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智能科學(第3版) 版權信息
- ISBN：9787302515494
- 條形碼：9787302515494 ; 978-7-302-51549-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能科學(第3版) 本書特色
智能科學研究智能的本質和實現技術,是由腦科學、認知科學、人工智能等創建的前沿交叉學科。腦科學從分子水平、細胞水平、行為水平研究自然智能機理，建立腦模型，揭示人腦的本質； 認知科學是研究人類感知、學習、記憶、思維、意識等人腦與心智活動過程的科學； 人工智能研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現機器智能。智能科學不僅要進行功能仿真,而且要從機理上研究和探索智能的新概念、新理論、新方法。 本書系統地介紹智能科學的概念和方法，吸收了腦科學、認知科學、人工智能、信息科學、形式系統、哲學等方面的研究成果，探索自然智能和機器智能的機理與規律。 本書可作為大學高年級本科生和研究生的“智能科學”“認知科學”“神經信息學”等課程的教科書，也可作為從事智能科學、人工智能、認知科學、腦科學、神經科學、心理學等領域的研究人員的參考書。
智能科學(第3版) 內容簡介
本書系統地介紹了智能科學的概念和方法，吸收了腦科學、認知科學、人工智能、數理邏輯、社會思維學、系統理論、科學方法論、哲學等方面的研究成果，綜合地探索人類智能和機器智能的性質和規律。智能科學研究智能的本質和實現技術, 由腦科學、認知科學、人工智能等共同研究形成的交叉學科。腦科學從分子水平、細胞水平、行為水平研究自然智能機理，建立腦模型，揭示人腦的本質。
智能科學(第3版) 目錄
目錄
第1章緒論
1.1智能革命
1.2智能科學的興起
1.3腦科學
1.4認知科學
1.5人工智能
1.6智能科學的研究內容
1.7展望
第2章神經生理基礎
2.1腦系統
2.2神經組織
2.2.1神經元的基本組成
2.2.2神經元的分類
2.2.3神經膠質細胞
2.3突觸傳遞
2.3.1化學性突觸
2.3.2電突觸
2.3.3突觸傳遞的機制
2.4神經遞質
2.4.1乙酰膽堿
2.4.2兒茶酚胺類
2.4.35羥色胺
2.4.4氨基酸和寡肽
2.4.5一氧化氮
2.4.6受體
2.5信號跨膜轉導
2.5.1轉導蛋白
2.5.2第二信使
2.6靜息膜電位
2.7動作電位
2.8離子通道
2.9腦電信號
2.9.1腦電信號分類
2.9.2腦電信號分析
2.10神經系統
2.10.1中樞神經系統
2.10.2周圍神經系統
2.11大腦皮質
第3章神經計算
3.1概述
3.2神經元模型
3.3反傳學習算法
3.3.1反傳算法的原理
3.3.2反傳算法的數學表達
3.3.3反傳算法的執行步驟
3.3.4對反傳網絡優缺點的討論
3.4Hopfield模型
3.4.1離散Hopfield網絡
3.4.2連續Hopfield網絡
3.5自適應共振理論ART模型
3.5.1ART模型的結構
3.5.2ART的基本工作原理
3.5.3ART模型的數學描述
3.6神經網絡集成
3.6.1結論生成方法
3.6.2個體生成方法
3.7脈沖耦合神經網絡
3.7.1Eckhorn模型
3.7.2脈沖耦合神經網絡模型
3.7.3貝葉斯連接域神經網絡模型
3.8神經場模型
3.8.1神經場表示
3.8.2神經場學習理論
3.9超限學習機
3.10功能柱神經網絡模型
3.10.1模型與方法
3.10.2單功能柱模型的模擬結果
3.11神經元集群的編碼和解碼
3.11.1概述
3.11.2熵編碼理論
3.11.3貝葉斯集群編碼
3.11.4貝葉斯集群解碼
第4章心智模型
4.1心智建模
4.2圖靈機
4.3物理符號系統
4.4ACT模型
4.5SOAR模型
4.6心智社會
4.7LIDA
4.8CAM心智模型
4.9PMJ心智模型
4.10動力系統理論
4.11大腦協同學
第5章視覺感知
5.1視覺的生理機制
5.1.1視網膜
5.1.2光感受器
5.1.3外膝體
5.1.4視皮層
5.1.5感受野
5.1.6功能柱
5.1.7顏色視覺
5.1.8知覺恒常性
5.2視覺理論
5.2.1建構理論
5.2.2直接知覺
5.2.3格式塔理論
5.3視覺有效編碼
5.4馬爾的視覺計算理論
5.5拓撲視覺理論
5.6視覺的正則化理論
5.7基于模型的視覺理論
5.8計算機視覺
5.8.1圖像分割
5.8.2圖像理解
5.8.3主動視覺
5.8.4立體視覺
5.8.5利用啟發式知識的方法
5.9同步化響應
5.9.1概述
5.9.2神經生物學實驗
5.9.3時間編碼
5.9.4視皮層的神經元振蕩模型
5.9.5視覺系統中的表象與尺度變換
5.9.6神經網絡中的非線性動力學問題
第6章聽覺感知
6.1聽覺通路
6.2聽覺信息的中樞處理
6.2.1頻率分析機理
6.2.2強度分析機理
6.2.3聲源定位和雙耳聽覺
6.2.4對復雜聲的分析
6.3語音編碼
6.4韻律認知
6.4.1韻律特征
6.4.2韻律建模
6.4.3韻律標注
6.4.4韻律生成
6.4.5韻律生成的認知神經科學機制
6.5語音識別
6.5.1語音識別概況
6.5.2語音識別系統結構
6.5.3基于深度神經網絡的語音識別系統
6.6語音合成
6.6.1語音合成概況
6.6.2文字到語音合成系統
6.6.3概念語音轉換系統
6.7聽覺場景分析
6.7.1初級分析
6.7.2以圖式為基礎的知覺組織
6.7.3初級分析與圖式加工之間的關系
6.7.4場景分析的總體評價
6.8言語行為
第7章語言
7．1引言
7．2語言認知
7．3喬姆斯基的形式文法
7．3．1短語結構文法
7．3．2上下文有關文法
7．3．3上下文無關文法
7．3．4正則文法
7．4擴充轉移網絡
7．5格文法
7．6概念依存理論
7．7語言理解
7．7．1概述
7．7．2基于規則的分析方法
7．7．3基于語料的統計模型
7．7．4機器學習方法
7．8腦語言功能區
7．8．1經典語言功能區
7．8．2語義相關功能區
7．8．3音韻相關功能區
7．8．4拼字相關功能區
7．8．5雙語者腦語言功能區
第8章學習
8．1概述
8．2行為學習理論
8．2．1條件反射學習理論
8．2．2行為主義的學習理論
8．2．3聯結學習理論
8．2．4操作學習理論
8．2．5相近學習理論
8．2．6需要消減理論
8．3認知學習理論
8．3．1格式塔學派的學習理論
8．3．2認知目的理論
8．3．3認知發現理論
8．3．4認知同化理論
8．3．5信息加工學習理論
8．3．6建構主義的學習理論
8．4人本學習理論
8．5觀察學習理論
8．6內省學習
8．6．1內省學習一般模型
8．6．2內省學習的元推理
8．6．3失敗分類
8．6．4內省過程中的基于案例推理
8．7強化學習
8．7．1強化學習模型
8．7．2Q學習
8．7．3部分感知強化學習
8．8深度學習
8．8．1概述
8．8．2深度信念網絡
8．8．3卷積神經網絡
8．9學習計算理論
8．9．1哥爾德學習理論
8．9．2模型推理系統
8．9．3大概近似正確學習理論
第9章記憶
9．1概述
9．2記憶系統
9．2．1感覺記憶
9．2．2短時記憶
9．2．3長時記憶
9．3長時記憶
9．3．1長時記憶的類型
9．3．2長時記憶的模型
9．3．3長時記憶的信息提取
9．4工作記憶
9．4．1工作記憶模型
9．4．2工作記憶和推理
9．4．3工作記憶的神經機制
9．5遺忘理論
9．6內隱記憶
9．7動態記憶理論
9．8記憶預測理論
9．8．1恒定表征
9．8．2大腦皮層區的結構
9．8．3大腦皮層區如何工作
9．9互補學習記憶
9．9．1海馬體
9．9．2互補學習系統
第10章思維
10．1概述
10．2思維的形態
10．2．1抽象思維
10．2．2形象思維
10．2．3靈感思維
10．3精神活動層級
10．4推理
10．4．1演繹推理
10．4．2歸納推理
10．4．3反繹推理
10．4．4類比推理
10．4．5非單調推理
10．4．6常識性推理
10．5問題求解
10．5．1問題空間
10．5．2產生式系統
10．5．3啟發式搜索
10．5．4手段目的分析法
10．5．5解決問題的策略
10．6決策理論
10．6．1決策效用理論
10．6．2滿意原則
10．6．3逐步消元法
10．6．4貝葉斯決策方法
10．7智能決策支持系統
10．7．1智能決策支持系統
10．7．2綜合集成研討廳
第11章智力發展
11．1引言
11．2智力理論
11．2．1智力的因素論
11．2．2多元智力理論
11．2．3智力結構論
11．3智力的測量
11．4皮亞杰認知發展理論
11．4．1圖式
11．4．2兒童智力發展階段
11．4．3新皮亞杰主義
11．5智力發展的影響因素
11．5．1成熟因素
11．5．2經驗因素
11．5．3社會環境因素
11．5．4平衡化因素
11．6智力發展的人工系統
第12章情緒與情感
12．1概述
12．1．1情緒的構成要素
12．1．2情緒的基本形式
12．1．3情緒狀態
12．1．4情緒的功能
12．2情緒理論
12．2．1詹姆斯—蘭格情緒學說
12．2．2情緒評估—興奮學說
12．2．3情緒三因素說
12．2．4基本情緒論
12．2．5維度論
12．2．6非線性動態策略
12．3情緒加工
12．3．1情緒語義網絡理論
12．3．2貝克的圖式理論
12．3．3威廉斯的情緒加工理論
12．4情感智能
12．5情感計算
12．6情感與認知
12．6．1情感優先假說
12．6．2認知評價觀點
12．6．3圖式命題聯想和類比表征系統
12．7情緒的腦機制
第13章意識
13．1概述
13．2意識的基本要素和特性
13．3心理學的意識觀
13．4意識的劇場模型
13．5意識的還原論理論
13．6神經元群組選擇理論
13．7意識的量子理論
13．8綜合信息理論
13．9顯意識思維與潛意識思維
13．10機器意識系統
13．11注意
13．11．1注意的功能
13．11．2選擇性注意
13．11．3注意分配
13．11．4注意系統
第14章認知結構
14．1概述
14．2謂詞演算
14．3動態描述邏輯
14．3．1描述邏輯
14．3．2動態描述邏輯DDL
14．4歸納邏輯
14．4．1經驗主義概率歸納邏輯
14．4．2概率邏輯理論
14．4．3主觀貝葉斯概率
14．4．4條件化歸納邏輯
14．4．5非帕斯卡概率歸納邏輯
14．5范疇論
14．6Topos
14．6．1Topos的定義
14．6．2Topos之間的態射
14．6．3Sheaf理論
14．6．4Topos的內邏輯
14．6．5公理和推理
14．7心理邏輯
14．7．1組合系統
14．7．2INRC四元群結構
14．7．3態射—范疇論
14．8認知動力學
第15章智能機器人
15．1概述
15．2智能機器人的體系結構
15．3機器人視覺系統
15．3．1視覺系統分類
15．3．2定位技術
15．3．3自主視覺導航
15．3．4視覺伺服系統
15．4機器人路徑規劃
15．4．1全局路徑規劃
15．4．2局部路徑規劃
15．5細胞自動機
15．6認知機模型
15．7情感機器人
15．8發育機器人
15．9智能機器人發展趨勢
第16章類腦智能
16.1概述
16.2大數據智能
16.3認知計算
16.4歐盟人腦計劃
16.5美國腦計劃
16.6腦模擬系統SPAUN
16.7神經形態芯片
16.7.1神經形態芯片簡史
16.7.2IBM的TrueNorth神經形態系統
16.7.3英國SpiNNaker
16.7.4寒武紀神經網絡處理器
16.8腦機融合
16.8.1腦機接口
16.8.2腦機融合的認知模型
16.8.3腦機融合的環境感知
16.8.4腦機融合的自動推理
16.8.5腦機融合的協同決策
16.9智能科學發展路線圖
16.9.1初級類腦智能
16.9.2高級類腦智能
16.9.3超腦智能
參考文獻
第1章緒論
1.1智能革命
1.2智能科學的興起
1.3腦科學
1.4認知科學
1.5人工智能
1.6智能科學的研究內容
1.7展望
第2章神經生理基礎
2.1腦系統
2.2神經組織
2.2.1神經元的基本組成
2.2.2神經元的分類
2.2.3神經膠質細胞
2.3突觸傳遞
2.3.1化學性突觸
2.3.2電突觸
2.3.3突觸傳遞的機制
2.4神經遞質
2.4.1乙酰膽堿
2.4.2兒茶酚胺類
2.4.35羥色胺
2.4.4氨基酸和寡肽
2.4.5一氧化氮
2.4.6受體
2.5信號跨膜轉導
2.5.1轉導蛋白
2.5.2第二信使
2.6靜息膜電位
2.7動作電位
2.8離子通道
2.9腦電信號
2.9.1腦電信號分類
2.9.2腦電信號分析
2.10神經系統
2.10.1中樞神經系統
2.10.2周圍神經系統
2.11大腦皮質
第3章神經計算
3.1概述
3.2神經元模型
3.3反傳學習算法
3.3.1反傳算法的原理
3.3.2反傳算法的數學表達
3.3.3反傳算法的執行步驟
3.3.4對反傳網絡優缺點的討論
3.4Hopfield模型
3.4.1離散Hopfield網絡
3.4.2連續Hopfield網絡
3.5自適應共振理論ART模型
3.5.1ART模型的結構
3.5.2ART的基本工作原理
3.5.3ART模型的數學描述
3.6神經網絡集成
3.6.1結論生成方法
3.6.2個體生成方法
3.7脈沖耦合神經網絡
3.7.1Eckhorn模型
3.7.2脈沖耦合神經網絡模型
3.7.3貝葉斯連接域神經網絡模型
3.8神經場模型
3.8.1神經場表示
3.8.2神經場學習理論
3.9超限學習機
3.10功能柱神經網絡模型
3.10.1模型與方法
3.10.2單功能柱模型的模擬結果
3.11神經元集群的編碼和解碼
3.11.1概述
3.11.2熵編碼理論
3.11.3貝葉斯集群編碼
3.11.4貝葉斯集群解碼
第4章心智模型
4.1心智建模
4.2圖靈機
4.3物理符號系統
4.4ACT模型
4.5SOAR模型
4.6心智社會
4.7LIDA
4.8CAM心智模型
4.9PMJ心智模型
4.10動力系統理論
4.11大腦協同學
第5章視覺感知
5.1視覺的生理機制
5.1.1視網膜
5.1.2光感受器
5.1.3外膝體
5.1.4視皮層
5.1.5感受野
5.1.6功能柱
5.1.7顏色視覺
5.1.8知覺恒常性
5.2視覺理論
5.2.1建構理論
5.2.2直接知覺
5.2.3格式塔理論
5.3視覺有效編碼
5.4馬爾的視覺計算理論
5.5拓撲視覺理論
5.6視覺的正則化理論
5.7基于模型的視覺理論
5.8計算機視覺
5.8.1圖像分割
5.8.2圖像理解
5.8.3主動視覺
5.8.4立體視覺
5.8.5利用啟發式知識的方法
5.9同步化響應
5.9.1概述
5.9.2神經生物學實驗
5.9.3時間編碼
5.9.4視皮層的神經元振蕩模型
5.9.5視覺系統中的表象與尺度變換
5.9.6神經網絡中的非線性動力學問題
第6章聽覺感知
6.1聽覺通路
6.2聽覺信息的中樞處理
6.2.1頻率分析機理
6.2.2強度分析機理
6.2.3聲源定位和雙耳聽覺
6.2.4對復雜聲的分析
6.3語音編碼
6.4韻律認知
6.4.1韻律特征
6.4.2韻律建模
6.4.3韻律標注
6.4.4韻律生成
6.4.5韻律生成的認知神經科學機制
6.5語音識別
6.5.1語音識別概況
6.5.2語音識別系統結構
6.5.3基于深度神經網絡的語音識別系統
6.6語音合成
6.6.1語音合成概況
6.6.2文字到語音合成系統
6.6.3概念語音轉換系統
6.7聽覺場景分析
6.7.1初級分析
6.7.2以圖式為基礎的知覺組織
6.7.3初級分析與圖式加工之間的關系
6.7.4場景分析的總體評價
6.8言語行為
第7章語言
7．1引言
7．2語言認知
7．3喬姆斯基的形式文法
7．3．1短語結構文法
7．3．2上下文有關文法
7．3．3上下文無關文法
7．3．4正則文法
7．4擴充轉移網絡
7．5格文法
7．6概念依存理論
7．7語言理解
7．7．1概述
7．7．2基于規則的分析方法
7．7．3基于語料的統計模型
7．7．4機器學習方法
7．8腦語言功能區
7．8．1經典語言功能區
7．8．2語義相關功能區
7．8．3音韻相關功能區
7．8．4拼字相關功能區
7．8．5雙語者腦語言功能區
第8章學習
8．1概述
8．2行為學習理論
8．2．1條件反射學習理論
8．2．2行為主義的學習理論
8．2．3聯結學習理論
8．2．4操作學習理論
8．2．5相近學習理論
8．2．6需要消減理論
8．3認知學習理論
8．3．1格式塔學派的學習理論
8．3．2認知目的理論
8．3．3認知發現理論
8．3．4認知同化理論
8．3．5信息加工學習理論
8．3．6建構主義的學習理論
8．4人本學習理論
8．5觀察學習理論
8．6內省學習
8．6．1內省學習一般模型
8．6．2內省學習的元推理
8．6．3失敗分類
8．6．4內省過程中的基于案例推理
8．7強化學習
8．7．1強化學習模型
8．7．2Q學習
8．7．3部分感知強化學習
8．8深度學習
8．8．1概述
8．8．2深度信念網絡
8．8．3卷積神經網絡
8．9學習計算理論
8．9．1哥爾德學習理論
8．9．2模型推理系統
8．9．3大概近似正確學習理論
第9章記憶
9．1概述
9．2記憶系統
9．2．1感覺記憶
9．2．2短時記憶
9．2．3長時記憶
9．3長時記憶
9．3．1長時記憶的類型
9．3．2長時記憶的模型
9．3．3長時記憶的信息提取
9．4工作記憶
9．4．1工作記憶模型
9．4．2工作記憶和推理
9．4．3工作記憶的神經機制
9．5遺忘理論
9．6內隱記憶
9．7動態記憶理論
9．8記憶預測理論
9．8．1恒定表征
9．8．2大腦皮層區的結構
9．8．3大腦皮層區如何工作
9．9互補學習記憶
9．9．1海馬體
9．9．2互補學習系統
第10章思維
10．1概述
10．2思維的形態
10．2．1抽象思維
10．2．2形象思維
10．2．3靈感思維
10．3精神活動層級
10．4推理
10．4．1演繹推理
10．4．2歸納推理
10．4．3反繹推理
10．4．4類比推理
10．4．5非單調推理
10．4．6常識性推理
10．5問題求解
10．5．1問題空間
10．5．2產生式系統
10．5．3啟發式搜索
10．5．4手段目的分析法
10．5．5解決問題的策略
10．6決策理論
10．6．1決策效用理論
10．6．2滿意原則
10．6．3逐步消元法
10．6．4貝葉斯決策方法
10．7智能決策支持系統
10．7．1智能決策支持系統
10．7．2綜合集成研討廳
第11章智力發展
11．1引言
11．2智力理論
11．2．1智力的因素論
11．2．2多元智力理論
11．2．3智力結構論
11．3智力的測量
11．4皮亞杰認知發展理論
11．4．1圖式
11．4．2兒童智力發展階段
11．4．3新皮亞杰主義
11．5智力發展的影響因素
11．5．1成熟因素
11．5．2經驗因素
11．5．3社會環境因素
11．5．4平衡化因素
11．6智力發展的人工系統
第12章情緒與情感
12．1概述
12．1．1情緒的構成要素
12．1．2情緒的基本形式
12．1．3情緒狀態
12．1．4情緒的功能
12．2情緒理論
12．2．1詹姆斯—蘭格情緒學說
12．2．2情緒評估—興奮學說
12．2．3情緒三因素說
12．2．4基本情緒論
12．2．5維度論
12．2．6非線性動態策略
12．3情緒加工
12．3．1情緒語義網絡理論
12．3．2貝克的圖式理論
12．3．3威廉斯的情緒加工理論
12．4情感智能
12．5情感計算
12．6情感與認知
12．6．1情感優先假說
12．6．2認知評價觀點
12．6．3圖式命題聯想和類比表征系統
12．7情緒的腦機制
第13章意識
13．1概述
13．2意識的基本要素和特性
13．3心理學的意識觀
13．4意識的劇場模型
13．5意識的還原論理論
13．6神經元群組選擇理論
13．7意識的量子理論
13．8綜合信息理論
13．9顯意識思維與潛意識思維
13．10機器意識系統
13．11注意
13．11．1注意的功能
13．11．2選擇性注意
13．11．3注意分配
13．11．4注意系統
第14章認知結構
14．1概述
14．2謂詞演算
14．3動態描述邏輯
14．3．1描述邏輯
14．3．2動態描述邏輯DDL
14．4歸納邏輯
14．4．1經驗主義概率歸納邏輯
14．4．2概率邏輯理論
14．4．3主觀貝葉斯概率
14．4．4條件化歸納邏輯
14．4．5非帕斯卡概率歸納邏輯
14．5范疇論
14．6Topos
14．6．1Topos的定義
14．6．2Topos之間的態射
14．6．3Sheaf理論
14．6．4Topos的內邏輯
14．6．5公理和推理
14．7心理邏輯
14．7．1組合系統
14．7．2INRC四元群結構
14．7．3態射—范疇論
14．8認知動力學
第15章智能機器人
15．1概述
15．2智能機器人的體系結構
15．3機器人視覺系統
15．3．1視覺系統分類
15．3．2定位技術
15．3．3自主視覺導航
15．3．4視覺伺服系統
15．4機器人路徑規劃
15．4．1全局路徑規劃
15．4．2局部路徑規劃
15．5細胞自動機
15．6認知機模型
15．7情感機器人
15．8發育機器人
15．9智能機器人發展趨勢
第16章類腦智能
16.1概述
16.2大數據智能
16.3認知計算
16.4歐盟人腦計劃
16.5美國腦計劃
16.6腦模擬系統SPAUN
16.7神經形態芯片
16.7.1神經形態芯片簡史
16.7.2IBM的TrueNorth神經形態系統
16.7.3英國SpiNNaker
16.7.4寒武紀神經網絡處理器
16.8腦機融合
16.8.1腦機接口
16.8.2腦機融合的認知模型
16.8.3腦機融合的環境感知
16.8.4腦機融合的自動推理
16.8.5腦機融合的協同決策
16.9智能科學發展路線圖
16.9.1初級類腦智能
16.9.2高級類腦智能
16.9.3超腦智能
參考文獻
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智能科學(第3版) 作者簡介
中國科學院計算技術研究所研究員， 中國計算機學會會士，中國人工智能學會會士，IEEE高級會員，IFIP TC12 智能主體工作組主席。博士生指導教師。1968年畢業于中國科學院研究生院。長期從事計算機、智能科學的研究。 1979年獲中國科學院科技進步二等獎。1994年獲中國科學院科技進步特等獎。1998年獲中國科學院科技進步二等獎。2001年獲中國科學院科技進步二等獎。2002年獲國家科技進步二等獎。發表著作14部和學術論文450多篇。現兼任國際信息處理聯合會(IFIP)人工智能技術委員會(TC12)委員、太平洋地區人工智能指導委員會常務理事、曾擔任中國人工智能學會副理事長、中國計算機學會秘書長。曾多次擔任國際學術會議程序委員會主席或委員。
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