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内容大纲
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。全书共分为14章。第1章概要介绍智能科学的兴起和研究内容。第2章介绍神经生理基础。第3章阐述神经计算。第4章论述心智模型。第5章阐述感知智能。第6～12章讨论认知智能，包括语言认知、学习、记忆、思维、智力发展、情绪和情感、意识。第13章介绍智能机器人。第14章探讨类脑智能，展望智能科学发展的路线图。
本书力求概念准确、内容新颖、文字精练、可读性好，让读者在有限的时间内掌握智能科学的基本原理与研究风格，加深对智能科学的理解。
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、研究生智能科学相关课程的教材，也可以供从事智能科学研究与应用的科技人员学习参考。 -
作者介绍
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。 -
目录
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
3.5.1 Eckhorn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
4.3 ACT模型
4.4 SOAR模型
4.5 心智社会
4.6 CAM模型
4.6.1 CAM的系统结构
4.6.2 CAM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
7.7.2 Q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
10.4.2 Topos
10.4.3 态射-范畴论
10.5 心理逻辑
10.5.1 组合系统
10.5.2 INRC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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