人工智能算法，以提高人工智能技术的可信度。
此外，政府和企业也应加强对人工智能技术的监管和规范，保障人工智能技术的合理使用。
中国人工智能系列白皮书
中国人工智能学会 二○一六年九月
中国人工智能系列白皮书——可拓学
《中国人工智能系列白皮书》编委会 主 任：李德毅 执行主任：王国胤 副 主 任：杨放春 谭铁牛 黄河燕 焦李成 马少平 刘 宏
蒋昌俊 任福继 杨 强 胡 郁 委 员：陈 杰 董振江杜军平 桂卫华 韩力群 何 清
杨春燕 陈文伟 汤龙
赵燕伟 刘巍 周玉
邹广天 李卫华 汪明慧
杨国为 余永权 潘旭伟
全书统稿：杨春燕，汤龙
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中国人工智能系列白皮书——可拓学
目录
第 1 章 可拓学概述 ...............................................................................1 1.1 可拓学的学科体系...................................................................1 1.1.1 可拓学的定义和定位........................................................1 1.1.2 可拓学的理论体系——可拓论.........................................1 1.2 可拓学的方法体系——可拓创新方法....................................3 1.2.1 拓展分析方法.....................................................................5 1.2.2 共轭分析方法.....................................................................5 1.2.3 可拓变换方法.....................................................................5 1.2.4 可拓集方法.........................................................................5 1.2.5 优度评价方法.....................................................................6 1.3 可拓工程 ..................................................................................6 1.3.1 可拓学在人工智能领域的应用..........................................6 1.3.2 可拓学在工程技术领域的应用..........................................9 1.3.3 管理可拓工程...................................................................10 1.3.4 可拓学与其他领域的交叉融合........................................10
人工智能白皮书
人工智能白皮书随着科技的发展和人们对智能化生活的追求，人工智能成为了当下热门话题之一。
为了推动人工智能的研究和发展，许多国家和组织发布了人工智能白皮书，探讨了人工智能的潜力、挑战和应用。
本文将对人工智能白皮书的内容进行分析和论述，以期对人工智能的发展有更全面的了解。
首先，人工智能白皮书对于人工智能的定义和发展进行了阐释。
白皮书指出，人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过使用计算机和算法来模仿和实现人类的认知能力。
它的发展经历了几个阶段，从基础的机器学习发展到了更高级的深度学习和神经网络。
人工智能的目标是能够自主学习和适应环境，并在各种任务和问题上表现出优秀的性能。
白皮书还提到了人工智能的关键技术和应用领域。
其中，机器学习和深度学习是人工智能最为重要的技术之一。
通过训练算法和大量数据，机器可以自动学习和改进自己的性能。
另外，自然语言处理、计算机视觉和智能机器人等技术也被广泛应用于语言理解、图像识别和智能交互等领域。
白皮书对人工智能的发展前景也进行了展望。
它指出，人工智能将在各个行业和领域产生深远的影响。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗，并提供个性化的医疗方案。
在交通领域，自动驾驶技术可以提高交通效率和安全性。
在教育领域，人工智能可以为学生提供个性化的学习支持，并改变传统教学方式。
除了这些领域，人工智能还可以应用于金融、制造、农业等各行各业，实现更高效、便捷的工作和生活方式。
然而，人工智能的发展也面临着一些挑战和问题。
白皮书特别强调了人工智能的伦理和安全问题。
随着人工智能的进一步发展，可能出现一些不可预见的情况和后果，如机器对人类控制的失去、隐私权的侵犯等。
因此，需要加强人工智能的伦理规范和监管机制，确保人工智能的发展符合社会利益和道德价值。
除此之外，白皮书还提到了人工智能的人才培养和国际合作的重要性。
为了推动人工智能的发展，需要培养更多的人工智能科学家和工程师，提高研究水平和技术应用能力。
2022人工智能发展白皮书
2022人工智能发展白皮书一、现状1、当前全球人工智能市场由政府机构、行业促进：未来几年将继续支持人工智能技术发展和推广，行业的发展将促进相关的技术的推广和应用；2、人工智能技术凭借其发展潜力迅速赌至全球各国：近年来，人工智能技术发展迅速，不仅在计算机及电子设备的普及平台上体现，也在国家研究开发重大项目、学术研究思潮中双双引领着未来发展的方向；3、目前市场形势非常乐观，但存在许多不确定性：近几年全球人工智能市场形势乐观，但是未来发展仍存在许多不确定因素，包括资金、技术知识和商业模式。
二、发展趋势1、技术发展加速：随着新技术的诞生，人工智能技术发展加速。
比如深度学习技术、机器人技术、语音识别技术、自动驾驶技术等；2、行业环境不断优化：人工智能技术越来越普及，行业环境也在不断优化，为发展提供了利好信号；3、缺乏专业人才和规范体系瓶颈：目前，行业内缺少与人工智能相关的专业人才，也缺乏业界规范性体系。
三、发展对策1、投资加研发：政府应加大投资加资助，鼓励更多的企业及科研机构参与进去，加强人工智能技术的研发；2、提高行业规范性：行业内技术的研究及应用必须有专业性和规范性，因此需要从具体某一领域制定有关的行业标准，提高对应用人工智能的技术认可度；3、培养专业人才：社会也应鼓励学生和工作者选择人工智能专业，并提供一定的就业保障及实践机会。
四、结论随着现有技术的发展和新技术的加入，人工智能技术将会成为全球经济科技发展的重要驱动力。
未来，政府有责任投资加资助，加强人工智能技术的研发；行业提升规范性，制定相关行业标准；社会鼓励人才培养，提供实践机会，以此促进人工智能的发展，推动全球经济的发展。
人工智能技术的发展与应用白皮书
人工智能技术的发展与应用白皮书摘要：本白皮书旨在探讨人工智能技术的发展与应用，分析其当前的状况和未来的趋势。
我们将重点关注人工智能技术在各个领域的应用，以及其对社会经济的影响。
通过深入研究和分析，我们希望为相关行业提供有价值的参考和建议，推动人工智能技术的进一步发展。
1. 引言人工智能技术，作为一种模拟人类智能的技术手段，正在迅速发展和应用于各个领域。
其核心目标是使机器能够模拟人类的思维和决策过程，以实现更高效、智能的工作和生活方式。
随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能技术正逐渐成为推动社会进步和经济发展的重要驱动力。
2. 人工智能技术的发展2.1 算法与模型人工智能技术的发展离不开先进的算法和模型。
近年来，深度学习和强化学习等算法的出现，使得机器能够更好地处理和理解复杂的数据和问题。
这些算法和模型的不断创新和优化，极大地推动了人工智能技术的发展。
2.2 计算能力计算能力的提升是人工智能技术发展的关键因素之一。
随着硬件技术的进步，特别是图形处理器（GPU）的应用，计算机的运算速度大幅提升，使得人工智能技术能够更快速地进行数据处理和模型训练。
2.3 数据资源大数据的普及为人工智能技术的发展提供了丰富的数据资源。
通过对大规模数据的分析和挖掘，机器能够从中学习和提取有价值的信息，进一步完善自身的智能能力。
3. 人工智能技术的应用3.1 交通运输人工智能技术在交通运输领域的应用已经取得了显著的成果。
自动驾驶技术的发展，使得车辆能够实现自主导航和智能决策，提高交通安全和效率。
此外，人工智能技术还可以用于交通流量预测和优化，为城市交通规划提供科学依据。
3.2 医疗健康人工智能技术在医疗健康领域的应用前景广阔。
通过对医学图像的分析和诊断，机器可以辅助医生进行疾病的早期检测和诊断。
此外，人工智能技术还可以用于药物研发、个性化治疗和健康管理等方面，提高医疗服务的质量和效率。
3.3 金融服务人工智能技术在金融服务领域的应用正在快速发展。
人工智能在教育领域的应用技术白皮书个性化学习智能辅导和教育数据分析
人工智能在教育领域的应用技术白皮书个性化学习智能辅导和教育数据分析人工智能在教育领域的应用技术白皮书：个性化学习、智能辅导和教育数据分析一、引言近年来，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的飞速发展已深刻改变了各行各业。
教育领域也不例外，人工智能的应用为教育带来了巨大的变革。
本白皮书旨在探讨人工智能在教育领域的应用技术，重点介绍个性化学习、智能辅导和教育数据分析等方面的现状和前景。
二、个性化学习个性化学习是指根据学生的个体差异和学习需求，通过智能化的教育软件和系统来实现教学过程的个性化定制。
传统的教育模式通常是以班级为单位进行授课，无法满足每个学生的个性化学习需求。
而人工智能技术的应用可以根据学生的学习能力、兴趣爱好、学习习惯等多维度的信息进行个性化教学。
个性化学习的优势在于可以充分激发学生的学习动力和兴趣，提升学习效果。
智能教育系统可以根据学生的学习表现进行实时监测和评估，并根据评估结果为学生提供相应的学习资源和教学内容。
同时，通过人工智能的支持，学生可以按照自己的节奏和方式进行学习，更好地实现个性化的目标。
三、智能辅导智能辅导是指通过人工智能技术实现对学生学习过程中的辅导和帮助。
智能辅导系统可以根据学生的学习特点和难点，提供精准的学习指导和反馈。
通过智能辅导系统，学生可以得到即时的答疑解惑和学习建议，提高学习效率和质量。
智能辅导系统通常借助自然语言处理技术，能够理解学生的提问并给出准确的回答。
而且，智能辅导系统可以分析学生的学习数据，对学生的学习过程进行跟踪和分析，为学生提供个性化的学习建议和改进方案。
通过与学生的交互，智能辅导系统还能够逐步了解学生的学习特点，为后续的学习提供更加精准的指导。
四、教育数据分析教育数据分析是指通过人工智能技术对大规模的教育数据进行收集、处理和分析，以推动教学质量的提升和教育决策的科学性。
教育数据分析可以对学生的学习行为、学习成绩、学科能力等进行全面的跟踪和评估，帮助教师和学校了解学生的学习状况和发现问题。
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中国人工智能系列白皮书----可拓学目录第1 章可拓学概述 (1)1.1可拓学的学科体系 (1)1.1.1可拓学的定义和定位 (1)1.1.2可拓学的理论体系——可拓论 (1)1.2可拓学的方法体系——可拓创新方法 (3)1.2.1拓展分析方法 (5)1.2.2共轭分析方法 (5)1.2.3可拓变换方法 (5)1.2.4可拓集方法 (5)1.2.5优度评价方法 (6)1.3可拓工程 (6)1.3.1可拓学在人工智能领域的应用 (6)1.3.2可拓学在工程技术领域的应用 (9)1.3.3管理可拓工程 (10)1.3.4可拓学与其他领域的交叉融合 (10)第2 章可拓策略生成方法与系统 (11)2.1 引言 (11)2.2可拓策略生成的一般方法 (12)2.2.1问题的形式化界定方法 (12)2.2.2问题相容性的判断方法 (13)2.2.3问题相关度的计算方法 (13)2.2.4拓展分析方法与共轭分析方法 (13)2.2.5可拓变换及其筛选方法 (14)2.2.6可拓策略的优度评价方法 (15)2.3可拓策略生成系统 (15)2.3.1ESGS 的主要功能模块 (15)2.3.2应用ESGS 求解不相容问题的一般步骤 (18)2.3.3ESGS 的软件架构 (19)2.4ESGS 软件研制情况 (19)2.5结束语 (20)第3 章基于可拓学的数据挖掘研究与应用 (21)3.1 引言 (21)3.2可拓分类知识获取 (22)3.3传导知识获取 (24)3.4基于知识库的可拓知识获取 (24)3.4.1拓展型可拓知识获取 (24)3.4.2从知识库中获取可拓知识的理论基础 (25)3.4.3基于决策树知识的可拓知识获取 (25)3.5智能知识的挖掘算法、技术与管理 (26)3.5.1转化规则挖掘方法 (26)3.5.2基于多目标线性规划的二次挖掘方法 (27)3.5.3智能知识管理系统设计技术 (27)3.5.4知识可拓优化技术 (27)3.6可拓模式识别 (28)3.7可拓神经网络 (29)3.7.1可拓神经网络的基本思想 (30)3.7.2可拓神经网络的类型与算法分析 (30)3.8应用研究成果 (34)3.8.1基于可拓数据挖掘的客户价值获取 (34)3.8.2产品销售问题可拓分类知识挖掘 (34)3.8.3基于变换选择策略的可拓知识挖掘系统 (35)3.8.4客户流失预防与转化策略获取系统 (35)3.8.5可拓建筑策划与设计数据挖掘 (36)3.8.6基于多目标线性规划的二次挖掘方法的应用 (37)3.8.7双权连接可拓神经网络的应用 (37)3.9结束语 (38)第4 章可拓设计 (39)4.1 引言 (39)4.2机械产品的可拓设计理论与方法 (40)4.2.1可拓概念设计 (40)4.2.2可拓配置设计 (41)4.2.3可拓低碳设计 (43)4.2.4可拓绿色设计 (45)4.2.5可拓设计的计算机实现 (47)4.3可拓建筑策划与设计的理论与方法 (47)4.3.1可拓建筑策划的理论与方法 (47)4.3.2可拓建筑设计的理论与方法 (48)4.3.3计算机辅助可拓建筑策划与设计 (50)4.4结束语 (50)第5 章可拓控制 (51)5.1可拓控制的研究背景和意义 (51)5.2可拓控制理论 (52)5.2.1可拓控制的基本概念 (52)5.2.2可拓控制的原理 (55)5.2.3可拓控制器的结构与设计 (55)5.3可拓控制的应用 (57)参考文献 (60)第 1 章可拓学概述1.1可拓学的学科体系1.1.1可拓学的定义和定位可拓学(Extenics)是以形式化的模型，探讨事物拓展的可能性以及开拓创新的规律与方法，并用于解决矛盾问题的科学。
它的研究对象是矛盾问题，即在现有条件下无法实现人们要达到的目标的问题。
可拓学就是要通过探讨古往今来人们处理矛盾问题的规律[1]，建立一套程序化的方法，使人能够按照程序处理矛盾问题，利用计算机和网络帮助人们生成解决矛盾问题的创意和新产品构思的创意[2]。
可拓学的基本理论是可拓论[3]，方法体系是可拓创新方法[4]，它们的应用称为可拓工程。
可拓论、可拓创新方法和可拓工程构成可拓学。
1.1.2可拓学的理论体系——可拓论可拓论由基元理论、可拓集理论和可拓逻辑构成其理论体系，如图1-1 所示。
1.基元理论物元、事元和关系元（统称为基元）是可拓学的逻辑细胞，利用它们可以描述万事、万物和问题，描述信息、知识和策略。
通过研究基元的拓展性和变换、变换运算的规律，建立了把数学模型拓广的可拓模型，去表示矛盾问题及其解决过程，作为处理矛盾问题的形式化工具；研究了基元的拓展分析理论和物的共轭分析理论；探讨了可拓变换的类型和性质，形成可拓变换理论；它们合称为基元理论。
2.可拓集与关联函数经典数学以康托集为基础，康托集是对确定性事物的分类。
扎德提出的模糊集描述了模糊性的事物，是模糊数学的基础。
康托集和模糊集定性地表达了事物的性质及其分类。
为了表示矛盾问题通过变换变为不矛盾问题，必须建立描述变换⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎩⎪ ⎪ ⎪ ⎩ ⎪ ⎪ 下事物性质变化的集合概念。
1983 年，“可拓集合和不相容问题”一文提出了可拓集的概念，使静态的集合论发展为描述变换（包括动态） 下的集合论，作为解决矛盾问题的集合论基础。
为了定量地刻画事物性质的变化，可拓集以关联函数作为定量化工具。
⎧ ⎪ ⎧ ⎧发散分析⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪相关分析 ⎪ ⎪拓展分析理论⎨ ⎪ ⎪ ⎪蕴含分析 ⎪ ⎪ ⎪⎩可扩分析 ⎪ ⎪ ⎧虚实共轭分析 ⎪ ⎪ 基元理论⎪共轭分析理论⎪软硬共轭分析⎪ ⎨ ⎨潜显共轭分析 ⎪ ⎪ ⎪负正共轭分析 ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎧基本可拓变换 ⎪ ⎪ ⎪传导变换与共轭变换 可拓变换理论 可拓论⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎨ ⎪可拓变换的运算⎪⎩可拓变换的性质 ⎪ ⎧ ⎧基元可拓集 ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ 可拓集⎨复合元可拓集 可拓集理论⎪ ⎪质变域（可拓域）与量变域（稳定域） ⎨ ⎩ ⎪ ⎪ ⎧关联函数的定义与计算公式 ⎪⎪关联函数⎨ ⎪ ⎪⎩ ⎪⎧可拓模型 ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎩关联函数的类型及其变换 ⎧基元可拓推理 ⎪可拓逻辑⎪可拓推理⎪传导推理⎨ ⎨ ⎪ ⎪共轭推理 ⎪ ⎪ ⎩ ⎪ ⎪⎩解决矛盾问题的推理 图 1-1 可拓论框架3. 可拓逻辑要使计算机能利用可拓模型处理矛盾问题，生成解决矛盾问题的策略，必须研究带有矛盾前提的逻辑。
在解决矛盾问题的研究中，不仅要涉及数量关系，还要涉及事物、事物的特征和量值。
不仅考虑静态的事物和关系，还要考虑事物和关系在变换下（包括动态）的变化。
不仅要进行推理，还要涉及创造性思维的过程，不仅需要不矛盾的传统逻辑，还需要允许一定矛盾前提⎪ ⎪ ⎩ ⎪的逻辑。
因此，在可拓学中，研究了它特有的逻辑——可拓逻辑，它是异于形式逻辑和辩证逻辑的逻辑，有如下几个特点：(1)研究使矛盾问题转化的逻辑。
数理逻辑研究经典数学中推理的规律，模糊逻辑研究模糊数学中推理的规律。
人们天天要与矛盾问题打交道，要处理各种各样的矛盾问题。
因此，必须研究如何在矛盾前提下，通过某些变换，使矛盾问题转化为不矛盾问题的可拓逻辑。
(2)逻辑值随变换而改变。
在经典逻辑和模糊逻辑中，事物是否具有某种性质，命题为“真”或为“假”是相对固定的。
但在可拓逻辑中，由于引入了变换（包括时空的改变），事物具有某种性质的程度和命题“真假” 的程度随变换而改变。
可以说，经典逻辑和模糊逻辑从“静态”的角度研究事物的性质和命题的真假；可拓逻辑则从变换（包括“动态”）的角度讨论事物具有某种性质的程度和命题真假的变化。
同样，推理的正确性也是可变的，可拓逻辑也研究在变换下推理正确度的变化。
(3)形式逻辑的形式和辩证逻辑的思想。
可拓逻辑对语句或命题真假程度的描述成为描述事物矛盾程度的依据，可拓逻辑要研究“变” 的推理规律，就必须符合自然辩证法的基本规律。
因此，可拓逻辑也进行了哲学原理形式化的尝试。
通过用符号表达某些哲学原理，可以对这些哲学规律进行操作和运算，使辩证逻辑不仅仅停留于自然语言的描述。
可拓逻辑汲取了形式逻辑形式化的做法，采用了辩证逻辑的思想，结合并发展出描述可拓思维形式, 以解决矛盾问题的变换和推理为核心的可拓逻辑，为用计算机和网络处理矛盾问题建立了逻辑工具。
1.2可拓学的方法体系——可拓创新方法可拓学研究了描述现实世界中的事、物和关系，信息和知识以及⎨ ⎪ ⎩ ⎩ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎨ ⎩问题的形式化体系。
建立了以基元为逻辑细胞的可拓模型；研究了事物拓展的可能性——可拓展性以及用形式化表示可拓展性的方法 ——拓展分析方法；研究了从物质性、系统性、动态性和对立性分析物的结构的共轭性，建立了基元的拓展分析理论与方法以及物的共轭分析理论与方法，提出了矛盾问题转化的基本方法，包括化不相容问题为相容问题的可拓策略生成方法、处理对立问题的转换桥方法和从整体出发，考虑处理复杂问题的关键策略与协调方法。
可拓学从新的角度为人们认识和分析现实世界、解决现实世界中的矛盾问题，提出了一种新的方法体系——可拓创新方法体系，如图1-2 所示。
⎧ ⎧可拓模型建立方法 ⎪⎪ ⎧发散树方法 ⎪ ⎪ ⎪相关网方法 ⎪ ⎪拓展分析方法⎪ ⎪ ⎪ ⎪蕴含系方法⎪ ⎪ ⎪⎩分合链方法 ⎪ ⎪ ⎧虚实共轭分析方法 ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪软硬共轭分析方法 ⎪ ⎪共轭分析方法⎨ ⎪ ⎪潜显共轭分析方法 基本方法⎪ ⎩负正共轭分析方法 ⎨ ⎪ ⎧基本变换方法 ⎪ ⎪ ⎪⎫⎧基元的变换 ⎪⎪ ⎪变换的运算方法 ⎪⎪ ⎪⎪可拓变换方法⎨ ⎬⎨关联准则的变换 ⎪ ⎪传导变换方法 ⎪ ⎪⎩共轭变换方法 ⎪⎪⎪论域的变换 ⎪⎭ 可拓创新方法⎨⎪优度评价方法 ⎪ ⎪ ⎪ 可拓分类方法 ⎪ ⎪可拓集方法可拓聚类方法 ⎪⎪ ⎪⎩ ⎪ ⎧可拓识别方法 ⎧可拓策略生成方法 ⎪ ⎪处理矛盾问题的方法⎨ ⎪ ⎩转换桥方法 ⎪ ⎪ ⎪创意生成方法⎨ ⎧从需要出发的第一创造法 ⎪ ⎪新产品构思方法⎪从已有产品出发的第二创造法⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎧菱形思维模式 ⎪⎪ ⎨ ⎪从缺点出发的第三创造法 ⎪可拓思维模式⎪逆向思维模式⎪ ⎪传导思维模式⎪ ⎪⎩共轭思维模式⎪ ⎪ ⎪ ⎩中国人工智能系列白皮书——可拓学图1-2 可拓创新方法体系中国人工智能系列白皮书——可拓学1.2.1拓展分析方法拓展分析方法是根据基元的拓展分析原理对事、物、关系等进行拓展，以获得解决矛盾问题的多种可能途径的方法。
拓展分析方法包括发散树方法、相关网方法、蕴含系方法和分合链方法。
1.2.2共轭分析方法对物的结构的研究，有助于我们利用物的各个部分及各部分间的相互关系去解决矛盾问题。