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| 編輯推薦： |
随着时代的发展和进步，以智慧地球、智能制造、智能城市等为信息化社会智能标志的智能化进程在稳步推进，智能机器人、互联网 与各行各业的结合，在新的领域创造新的生态活动，使信息技术和传统产业形成生态融合。
信息化和智能化是人类社会发展的大趋势。信息化的发展日益走向成熟，智能化的发展正在成为关注焦点。战胜国际象棋世界冠军的Deeper Blue，战胜危险边沿问题抢答竞赛全美冠军的Watson，以及战胜围棋世界冠军的AlphaGo，都是智能科学技术突飞猛进的象征。
本书是我社针对智能科学的发展，面向智能科学与技术专业出版的*套规划教材中的一本。通过对机器智能基本概念和模拟方法的梳理，把智能研究领域原先互相分离的结构模拟、功能模拟、行为模拟三大主流方法融为一体；同时，通过对各个主流方法的研究，继承与发展已有的优秀成果，展示机器智能领域清晰而完整的脉络。此外，编写了机器情感、智能信息网络、智能机器人和智能研究中的未决问题和创新空间，为后续发展奠定了基础。
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| 內容簡介： |
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本书介绍了机器智能的基本概念、理论方法和应用情况，全书共10章，主要内容包括智能、信息、知识、决策等相关的基本概念，结构模拟方法（人工神经网络）的研究思路、基本模型、学习算法、工作原理、典型应用以及优势与困难，功能模拟方法（传统人工智能、专家系统）的知识表示、知识获取、知识应用以及困难所在，行为模拟方法（感知动作系统）的机器感知、模式分类、感知动作系统、机器学习、计算智能以及局限性，机制模拟方法（信息知识智能转换）的全信息理论、知识理论、知识生态模型、智能生成机制以及全信息自然语言理解等，并通过机制模拟把多年来相对独立发展的结构模拟、功能模拟和行为模拟三大学派有机地融为一体，介绍了智能统一理论。在此基础上，拓展介绍了智能与情感相互作用模型、机器智能的宏观应用（智能信息网络）和微观应用（智能机器人）以及机器智能领域的几个前沿未决问题，包括复杂系统理论、不确定性理论和智能数学。本书可作为高等院校智能科学与技术相关专业高年级本科生的教材以及计算机类、信息技术类与自动化类相关专业本科生的参考用书，也适合对智能科学技术有兴趣的广大读者阅读。
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| 關於作者： |
李蕾，澳大利亚悉尼麦觉理大学语言技术研究中心博士后，副教授，研究方向为自然语言处理、智能信息服务。先后主持3项国家级科研项目、1项教育部重点项目、2项教育部网络时代的科技论文快速共享专项课题以及2项校级教学科研项目。主讲本科生课程机器智能、信息与知识获取，研究生课程信息检索与信息抽取。
王小捷，北京航空航天大学博士。2002-2004年在日本奈良先端科学技术大学院计算语言学实验室访问研究。教授、博士生导师。研究方向为自然语言处理、认知计算。主持或参与完成国家自然科学基金项目、国家863计划项目等十余项国家级科研项目。
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| 目錄：
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第1章绪论1
1.1机器智能概述1
1.1.1基本概念1
1.1.2本书内容组织2
1.2科学技术的基本概念及基本规律5
1.2.1科学技术的基本概念6
1.2.2科学技术的发生学机制7
1.2.3科学技术发展的基本规律8
1.3智能科学技术的历史使命和研究方向11
1.3.1历史使命11
1.3.2研究方向12
1.4本章小结12
习题13
参考文献13
第2章机器智能的基本概念14
2.1智能及其相关概念14
2.1.1智能14
2.1.2自然智能17
2.1.3机器智能18
2.1.4隐智能与显智能20
2.2信息、知识及其相关概念20
2.2.1信息20
2.2.2认知23
2.2.3知识23
2.2.4意识24
2.2.5情感25
2.3策略及其相关概念25
2.3.1策略25
2.3.2决策26
2.3.3行为26
2.3.4执行26
2.3.5系统27
2.4本章小结27
习题27
参考文献27
第3章机器智能的研究方法之一:结构模拟29
3.1生物神经网络29
3.1.1大脑皮层30
3.1.2生物神经元31
3.1.3生物神经网络32
3.2人工神经网络32
3.2.1人工神经元模型33
3.2.2感知机38
3.2.3人工神经网络基本模型44
3.2.4人工神经网络发展简史46
3.3神经网络学习算法51
3.3.1存储与映射51
3.3.2人工神经网络的训练52
3.3.3基本人工神经网络学习规则53
3.4前向多层感知机和BP算法56
3.4.1前向神经网络概说56
3.4.2单层感知机58
3.4.3多层感知机和BP算法61
3.5Hopfield反馈神经网络66
3.5.1动力学基本概念66
3.5.2离散Hopfield网络67
3.5.3连续Hopfield网络70
3.5.4联想记忆71
3.6人工神经网络的典型应用75
3.7结构模拟方法的优势与困难77
3.8本章小结79
习题79
参考文献80
第4章机器智能的研究方法之二:功能模拟83
4.1发展简史83
4.2知识表示与知识工程85
4.2.1状态空间法85
4.2.2问题归约法89
4.2.3谓词逻辑法93
4.2.4语义网络法97
4.2.5框架表示法100
4.2.6知识工程101
4.3知识获取103
4.3.1知识发现103
4.3.2知识获取106
4.3.3知识演绎106
4.4问题求解107
4.4.1图搜索107
4.4.2宽度优先搜索110
4.4.3深度优先搜索112
4.4.4等代价搜索115
4.4.5启发式搜索115
4.5博弈理论119
4.6定理证明124
4.6.1消解原理125
4.6.2规则演绎系统129
4.7专家系统132
4.7.1基本概念132
4.7.2发展简史132
4.7.3基本类型133
4.7.4基本结构135
4.7.5建造步骤136
4.7.6工作机理和结构137
4.7.7新型专家系统139
4.7.8开发工具141
4.8自然语言理解141
4.8.1基本概念141
4.8.2发展历程142
4.8.3句法分析143
4.8.4语义分析144
4.8.5简单句的自动理解145
4.8.6语句之间的关系147
4.8.7自然语言生成148
4.9功能模拟方法的优势与困难148
4.10本章小结149
习题149
参考文献151
第5章机器智能的研究方法之三:行为模拟153
5.1机器感知153
5.1.1机器感知基本原理153
5.1.2无线传感器网络基本概念155
5.1.3信息融合基本概念156
5.1.4物联网基本概念156
5.2模式分类157
5.2.1模式分类基本概念158
5.2.2文本分类基本概念158
5.2.3文本特征抽取与表示160
5.2.4常用的文本分类方法164
5.2.5文本分类性能评估166
5.3感知动作系统167
5.3.1Brooks的研究背景167
5.3.2Brooks的研究思路169
5.3.3模拟生物体的设计与实现172
5.3.4Brooks的分析177
5.4机器学习180
5.4.1基本概念和发展简史180
5.4.2基本结构181
5.4.3主要策略182
5.4.4机械学习182
5.4.5归纳学习183
5.4.6类比学习184
5.5计算智能185
5.5.1基本概念185
5.5.2进化计算186
5.5.3模糊计算187
5.6行为模拟方法的优势与困难188
5.7本章小结189
习题189
参考文献189
第6章机器智能的研究方法之四:机制模拟191
6.1机器智能研究的方法论解析191
6.1.1近代科学观与方法论及其对智能研究的影响192
6.1.2机器智能研究的科学观和方法论193
6.2全信息理论195
6.2.1全信息195
6.2.2全信息的生成196
6.2.3全信息的分类198
6.2.4概率信息的描述199
6.2.5偶发信息的描述201
6.2.6确定型信息的描述202
6.2.7模糊信息的描述204
6.2.8语义信息、语用信息和全信息的描述206
6.3知识理论207
6.3.1知识的基础理论208
6.3.2知识的生成理论209
6.3.3知识的激活理论216
6.3.4知识的生态模型219
6.3.5意识发生学220
6.4智能生成机制221
6.5智能统一理论224
6.6全信息自然语言理解225
6.7本章小结228
习题229
参考文献229
第7章机器智能与机器情感230
7.1信息检索系统230
7.1.1基本概念230
7.1.2基本原理231
7.1.3智能信息检索233
7.2情感分类235
7.3情感生成机理:信息意识情感转换237
7.4智能与情感相互作用模型238
7.5本章小结240
习题240
参考文献240
第8章机器智能的宏观应用:智能信息网络242
8.1基本概念242
8.1.1信息网络242
8.1.2智能信息网络243
8.1.3网络智能246
8.1.4智能网246
8.2智能信息网络在经济领域的应用248
8.2.1网络化经营248
8.2.2配送网络249
8.2.3电子商务250
8.3智能信息网络在社会领域的应用251
8.3.1智能信息网络促进科学研究251
8.3.2智能化社区信息网络253
8.3.3智能建筑信息网络254
8.3.4智能化农业信息网络与信息服务系统256
8.4智能信息网络在安全领域的应用258
8.4.1保密安全259
8.4.2网络安全260
8.4.3内容安全262
8.5本章小结265
习题265
参考文献265
第9章机器智能的微观应用:智能机器人267
9.1机器人267
9.1.1基本概念267
9.1.2研究历史268
9.1.3情智一体机器人270
9.1.4群体智能机器人270
9.1.5未来的智能机器人271
9.2机器人的应用273
9.2.1机器人在生产领域中的应用273
9.2.2机器人在生活服务领域中的应用277
9.2.3发展智能机器人所面临的困难282
9.3智能人机合作282
9.4本章小结284
习题284
参考文献284
第10章机器智能的未决问题287
10.1复杂性理论287
10.2不确定性理论288
10.3智能数学290
10.4人机关系:隐智能与创造力292
10.5本章小结293
习题293
参考文献293第1章绪论
本章学习目标
1.1机器智能
1.1.1基本概念
1.1.2本书内容组织
1.2科学技术的基本概念及基本规律
1.2.1科学技术的基本概念
1.2.2科学技术的发生学机制
1.2.3科学技术发展的基本规律
1.3智能科学技术的历史使命和研究方向
1.3.1历史使命
1.3.2研究方向
1.4本章小结
参考文献
第2章智能科学技术的基本概念
本章学习目标
2.1智能及其相关概念
2.1.1智能
2.1.2自然智能
2.1.3机器智能
2.1.4隐智能与显智能
2.2信息、知识及其相关概念
2.2.1信息
2.2.2认知
2.2.3知识
2.2.4意识
2.2.5情感
2.3策略及其相关概念
2.3.1策略
2.3.2决策
2.3.3行为
2.3.4执行
2.3.5系统
2.4本章小结
参考文献
第3章机器智能的研究方法之一:结构模拟
3.1生物神经网络
3.1.1大脑皮层
3.1.2生物神经元
3.1.3生物神经网络
3.2人工神经网络
3.2.1人工神经元模型
3.2.2感知机（感知器）
3.2.3人工神经网络基本模型
3.2.4人工神经网络发展简史
3.3神经网络学习算法
3.3.1存储与映射
3.3.2人工神经网络的训练（学习）
3.3.3基本人工神经网络学习规则
3.4前向多层感知机和BP算法
3.4.1前向神经网络
3.4.2单层感知机
3.4.3多层感知机和BP算法
3.5Hopfield反馈神经网络
3.5.1动力学基本概念
3.5.2离散Hopfield网络
3.5.3连续Hopfield网络
3.5.4联想记忆
3.6人工神经网络的典型应用
3.7结构模拟方法的特点和困难
3.8本章小结
参考文献
第4章机器智能的研究方法之二:功能模拟
4.1发展简史
4.2知识表示与知识工程
4.2.1状态空间法
4.2.2问题归约法
4.2.3谓词逻辑法
4.2.4语义网络法
4.2.5框架表示法
4.2.6知识工程
4.3知识获取
4.3.1知识发现
4.3.2知识获取
4.3.3知识演绎
4.4问题求解
4.4.1图搜索
4.4.2宽度优先搜索
4.4.3深度优先搜索
4.4.4等代价搜索
4.4.5启发式搜索
4.5博弈理论
4.6定理证明
4.6.1消解原理
4.6.2规则演绎系统
4.7专家系统
4.7.1基本概念
4.7.2发展简史
4.7.3基本类型
4.7.4基本结构
4.7.5建造步骤
4.7.6工作机理和结构
4.7.7新型专家系统
4.7.8开发工具
4.8自然语言理解
4.8.1基本概念
4.8.2发展历程
4.8.3句法分析
4.8.4语义分析
4.8.5简单句的自动理解
4.8.6语句之间的关系
4.8.7自然语言生成
4.9功能模拟方法的优势与困难
4.10本章小结
参考文献
第5章机器智能的研究方法之三:行为模拟
5.1机器感知
5.1.1机器感知基本原理
5.1.2无线传感器网络基本概念
5.1.3信息融合基本概念
5.1.4物联网基本概念
5.2模式分类
5.2.1模式分类基本概念
5.2.2文本分类基本概念
5.2.3文本特征抽取与表示
5.2.4常用的文本分类方法
5.2.5文本分类性能评估
5.3感知-动作系统
5.3.1Brooks的研究背景
5.3.2Brooks的研究思路
5.3.3模拟生物体的设计与实现
5.3.4Brooks的分析
5.4机器学习
5.4.1基本概念和发展简史
5.4.2基本结构
5.4.3主要策略
5.4.4机械学习
5.4.5归纳学习
5.4.6类比学习
5.5计算智能
5.5.1基本概念
5.5.2进化计算
5.5.3模糊计算
5.6特点与局限性
5.7本章小结
参考文献
第6章机器智能的研究方法之四:机制模拟
6.1机器智能研究的方法论解析
6.1.1近代科学观与方法论及其对智能研究的影响
6.1.2机器智能研究的科学观和方法论
6.2全信息理论
6.2.1全信息
6.2.2全信息的生成
6.2.3全信息的分类
6.2.4概率信息的描述
6.2.5偶发信息的描述
6.2.6确定信息的描述
6.2.7模糊信息的描述
6.2.8语义、语用和全信息的描述
6.3知识理论
6.3.1知识的基础理论
6.3.2知识的生成理论
6.3.3知识的激活理论
6.3.4知识的生态模型
6.3.5意识发生学
6.4智能生成机制
6.5智能统一理论
6.6全信息自然语言理解
6.7本章小结
习题
参考文献
第7章机器智能与机器情感
7.1信息检索系统
7.1.1基本概念
7.1.2基本原理
7.1.3智能信息检索
7.2情感分类
7.3情感生成机理:信息-意识-情感转换
7.4智能与情感相互作用模型
7.5本章小结
习题
参考文献
第8章机器智能的宏观应用:智能信息网络
8.1基本概念
8.1.1信息网络
8.1.2智能信息网络
8.1.3网络智能
8.1.4智能网
8.2智能信息网络在经济领域的应用
8.2.1智能信息网络助力美特斯邦威快速成长
8.2.2沃尔玛的发展得到智能信息网络支持
8.2.3电子商务
8.3智能信息网络在社会领域的应用
8.3.1智能信息网络促进科学研究
8.3.2智能化社区信息网络
8.3.3智能建筑信息网络
8.3.4智能化农业信息网络与信息服务系统
8.4智能信息网络在安全领域的应用
8.4.1保密安全
8.4.2网络安全
8.4.3内容安全
8.5本章小结
习题
参考文献
第9章机器智能的微观应用:智能机器人
9.1机器人
9.1.1基本概念
9.1.2研究历史
9.1.3情智一体机器人
9.1.4群体智能机器人
9.1.5未来的智能机器人
9.2机器人的应用
9.2.1机器人在生产领域中的应用
9.2.2机器人在生活服务领域中的应用
9.2.3发展智能机器人所面临的困难
9.3智能人机合作
9.4本章小结
习题
参考文献
第10章机器智能的未决问题
10.1复杂性理论
10.2不确定性理论
10.3智能数学
10.4人机关系:隐智能与创造力
10.5本章小结
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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人类制造了机器，机器有一天会超越人类，统治人类，主宰世界么？
《机器智能》告诉你
在人类自身能力与机器能力的融合共生体中，不存在统治与被统治的关系，只有人类与机器相互依赖、共同合作，才能确保人类社会与科学技术都沿着正确的方向发展。因此，未来人类与机器之间应该存在合理的角色分工，相互取长补短。例如，人类在创造性方面的能力是机器无法比拟的，于是可以由人类主要承担这一类工作，而机器在非创造性或常规性劳动方面的能力是人类自身难以实现的，于是可以由机器主要负责这方面的工作，这样各种能力都得到充分利用，人类综合能力才会不断增强。实际上，由于能力性质的不同，创造性的劳动更为重要，所以，还是人类处于主导地位，机器处于辅助的地位。这就是科学技术发展的人机共生律。
智慧地球和物联网都在强调智能服务和智能决策，智能科学技术的必要性和重要性体现在哪里？
《机器智能》告诉你
实际上，物联网被认为是继WWW和移动互联网之后的互联网革命的第三波。物联网相较于传统的互联网和传感网具有更透彻的感知，即利用任何可以随时随地感知、测量、捕获和传递信息的设备、系统或流程，便于立即采取应对措施和进行长期规划；更全面的互联互通，即将个人电子设备、组织和政府信息系统中储存的信息交互和共享，从而对环境和业务状况进行实时监控；更深入的智能化，即使用数据挖掘和分析工具、科学模型和功能强大的运算系统处理复杂的数据分析、汇总和计算，整合和分析海量的跨地域、跨行业的信息，以更好地支持决策和行动。
智能的生成机制是什么？
《机器智能》告诉你
智能的生成机制是信息－知识－智能转换；在基于信息－知识－智能转换的机制模拟基础上，结构模拟、功能模拟和行为模拟三者都将和谐地融入到机制模拟这个统一的理论体系中，从而实现机器智能理论和方法的统一。所以，智能生成机制的模拟才是机器智能的主轴。
机器有情感吗？什么样的机器才是名副其实的智能机器？
《机器智能》告诉你
目前应用领域的机器人缺乏意识、精神状态和感觉这些情感条件，机器人只是按照人类设定的程序进行遵循一定的规则行为。
人们希望，将来的智能机器不只是冷冰冰的工具，它们不仅能够在给定问题-环境-目标的条件下，把信息转换为知识（认知），并进一步转换为智能策略（行事），建立自己的理智（智能）能力，而且能够在给定问题-环境-目标的条件下，形成相应的情感能力，能够表达和交流情感。这种既有理智又有情感的系统才能成为名副其实的智能机器。
机器人在生活中的应用有哪些？在未来社会，机器人会像电视机一样，走入每个寻常百姓家吗？
《机器智能》告诉你
机器人在生活中的应用有很多，如医用机器人、餐饮服务机器人、美女机器人等。随着科技的不断发展和机器人智能化水平的不断提高，智能机器人必将越来越多地进入寻常百姓家，承担家庭中的主要劳动责任，充当保姆和智能管家。到那一天，机器人将会和电视机一样普及。
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