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智能機器人養成記：開發人類友好型機器人 ( 簡體 字) |
| 作者：[英]馬克·H.李(Mark H. Lee) | 類別：1. -> 電子工程 -> 機器人 |
| 譯者： |
| 出版社：機械工業出版社 |  3dWoo書號： 55196
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NT售價： 495 元 |
| 出版日：8/1/2021 |
| 頁數：416 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787111689843 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：在本書中，作者先描述了人工智能的缺陷（一個關鍵的缺點是:它沒有具象化），然后提出了一種制造類人機器人的不同方法：成長型機器人，它受到成長心理學及其對早期嬰兒行為的描述的啟發。他講述了自己對iCub類人機器人的實驗，以及它從新生兒水平到相當于9個月大的嬰兒的能力水平的成長，解釋了iCub如何從自己的經驗中學習。 |
目錄：第一部分 人工智能怎么了
第1章 問題的本質 …… 2
1.1 行動與思考 …… 3
1.2 社交機器人 …… 5
1.3 人工智能的作用 …… 6
1.4 智力概述 …… 7
1.5 大腦需要身體 …… 9
1.6 本書的結構和主題 …… 9
1.7 應對變化的步伐 …… 17
1.8 對行話的解釋 …… 18
注釋 …… 20
第2章 商用機器人 …… 21
2.1 家用機器人和服務機器人 …… 23
2.2 野外機器人技術 …… 25
2.3 機器人道路車輛 …… 26
2.4 醫用機器人 …… 29
2.5 群機器人技術 …… 30
2.6 娛樂機器人 …… 33
2.7 伙伴機器人 …… 34
2.8 類人機器人 …… 36
2.9 觀察 …… 37
注釋 …… 38
第3章 從廣泛研究到市場 …… 41
3.1 箱中取物 …… 44
3.2 仿生機器人技術 …… 46
3.3 護理和輔助機器人 …… 47
3.4 情感計算 …… 48
3.5 仿人機器人 …… 49
3.6 為什么工業機器人技術如此成功 …… 54
3.7 機器人技術的現狀 …… 59
3.8 觀察 …… 62
注釋 …… 63
第4章 一個暴力的故事 …… 66
4.1 在選項中搜索 …… 67
4.2 國際象棋世界冠軍是一臺計算機—那又怎樣 …… 70
4.3 計算機“思維” …… 74
4.4 結果 …… 76
4.5 觀察 …… 79
注釋 …… 80
第5章 知識與力量 …… 82
5.1 如何存儲知識以供利用 …… 86
5.2 常識 …… 88
5.3 搜索是一種標準技術 …… 90
5.4 符號與數字 …… 91
5.5 學會改進 …… 92
5.6 特征工程 …… 94
5.7 觀察 …… 95
注釋 …… 96
第6章 小遠見和大突破 …… 98
6.1 特征工程的結束 …… 104
6.2 發生了什么 …… 109
6.3 觀察 …… 111
注釋 …… 112
第7章 學習機器的興起 …… 113
7.1 機器學習的發展 …… 114
7.2 超市數據挖掘 …… 115
7.3 通過學習算法來學習算法 …… 119
7.4 發現模式 …… 121
7.5 大數據 …… 122
7.6 統計很重要，但是被誤解了 …… 124
7.7 變革仍在繼續—使用Deep Zero …… 125
7.8 觀察 …… 130
注釋 …… 131
第8章 深思熟慮和其他預言 …… 132
8.1 AI是一種高度專注的產業 …… 133
8.2 基于任務的AI …… 134
8.3 機器預言 …… 135
8.4 知識工程 …… 140
8.5 社交對話 …… 143
8.6 觀察 …… 146
注釋 …… 148
第9章 打造巨型大腦 …… 150
9.1 大腦建設項目 …… 151
9.2 全腦仿真 …… 153
9.3 大腦是一臺機器—那又怎樣 …… 156
9.4 基本人工神經網絡 …… 159
9.5 不同的方法：AI和腦科學 …… 161
9.6 更先進的網絡 …… 164
9.7 預測編碼和自動編碼器 …… 165
9.8 ANN的問題 …… 166
9.9 機器人的模擬問題 …… 170
9.10 觀察 …… 172
注釋 …… 173
第10章 把組件子系統拴在一起 …… 177
10.1 模塊化交互的復雜性 …… 179
10.2 計算機如何表示所知道的知識和經驗 …… 182
10.3 基于任務的AI局限性 …… 184
10.4 通用AI …… 184
10.5 主算法 …… 185
10.6 生物學比較 …… 187
10.7 超級智能 …… 189
10.8 集成深度人工神經網絡 …… 192
10.9 對第一部分的觀察 …… 195
注釋 …… 201
第二部分 成長和發育機器人
第11章 基礎工作——綜合、基礎和真實性 …… 204
11.1 經典控制論運動 …… 206
11.2 現代控制論 …… 210
11.3 符號接地 …… 212
11.4 新機器人技術 …… 214
11.5 觀察 …… 216
注釋 …… 217
第12章 發育的方法—培育你自己的機器人 …… 219
12.1 個體發育的作用：成長中的機器人 …… 222
12.2 次序、階段和時間表 …… 224
12.3 發育的制約因素 …… 228
12.4 從小處開始，盡早開始 …… 230
12.5 解剖學的重要性 …… 232
12.6 人體驚人的復雜性 …… 234
12.7 自主和動機 …… 236
12.8 玩耍—沒有目標的探索與發現 …… 239
12.9 成長的架構 …… 242
12.10 觀察 …… 247
注釋 …… 248
第13章 iCub仿人機器人的發育成長 …… 251
13.1 iCub—用于研究的仿人機器人 …… 252
13.2 管理不成熟的約束 …… 254
13.3 視覺、凝視和注視 …… 256
13.4 運動和視覺空間 …… 258
13.5 物體感知 …… 260
13.6 實驗1—縱向發展 …… 260
13.7 實驗2—玩耍行為的產生 …… 263
13.8 它是如何工作的 …… 267
注釋 …… 274
第三部分 我們將何去何從
第14章 發育機器人將如何發展 …… 278
14.1 發育機器人的行為 …… 279
14.2 教，而不是編程 …… 285
14.3 了解自己和其他個體 …… 287
14.4 自我意識在動物身上很常見 …… 289
14.5 機器人自身 …… 291
14.6 意識 …… 293
14.7 交流 …… 295
14.8 發育特征 …… 296
14.9 這一切會發生嗎 …… 297
14.10 我們必須多出去走走 …… 300
14.11 觀察 …… 301
注釋 …… 302
第15章 AI和AI機器人是如何發展的 …… 303
15.1 基于任務的AI …… 303
15.2 人類水平的AI …… 305
15.3 深度AI …… 308
15.4 機器人發展 …… 310
15.5 社交機器人 …… 312
15.6 人工人類智能 …… 314
15.7 觀察 …… 316
注釋 …… 317
第16章 了解未來的技術 …… 318
16.1 快速增長—并不是真正的指數級增長 …… 319
16.2 21世紀迄今為止的增長模式 …… 321
16.3 人工通用智能 …… 324
16.4 深度網絡、深度學習和自主學習 …… 325
16.5 有什么確鑿的證據嗎 …… 326
16.6 信任、驗證和安全 …… 330
16.7 以產品為中心的觀點 …… 331
16.8 人類的關鍵作用 …… 337
16.9 道德觀 …… 340
16.10 來自不透明和不受監管的市場的教訓 …… 343
16.11 觀察 …… 344
注釋 …… 346
第17章 未來學與科幻小說 …… 349
17.1 我們是否聰明到可以知道動物有多聰明 …… 350
17.2 我們生活在一個怎樣的世界里 …… 352
17.3 未來學、專家看法和元觀點 …… 352
17.4 威脅就在眼前 …… 357
17.5 超級智能與奇點 …… 357
17.6 超人類主義—下載大腦 …… 359
17.7 迫在眉睫的威脅 …… 361
17.8 反烏托邦 …… 364
17.9 并不全是悲觀失望 …… 367
17.10 正確看待威脅 …… 368
17.11 結束語 …… 368
注釋 …… 371
附錄 發育途徑的原則 …… 374
參考文獻 …… 380 |
| 序： |
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