智能机器人养成记:开发人类友好型机器人

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作者: [英] (Mark H.Lee) ,
2021-09
版次: 1
ISBN: 9787111689843
定价: 99.00
装帧: 平装
开本: 32开
纸张: 胶版纸
页数: 416页
  • 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。 译者序 

    前言 

    第一部分 人工智能怎么了 

    第1章 问题的本质 2 

    11 行动与思考 3 

    12 社交机器人 5 

    13 人工智能的作用 6 

    14 智力概述 7 

    15 大脑需要身体 9 

    16 本书的结构和主题 9 

    17 应对变化的步伐 17 

    18 对行话的解释 18 

    注释 20 

    第2章 商用机器人 21 

    21 家用机器人和服务机器人 23 

    22 野外机器人技术 25 

    23 机器人道路车辆 26 

    24 医用机器人 29 

    25 群机器人技术 30 

    26 娱乐机器人 33 

    27 伙伴机器人 34 

    28 类人机器人 36 

    29 观察 37 

    注释 38 

    第3章 从广泛研究到市场 41 

    31 箱中取物 44 

    32 仿生机器人技术 46 

    33 护理和辅助机器人 47 

    34 情感计算 48 

    35 仿人机器人 49 

    36 为什么工业机器人技术如此成功 54 

    37 机器人技术的现状 59 

    38 观察 62 

    注释 63 

    第4章 一个暴力的故事 66 

    41 在选项中搜索 67 

    42 国际象棋世界冠军是一台计算机―那又怎样 70 

    43 计算机“思维” 74 

    44 结果 76 

    45 观察 79 

    注释 80 

    第5章 知识与力量 82 

    51 如何存储知识以供利用 86 

    52 常识 88 

    53 搜索是一种标准技术 90 

    54 符号与数字 91 

    55 学会改进 92 

    56 特征工程 94 

    57 观察 95 

    注释 96 

    第6章 小远见和大突破 98 

    61 特征工程的结束 104 

    62 发生了什么 109 

    63 观察 111 

    注释 112 

    第7章 学习机器的兴起 113 

    71 机器学习的发展 114 

    72 超市数据挖掘 115 

    73 通过学习算法来学习算法 119 

    74 发现模式 121 

    75 大数据 122 

    76 统计很重要,但是被误解了 124 

    77 变革仍在继续―使用Deep Zero 125 

    78 观察 130 

    注释 131 

    第8章 深思熟虑和其他预言 132 

    81 AI是一种高度专注的产业 133 

    82 基于任务的AI 134 

    83 机器预言 135 

    84 知识工程 140 

    85 社交对话 143 

    86 观察 146 

    注释 148 

    第9章 打造巨型大脑 150 

    91 大脑建设项目 151 

    92 全脑仿真 153 

    93 大脑是一台机器―那又怎样 156 

    94 基本人工神经网络 159 

    95 不同的方法:AI和脑科学 161 

    96 更先进的网络 164 

    97 预测编码和自动编码器 165 

    98 ANN的问题 166 

    99 机器人的模拟问题 170 

    910 观察 172 

    注释 173 

    第10章 把组件子系统拴在一起 177 

    101 模块化交互的复杂性 179 

    102 计算机如何表示所知道的知识和经验 182 

    103 基于任务的AI局限性 184 

    104 通用AI 184 

    105 主算法 185 

    106 生物学比较 187 

    107 超级智能 189 

    108 集成深度人工神经网络 192 

    109 对第一部分的观察 195 

    注释 201 

    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 204 

    111 经典控制论运动 206 

    112 现代控制论 210 

    113 符号接地 212 

    114 新机器人技术 214 

    115 观察 216 

    注释 217 

    第12章 发育的方法―培育你自己的机器人 219 

    121 个体发育的作用:成长中的机器人 222 

    122 次序、阶段和时间表 224 

    123 发育的制约因素 228 

    124 从小处开始,尽早开始 230 

    125 解剖学的重要性 232 

    126 人体惊人的复杂性 234 

    127 自主和动机 236 

    128 玩耍―没有目标的探索与发现 239 

    129 成长的架构 242 

    1210 观察 247 

    注释 248 

    第13章 iCub仿人机器人的发育成长 251 

    131 iCub―用于研究的仿人机器人 252 

    132 管理不成熟的约束 254 

    133 视觉、凝视和注视 256 

    134 运动和视觉空间 258 

    135 物体感知 260 

    136 实验1―纵向发展 260 

    137 实验2―玩耍行为的产生 263 

    138 它是如何工作的 267 

    注释 274 

    第三部分 我们将何去何从 

    第14章 发育机器人将如何发展 278 

    141 发育机器人的行为 279 

    142 教,而不是编程 285 

    143 了解自己和其他个体 287 

    144 自我意识在动物身上很
  • 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。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。
  • 目录:
    译者序 

    前言 

    第一部分 人工智能怎么了 

    第1章 问题的本质 2 

    11 行动与思考 3 

    12 社交机器人 5 

    13 人工智能的作用 6 

    14 智力概述 7 

    15 大脑需要身体 9 

    16 本书的结构和主题 9 

    17 应对变化的步伐 17 

    18 对行话的解释 18 

    注释 20 

    第2章 商用机器人 21 

    21 家用机器人和服务机器人 23 

    22 野外机器人技术 25 

    23 机器人道路车辆 26 

    24 医用机器人 29 

    25 群机器人技术 30 

    26 娱乐机器人 33 

    27 伙伴机器人 34 

    28 类人机器人 36 

    29 观察 37 

    注释 38 

    第3章 从广泛研究到市场 41 

    31 箱中取物 44 

    32 仿生机器人技术 46 

    33 护理和辅助机器人 47 

    34 情感计算 48 

    35 仿人机器人 49 

    36 为什么工业机器人技术如此成功 54 

    37 机器人技术的现状 59 

    38 观察 62 

    注释 63 

    第4章 一个暴力的故事 66 

    41 在选项中搜索 67 

    42 国际象棋世界冠军是一台计算机―那又怎样 70 

    43 计算机“思维” 74 

    44 结果 76 

    45 观察 79 

    注释 80 

    第5章 知识与力量 82 

    51 如何存储知识以供利用 86 

    52 常识 88 

    53 搜索是一种标准技术 90 

    54 符号与数字 91 

    55 学会改进 92 

    56 特征工程 94 

    57 观察 95 

    注释 96 

    第6章 小远见和大突破 98 

    61 特征工程的结束 104 

    62 发生了什么 109 

    63 观察 111 

    注释 112 

    第7章 学习机器的兴起 113 

    71 机器学习的发展 114 

    72 超市数据挖掘 115 

    73 通过学习算法来学习算法 119 

    74 发现模式 121 

    75 大数据 122 

    76 统计很重要,但是被误解了 124 

    77 变革仍在继续―使用Deep Zero 125 

    78 观察 130 

    注释 131 

    第8章 深思熟虑和其他预言 132 

    81 AI是一种高度专注的产业 133 

    82 基于任务的AI 134 

    83 机器预言 135 

    84 知识工程 140 

    85 社交对话 143 

    86 观察 146 

    注释 148 

    第9章 打造巨型大脑 150 

    91 大脑建设项目 151 

    92 全脑仿真 153 

    93 大脑是一台机器―那又怎样 156 

    94 基本人工神经网络 159 

    95 不同的方法:AI和脑科学 161 

    96 更先进的网络 164 

    97 预测编码和自动编码器 165 

    98 ANN的问题 166 

    99 机器人的模拟问题 170 

    910 观察 172 

    注释 173 

    第10章 把组件子系统拴在一起 177 

    101 模块化交互的复杂性 179 

    102 计算机如何表示所知道的知识和经验 182 

    103 基于任务的AI局限性 184 

    104 通用AI 184 

    105 主算法 185 

    106 生物学比较 187 

    107 超级智能 189 

    108 集成深度人工神经网络 192 

    109 对第一部分的观察 195 

    注释 201 

    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 204 

    111 经典控制论运动 206 

    112 现代控制论 210 

    113 符号接地 212 

    114 新机器人技术 214 

    115 观察 216 

    注释 217 

    第12章 发育的方法―培育你自己的机器人 219 

    121 个体发育的作用:成长中的机器人 222 

    122 次序、阶段和时间表 224 

    123 发育的制约因素 228 

    124 从小处开始,尽早开始 230 

    125 解剖学的重要性 232 

    126 人体惊人的复杂性 234 

    127 自主和动机 236 

    128 玩耍―没有目标的探索与发现 239 

    129 成长的架构 242 

    1210 观察 247 

    注释 248 

    第13章 iCub仿人机器人的发育成长 251 

    131 iCub―用于研究的仿人机器人 252 

    132 管理不成熟的约束 254 

    133 视觉、凝视和注视 256 

    134 运动和视觉空间 258 

    135 物体感知 260 

    136 实验1―纵向发展 260 

    137 实验2―玩耍行为的产生 263 

    138 它是如何工作的 267 

    注释 274 

    第三部分 我们将何去何从 

    第14章 发育机器人将如何发展 278 

    141 发育机器人的行为 279 

    142 教,而不是编程 285 

    143 了解自己和其他个体 287 

    144 自我意识在动物身上很
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