具体描述
《智能科学技术导论》主要围绕着学科内涵展开,强调学科基础知识、主要研究方法、核心研究领域、若干热点问题以及前沿应用技术等内容,涉及智能哲学、智能科学、智能技术、智能服务等多个方面。本书覆盖了智能科学与技术专业入门课程所必须掌握的核心知识,强调基础性、思想性和前沿性并重,主要包括学科基础、科学研究和技术应用等部分,学科基础部分涉及学科概述、算法运用和学科展望等方面的内容,科学研究部分涉及环境感知、思维动作、行为表现等方面的内容,技术应用部分则涉及智能接口、智能系统和智能社会等方面的内容。
作者简介
目录信息
教学建议
第1章概述
1.1学科界定
1.1.1 作为新兴学科的内涵
1.1.2在信息学科中的地位
1.1.3推动社会进步的作用
1.2智能简史
1.2.1 智能科学的草创期
1.2.2智能科学的积累期
1.2.3 智能科学的成熟期
1.3人脑机制一
1.3.1人脑结构功能定位
1.3.2神经细胞连接网格
1.3.3 心脑行为的自组织
本章小结和习题
第2章算法运用
2.1算法构造
2.1.1 界定算法的性质
2.1.2描述算法的伪码
2.1.3算法构造的过程
2.2算法结构
2.2.1选择结构
2.2.2迭代结构
2.2.3递归结构
2.3问题求解
2.3.1 空间搜索的问题求解
2.3.2 步步为营的归结策略
2.3.3 智力游戏的机器博弈
本章小结和习题
第3章环境感知
3.1视觉原理
3.1.1视觉神经通路
3.1.2知觉组织规律
3.1.3视觉感知经验
3.2机器视觉
3.2.1机器视觉概述
3.2.2视觉计算过程
3.2.3机器视觉环节
3.3景物理解
3.3.1 获取景物空间线索
3.3.2 马尔视觉计算理论
3.3.3视觉主动计算问题
本章小结和习题
第4章思维运作
4.1语言理解
4.1.1 多尺度意群分割
4.1.2依存性句法分析
4.1.3语境中意义获取
4.2意识整合
4.2.1机器意识研究概况
4.2.2全局工作空间理论
4.2.3机器意识困难所在
4.3艺术创作
4.3.1情感审美机制
4.3.2新奇思维模型
4.3.3机器音乐创作
本章小结和习题
第5章行为表现
5.1人体运动
5.1.1 人体运动控制
5.1.2运动神经系统
5.1.3躯体运动定位
5.2仿人行为
5.2.1研制仿人机器人
5.2.2行为的强化学习
5.2.3机器人仿人行为
5.3机器歌舞
5.3.1 机器歌舞概述
5.3.2歌舞动漫仿真
5.3.3机器歌舞创作
本章小结和习题
第6章智能接口
6.1人机会话
6.1.1 语音识别环节
6.1.2语音合成环节
6.1.3 对话管理环节
6.2情感交流
6.2.1 情感信息识别
6.2.2情感媒体表达
6.2.3情感交流系统
6.3脑机接口
6.3.1 脑电发生原理
6.3.2脑电信号解读
6.3.3 脑机接口系统
本章小结和习题
第7章智能系统
7.1专家系统
7.1.1 结构知识表示
7.1.2过程知识表示
7.1.3构建专家系统
7.2混合系统
7.2.1 神经专家系统
7.2.2演化神经系统
7.2.3 综合智能系统
7.3智能机器
7.3.1 智能机器综述
7.3.2 智能武器系统
7.3.3 智能机器未来
本章小结和习题
第8章智能社会
8.1智能家居
8.1.1 智能家居整体架构
8.1.2 智能家居功能实现
8.1.3 智能家居核心系统
8.2智能交通
8.2.1 智能交通功能分析
8.2.2智能交通系统构成
8.2.3智能交通基础建设
8.3智慧城市
8.3.1 智慧城市整体架构
8.3.2 智慧城市应用系统
8.3.3 智慧城市核心技术
本章小结和习题
第9章展望
9.1机器困境
9.1.1 形式系统局限性
9.1.2 不可计算性证明
9.1.3 计算能力的限度
9.2智能哲学
9.2.1 心智能否被计算
9.2.2 来一场图灵测验
9.2.3 钵中之脑的启示
9.3学科前景
9.3.1 强弱人工智能观点
9.3.2心智计算的自然观
9.3.3 智能科学的新趋势
本章小结和习题
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的文字风格倒是出乎我的意料,它摒弃了传统技术书籍那种刻板、晦涩的语调,反而带有一种近乎哲学的思辨色彩。在讨论机器伦理和未来社会影响时,作者展现出了超越技术专家的广阔视野。书中探讨的不仅仅是如何“构建”更强大的AI,更多的是关于我们应该“如何管理”和“如何共存”的深层次问题。我特别欣赏其中关于“算法偏见”的讨论,作者没有用过于激烈的措辞,而是冷静地剖析了训练数据如何无意中固化了社会的不公,并提出了多维度的数据清洗和模型校验建议。这种内敛而深刻的反思,让我意识到智能科学技术的发展绝非单纯的技术竞赛,它与人类的价值观和社会结构息息相关。读完这部分内容,我感觉自己的知识边界被极大地拓展了,不再仅仅关注“能不能实现”,而是开始严肃思考“该不该实现”以及“如何正确实现”。
阅读过程中,我不得不提一下这本书的配图和图表设计,它们是真正意义上的“画龙点睛之笔”。很多复杂的网络结构和数据流向,如果仅靠文字描述,很容易让人陷入迷茫,但这本书里提供的可视化材料,清晰而富有逻辑性。例如,介绍卷积神经网络(CNN)的特征提取过程时,那些分层的滤波器可视化图,直观地展示了网络是如何从简单的边缘信息逐步抽象到复杂的物体识别的。更妙的是,图表的设计风格保持了高度的统一性,不会出现那种东拼西凑的散乱感,显示出编辑团队的专业水准。对于需要快速理解抽象概念的学习者来说,这种视觉辅助是无价的。它让原本枯燥的数学推导和算法流程变得可触摸、可感知,极大地降低了入门的心理门槛,使得学习曲线变得异常平滑。
这部厚重的《智能科学技术导论》真的让我大开眼界,尤其是它对人工智能发展历史的梳理,简直是教科书级别的详尽。我记得书里用了很大篇幅去阐述从图灵测试到深度学习的整个演进脉络,那种层层递进的逻辑感,让人很容易理解那些曾经看似高深莫测的概念是如何一步步被构建起来的。特别是关于符号主义和连接主义的论战,作者并没有偏袒任何一方,而是客观地分析了各自的优势与局限,这对于一个初学者来说,建立一个全面、不带偏见的知识框架至关重要。读完这部分,我感觉自己对“智能”这个词汇的理解不再是停留在科幻电影的层面,而是有了一套坚实的理论基础去审视现在市面上那些层出不穷的AI产品。它不仅仅是罗列知识点,更像是搭建了一个思维的脚手架,让我知道该如何带着批判性思维去面对未来技术的爆炸式增长。这本书的深度远超我预期的“导论”范畴,更像是一部引人入胜的学术探索之旅的起点。
我对这本书的结构安排印象极其深刻,它仿佛一位经验丰富的领航员,巧妙地平衡了理论的深度与实际应用的广度。比如,在介绍机器学习的核心算法时,作者并未满足于公式的堆砌,而是穿插了大量现实世界中的应用案例,比如医疗影像识别的精度提升、金融风控模型的优化等。这种“理论+案例”的叙事方式,极大地增强了阅读的代入感。特别是关于强化学习那几个章节,作者用非常形象的比喻解释了马尔可夫决策过程(MDPs),让我这个原本对概率和优化理论不太感冒的人,也能在脑海中构建起那个智能体与环境互动的动态画面。书中对不同模型在处理特定问题时的性能对比分析也十分到位,清晰地指出了每种方法的适用边界。总而言之,这本书的实用性极强,它不是束之高阁的理论指南,而是可以随时翻阅并应用于解决实际工程问题的工具箱。
这本书的章节组织和术语的引入处理得非常得体,展现了作者对不同认知水平读者的充分考量。它采取了一种渐进式的难度提升策略。开篇部分确实非常友好,用最基础的术语和类比解释了什么是智能体、感知与行动循环这些基本概念,确保了没有技术背景的人也能跟上节奏。但随着章节深入,它毫不犹豫地引入了诸如贝叶斯网络、图模型等更复杂的理论框架,并且在引入新术语时,总是会给出清晰的定义和历史背景。我注意到,很多教科书会把所有参考文献都堆在最后,但这本导论却在关键概念的首次出现处就进行了标注,这种“即时反馈”的学习机制,极大地提高了查阅和深入研究的效率。总体来说,这是一部在严谨性与可读性之间找到了黄金平衡点的典范之作,让人既学到了新知,又保持了探索的热情。
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