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| 編輯推薦： |
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智能科学研究智能的基本理论和实现技术，综合地研究人类智能和机器智能的性质和规律， 是由脑科学、认知科学、人工智能等学科形成的交叉学科。智能科学将在21世纪取得重大进展，并发挥重大作用。本书反映21世纪NBIC会聚技术发展的大趋势，促进经济和社会发展智能化，具有重要的学术价值，广泛的社会需求。国务院发布了新一代人工智能发展规划，指出人工智能成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎，迎来人工智能发展的新机遇。
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| 內容簡介： |
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智能科学研究智能的本质和实现技术， 是由脑科学、认知科学、人工智能等构建的前沿交叉学科。脑科学研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质；认知科学研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等心智活动；人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。本书系统地介绍了智能科学的概念和方法。全书共分12章。本书可以作为高等院校计算机、自动化、人工智能、智能科学等相关专业的本科生教材，也可供高职培训教材。
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| 關於作者： |
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史忠植，中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师。中国计算机学会会士，中国人工智能学会会士，， IEEE高级会员，AAAI、ACM会员。长期从事智能科学、人工智能等方面的研究。曾负责完成多项国家973、863、国家自然科学基金重点项目。曾荣获国家和部门科技奖项6项。2013年获得中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术成就奖。发表著作18本。发表学术论文500多篇。曾指导博士后10多位，博士研究生60多位，硕士研究生150多位。曾担任IFIP 人工智能机器学习和数据挖掘组主席、中国计算机学会秘书长，中国人工智能学会副理事长。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1智能革命
1.2智能科学的兴起
1.2.1脑科学
1.2.2认知科学
1.2.3人工智能
1.3智能科学的研究内容
1.4展望
1.5小结
第2章神经生理基础
2.1脑系统
2.2大脑皮质
2.3神经系统
2.4神经组织
2.5突触传递
2.6神经递质
2.7静息膜电位
2.8动作电位
2.9离子通道
2.10脑电信号
2.11小结
第3章神经计算
3.1概述
3.2前馈神经网络
3.3自适应共振理论ART模型
3.4神经网络集成
3.4.1结论生成方法
3.4.2个体生成方法
3.5脉冲耦合神经网络
3.5.1Eckhorn模型
3.5.2脉冲耦合神经网络模型
3.5.3贝叶斯连接域神经网络模型
3.6超限学习机
3.7功能柱神经网络模型
3.8神经元集群的编码和解码
3.9小结
第4章心智模型
4.1图灵机
4.2物理符号系统
4.3ACT模型
4.4SOAR模型
4.5心智社会
4.6CAM模型
4.6.1CAM的系统结构
4.6.2CAM认知周期
4.7大脑协同学
4.8小结
第5章感知智能
5.1概述
5.2知觉理论
5.2.1建构理论
5.2.2格式塔理论
5.2.3直接知觉理论
5.2.4拓扑视觉理论
5.3视觉感知
5.3.1视觉通路
5.3.2马尔的视觉计算理论
5.3.3图像理解
5.3.4知觉恒常性
5.4听觉感知
5.4.1听觉通路
5.4.2语音编码
5.4.3语音识别
5.4.4语音合成
5.5人脸识别
5.6对话系统
5.7小结
第6章语言认知
6.1心理词典
6.2口语输入
6.2.1语音编码
6.2.2韵律认知
6.3书面输入
6.4形式文法
6.5扩充转移网络
6.6语言理解
6.7机器翻译
6.7.1统计机器翻译
6.7.2神经机器翻译
6.7.3记忆机器翻译
6.8语言神经模型
6.8.1失语症
6.8.2语言功能区
6.8.3经典定位模型
6.8.4记忆整合控制模型
6.9小结
第7章学习
7.1概述
7.2行为学习理论
7.2.1条件反射学习理论
7.2.2行为主义的学习理论
7.2.3联结学习理论
7.2.4操作学习理论
7.3认知学习理论
7.3.1格式塔学派的学习理论
7.3.2认知目的理论
7.3.3认知发现理论
7.3.4信息加工学习理论
7.3.5建构主义的学习理论
7.4人本学习理论
7.5观察学习理论
7.6内省学习
7.7强化学习
7.7.1强化学习模型
7.7.2Q学习
7.8深度学习
7.9学习计算理论
7.10小结
第8章记忆
8.1记忆系统
8.1.1感觉记忆
8.1.2短时记忆
8.1.3长时记忆
8.2工作记忆
8.3遗忘理论
8.4层次时序记忆
8.5互补学习记忆
8.5.1海马体
8.5.2互补学习系统
8.6小结
第9章思维
9.1思维形态
9.1.1抽象思维
9.1.2形象思维
9.1.3灵感思维
9.2精神活动层级
9.3推理
9.3.1演绎推理
9.3.2归纳推理
9.3.3反绎推理
9.3.4类比推理
9.3.5常识性推理
9.4问题求解
9.5决策理论
9.5.1决策效用理论
9.5.2满意原则
9.5.3逐步消元法
9.5.4贝叶斯决策方法
9.6小结
第10章智力发展
10.1智力理论
10.1.1智力的因素论
10.1.2多元智力理论
10.1.3智力结构论
10.2智力的测量
10.3皮亚杰的经典认知发展理论
10.3.1图式
10.3.2儿童智力发展阶段
10.4认知发展的态射范畴论
10.4.1范畴论
10.4.2Topos
10.4.3态射范畴论
10.5心理逻辑
10.5.1组合系统
10.5.2INRC四元群结构
10.6智力发展的人工系统
10.7小结
第11章情绪与情感
11.1概述
11.1.1情绪的构成要素
11.1.2情绪的基本形式
11.1.3情绪的功能
11.2情绪加工理论
11.2.1情绪语义网络理论
11.2.2贝克的图式理论
11.2.3威廉斯的情绪加工理论
11.3情商
11.4情感计算
11.5情绪加工的神经机制
11.6小结
第12章意识
12.1概述
12.2意识的基本要素和特性
12.3意识的剧场模型
12.4意识的还原论理论
12.5神经元群组选择理论
12.6意识的量子理论
12.7综合信息理论
12.8机器意识系统
12.9小结
第13章智能机器人
13.1概述
13.2智能机器人的体系结构
13.3机器人视觉系统
13.3.1视觉系统分类
13.3.2定位技术
13.3.3自主视觉导航
13.3.4视觉伺服系统
13.4机器人路径规划
13.4.1全局路径规划
13.4.2局部路径规划
13.5情感机器人
13.6发育机器人
13.7智能机器人发展趋势
13.8小结
第14章类脑智能
14.1概述
14.2蓝脑计划
14.3欧盟人脑计划
14.4美国脑计划
14.5中国脑科学计划
14.6神经形态芯片
14.7脑机融合
14.8智能科学发展路线图
14.8.1初级类脑智能
14.8.2高级类脑智能
14.8.3超脑智能
14.9小结
参考文献
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| 內容試閱：
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视频1
《智能科学导论》介绍
智能科学研究智能的本质和实现技术，是由脑科学、认知科学、人工智能等创建的前沿交叉学科。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质； 认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学； 人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真，而且要从机理上研究和探索智能的新概念、新理论、新方法。智能的研究不仅要运用推理，自顶向下，而且要通过学习，由底向上，两者并存。智能科学运用综合集成的方法，对开放系统的智能性质和行为进行研究。
智能科学是生命科学的精华、信息科学技术的核心，现代科学技术的前沿和制高点，涉及自然科学的深层奥秘，触及哲学的基本命题。因此，在智能科学上一旦取得突破，将对国民经济、社会进步、国家安全产生深刻而巨大的影响。目前，智能科学正处在方法论的转变期、理论创新的高潮期和大规模应用的开创期，充满原创性机遇。
智能科学的兴起和发展标志着对以人类为中心的认知和智能活动的研究已进入新的阶段。智能科学的研究帮助人类自我了解和自我控制，把人的知识和智能提高到空前未有的高度。生命现象错综复杂，许多问题还没有得到很好的说明，而能从中学习的内容也是大量的、多方面的。如何从中提炼出最重要的、关键性的问题和相应的技术，是许多科学家长期以来追求的目标。要解决人类在21世纪所面临的许多困难，诸如对能源的大量需求、环境的污染、资源的耗竭、人口的膨胀等，单靠现有的科学成就是很不够的。必须向生物学习，寻找新的科技发展的道路。智能科学的研究将为智能革命、知识革命和信息革命建立理论基础，为智能系统的研制提供新概念、新思想、新途径。
进入21世纪以来，国际上对智能科学及其相关学科，诸如脑科学、神经科学、认知科学、人工智能的研究高度重视。2013年1月28日，欧盟启动了“人脑计划”。2013年4月2日，美国启动BRAIN计划。我国也在积极筹备“脑科学与类脑研究计划”。为了争夺高科技的制高点，国务院于2017年7月8日正式发布《新一代人工智能发展规划》，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。
本书概要地介绍智能科学的概念和方法，吸收了脑科学、认知科学、人工智能、信息科学、形式系统、哲学等方面的研究成果，综合地探索人类智能和机器智能的性质和规律。全书共分14章。第1章是绪论，介绍智能科学兴起的科学背景和研究内容。第2章介绍智能科学的神经生理基础。第3章讨论神经计算的进展。第4章探讨重要的心智模型。第5章论述感知智能，包括视觉和听觉。第6章讨论语言认知的理论。第7章重点论述重要的学习理论和方法。记忆是思维的基础，第8章探讨记忆机制。第9章重点讨论思维形式和推理。第10章研究智力的发展和认知结构。第11章讨论情绪和情感的有关理论。第12章初步探讨意识问题。第13章介绍智能机器人研究的进展。第14章介绍类脑智能，展望智能科学发展路线图。
本书研究工作得到国家重点基础研究发展计划课题“脑机协同的认知计算模型”(2013CB329502)、“非结构化信息(图像)的内容理解与语义表征”(2007CB311004)； 自然科学基金重点项目“基于云计算的海量数据挖掘”(61035003)、“基于感知学习和语言认知的智能计算模型研究”(60435010)、“Web搜索与挖掘的新理论与方法”
(60933004)等的支持； 国家863高技术项目“海量Web数据内容管理、分析挖掘技术与大型示范应用”(2012AA011003)、“软件自治愈与自恢复技术”(2007AA01Z132)等项目的支持； 清华大学出版社对本书的出版给予了大力支持，在此一并致谢。
本书可以作为高等院校智能科学与技术、人工智能、计算机科学与技术、自动化等相关专业的本科生、研究生智能科学课程教材，也可以供从事智能科学研究与应用的科技人员学习参考。
智能科学是处于研究发展中的前沿交叉学科，许多概念和理论尚待探讨，加之作者水平有限，撰写时间仓促，因此书中谬误在所难免，恳请读者指正。
史忠植
2022年8月
微课视频清单
视 频 名 称时长/min对应内容
视频1《智能科学导论》介绍10前言
视频2智能革命71.1节
视频3智能科学的兴起201.2节
视频4智能科学的研究101.3节
视频5脑系统和神经组织202.1节、2.3节
视频6突触传递和神经递质202.5节、2.6节
视频7跨膜转导和膜电位152.7节
视频8动作电位和离子通道152.8节
视频9神经计算103章
视频10前馈神经网络153.2节
视频11自适应共振理论ART模型203.3节
视频12脉冲耦合神经网络153.5节
视频13图灵机204.1节
视频14ACT模型204.3节
视频15SOAR模型154.4节
视频16CAM心智模型204.6节
视频17知觉理论155.2节
视频18视觉感知305.3节
视频19听觉感知305.4节
视频20对话系统205.6节
视频21心理词典206.1节
视频22口语输入和书面输入306.2节、6.3节
视频23形式文法206.4节
视频24机器翻译206.7节
视频25认知学习理论307.3节
视频26强化学习207.7节
视频27深度学习207.8节
视频28学习计算理论207.9节
视频29记忆系统308.1节
视频30工作记忆208.2节
视频31层次时序记忆258.4节
视频32互补学习记忆258.5节
视频33思维形态209.1节
视频34演绎推理209.3.1节
视频35归纳推理209.3.2节
视频36类比推理309.3.4节
视频37智力理论3010.1节
续表
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视频38智力测量2010.2节
视频39皮亚杰的经典认知发展理论3010.3节
视频40智力发展的人工系统2010.6节
视频41情绪加工理论2011.2节
视频42情商2511.3节
视频43情感计算3511.4节
视频44情绪加工的神经机制3011.5节
视频45意识的剧场模型3012.3节
视频46神经元群组选择理论2512.5节
视频47综合信息理论3012.7节
视频48机器意识系统3512.8节
视频49智能机器人的体系结构3013.2节
视频50机器人视觉系统3013.3节
视频51机器人路径规划2513.4节
视频52情感机器人3013.5节
视频53脑科学计划4014.3节~14.5节
视频54神经形态芯片3014.6节
视频55脑机融合3014.7节
视频56智能科学发展路线图3014.8节
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