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運用信息科學方法論，首次成功揭示了機器的「知行規律」，即「信息—知識—智能轉換」，也就是生成智能的共性核心機制，在此基礎上實現了人工神經網絡、物理符號系統和感知動作系統三大人工智能理論在「知行學」框架內的和諧統一。為此，書中系統地闡明了創新的「全信息理論」、新發現的「知識生態理論」、重構的「人工智能理論」以及實現信息—知識—智能轉換的三大轉換方法，完成了「知行學」和「知行機」的原理建構。
導言：「機器知行學」引論
第1篇 總論：科學技術發展的宏觀背景
第1章 科學技術的發生學機制
1.1 科學的概念和社會功能
1.1.1 科學的基本概念
1.1.2 科學的社會功能
1.2 技術的概念和社會功能
1.2.1 技術的基本概念
1.2.2 技術的社會功能
1.3 科學技術的發生學機制
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參考文獻
第2章 科學技術發展的宏觀規律
2.1 輔人律：科學技術的天然使命
2.2 擬人律：科學技術發展的宏觀軌跡
2.3 共生律：科學技術的發展前景
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參考文獻
第3章 從科學技術發展宏觀規律看「機器知行學」
3.1 輔人律：「機器知行學」的社會需求
3.2 擬人律：「機器知行學」的理論准備
3.2.1 信息理論
3.2.2 知識理論
3.2.3 人工智能理論
3.3 共生律：「機器知行學」的科學意義
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參考文獻
第2篇 基礎(一)：信息理論
第4章 全信息理論：Shannon理論的開拓
4.1 基本概念
4.1.1 信息概念鳥瞰
4.1.2 全信息：定義體系
4.1.3 Shannon信息：全信息的一個分支
4.2 分類與描述
4.2.1 信息的分類
4.2.2 信息的描述
4.3 信息的度量
4.3.1 概率語法信息的測度：Shannon概率熵
4.3.2 模糊語法信息的測度：Deluca—Terml模糊熵
4.3.3 語法信息的統一測度：一般信息函數
4.3.4 全信息的測度
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參考文獻
第5章 機器能力(一)：感知與識別
5.1 感知信息
5.2 檢索信息
5.2.1 統計識別方法
5.2.2 語言學方法
5.2.3 神經網絡方法
5.3 理解信息
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參考文獻
第3篇 基礎(二)：知識理論
第6章 知識理論建構
6.1 基本概念
6.2 度量方法
6.3 知識生態
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參考文獻
第7章 機器能力(二)：認知與決策
7.1 機器認知與決策概說
7.2 知識生成
7.2.1 歸納型知識生成
7.2.2 演繹型知識生成
7.3 知識激活
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參考文獻
第4篇 基礎(三)：智能理論
第8章 智能理論的重構
8.1 智能的基本概念
8.2 腦的結構與功能
8.3 自然智能與機器智能
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參考文獻
第9章 機器能力(三)：人工智能
9.1 結構模擬
9.2 功能模擬
9.2.1 基於語法信息的人工智能理論
9.2.2 基於語義信息的人工智能理論
9.2.3 基於語用信息的人工智能理論
9.3 行為模擬
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參考文獻
第5篇 主體：「知行學」與「知行機”
第10章 「機器知行學」原理
10.1 知行的機制主義：信息一知識一智能的轉換理論
10.2 情感與智能互動：意識-情感智能的相互作用
10.3 人機的知行交互：機器理解人類自然語言
10.3.1 規則方法與統計方法
10.3.2 領域廣度與質量優度
10.3.3 語言理解與信息理論
10.3.4 全信息自然語言理解方法論
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參考文獻
第11章 知行機器架構
11.1 基本框架
11.1.1 基本知行機
11.1.2 群體知行機
11.2 能力與限制
11.3 「機器知行學」的意義
11.3.1 科學意義和方法論意義
11.3.2 應用意義
本章 精要
參考文獻
結語：殷切的期待
