智能科学技术导论
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作者周昌乐 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111517030
出版时间2015-11
装帧平装
开本16开
定价30元
货号1201201274
上书时间2024-06-14
商品详情
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作者简介
周昌乐，1990年毕业于北京大学理论计算机科学专业，获理学博士学位。现为厦门大学智能科学与技术系教授、博士生导师，福建省仿脑智能系统重点实验室主任。长期从事人工智能及多学科交叉领域的研究工作，研究成果涉及手写汉字识别、视觉注意计算、汉语隐喻理解、认知逻辑推理、中医辨证推演、汉语诗歌创作、数字古琴艺术、机器智能哲学、禅宗思想发凡等多个方面。目前主要开展心智仿造（意识建模、脑机协同、机器歌舞）、圣学发明、心法实证等方面的研究工作。先后被聘为计算机科学与技术、基础数学、语言学与应用语言学、中医诊断学、哲学（逻辑学、国学）等五个不同学科门类的博士生导师。
曾任浙江大学人工智能研究所副所长、厦门大学国家示范性软件学院首任院长、厦门大学信息科学与技术学院院长、厦门市第十届政协委员、厦门市科学技术协会副主席。目前担任中国人工智能学会理事、福建省人工智能学会理事长、清华大学智能技术与系统国家重点实验室学术委员、浙江大学语言与认知研究中**术委员、厦门市信息化专家组组长。受聘为浙江大学、上海中医药大学、苏州大学、汕头大学、重庆大学等十余所高校的兼职教授。
目录
前言
教学建议
章概述
1.1学科界定
1.1.1 作为新兴学科的内涵
1.1.2在信息学科中的地位
1.1.3推动社会进步的作用
1.2智能简史
1.2.1 智能科学的草创期
1.2.2智能科学的积累期
1.2.3 智能科学的成熟期
1.3人脑机制
1.3.1人脑结构功能定位
1.3.2神经细胞连接网格
1.3.3 心脑行为的自组织
本章小结和习题
第2章算法运用
2.1算法构造
2.1.1 界定算法的性质
2.1.2描述算法的伪码
2.1.3算法构造的过程
2.2算法结构
2.2.1选择结构
2.2.2迭代结构
2.2.3递归结构
2.3问题求解
2.3.1 空间搜索的问题求解
2.3.2 步步为营的归结策略
2.3.3 智力游戏的机器博弈
本章小结和习题
第3章环境感知
3.1视觉原理
3.1.1视觉神经通路
3.1.2知觉组织规律
3.1.3视觉感知经验
3.2机器视觉
3.2.1机器视觉概述
3.2.2视觉计算过程
3.2.3机器视觉环节
3.3景物理解
3.3.1 获取景物空间线索
3.3.2 马尔视觉计算理论
3.3.3视觉主动计算问题
本章小结和习题
第4章思维运作
4.1语言理解
4.1.1 多尺度意群分割
4.1.2依存性句法分析
4.1.3语境中意义获取
4.2意识整合
4.2.1机器意识研究概况
4.2.2全局工作空间理论
4.2.3机器意识困难所在
4.3艺术创作
4.3.1情感审美机制
4.3.2新奇思维模型
4.3.3机器音乐创作
本章小结和习题
第5章行为表现
5.1人体运动
5.1.1 人体运动控制
5.1.2运动神经系统
5.1.3躯体运动定位
5.2仿人行为
5.2.1研制仿人机器人
5.2.2行为的强化学习
5.2.3机器人仿人行为
5.3机器歌舞
5.3.1 机器歌舞概述
5.3.2歌舞动漫仿真
5.3.3机器歌舞创作
本章小结和习题
第6章智能接口
6.1人机会话
6.1.1 语音识别环节
6.1.2语音合成环节
6.1.3 对话管理环节
6.2情感交流
6.2.1 情感信息识别
6.2.2情感媒体表达
6.2.3情感交流系统
6.3脑机接口
6.3.1 脑电发生原理
6.3.2脑电信号解读
6.3.3 脑机接口系统
本章小结和习题
第7章智能系统
7.1专家系统
7.1.1 结构知识表示
7.1.2过程知识表示
7.1.3构建专家系统
7.2混合系统
7.2.1 神经专家系统
7.2.2演化神经系统
7.2.3 综合智能系统
7.3智能机器
7.3.1 智能机器综述
7.3.2 智能武器系统
7.3.3 智能机器未来
本章小结和习题
第8章智能社会
8.1智能家居
8.1.1 智能家居整体架构
8.1.2 智能家居功能实现
8.1.3 智能家居核心系统
8.2智能交通
8.2.1 智能交通功能分析
8.2.2智能交通系统构成
8.2.3智能交通基础建设
8.3智慧城市
8.3.1 智慧城市整体架构
8.3.2 智慧城市应用系统
8.3.3 智慧城市核心技术
本章小结和习题
第9章展望
9.1机器困境
9.1.1 形式系统局限性
9.1.2 不可计算性证明
9.1.3 计算能力的限度
9.2智能哲学
9.2.1 心智能否被计算
9.2.2 来一场图灵测验
9.2.3 钵中之脑的启示
9.3学科前景
9.3.1 强弱人工智能观点
9.3.2心智计算的自然观
9.3.3 智能科学的新趋势
本章小结和习题
参考文献
内容摘要
本书主要围绕着学科内涵展开，强调学科基础知识、主要研究方法、核心研究领域、若干热点问题以及前沿应用技术等内容，涉及智能哲学、智能科学、智能技术、智能服务等多个方面。本书覆盖了智能科学与技术专业入门课程所必须掌握的核心知识，强调基础性、思想性和前沿性并重，主要包括学科基础、科学研究和技术应用等部分，学科基础部分涉及学科概述、算法运用和学科展望等方面的内容，科学研究部分涉及环境感知、思维动作、行为表现等方面的内容，技术应用部分则涉及智能接口、智能系统和智能社会等方面的内容。
精彩内容
智能科学与技术专业是一个新兴的学科专业，也是一个发展极为迅速的学科专业。自北京大学2003年率先获教育部批准建立，并于2004年开始招收该专业本科学生以来，目前在全国已有10余所高校建立了智能科学与技术系，近30余所高校设置了智能科学与技术本科专业。
但是遗憾的是，由于属于尚在不断发展之中的新兴学科，该专业的教材建设相对滞后，特别是专业入门教材更为短缺，远远不能满足该专业的教学需求。
厦门大学是全国第三个建立智能科学与技术系的大学，并于2007年正式招生，开始了智能科学与技术专业本科生的培养。在该专业办学伊始，厦门大学智能科学与技术系就十分重视教学质量的管控，考虑到笔者从事人工智能研究的时间相对较长，因此推荐笔者承担该专业入门课程的教学任务。
鉴于教材缺乏，自从承担入门课程的教学以来，笔者便有意留心教材的撰写工作。虽然由于身体和出国原因，笔者担任的该课程教学任务曾经中断过一段时间，但教材的撰写却一直没有中断。2011年访学美国一年回国后，笔者又继续担任该入门课程的教学工作，开始采用初步撰写的教材进行授课，并取得了较为满意的教学效果。
现在，又经过4年的不断改进与讲授，该课程教材终于能够出版面世了。应该说，对于从未为本科生撰写过教材的笔者来说，能够为智能科学与技术专业的教材建设做出一点微薄的贡献，还是感到十分欣慰的。
本教材共分为五个部分。部分只包含章“概述”，旨在让学生了解智能科学与技术学科的概貌，包括学科内涵的界定说明、学科发展的简短历史以及有关人脑运作机制的论述。其中1.2节“智能简史”和1.3节“人脑机制”的撰写主要参考了《心脑计算举要》（周昌乐，2003）章的相关内容，并根据最近十几年的学术进展加以补充和完善。
第二部分只有第2章“算法运用”，旨在让学生了解智能科学与技术学科所依仗的算法工具，不但介绍算法及其性质、构建算法的步骤以及算法结构的分析，还介绍运用算法思想来求解智力问题的策略。本章的内容除了来自《无心的机器》（周昌乐，2000）相关章节之外，部分内容根据美国布罗克契尔所著《计算机科学概论》第7版的相关章节有针对性地改造、丰富和完善而形成，特此致以衷心感谢。
第三部分包括三章，反映了智能科学研究最为核心的内容，旨在让学生了解智能科学主要涉及的研究对象及其方法。第3章“环境感知”、第4章“思维运作”和第5章“行为表现”
分别从人类智能处理过程的主要环节来讨论机器智能实现可能采取的具体策略。本部分各章节内容主要来自《无心的机器》和《心脑计算举要》的相关章节，并根据各个涉及领域的最新进展加以完善而成。
第四部分主要介绍智能学科有关技术应用方面的核心内容，包括第6章“智能接口”、第7章“智能系统”和第8章“智能社会”，希望通过系统的教学让学生了解智能技术在社会和经济建设发展中重要的应用领域，进而意识到该学科对未来智能社会发展的技术支撑作用。为了尽可能体现当代成熟的智能方法、技术及其应用，各章节内容除了援引笔者自己的著述外，主要博采众家相关文献并加以改写而成，对所有引用文献的作者致以衷心的感谢。
最后一部分只有一章内容，即第9章“展望”，涉及哲学思辨和学科前景的思考，教学的主要目的是培养学生的独立思考能力和科学批判精神。
从撰写教材的指导思想来看，基础性、前瞻性、生动性是笔者主要遵循的宗旨。所谓基础性，是要求学生掌握智能科学与技术专业的基本概念、知识和方法，了解本学科的研究对象、任务与历史。所谓前瞻性，是要求学生具备独立把握学科发展趋势的宽阔视野，并对学科前沿研究领域和应用前景有充分的认识。所谓生动性，则是要求教材不但思想深刻先进、内容丰富多彩，而且讲述形式生动有趣，能够激发学生对本专业的兴趣和热爱。
当然，目前智能科学技术学科尚未成型，但其蓬勃发展的趋势必将是不可阻挡的。众所周知，影响社会形态发展的核心要素主要有观念、制度和技术这样三个层面，其中技术是社会发展变革的动力。当今是信息技术支撑的信息社会时代，而信息技术的不错阶段是智能技术，因此未来必将进入智能社会的时代。实际上，从智能手机、智能家居、智能社区到智慧城市，智能科学与技术确实发挥着越来越重要的作用。因此，这样一部新兴学科专业的入门教材，在智能科学与技术专业的人才培养中也一定会越来越重要。
最后，衷心感谢厦门大学智能科学与技术系的全体同仁对笔者这门课程教学工作的支持。
特别要感谢曾多年接替笔者担任此门课程教学工作的陈锦秀博士，第2章算法运用方面的内容参考了其授课课件。另外，还要感谢历届智能科学与技术专业学生的意见反馈，如果没有他们的支持，这部教材也没有出版的可能。
作者2015年9月
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