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深度學習
人機協同 版權信息
- ISBN：9787030718242
- 條形碼：9787030718242 ; 978-7-03-071824-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人機協同 本書特色
適讀人群 ：高等院校人工智能、計算機、機器人等相關專業高年級本科生和研究生，人工智能等領域科學研究人員和工程技術人員（1）叢書以國家新一代人工智能開放創新平臺的共性技術為驅動，以人機協同等當前熱門且挑戰性很強的方向為切入點，介紹我國學術界和企業界近年來在人工智能平臺建設方面的創新成就，以及在這些前沿方向面臨的機遇和挑戰。 （2）本書內容源自作者主持的國家自然科學基金、國家重點研發計劃等項目成果，提出了新穎而完整的理論和研究算法，解決了人機協同中的核心技術難題，并結合營銷智能國家新一代人工智能開放創新平臺建設，通過實際案例，完整介紹了人機協同體系。
人機協同 內容簡介
本書引入面向新型人工智能應用的人機協同概念，系統介紹人機協同理念與機制，并通過智慧餐廳與服務機器人、交互式圖像分割等場景應用及發展人機協同技術。在前沿技術方面，深入介紹互補人機協同、混合人機協同、多人多機協同、人機協同中的倫理與安全等人機協同的核心內容。在應用實踐方面，本書結合營銷智能國家新一代人工智能開放創新平臺建設，按照人機交互、人在回路、機器服務、人機混合系統的路線，通過實際案例，完整介紹人機協同體系。 本書適合高等院校人工智能、計算機、機器人等相關專業高年級本科生和研究生閱讀，也可供人工智能等領域科學研究人員和工程技術人員學習參考。
人機協同 目錄
目錄
“新一代人工智能創新平臺建設及其關鍵技術叢書”序
前言
**篇 基礎知識篇
第1章 人機協同的背景 3
第2章 人機協同理念 7
2.1 基本定義與機制 7
2.2 人機協同的發展與趨勢變革 8
2.2.1 人機協同與人工智能交替發展 8
2.2.2 人機協同與人工智能相互驅動發展 10
2.2.3 人機協同與人工智能深度協同發展 12
2.3 人機協同基礎知識支撐 13
2.3.1 機器學習基礎 14
2.3.2 深度學習 22
2.3.3 強化學習 31
2.3.4 知識圖譜 35
2.3.5 計算機視覺 39
2.3.6 自然語言處理 47
2.4 本章小結 53
第二篇 前沿技術篇
第3章 互補人機協同 57
3.1 互補人機協同概念 57
3.2 互補人機協同場景 58
3.2.1 醫療機器人 58
3.2.2 智能制造 64
3.3 交互人機協同概念 68
3.4 交互人機協同場景 83
3.4.1 智慧城市 83
3.4.2 醫療輔助診斷 92
3.5 本章小結 99
第4章 混合人機協同 100
4.1 人類控制 100
4.1.1 人類監督 100
4.1.2 混合系統 100
4.2 基于規則/技巧的協同 102
4.3 人在回路 103
4.3.1 人在回路的概念 103
4.3.2 人在回路的基礎 104
4.3.3 主動學習的引入 105
4.3.4 人在回路、機器學習與人機交互 108
4.3.5 機器學習輔助人工與人工輔助機器學習 110
4.4 人類知識 111
4.4.1 知識圖譜的概念 111
4.4.2 知識圖譜的構建 112
4.4.3 知識抽取 117
4.5 混合人機協同場景 120
4.5.1 醫學圖像分割 120
4.5.2 知識圖譜微調 122
4.6 本章小結 124
第5章 多人多機協同 125
5.1 多智能體系統與多智能體決策 125
5.1.1 多智能體技術 125
5.1.2 協同多智能體系統 128
5.2 人類行為建模 131
5.2.1 馬爾可夫決策過程 131
5.2.2 模仿學習 134
5.3 高效通信與交互 135
5.3.1 目標驅動的通信學習 135
5.3.2 類自然語言的通信學習 138
5.4 多人多機協同場景 140
5.4.1 HAO智能系統 140
5.4.2 城市大腦 144
5.4.3 智慧餐廳與服務機器人 153
5.4.4 智能家居與智慧養老 156
5.4.5 智能制造 159
5.5 本章小結 162
第6章 人機協同中的倫理與安全 163
6.1 人機協同系統中的倫理問題 163
6.1.1 人工智能時代的倫理問題 163
6.1.2 倫理風險與挑戰的學理透視 164
6.1.3 建構和諧共生的倫理關系 165
6.2 安全可信的人機協同系統 166
6.3 人機協同系統的公平性 169
6.4 本章小結 169
參考文獻 170
“新一代人工智能創新平臺建設及其關鍵技術叢書”序
前言
**篇 基礎知識篇
第1章 人機協同的背景 3
第2章 人機協同理念 7
2.1 基本定義與機制 7
2.2 人機協同的發展與趨勢變革 8
2.2.1 人機協同與人工智能交替發展 8
2.2.2 人機協同與人工智能相互驅動發展 10
2.2.3 人機協同與人工智能深度協同發展 12
2.3 人機協同基礎知識支撐 13
2.3.1 機器學習基礎 14
2.3.2 深度學習 22
2.3.3 強化學習 31
2.3.4 知識圖譜 35
2.3.5 計算機視覺 39
2.3.6 自然語言處理 47
2.4 本章小結 53
第二篇 前沿技術篇
第3章 互補人機協同 57
3.1 互補人機協同概念 57
3.2 互補人機協同場景 58
3.2.1 醫療機器人 58
3.2.2 智能制造 64
3.3 交互人機協同概念 68
3.4 交互人機協同場景 83
3.4.1 智慧城市 83
3.4.2 醫療輔助診斷 92
3.5 本章小結 99
第4章 混合人機協同 100
4.1 人類控制 100
4.1.1 人類監督 100
4.1.2 混合系統 100
4.2 基于規則/技巧的協同 102
4.3 人在回路 103
4.3.1 人在回路的概念 103
4.3.2 人在回路的基礎 104
4.3.3 主動學習的引入 105
4.3.4 人在回路、機器學習與人機交互 108
4.3.5 機器學習輔助人工與人工輔助機器學習 110
4.4 人類知識 111
4.4.1 知識圖譜的概念 111
4.4.2 知識圖譜的構建 112
4.4.3 知識抽取 117
4.5 混合人機協同場景 120
4.5.1 醫學圖像分割 120
4.5.2 知識圖譜微調 122
4.6 本章小結 124
第5章 多人多機協同 125
5.1 多智能體系統與多智能體決策 125
5.1.1 多智能體技術 125
5.1.2 協同多智能體系統 128
5.2 人類行為建模 131
5.2.1 馬爾可夫決策過程 131
5.2.2 模仿學習 134
5.3 高效通信與交互 135
5.3.1 目標驅動的通信學習 135
5.3.2 類自然語言的通信學習 138
5.4 多人多機協同場景 140
5.4.1 HAO智能系統 140
5.4.2 城市大腦 144
5.4.3 智慧餐廳與服務機器人 153
5.4.4 智能家居與智慧養老 156
5.4.5 智能制造 159
5.5 本章小結 162
第6章 人機協同中的倫理與安全 163
6.1 人機協同系統中的倫理問題 163
6.1.1 人工智能時代的倫理問題 163
6.1.2 倫理風險與挑戰的學理透視 164
6.1.3 建構和諧共生的倫理關系 165
6.2 安全可信的人機協同系統 166
6.3 人機協同系統的公平性 169
6.4 本章小結 169
參考文獻 170
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人機協同 節選
**篇 基礎知識篇 第1章 人機協同的背景 18世紀以來，人類已經經歷了三次工業革命。**次“蒸汽時代”，蒸汽機的誕生引領了農耕文明走向工業文明。第二次“電氣時代”，電力和發電機驅動了鋼鐵、鐵路和石油化學等重工業的興起。第二次世界大戰之后開始的第三次“信息時代”，電子計算機的發明啟動了信息共享和資源交流的全球化進程。每一次工業革命都顛覆性地改變了人類文明發展的進程，從民眾生活到國際關系都得以重新塑造。歷史的車輪還在滾滾向前，人工智能(artificial intelligence)正在以迅雷不及掩耳之勢席卷全球，開啟了“人工智能時代”的第四次工業革命，而人機協同實現復雜問題求解將成為人工智能時代的一個主要標志。人機協同技術旨在集成人類智能和人工智能，由人類和機器人一起組成團隊，自主交互，協作共贏。 人工智能研究和開發具有“智能”的計算機，旨在模擬和延伸人類智能，機器人是人工智能的一個應用領域。隨著人工智能能力的不斷提升，機器可以進行一些傳統的人力勞動工作；與此同時，機器人技術的進步，也擴大了人工智能與現實世界交互的深度與廣度。人工智能技術可能會給個人和社會帶來新的機會，但是它同時也給現階段靠勞動力生存的人們帶來威脅。人工智能驅動下的自動化正在顛覆勞動力市場，勞動力市場也在隨之做出調整。整個20世紀末期，技術變革不斷通過各種不同方式產生作用。計算機和互聯網的出現增加了相對生產力，這被稱為技能偏向型技術進步。 未來，我們很難預測人工智能會對哪些職業產生沖擊。因為人工智能不只是一種特定的技術，它是應用于不同任務的技術集合。基于當前人工智能發展的軌跡，可以進行一些具體的預測。以前，機器人大部分進行一些重復的機械性工作，如組裝、削面等，但*近機器人還學到了更多技能，如做菜、看護患者、賣東西等。德國一個名為PR2的機器人，跟著指南網站WikiHow學會了煎薄餅和做比薩。軟銀、阿里巴巴、富士康開發的情感機器人Pepper在日本推出了企業版，據介紹，企業版的Pepper會預設一系列程序，讓Pepper帶有一身工作技能去上班，例如跟附近的人打招呼、做調查問卷或策劃書、展示商品或者圖像、接待客人、給來訪者登記等。因此，受教育程度較低的工人比受過高等教育的工人更可能被自動化取代，換句話說，越機械、越單純用體力、越不動腦的工作越容易被代替。 當人們試圖與機器人共事時，許多沖突都來自雙方對彼此的不了解，如果機器人能夠理解它可能對人類情緒造成的影響，就有望與人類和諧地共同生活。MIT TR35(《麻省理工科技評論》“35歲以下科技創新35人”)得主、加利福尼亞大學伯克利分校助理教授Anca Dragan認為，機器人與人工智能的正確觀點應該是機器人試圖優化人的目標函數。機器人不應該將任何客觀的功能視為理所當然，而應該與人類一起去發現他們真正想要的是什么。人在進行復雜運算和精確操作時，需要機器的協同處理，由人類負責對柔性、觸覺、靈活性等要求比較高的工序，機器人則利用其快速、準確的特點來負責重復性的工作。計算機運算復雜性數據的效率遠遠高于人腦的效率，而且運算量也是人腦遠遠不能比擬的。計算機運行處理數據很快，但是不會隨機應變，缺乏人類的常識；人腦有思維能力、推理能力，但是，數據處理和運算能力并不突出。計算機和人腦互相結合，會在處理事物的路上向前更進一步。 站在機器和人類兩者之間，如何形成人機交互的良好協同，機器需要做更多的算法優化，人要找到更適應機器的工作場景模型。狹義層面的人機融合，是指人類將自己的神經系統與計算機等機器相連接，以達到彌補人類感官、運動缺陷的效果，甚至還可能實現將人類意識與計算機人工智能融合的結果。人工智能與機器人的高度結合，有望發展出能夠改變生命本身的技術，使人類與機器進一步融合，進而加強人類(特別是殘疾人和老人)的機能，提升人類的生活質量，提高學習者的效率和增強學習動機，實現人機跨載體的協作學習。 不過，廣義的人機融合還包含人機協作，人與機器之間不再是主仆關系或替代關系，而是伙伴關系。人同時操控多個機器人協同工作，可以提高效率，增加靈活性；人與機器人協調互動，不僅會提高機器人的加工精度和加工速度，還能增強機器人的自我學習功能。機器人發展的下一個階段中，人機共融的模式將成為主流。德國菲尼克斯電氣(中國)有限公司副總裁杜品圣表示，“未來的自動化制造，不是機器換人、工廠無人、機器造人，而是機器助人、工廠要人、智能學人。” 未來的人工智能技術將基于多模態交互，能夠認知整合包括文本、圖像、聲音等在內的各種信息，從而使人機交互變得更自然、更精確、更穩定。要實現人工智能的多模態交互，需要進行跨模態研究，包括機器記憶、預測與數據校準、知識抽取、推理、歸納、表達和自主學習等。 隨著人口老齡化，勞動力成本不斷增加，智能機器人逐漸成為各大國家政策扶持的對象，智能機器人開始走下人工智能理論的云端，越來越“接地氣”。智能機器人的適用范圍已經大量覆蓋了醫療、農業、金融、軍工、物流、家政、教育等領域。 信息技術的高速發展使人類的生產生活發生了翻天覆地的變化。在智能時代的背景下，計算機技術廣泛地融入人類生活的方方面面：移動互聯網的普及使人們可以時刻在線上交流；觸屏交互技術極大地便利了人類對工具的無障礙使用；3D電影、虛擬現實(virtual reality，VR)、增強現實(augmented reality，AR)眼鏡等產品技術興起，使人們能足不出戶地體驗到媲美現實的數字世界。高科技成果不僅為人們帶來了便捷和快樂，而且極大地促進了人機交互技術的發展。與此同時，人工智能的發展進入井噴期：深度學習在圖像識別、語音識別等領域取得了矚目成績，基于強化學習的圍棋應用AlphaGo連續擊敗了國際**的圍棋職業選手，引起了學術界的廣泛關注。 作為這個時代*具變革性的力量之一，人工智能的突破使機器能更好地理解人的意圖，滿足人的需求。人工智能改變人與機器的協同方式，影響人們的生活，重新定義人與機器的關系，而傳統人機協同技術并未因為人工智能所取得的成就得到同步發展，智能時代下各種新型交互協同方式的出現使得以多媒體為媒介的傳統人機協同產品無法很好地適應新的需求，傳統人機協同基礎理論已無法支撐人機交互應用場景的變化帶來的新問題，人工智能的發展為人機協同的發展提出如下新挑戰。 (1) 主動協同。機器的主動協同是指在對用戶心理、行為狀態及所處場景等綜合識別的基礎上，主動地應對用戶需求。長久以來，人機協同一直延續著人類“輸入”、機器“反饋”的循環模式，人類始終是主動的，機器始終是被動的。隨著語義理解、圖像理解等人工智能認知技術的提升，機器應逐步建立起對用戶和場景的全方位識別網絡，不斷對用戶畫像進行學習，從而準確地把握用戶需求，基于此提供貼心化的服務，從而有效地提升用戶的生活效率和生活品質。 (2) 情感協同。在人機協同過程中，機器基于表情、文本等方式的情感識別能力已有很大的提升。目前市面上出現的如情感陪護機器人、智能音箱、智能汽車等已經初步具備一些情感識別能力，可以根據不同的場景、對象，進行適當的情感交互協同。但是人的情感狀態往往是通過語言、表情、動作等方式綜合傳遞的，機器應實現多維度的情感識別融合機制，從而具備更加完善的人類思維理解、情景理解能力，情感交互能力也應更智能、更體貼。 (3) 多場景銜接協同。人工智能技術的進一步成熟和落地，以及人工智能與大數據、物聯網的有機結合使得人工智能將從單品智能、獨立場景轉向互聯智能、場景融合進階。未來，機器應實現互聯互通，更進一步融合場景實現多場景銜接。VR/AR等人機交互技術應促進線上和線下、虛擬和現實的連接，加速擴展到更多產業和實體，AR中現實與虛擬將從簡單疊加到有機融合，實現用戶可以源自自然意識進行人機協同。 由此可見，人與機器迫切地需要被定義一種新的關系模式，走向更為緊密的深度融合，實現人機協同。具體來說，機器在學習過程中的主體性作用應逐漸增強，智能設備應該能夠分擔認知活動，應從學習系統的工具、中介性角色演變為納入學習系統本身的主體性角色。與此同時，人的認知不僅依賴自身，也依賴機器。人機協同智能設備應改變傳統人機交互中信息加工完全取決于人類記憶系統和其中知識表征和儲存的方式，分擔原本全部由學習者大腦完成的信息存儲、信息感知、信息識別、規律認知等認知活動，通過底層的信號采集、信號解析、信息互通、信息融合及智能決策等關鍵技術，使人腦和機器真正地成為一個完整的系統。人機協同智能設備將通過使用人類智慧形成的數據訓練機器智能模型，并與人類智慧集成來實現人機融合智能，進而達到人機協同的目標，人機協同能改善、彌補學習者原有認知能力的不足，突破個體認知極限。 本書對人機協同這一領域的相關知識、技術及應用場景進行了全面系統的闡述與介紹。在后續章節中，第2章引出人機協同的核心理念，從宏觀層面總結人機協同的基本定義與機制，展望人機協同領域的發展與變革趨勢，并以人機協同基礎知識為支撐，為展開后續相關人機協同技術做鋪墊。第3～5章循序漸進地系統論述人機協同的概念、目標、技術和應用場景。第3章從初級的互補人機協同入手，著重描述互補人機協同和交互人機協同的概念與應用場景。第4章更深層次地探討混合人機協同中的人機交互技術，展開討論人類與機器的混合系統，包括人類控制、基于規則/技巧的協同、人在回路、人類知識等，并通過多個混合人機協同場景進行應用示例。第5章介紹人機協同的真正目標——多人多機協同，以多個多人多機協同場景為出發點，從多智能體系統與多智能體決策、人類行為建模以及高效通信與交互三個方面進行深入討論。*后，人機協同中的倫理與安全是人機協同系統中不可或缺的一部分，同樣也是近年來人工智能關注的熱點。倫理問題、安全可信的人機協同以及人章性等問題，是第6章的重點討論內容。
人機協同 作者簡介
吳信東，教授，合肥工業大學大知識科學研究院院長，明略科技集團首席科學家、明略科學院院長，國家特聘專家、長江學者、海外杰青、IEEE Fellow、AAAS Fellow，營銷智能國家新一代人工智能開放創新平臺負責人，國家重點研發計劃“大數據知識工程基礎理論及其應用研究”首席科學家，教育部“大數據知識工程”重點實驗室（合肥工業大學）主任。
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