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197千字 字数
2021-08-01 发行日期
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主编推荐语

本书讨论了如何开发出更像人类而不那么像计算机、更加有趣味性而不是那么程序化的机器人。

内容简介

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。

作者讲述了自己对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

  • 版权信息
  • 本书概览
  • 作者简介
  • 推荐语
  • 译者序
  • 前言
  • 第一部分 人工智能怎么了
  • 第1章 问题的本质
  • 1.1 行动与思考
  • 1.2 社交机器人
  • 1.3 人工智能的作用
  • 1.4 智力概述
  • 1.5 大脑需要身体
  • 1.6 本书的结构和主题
  • 1.7 应对变化的步伐
  • 1.8 对行话的解释
  • 第2章 商用机器人
  • 2.1 家用机器人和服务机器人
  • 2.2 野外机器人技术
  • 2.3 机器人道路车辆
  • 2.4 医用机器人
  • 2.5 群机器人技术
  • 2.6 娱乐机器人
  • 2.7 伙伴机器人
  • 2.8 类人机器人
  • 2.9 观察
  • 第3章 从广泛研究到市场
  • 3.1 箱中取物
  • 3.2 仿生机器人技术
  • 3.3 护理和辅助机器人
  • 3.4 情感计算
  • 3.5 仿人机器人
  • 3.6 为什么工业机器人技术如此成功
  • 3.7 机器人技术的现状
  • 3.8 观察
  • 第4章 一个暴力的故事
  • 4.1 在选项中搜索
  • 4.2 国际象棋世界冠军是一台计算机——那又怎样
  • 4.3 计算机“思维”
  • 4.4 结果
  • 4.5 观察
  • 第5章 知识与力量
  • 5.1 如何存储知识以供利用
  • 5.2 常识
  • 5.3 搜索是一种标准技术
  • 5.4 符号与数字
  • 5.5 学会改进
  • 5.6 特征工程
  • 5.7 观察
  • 第6章 小远见和大突破
  • 6.1 特征工程的结束
  • 6.2 发生了什么
  • 6.3 观察
  • 第7章 学习机器的兴起
  • 7.1 机器学习的发展
  • 7.2 超市数据挖掘
  • 7.3 通过学习算法来学习算法
  • 7.4 发现模式
  • 7.5 大数据
  • 7.6 统计很重要，但是被误解了
  • 7.7 变革仍在继续——使用Deep Zero
  • 7.8 观察
  • 第8章 深思熟虑和其他预言
  • 8.1 AI是一种高度专注的产业
  • 8.2 基于任务的AI
  • 8.3 机器预言
  • 8.4 知识工程
  • 8.5 社交对话
  • 8.6 观察
  • 第9章 打造巨型大脑
  • 9.1 大脑建设项目
  • 9.2 全脑仿真
  • 9.3 大脑是一台机器——那又怎样
  • 9.4 基本人工神经网络
  • 9.5 不同的方法：AI和脑科学
  • 9.6 更先进的网络
  • 9.7 预测编码和自动编码器
  • 9.8 ANN的问题
  • 9.9 机器人的模拟问题
  • 9.10 观察
  • 第10章 把组件子系统拴在一起
  • 10.1 模块化交互的复杂性
  • 10.2 计算机如何表示所知道的知识和经验
  • 10.3 基于任务的AI局限性
  • 10.4 通用AI
  • 10.5 主算法
  • 10.6 生物学比较
  • 10.7 超级智能
  • 10.8 集成深度人工神经网络
  • 10.9 对第一部分的观察
  • 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
  • 11.1 经典控制论运动
  • 11.2 现代控制论
  • 11.3 符号接地
  • 11.4 新机器人技术
  • 11.5 观察
  • 第12章 发育的方法——培育你自己的机器人
  • 12.1 个体发育的作用：成长中的机器人
  • 12.2 次序、阶段和时间表
  • 12.3 发育的制约因素
  • 12.4 从小处开始，尽早开始
  • 12.5 解剖学的重要性
  • 12.6 人体惊人的复杂性
  • 12.7 自主和动机
  • 12.8 玩耍——没有目标的探索与发现
  • 12.9 成长的架构
  • 12.10 观察
  • 第13章 iCub仿人机器人的发育成长
  • 13.1 iCub——用于研究的仿人机器人
  • 13.2 管理不成熟的约束
  • 13.3 视觉、凝视和注视
  • 13.4 运动和视觉空间
  • 13.5 物体感知
  • 13.6 实验1——纵向发展
  • 13.7 实验2——玩耍行为的产生
  • 13.8 它是如何工作的
  • 第三部分 我们将何去何从
  • 第14章 发育机器人将如何发展
  • 14.1 发育机器人的行为
  • 14.2 教，而不是编程
  • 14.3 了解自己和其他个体
  • 14.4 自我意识在动物身上很常见
  • 14.5 机器人自身
  • 14.6 意识
  • 14.7 交流
  • 14.8 发育特征
  • 14.9 这一切会发生吗
  • 14.10 我们必须多出去走走
  • 14.11 观察
  • 第15章 AI和AI机器人是如何发展的
  • 15.1 基于任务的AI
  • 15.2 人类水平的AI
  • 15.3 深度AI
  • 15.4 机器人发展
  • 15.5 社交机器人
  • 15.6 人工人类智能
  • 15.7 观察
  • 第16章 了解未来的技术
  • 16.1 快速增长——并不是真正的指数级增长
  • 16.2 21世纪迄今为止的增长模式
  • 16.3 人工通用智能
  • 16.4 深度网络、深度学习和自主学习
  • 16.5 有什么确凿的证据吗
  • 16.6 信任、验证和安全
  • 16.7 以产品为中心的观点
  • 16.8 人类的关键作用
  • 16.9 道德观
  • 16.10 来自不透明和不受监管的市场的教训
  • 16.11 观察
  • 第17章 未来学与科幻小说
  • 17.1 我们是否聪明到可以知道动物有多聪明
  • 17.2 我们生活在一个怎样的世界里
  • 17.3 未来学、专家看法和元观点
  • 17.4 威胁就在眼前
  • 17.5 超级智能与奇点
  • 17.6 超人类主义——下载大脑
  • 17.7 迫在眉睫的威胁
  • 17.8 反乌托邦
  • 17.9 并不全是悲观失望
  • 17.10 正确看待威胁
  • 17.11 结束语
  • 附录 发育途径的原则
  • 参考文献
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。