| 作者 |
| [英] 马克·H.李（Mark H. Lee） |
| 丛书名 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9787111689843 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 在本书中，作者先描述了人工智能的缺陷（一个关键的缺点是:它没有具象化），然后提出了一种制造类人机器人的不同方法：成长型机器人，它受到成长心理学及其对早期婴儿行为的描述的启发。他讲述了自己对iCub类人机器人的实验，以及它从新生儿水平到相当于9个月大的婴儿的能力水平的成长，解释了iCub如何从自己的经验中学习。 |
| 目录 |
| 译者序 前言 第一部分 人工智能怎么了 第1章 问题的本质 …… 2 1.1 行动与思考 …… 3 1.2 社交机器人 …… 5 1.3 人工智能的作用 …… 6 1.4 智力概述 …… 7 1.5 大脑需要身体 …… 9 1.6 本书的结构和主题 …… 9 1.7 应对变化的步伐 …… 17 1.8 对行话的解释 …… 18 注释 …… 20 第2章 商用机器人 …… 21 2.1 家用机器人和服务机器人 …… 23 2.2 野外机器人技术 …… 25 2.3 机器人道路车辆 …… 26 2.4 医用机器人 …… 29 2.5 群机器人技术 …… 30 2.6 娱乐机器人 …… 33 2.7 伙伴机器人 …… 34 2.8 类人机器人 …… 36 2.9 观察 …… 37 注释 …… 38 第3章 从广泛研究到市场 …… 41 3.1 箱中取物 …… 44 3.2 仿生机器人技术 …… 46 3.3 护理和辅助机器人 …… 47 3.4 情感计算 …… 48 3.5 仿人机器人 …… 49 3.6 为什么工业机器人技术如此成功 …… 54 3.7 机器人技术的现状 …… 59 3.8 观察 …… 62 注释 …… 63 第4章 一个暴力的故事 …… 66 4.1 在选项中搜索 …… 67 4.2 国际象棋世界冠军是一台计算机—那又怎样 …… 70 4.3 计算机“思维” …… 74 4.4 结果 …… 76 4.5 观察 …… 79 注释 …… 80 第5章 知识与力量 …… 82 5.1 如何存储知识以供利用 …… 86 5.2 常识 …… 88 5.3 搜索是一种标准技术 …… 90 5.4 符号与数字 …… 91 5.5 学会改进 …… 92 5.6 特征工程 …… 94 5.7 观察 …… 95 注释 …… 96 第6章 小远见和大突破 …… 98 6.1 特征工程的结束 …… 104 6.2 发生了什么 …… 109 6.3 观察 …… 111 注释 …… 112 第7章 学习机器的兴起 …… 113 7.1 机器学习的发展 …… 114 7.2 超市数据挖掘 …… 115 7.3 通过学习算法来学习算法 …… 119 7.4 发现模式 …… 121 7.5 大数据 …… 122 7.6 统计很重要，但是被误解了 …… 124 7.7 变革仍在继续—使用Deep Zero …… 125 7.8 观察 …… 130 注释 …… 131 第8章 深思熟虑和其他预言 …… 132 8.1 AI是一种高度专注的产业 …… 133 8.2 基于任务的AI …… 134 8.3 机器预言 …… 135 8.4 知识工程 …… 140 8.5 社交对话 …… 143 8.6 观察 …… 146 注释 …… 148 第9章 打造巨型大脑 …… 150 9.1 大脑建设项目 …… 151 9.2 全脑仿真 …… 153 9.3 大脑是一台机器—那又怎样 …… 156 9.4 基本人工神经网络 …… 159 9.5 不同的方法：AI和脑科学 …… 161 9.6 更先进的网络 …… 164 9.7 预测编码和自动编码器 …… 165 9.8 ANN的问题 …… 166 9.9 机器人的模拟问题 …… 170 9.10 观察 …… 172 注释 …… 173 第10章 把组件子系统拴在一起 …… 177 10.1 模块化交互的复杂性 …… 179 10.2 计算机如何表示所知道的知识和经验 …… 182 10.3 基于任务的AI局限性 …… 184 10.4 通用AI …… 184 10.5 主算法 …… 185 10.6 生物学比较 …… 187 10.7 超级智能 …… 189 10.8 集成深度人工神经网络 …… 192 10.9 对第一部分的观察 …… 195 注释 …… 201 第二部分 成长和发育机器人 第11章 基础工作——综合、基础和真实性 …… 204 11.1 经典控制论运动 …… 206 11.2 现代控制论 …… 210 11.3 符号接地 …… 212 11.4 新机器人技术 …… 214 11.5 观察 …… 216 注释 …… 217 第12章 发育的方法—培育你自己的机器人 …… 219 12.1 个体发育的作用：成长中的机器人 …… 222 12.2 次序、阶段和时间表 …… 224 12.3 发育的制约因素 …… 228 12.4 从小处开始，尽早开始 …… 230 12.5 解剖学的重要性 …… 232 12.6 人体惊人的复杂性 …… 234 12.7 自主和动机 …… 236 12.8 玩耍—没有目标的探索与发现 …… 239 12.9 成长的架构 …… 242 12.10 观察 …… 247 注释 …… 248 第13章 iCub仿人机器人的发育成长 …… 251 13.1 iCub—用于研究的仿人机器人 …… 252 13.2 管理不成熟的约束 …… 254 13.3 视觉、凝视和注视 …… 256 13.4 运动和视觉空间 …… 258 13.5 物体感知 …… 260 13.6 实验1—纵向发展 …… 260 13.7 实验2—玩耍行为的产生 …… 263 13.8 它是如何工作的 …… 267 注释 …… 274 第三部分 我们将何去何从 第14章 发育机器人将如何发展 …… 278 14.1 发育机器人的行为 …… 279 14.2 教，而不是编程 …… 285 14.3 了解自己和其他个体 …… 287 14.4 自我意识在动物身上很常见 …… 289 14.5 机器人自身 …… 291 14.6 意识 …… 293 14.7 交流 …… 295 14.8 发育特征 …… 296 14.9 这一切会发生吗 …… 297 14.10 我们必须多出去走走 …… 300 14.11 观察 …… 301 注释 …… 302 第15章 AI和AI机器人是如何发展的 …… 303 15.1 基于任务的AI …… 303 15.2 人类水平的AI …… 305 15.3 深度AI …… 308 15.4 机器人发展 …… 310 15.5 社交机器人 …… 312 15.6 人工人类智能 …… 314 15.7 观察 …… 316 注释 …… 317 第16章 了解未来的技术 …… 318 16.1 快速增长—并不是真正的指数级增长 …… 319 16.2 21世纪迄今为止的增长模式 …… 321 16.3 人工通用智能 …… 324 16.4 深度网络、深度学习和自主学习 …… 325 16.5 有什么确凿的证据吗 …… 326 16.6 信任、验证和安全 …… 330 16.7 以产品为中心的观点 …… 331 16.8 人类的关键作用 …… 337 16.9 道德观 …… 340 16.10 来自不透明和不受监管的市场的教训 …… 343 16.11 观察 …… 344 注释 …… 346 第17章 未来学与科幻小说 …… 349 17.1 我们是否聪明到可以知道动物有多聪明 …… 350 17.2 我们生活在一个怎样的世界里 …… 352 17.3 未来学、专家看法和元观点 …… 352 17.4 威胁就在眼前 …… 357 17.5 超级智能与奇点 …… 357 17.6 超人类主义—下载大脑 …… 359 17.7 迫在眉睫的威胁 …… 361 17.8 反乌托邦 …… 364 17.9 并不全是悲观失望 …… 367 17.10 正确看待威胁 …… 368 17.11 结束语 …… 368 注释 …… 371 附录 发育途径的原则 …… 374 参考文献 …… 380 |