摘要：本文追溯了人工智能从1950年代达特茅斯会议到现代深度学习的发展历程。重点介绍了神经网络的起源，包括1943年M-P模型的提出及其与莱布尼茨逻辑演算的渊源，以及当代深度学习先驱辛顿等人的贡献。文章探讨了深度学习在计算能力提升和大数据时代背景下的技术突破，如卷积神经网络、无监督学习等创新方法，及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的重大影响。全文展现了人工智能从理论探索到实践应用的历史脉络。

摘要：本文追溯了人工智能从1950年代达特茅斯会议到现代深度学习的发展历程。重点介绍了神经网络的起源，包括1943年M-P模型的提出及其与莱布尼茨逻辑演算的渊源，以及当代深度学习先驱辛顿等人的贡献。文章探讨了深度学习在计算能力提升和大数据时代背景下的技术突破，如卷积神经网络、无监督学习等创新方法，及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的重大影响。全文展现了人工智能从理论探索到实践应用的历史脉络。

模态信息论融合了模态逻辑与信息论，通过范畴论构建信息状态-转换的形式化框架。其理论核心包括：1）将信息状态与转换映射为范畴中的对象与态射；2）建立先天易图与布尔代数的同构关系，为模态信息提供代数基础；3）提出信息的模态属性（必然性、可能性）具有客观性。该理论实现了中西哲学传统的创造性融合，为多模态知识表示、不确定性建模等人工智能应用提供了新视角，尤其在跨模态推理和信息融合方面具有重要价值。

本文通过格论证明邵雍的先天易图与布尔代数同构。为中国古代文化与现代的抽象代数进行了很有价值的汇通。这证明，中国古代文明至少在某些部分能和“比特时代”联系起来。尤其是在人工智能成为显学，这个工作将发挥非常有价值的作用。

本文通过格论证明邵雍的先天易图与布尔代数同构。为中国古代文化与现代的抽象代数进行了很有价值的汇通。这证明，中国古代文明至少在某些部分能和“比特时代”联系起来。尤其是在人工智能成为显学，这个工作将发挥非常有价值的作用。