智能机器人养成记:开发人类友好型机器人电子书

本书概览

作者简介

推荐语

译者序

前言

致谢

第一部分 人工智能怎么了

第1章 问题的本质

1.1 行动与思考

1.2 社交机器人

1.3 人工智能的作用

1.4 智力概述

方框1.1 智力的来源

1.5 大脑需要身体

1.6 本书的结构和主题

1.7 应对变化的步伐

1.8 对行话的解释

方框1.2 程序术语

注释

第2章 商用机器人

2.1 家用机器人和服务机器人

2.2 野外机器人技术

2.3 机器人道路车辆

2.4 医用机器人

2.5 群机器人技术

2.6 娱乐机器人

2.7 伙伴机器人

2.8 类人机器人

2.9 观察

注释

第3章 从广泛研究到市场

3.1 箱中取物

3.2 仿生机器人技术

3.3 护理和辅助机器人

3.4 情感计算

3.5 仿人机器人

3.6 为什么工业机器人技术如此成功

3.7 机器人技术的现状

3.8 观察

注释

第4章 一个暴力的故事

4.1 在选项中搜索

4.2 国际象棋世界冠军是一台计算机——那又怎样

方框4.1 国际象棋是如何自动化的——走法树

方框4.2 评估可能的走法

4.3 计算机“思维”

4.4 结果

4.5 观察

注释

第5章 知识与力量

5.1 如何存储知识以供利用

方框5.1 什么是知识？

5.2 常识

5.3 搜索是一种标准技术

5.4 符号与数字

5.5 学会改进

5.6 特征工程

5.7 观察

注释

第6章 小远见和大突破

6.1 特征工程的结束

6.2 发生了什么

6.3 观察

注释

第7章 学习机器的兴起

7.1 机器学习的发展

7.2 超市数据挖掘

方框7.1 光顾咖啡厅算法

7.3 通过学习算法来学习算法

7.4 发现模式

7.5 大数据

方框7.2 测量大数据

7.6 统计很重要，但是被误解了

7.7 变革仍在继续——使用Deep Zero

7.8 观察

注释

第8章 深思熟虑和其他预言

8.1 AI是一种高度专注的产业

8.2 基于任务的AI

8.3 机器预言

8.4 知识工程

8.5 社交对话

8.6 观察

注释

第9章 打造巨型大脑

9.1 大脑建设项目

9.2 全脑仿真

9.3 大脑是一台机器——那又怎样

9.4 基本人工神经网络

方框9.1 基本人工神经网络（ANN）

9.5 不同的方法：AI和脑科学

9.6 更先进的网络

9.7 预测编码和自动编码器

9.8 ANN的问题

9.9 机器人的模拟问题

9.10 观察

注释

第10章 把组件子系统拴在一起

10.1 模块化交互的复杂性

10.2 计算机如何表示所知道的知识和经验

10.3 基于任务的AI局限性

10.4 通用AI

10.5 主算法

10.6 生物学比较

10.7 超级智能

方框10.1 AI的种类

10.8 集成深度人工神经网络

10.9 对第一部分的观察

注释

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

11.1 经典控制论运动

11.2 现代控制论

11.3 符号接地

11.4 新机器人技术

11.5 观察

注释

第12章 发育的方法——培育你自己的机器人

12.1 个体发育的作用：成长中的机器人

12.2 次序、阶段和时间表

12.3 发育的制约因素

12.4 从小处开始，尽早开始

12.5 解剖学的重要性

12.6 人体惊人的复杂性

12.7 自主和动机

12.8 玩耍——没有目标的探索与发现

12.9 成长的架构

12.10 观察

注释

第13章 iCub仿人机器人的发育成长

13.1 iCub——用于研究的仿人机器人

13.2 管理不成熟的约束

13.3 视觉、凝视和注视

13.4 运动和视觉空间

13.5 物体感知

13.6 实验1——纵向发展

13.7 实验2——玩耍行为的产生

13.8 它是如何工作的

注释

第三部分 我们将何去何从

第14章 发育机器人将如何发展

14.1 发育机器人的行为

14.2 教，而不是编程

14.3 了解自己和其他个体

14.4 自我意识在动物身上很常见

14.5 机器人自身

14.6 意识

14.7 交流

14.8 发育特征

14.9 这一切会发生吗

14.10 我们必须多出去走走

14.11 观察

注释

第15章 AI和AI机器人是如何发展的

15.1 基于任务的AI

15.2 人类水平的AI

15.3 深度AI

15.4 机器人发展

15.5 社交机器人

15.6 人工人类智能

15.7 观察

注释

第16章 了解未来的技术

16.1 快速增长——并不是真正的指数级增长

16.2 21世纪迄今为止的增长模式

16.3 人工通用智能

16.4 深度网络、深度学习和自主学习

16.5 有什么确凿的证据吗

16.6 信任、验证和安全

16.7 以产品为中心的观点

16.8 人类的关键作用

16.9 道德观

16.10 来自不透明和不受监管的市场的教训

16.11 观察

注释

第17章 未来学与科幻小说

17.1 我们是否聪明到可以知道动物有多聪明

17.2 我们生活在一个怎样的世界里

17.3 未来学、专家看法和元观点

17.4 威胁就在眼前

17.5 超级智能与奇点

17.6 超人类主义——下载大脑

17.7 迫在眉睫的威胁

17.8 反乌托邦

17.9 并不全是悲观失望

17.10 正确看待威胁

17.11 结束语

附录 发育途径的原则

参考文献