微软创始人比尔?盖茨曾经称雷?库兹韦尔是“我知道在预测人工智能上最厉害的人”。过去30年他对未来预测的准确率超过了86%。在这本书中，雷?库兹韦尔阐述了极其令人信服的大胆预测：未来的世界，人类和机器将难分彼此，人类将不再是万物之灵。电脑将比人脑有高一万倍的智能。量子计算将引爆技术未来。机器不仅拥有智能，而且拥有心灵，将具有人类的意识、情绪和欲望。人类身体中植入了用生物工程和纳米材料制成的电脑芯片、人造器官，将比现代人类更长寿（甚至长生不老），有更强的学习能力，更灵敏的视觉和听觉。虚拟现实有可能使人机发生“恋爱”……你会认为这不可能？当人类不再继续生活在树上，并且吃烤熟了的东西的时候，有某个猴子也是和你一样看待人类进化的。
如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现买世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
多智能体协调控制是机器人和人工智能领域的研究热点。本书主要涉及多机器人（多智能体）的协调控制问题，提出了一种交互式协作智能体语言ALICA（交互式协作智能体语言），详细描述了ALICA的语法、语义、冲突检测与消解、软件架构、约束问题求解等内容。，通过三种场景，即机器人足球、探索和搜救来评估验证所提方法的有效性。本书可作为多机器人协调控制、人工智能和计算机科学领域的研究人员的参考书，也可作为高等院校相关研究生以及教师的参考用书。
可拓策略生成系统是利用计算机辅助人们生成解决矛盾问题的策略的智能系统。《可拓策略生成系统》依据可拓学的基本理论与方法，结合的人工智能理论与工具，研究了可拓策略生成系统的理论基础、基本方法和实用技术，并利用案例介绍了该系统的系统分析与设计思路。《可拓策略生成系统》探讨了人工智能中矛盾问题求解的理论基础，并提供了一套可以在计算机上实现矛盾问题求解的策略生成的具体方法，对于发展决策科学和人工智能有重要的科学意义，研制相应的实用软件对于进行科学决策有实用价值。《可拓策略生成系统》的读者对象为计算机科学、智能科学与管理科学等领域的、研究生、教学与科研人员以及管理决策人员。
《仿生人工智能》旨在为仿生人工智能提供一个系统性的入门介绍，并为工程师提供实现设计原理的工具箱。以理论方法与软硬件技术相结合的方式解释仿生人工智能的应用。《仿生人工智能》分为七章，逐步引导读者进入到不同时间和空间尺度的生物系统和人工系统中。在时间尺度上，从进化系统开始、穿越发育及学习系统、再到与环境及个体交互的行为系统。在空间尺度上，从细胞、神经元开始到多细胞有机体，再到由个体组成的群体系统。对每个系统的介绍都是以其生物背景开始再通过描述工程方法和技术来进行。每章结尾展望新的发展及进一步的阅读建议。
这是一本经典的人工智能教材，已被宾夕法尼亚州立大学、南加利福尼亚大学、马里兰大学圣玛丽斯学院、密歇根科技大学、密西西比州立大学、波特兰州立大学等多所大学采用为人工智能课程的指定教材。书中从人工智能（AI）的历史及其应用开始介绍，涵盖了AI问题求解的研究工具、AI和知识密集型问题求解的表示法、机器学习、重要的AI应用领域、人工智能编程语言LISP和PROLOG等方面的内容，讨论了智能科学的可能性问题，以及现在AI面临的挑战和目前AI的局限，并探讨了人工智能的未来。本书中的算法用类Pascal的伪代码描述，使算法清晰易读。阅读本书要求学生已经学过离散数学课程，包括谓词演算和图论的基本知识，并且学过数据结构课程，包括树、图、递归搜索，会使用堆栈、队列和级队列。
本书系统地介绍了机械手为主的优选控制器的设计和分析方法，是作者多年从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了靠前外同行近年来所取得的近期新成果。本书是在原有《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》基础上撰写而成的。全书分为上下两册，作为下册，本册以电机、机械手、倒立摆、移动机器人和四旋翼飞行器为对象，共分13章，包括控制系统输出受限控制、控制输入受限控制、基于轨迹规划的机械手控制、机械手模糊自适应反演控制、机械手迭代学习控制、柔性机械手反演及动态面控制、柔性机械臂分布式参数边界控制、移动机器人的轨迹跟踪控制、移动机器人双环轨迹跟踪控制、四旋翼飞行器轨迹控制、基于LMI的控制系统设计、基于线性矩阵不等式的倒立摆T-S模糊控制和执行器容错控制。每种控制方法都给出了算法推导、实例分析和相
