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内容大纲
本书全面介绍了人工智能历史、思想、技术、研究、应用与伦理等多方面的内容。全书共9章,首先从人工智能的基本概念和发展历史入手,探讨了人工智能相关的哲学思考和科幻想象;其次从技术层面,详细阐述了传感器、大数据、深度学习等基础技术,并深入探讨了机器感知智能、机器认知智能、机器语言智能等多个智能维度。本书特别关注生成式人工智能与机器创造力的发展,并通过制造、医疗、教育等多个行业的应用案例展示了人工智能的实践价值。同时,本书还探讨了人工智能发展带来的伦理与治理挑战,对智能社会的未来发展进行了深入展望。
本书架构完整,既关注技术创新,也重视人文思考,是一部融合技术与人文的人工智能通识读本,适合作为全校人工智能通识课程教材,也可供对人工智能感兴趣的读者阅读。 -
作者介绍
莫宏伟,哈尔滨工程大学工学博士、教授,类脑计算与人工智能研究中心主任,全国高校人工智能与大数据创新联盟常务理事,黑龙江省高等教育学会人工智能教育专业委员会理事长。长期从事人工智能导论、原理与方法的课程教学工作,主要研究领域涉及类脑计算、自然计算、智能机器人、视觉智能与认知智能等。完成国家自然科学基金、国防科学技术预先研究基金等项目20余项,发表论文80余篇,出版专著6部、教材2部,授权发明专利8项。 -
目录
01 绪论
1.1 认识与理解智能
1.1.1 生命智能
1.1.2 人类智能
1.1.3 智能概念
1.2 人工智能含义
1.3 人工智能相关概念辨析
1.3.1 对机器智能等传统及新概念的理解
1.3.2 弱人工智能与强人工智能
1.3.3 专用人工智能与通用人工智能
1.3.4 超级人工智能
1.4 人工智能的认识视角
1.4.1 智能进化的大历史框架
1.4.2 哲学与伦理视角
1.4.3 人文与文化视角
1.4.4 科学与技术视角
1.4.5 社会与经济视角
1.5 人工智能研究重点方向及领域
1.5.1 传统研究方向与领域
1.5.2 现代研究重点方向及领域
1.6 人工智能基础技术
1.7 人工智能技术的社会与行业应用
1.8 人工智能应用的挑战与未来方向
1.9 人工智能五维知识体系
1.10 本章小结
02 人工智能哲学与人工智能发展历史
2.1 人工智能哲学问题
2.1.1 心灵是否可计算
2.1.2 意识是什么
2.1.3 心智是什么
2.2 与人工智能有关的哲学分支
2.2.1 心灵哲学
2.2.2 心智哲学
2.2.3 计算主义
2.3 强人工智能与通用人工智能的实现问题
2.3.1 强人工智能的实现问题
2.3.2 通用人工智能的实现问题
2.4 人工智能发展历史
2.4.1 “计算”的历史
2.4.2 关于“人工智能”的原初思想
2.4.3 人工智能当代史
2.4.4 我国人工智能的发展
2.5 本章小结
习题
03 人工智能技术基础
3.1 传感器技术
3.1.1 传感器概念
3.1.2 传感器与人工智能
3.2 大数据技术
3.2.1 大数据概念
3.2.2 大数据与人工智能
3.3 并行计算技术
3.3.1 并行计算概念
3.3.2 并行计算与人工智能
3.4 数字图像处理技术
3.4.1 数字图像处理概念
3.4.2 示例:一个完整的车牌号识别系统
3.5 人工神经网络技术
3.5.1 人工神经网络概念
3.5.2 人工神经网络联结方式
3.6 机器学习技术
3.6.1 机器学习概念与类型
3.6.2 监督学习原理
3.6.3 机器学习流派
3.7 深度学习技术
3.7.1 深度学习概念与含义
3.7.2 深度学习主要方法及其应用
3.8 本章小结
习题
04 人工智能学科基础
4.1 人工智能多学科交叉的含义
4.2 人工智能多学科交叉
4.2.1 第一类:哲学
4.2.2 第二类:基础学科
4.2.3 第三类:揭示生命及其本质的学科
4.2.4 第四类:与人工智能有关的工程技术学科
4.2.5 第五类与第六类:与人工智能交叉融合的非工学类学科
4.3 本章小结
习题
05 机器智能
5.1 机器感知智能
5.1.1 动物感知智能与机器感知智能
5.1.2 机器视觉智能
5.2 机器认知智能
5.2.1 人的心智与机器认知
5.2.2 机器认知智能
5.3 机器博弈智能
5.3.1 人类博弈与机器博弈
5.3.2 完全信息博弈
5.3.3 不完全信息博弈
5.3.4 会打电子游戏的人工智能
5.4 机器语言智能
5.4.1 人的语言与机器语言
5.4.2 大语言模型及其应用
5.5 行为智能与机器人
5.5.1 机器人概念
5.5.2 机器人类型
5.6 机器具身智能
5.6.1 具身智能概念
5.6.2 具身智能实现方法
5.7 机器类脑智能
5.7.1 类脑智能定义
5.7.2 类脑计算机与类脑智能
5.8 人机混合智能
5.8.1 人机混合智能概念与类型
5.8.2 可穿戴计算
5.8.3 外骨骼
5.8.4 脑机接口
5.9 本章小结
习题
06 AIGC与机器创造
6.1 大模型技术
6.1.1 大模型基本概念
6.1.2 大模型预训练
6.2 AIGC
6.2.1 AIGC发展历程
6.2.2 AIGC技术
6.2.3 AIGC应用及场景
6.3 人工智能与创造力
6.4 AIGC与机器创作
6.4.1 音乐生成与音乐创作
6.4.2 图像生成与美术创作
6.4.3 文本生成与文学创作
6.5 人工智能与科学发现
6.5.1 材料设计
6.5.2 化学合成
6.5.3 药物设计
6.5.4 数学定理证明
6.5.5 物理定律发现
6.6 本章小结
习题
07 人工智能行业应用
7.1 智能制造
7.1.1 智能制造定义及含义
7.1.2 智能制造与数字制造
7.1.3 智能制造产业核心内容
7.1.4 智能制造技术应用
7.2 智能医疗
7.2.1 智能医疗概念
7.2.2 智能医疗技术应用
7.3 智能农业
7.3.1 智能农业概念
7.3.2 人工智能技术农业应用
7.3.3 农业机器人
7.4 智能教育
7.4.1 智能教育定义与含义
7.4.2 人工智能技术在教育领域的应用
7.4.3 智能学习模式
7.5 智能航天探测
7.5.1 智能航天探测概念
7.5.2 人工智能技术航天探测应用
7.6 智能服务业
7.6.1 智能服务业概念
7.6.2 人工智能技术在服务业的应用
7.7 智能司法
7.7.1 智能司法概念
7.7.2 人工智能技术司法应用
7.8 智能金融
7.8.1 智能金融概念
7.8.2 人工智能技术金融应用
7.9 智能商业
7.9.1 智能商业概念
7.9.2 人工智能技术商业应用
7.10 本章小结
习题
08 人工智能伦理与治理
8.1 道德伦理与伦理学
8.1.1 道德与伦理
8.1.2 伦理学概念
8.2 人工智能伦理
8.2.1 人工智能伦理概念
8.2.2 人工智能伦理学概念与含义
8.2.3 人工智能伦理发展简史
8.3 人工智能技术引发的伦理问题
8.4 人工智能伦理体系及主要内容
8.4.1 人工智能伦理体系
8.4.2 人工智能伦理主要内容
8.5 人工智能伦理发展原则
8.6 人工智能法律
8.6.1 法律对于人工智能的意义
8.6.2 人工智能带来的法律挑战
8.7 人工智能治理
8.7.1 人工智能治理概念
8.7.2 人工智能治理措施
8.7.3 IBM人工智能治理技术解决方案
8.8 本章小结
习题
09 智能社会的发展与未来展望
9.1 未来人工智能发展的3个阶段
9.2 智能医疗的全面普及
9.3 教育的个性化与全球化
9.4 工作方式的革新
9.5 交通与城市管理
9.6 新兴产业的崛起
9.7 人工智能应对全球性挑战
9.7.1 气候变化与环境保护
9.7.2 资源管理与可持续发展
9.7.3 灾害应对与全球合作
9.8 未来工作与生活的意义
9.9 本章小结
习题
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