智能機器人養(yǎng)成記：開發(fā)人類友好型機器人

譯者序
前言
第一部分　人工智能怎么了
第1章　問題的本質 2
11　行動與思考 3
12　社交機器人 5
13　人工智能的作用 6
14　智力概述 7
15　大腦需要身體 9
16　本書的結構和主題 9
17　應對變化的步伐 17
18　對行話的解釋 18
注釋 20
第2章　商用機器人 21
21　家用機器人和服務機器人 23
22　野外機器人技術 25
23　機器人道路車輛 26
24　醫(yī)用機器人 29
25　群機器人技術 30
26　娛樂機器人 33
27　伙伴機器人 34
28　類人機器人 36
29　觀察 37
注釋 38
第3章　從廣泛研究到市場 41
31　箱中取物 44
32　仿生機器人技術 46
33　護理和輔助機器人 47
34　情感計算 48
35　仿人機器人 49
36　為什么工業(yè)機器人技術如此成功 54
37　機器人技術的現(xiàn)狀 59
38　觀察 62
注釋 63
第4章　一個暴力的故事 66
41　在選項中搜索 67
42　國際象棋世界冠軍是一臺計算機—那又怎樣 70
43　計算機“思維” 74
44　結果 76
45　觀察 79
注釋 80
第5章　知識與力量 82
51　如何存儲知識以供利用 86
52　常識 88
53　搜索是一種標準技術 90
54　符號與數(shù)字 91
55　學會改進 92
56　特征工程 94
57　觀察 95
注釋 96
第6章　小遠見和大突破 98
61　特征工程的結束 104
62　發(fā)生了什么 109
63　觀察 111
注釋 112
第7章　學習機器的興起 113
71　機器學習的發(fā)展 114
72　超市數(shù)據(jù)挖掘 115
73　通過學習算法來學習算法 119
74　發(fā)現(xiàn)模式 121
75　大數(shù)據(jù) 122
76　統(tǒng)計很重要，但是被誤解了 124
77　變革仍在繼續(xù)—使用Deep Zero 125
78　觀察 130
注釋 131
第8章　深思熟慮和其他預言 132
81　AI是一種高度專注的產業(yè) 133
82　基于任務的AI 134
83　機器預言 135
84　知識工程 140
85　社交對話 143
86　觀察 146
注釋 148
第9章　打造巨型大腦 150
91　大腦建設項目 151
92　全腦仿真 153
93　大腦是一臺機器—那又怎樣 156
94　基本人工神經網(wǎng)絡 159
95　不同的方法：AI和腦科學 161
96　更先進的網(wǎng)絡 164
97　預測編碼和自動編碼器 165
98　ANN的問題 166
99　機器人的模擬問題 170
910　觀察 172
注釋 173
第10章　把組件子系統(tǒng)拴在一起 177
101　模塊化交互的復雜性 179
102　計算機如何表示所知道的知識和經驗 182
103　基于任務的AI局限性 184
104　通用AI 184
105　主算法 185
106　生物學比較 187
107　超級智能 189
108　集成深度人工神經網(wǎng)絡 192
109　對第一部分的觀察 195
注釋 201
第二部分　成長和發(fā)育機器人
第11章　基礎工作——綜合、基礎和真實性 204
111　經典控制論運動 206
112　現(xiàn)代控制論 210
113　符號接地 212
114　新機器人技術 214
115　觀察 216
注釋 217
第12章　發(fā)育的方法—培育你自己的機器人 219
121　個體發(fā)育的作用：成長中的機器人 222
122　次序、階段和時間表 224
123　發(fā)育的制約因素 228
124　從小處開始，盡早開始 230
125　解剖學的重要性 232
126　人體驚人的復雜性 234
127　自主和動機 236
128　玩?！獩]有目標的探索與發(fā)現(xiàn) 239
129　成長的架構 242
1210　觀察 247
注釋 248
第13章　iCub仿人機器人的發(fā)育成長 251
131　iCub—用于研究的仿人機器人 252
132　管理不成熟的約束 254
133　視覺、凝視和注視 256
134　運動和視覺空間 258
135　物體感知 260
136　實驗1—縱向發(fā)展 260
137　實驗2—玩耍行為的產生 263
138　它是如何工作的 267
注釋 274
第三部分　我們將何去何從
第14章　發(fā)育機器人將如何發(fā)展 278
141　發(fā)育機器人的行為 279
142　教，而不是編程 285
143　了解自己和其他個體 287
144　自我意識在動物身上很