智能创新生产力理论与中国经济发展深层思考
本文选题:智能创新 切入点:智能非守恒 出处:《管理科学学报》2017年10期 论文类型:期刊论文
【摘要】:提出智能创新生产力概念及其理论模型,发现智能演进创新和非守恒规律及其作用原理,研究智能创新的核心生产力,即智能创新克服人的生理认知能力有限性与客观物质(能量)变化无限性之间的悖论,创造利用物质世界的无穷手段和能力,创造时间和空间,解决资源稀缺与社会需求矛盾;在此基础上发现智能创新自认知、自选择和自组织原理,破解著名的智能认知体系结构与优化代理体系结构(这是本文重要发现之一),研究智能创新的系统生产力,即智能经济相对于传统经济可以达到和实现理想的生产过程,使生产活动在开放的资源空间和动态系统中进行,虚拟智能的物理化使经济活动没有时空约束和资源稀缺约束,创新经济和社会的生产方式与组织形态.本文所提出的智能创新生产力理论模型,即智能创新的核心生产与系统生产力概念也为中国经济改革发展提出重要思考.
[Abstract]:This paper puts forward the concept of intelligent innovation productivity and its theoretical model, finds out the law of intelligent evolution innovation and non-conservation and its working principle, and studies the core productivity of intelligent innovation. That is, intelligent innovation overcomes the paradox between the limitation of human physiological cognitive ability and the limitless change of objective material (energy), creates the infinite means and abilities to utilize the material world, creates time and space, and resolves the contradiction between the scarcity of resources and the social demand. On this basis, we find out the principles of intelligent innovation self-cognition, self-selection and self-organization, and solve the well-known intelligent cognitive architecture and optimized agent architecture (this is one of the important discoveries in this paper, to study the system productivity of intelligent innovation. That is, compared with the traditional economy, the intelligent economy can achieve and realize the ideal production process, and the production activities can be carried out in the open resource space and dynamic system, and the physical nature of the virtual intelligence makes the economic activities have no space-time constraints and resource scarcity constraints. The theoretical model of intelligent innovation productivity proposed in this paper, that is, the concept of core production and system productivity of intelligent innovation, also puts forward important considerations for the development of China's economic reform.
【作者单位】: 北京师范大学统计学院;
【基金】:教育部国家985重大专项基金资助项目(EG:310422102)
【分类号】:F124
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,本文编号:1572274
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