智能机器人养成记(开发人类友好型机器人)
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浙江嘉兴
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作者(英)马克·H.李|责编:王春华//刘锋|译者:刘红泉
出版社机械工业
ISBN9787111689843
出版时间2021-09
装帧平装
开本其他
定价99元
货号31244912
上书时间2024-10-12
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商品详情
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目录
译者序<br/>前言<br/>第一部分 人工智能怎么了<br/>第1章 问题的本质 …… 2<br/>1.1 行动与思考 …… 3<br/>1.2 社交机器人 …… 5<br/>1.3 人工智能的作用 …… 6<br/>1.4 智力概述 …… 7<br/>1.5 大脑需要身体 …… 9<br/>1.6 本书的结构和主题 …… 9<br/>1.7 应对变化的步伐 …… 17<br/>1.8 对行话的解释 …… 18<br/>注释 …… 20<br/>第2章 商用机器人 …… 21<br/>2.1 家用机器人和服务机器人 …… 23<br/>2.2 野外机器人技术 …… 25<br/>2.3 机器人道路车辆 …… 26<br/>2.4 医用机器人 …… 29<br/>2.5 群机器人技术 …… 30<br/>2.6 娱乐机器人 …… 33<br/>2.7 伙伴机器人 …… 34<br/>2.8 类人机器人 …… 36<br/>2.9 观察 …… 37<br/>注释 …… 38<br/>第3章 从广泛研究到市场 …… 41<br/>3.1 箱中取物 …… 44<br/>3.2 仿生机器人技术 …… 46<br/>3.3 护理和辅助机器人 …… 47<br/>3.4 情感计算 …… 48<br/>3.5 仿人机器人 …… 49<br/>3.6 为什么工业机器人技术如此成功 …… 54<br/>3.7 机器人技术的现状 …… 59<br/>3.8 观察 …… 62<br/>注释 …… 63<br/>第4章 一个暴力的故事 …… 66<br/>4.1 在选项中搜索 …… 67<br/>4.2 国际象棋世界冠军是一台计算机—那又怎样 …… 70<br/>4.3 计算机“思维” …… 74<br/>4.4 结果 …… 76<br/>4.5 观察 …… 79<br/>注释 …… 80<br/>第5章 知识与力量 …… 82<br/>5.1 如何存储知识以供利用 …… 86<br/>5.2 常识 …… 88<br/>5.3 搜索是一种标准技术 …… 90<br/>5.4 符号与数字 …… 91<br/>5.5 学会改进 …… 92<br/>5.6 特征工程 …… 94<br/>5.7 观察 …… 95<br/>注释 …… 96<br/>第6章 小远见和大突破 …… 98<br/>6.1 特征工程的结束 …… 104<br/>6.2 发生了什么 …… 109<br/>6.3 观察 …… 111<br/>注释 …… 112<br/>第7章 学习机器的兴起 …… 113<br/>7.1 机器学习的发展 …… 114<br/>7.2 超市数据挖掘 …… 115<br/>7.3 通过学习算法来学习算法 …… 119<br/>7.4 发现模式 …… 121<br/>7.5 大数据 …… 122<br/>7.6 统计很重要，但是被误解了 …… 124<br/>7.7 变革仍在继续—使用Deep Zero …… 125<br/>7.8 观察 …… 130<br/>注释 …… 131<br/>第8章 深思熟虑和其他预言 …… 132<br/>8.1 AI是一种高度专注的产业 …… 133<br/>8.2 基于任务的AI …… 134<br/>8.3 机器预言 …… 135<br/>8.4 知识工程 …… 140<br/>8.5 社交对话 …… 143<br/>8.6 观察 …… 146<br/>注释 …… 148<br/>第9章 打造巨型大脑 …… 150<br/>9.1 大脑建设项目 …… 151<br/>9.2 全脑仿真 …… 153<br/>9.3 大脑是一台机器—那又怎样 …… 156<br/>9.4 基本人工神经网络 …… 159<br/>9.5 不同的方法：AI和脑科学 …… 161<br/>9.6 更先进的网络 …… 164<br/>9.7 预测编码和自动编码器 …… 165<br/>9.8 ANN的问题 …… 166<br/>9.9 机器人的模拟问题 …… 170<br/>9.10 观察 …… 172<br/>注释 …… 173<br/>第10章 把组件子系统拴在一起 …… 177<br/>10.1 模块化交互的复杂性 …… 179<br/>10.2 计算机如何表示所知道的知识和经验 …… 182<br/>10.3 基于任务的AI局限性 …… 184<br/>10.4 通用AI …… 184<br/>10.5 主算法 …… 185<br/>10.6 生物学比较 …… 187<br/>10.7 超级智能 …… 189<br/>10.8 集成深度人工神经网络 …… 192<br/>10.9 对第一部分的观察 …… 195<br/>注释 …… 201<br/>第二部分 成长和发育机器人<br/>第11章 基础工作——综合、基础和真实性 …… 204<br/>11.1 经典控制论运动 …… 206<br/>11.2 现代控制论 …… 210<br/>11.3 符号接地 …… 212<br/>11.4 新机器人技术 …… 214<br/>11.5 观察 …… 216<br/>注释 …… 217<br/>第12章 发育的方法—培育你自己的机器人 …… 219<br/>12.1 个体发育的作用：成长中的机器人 …… 222<br/>12.2 次序、阶段和时间表 …… 224<br/>12.3 发育的制约因素 …… 228<br/>12.4 从小处开始，尽早开始 …… 230<br/>12.5 解剖学的重要性 …… 232<br/>12.6 人体惊人的复杂性 …… 234<br/>12.7 自主和动机 …… 236<br/>12.8 玩耍—没有目标的探索与发现 …… 239<br/>12.9 成长的架构 …… 242<br/>12.10 观察 …… 247<br/>注释 …… 248<br/>第13章 iCub仿人机器人的发育成长 …… 251<br/>13.1 iCub—用于研究的仿人机器人 …… 252<br/>13.2 管理不成熟的约束 …… 254<br/>13.3 视觉、凝视和注视 …… 256<br/>13.4 运动和视觉空间 …… 258<br/>13.5 物体感知 …… 260<br/>13.6 实验1—纵向发展 …… 260<br/>13.7 实验2—玩耍行为的产生 …… 263<br/>13.8 它是如何工作的 …… 267<br/>注释 …… 274<br/>第三部分 我们将何去何从<br/>第14章 发育机器人将如何发展 …… 278<br/>14.1 发育机器人的行为 …… 279<br/>14.2 教，而不是编程 …… 285<br/>14.3 了解自己和其他个体 …… 287<br/>14.4 自我意识在动物身上很常见 …… 289<br/>14.5 机器人自身 …… 291<br/>14.6 意识 …… 293<br/>14.7 交流 …… 295<br/>14.8 发育特征 …… 296<br/>14.9 这一切会发生吗 …… 297<br/>14.10 我们必须多出去走走 …… 300<br/>14.11 观察 …… 301<br/>注释 …… 302<br/>第15章 AI和AI机器人是如何发展的 …… 303<br/>15.1 基于任务的AI …… 303<br/>15.2 人类水平的AI …… 305<br/>15.3 深度AI …… 308<br/>15.4 机器人发展 …… 310<br/>15.5 社交机器人 …… 312<br/>15.6 人工人类智能 …… 314<br/>15.7 观察 …… 316<br/>注释 …… 317<br/>第16章 了解未来的技术 …… 318<br/>16.1 快速增长—并不是真正的指数级增长 …… 319<br/>16.2 21世纪迄今为止的增长模式 …… 321<br/>16.3 人工通用智能 …… 324<br/>16.4 深度网络、深度学习和自主学习 …… 325<br/>16.5 有什么确凿的证据吗 …… 326<br/>16.6 信任、验证和安全 …… 330<br/>16.7 以产品为中心的观点 …… 331<br/>16.8 人类的关键作用 …… 337<br/>16.9 道德观 …… 340<br/>16.10 来自不透明和不受监管的市场的教训 …… 343<br/>16.11 观察 …… 344<br/>注释 …… 346<br/>第17章 未来学与科幻小说 …… 349<br/>17.1 我们是否聪明到可以知道动物有多聪明 …… 350<br/>17.2 我们生活在一个怎样的世界里 …… 352<br/>17.3 未来学、专家看法和元观点 …… 352<br/>17.4 威胁就在眼前 …… 357<br/>17.5 超级智能与奇点 …… 357<br/>17.6 超人类主义—下载大脑 …… 359<br/>17.7 迫在眉睫的威胁 …… 361<br/>17.8 反乌托邦 …… 364<br/>17.9 并不全是悲观失望 …… 367<br/>17.10 正确看待威胁 …… 368<br/>17.11 结束语 …… 368<br/>注释 …… 371<br/>附录 发育途径的原则 …… 374<br/>参考文献 …… 380
内容摘要
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。
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