内容简介 自人工智能（AI）的概念诞生之日起，科学家们就热衷于探讨它的发展路径。第一阶段毫无疑问是计算智能，经过半个多世纪，AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段，是感知智能，让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为，尚未到来的第三阶段，是认知智能，甚至提到一个词：认知时代。 我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗？如果我们此时此刻正身处这个时代，那上一个是什么时代？ 有人说，大规模预训练已经过时，AI要实现具身化，具备推理能力，接着自我意识相伴而生。具身智能揭开了人类驯服机器的科学路径，小到在分子或原子上进行操作的纳米机器，大到震天撼地的巨型机械，无不乖乖地服从人类的操控指令，替代或者协助人类完成复杂的任务。 具有自我意识的AI是更安全还是更不安全？我们需要开始认真考虑
随着计算科学的快速发展，人工智能已为我们大家熟知。2017 年国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能的国家战略地位，关于人工智能的科普、技术普及读物也已出现，但符合少年儿童认知的人工智能科普读物却一直是个空白。本书是面向少年儿童的人工智能科普读物，用轻松有趣的笔触和明确简洁的形式介绍人工智能的历史、现状及未来。 本书写给6 岁以上、13 岁以下的青少年读者，深入浅出地介绍了人工智能的发展历史、人工智能的主要研究方向、技术实现流程及人工智能与未来社会的关系探索等。本书从科普和青少年教育的角度出发，培养孩子们对人工智能乃至新科技的认知，目的是让孩子们了解人工智能知识，建立正确的科技价值观和科学的方法论，为将来人工智能的研究和应用做好准备。
当前，人工智能作为一项引领未来的颠覆性战略技术，已在经济、军事、社会等各领域广泛用，成为世界各国科技竞争和战略布局的重中之重。本书以人工智能的“起点、拐点、奇点、看不见的终点”为线，突出认知新思维、技术新发展、应用新构想，从人工智能前世今生、思维方法、大模型、机器学习、感知认知、人机交互、脑科学、机器人，以及无人智能作战和未来发展等多维度、多层次、多领域进行全面深入剖析。
机器学习是计算机科学的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3部分（第11～16章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索.本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.
AI技术突飞猛进，智能革命风起云涌，正在将人类社会推进到全新的智能社会。在以机器人劳动、智能治理、加速、后真相等为重要特征的智能社会中，人类既能享受到物质极大丰富的富裕生活，同时也面临着诸多科技风险和社会风险。关于AI的各种问题不仅为越来越多的人所困惑、思考，亦成为试图把握时代精神的当代人不可能绕开的问题。 《智能革命后的世界：AI技术与人类社会的命运》运用跨学科的理论、方法、观点和案例，深刻剖析了当前智能革命发展的趋势，并用通俗易懂、简洁明快的语言对“智能革命后的世界”进行总体把握和全面刻画。尤其聚焦于未来智能社会的数字 、智人自我改造、AI养老与机器情感、机器人劳动与人类失业、AI科研与后真相状况、人类道德新变化、AI技术治理社会以及避免AI文明危崖等与每个人息息相关的议题。 本书
本书主要探讨现代社会的算法如何生产社会智能问题。作者埃琳娜 埃斯波西托教授沿袭其导师尼可拉斯 卢曼的 社会沟通 理论，指出机器学习等数字技术不是人工智能，而是 人工沟通 。在算法和人类智能之间进行这种类比是一种误导。如果机器对社会智能有贡献，不是因为它们学会了如何像人类一样思考，而是因为人类学会了如何与它们进行沟通。 人工沟通 意味着人类的沟通伙伴可能不是人类，而是算法。鉴于算法在社会生活的各个领域中的广泛使用，本书深入探索了人类与算法互动、在线网络列表的激增、数字本文分析中的可视化、算法个性化与数字画像、数字记忆与被遗忘权、遗忘图像、算法预测、法律犃犐的透明度与解释等数字社会的前沿问题。在Chat GPT热潮持续升温的当下，相信本书在帮助中国读者准确了解当代数字社会的同时，也能促进我们对数字
如今，人工智能的迅速发展给人们的日常生活和工作带来了巨大的影响。要想让人工智能朝着人类智能的方向持续迈进，我们就应该让我们创造的硅基大脑像人类大脑一样有感知、有记忆、有决策、有行动。问题的难点在于，人类大脑由约1000亿个神经元构成，神经元间交流复杂，大脑掌管认知、意识，影响我们生活的方方面面。我们如何破解如此庞大的复杂系统的运行机制呢？ 在《心智的10大模型》中，计算神经科学家格蕾丝·林赛深入探讨了数学模型在理解大脑中的关键作用。书中通过10个数学模型，从单个神经元到复杂的神经环路，再到整个大脑的行为控制，逐步展示了数学工具如何帮助科学家理解和描述大脑的决策、感觉处理、记忆等过程。本书不仅是一部科学史，也是一本前沿的神经科学指南，为读者呈现了神经科学与数学、计算机科学的跨学科融合，启
本书首先对人工智能的定义、历史及国内外发展趋势等方面做了详尽阐述，接着从Agent、搜索、推理、学习、进化、感知以及行动等方向分别对人工智能进行多角度的分析与学习，*后通过一些实际需求场景来说明人工智能在现今各领域方向的应用。 本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、自动化、计算机等专业的本科或研究生课程教材，也可供计算机信息处理、自动控制、生物信息等领域从事人工智能方向研究的科技工作者和相关专业师生参考。
人工智能已经全面进入艺术领域，与许多艺术门类如电影、绘画、舞蹈、雕塑等都有不同程度的融合发展。本书涉及各艺术门类、计算机、软件工程、仿生科学等领域，立足社会需求，面向未来发展，着重解答3个问题：人工智能现在经典的艺术应用有哪些？其原理是什么？未来人工智能与艺术的融合角度和方式是什么？本书采用总分总的结构，首先介绍人工智能与艺术的历史渊源；其次按照文学、绘画、音乐、电影、戏剧、舞蹈、建筑、游戏、雕塑9个类别分别叙述人工智能的典型案例、原理和未来发展方向； 总结人工智能与艺术融合的一般范式、现存问题和可能的发展路径。 本书适合社会大众、不同门类艺术专业人员和研究者从广度、深度、专业延伸的角度掌握人工智能与艺术的发展脉络。本书也适合作为信息艺术院校、人工智能交叉学科、新文科等相关
本书对所有主要的深度学习方法和最新研究趋势进行了深入探索。全书分为上下两卷，五个部分。上卷包括两个部分：第一部分是基础算法，包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法；第二部分是判别式模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆模型（LSTM）、注意力机制和记忆网络。下卷包括三个部分：第三部分是生成式模型，包括深度置信网络/深度玻尔兹曼机、自编码器（AE）/变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、像素级生成、深度聚类等；第四部分是前沿技术，讨论深度强化学习；第五部分是安全保障，包括深度学习的可解释性和对抗样本的攻击与防御。本书特别注重学术前沿，对包括胶囊网络在内的当前最新成果进行了细致的讨论。全书构建了一套明晰的深度学习体系，同时
本书主要是作者在脑-机接口(brain-computerinterface，BCI)或脑-机器人交互(brain-robotinteraction，BRI)方面的多年研究成果。该书详细地介绍BRI系统常用的脑信号产生机理和应用方法，全面地阐述以Cerobot为基本框架的非“侵入”式BRI系统结构，其中包括信号采集与处理、软件接口与混合编程、硬件设计与搭建等，并针对不同的脑电模式和机器人提供丰富的大脑与机器人交互的案例。
本书从机械臂的拟人化操作机理、运动规划与任务规划、技巧迁移方法及双臂协调操作等方面系统性地阐述了机器人拟人化操作的机器学习理论与关键技术，主要内容包括：基于人臂三角形的拟人化操作基础，拟人化操作运动学，拟人化操作的运动规划与任务规划方法，基于全局避障地图的拟人臂避障方法，基于肌肉疲劳的拟人化评价指标，以及人与机器人和机器人与机器人之间的同构、异构技巧迁移方法等相关理论和实验研究。
本书对所有主要的深度学习方法和**研究趋势进行了深入探索。全书分为上下两卷，五个部分。上卷包括两个部分：第一部分是基础算法，包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法；第二部分是判别式模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆模型（LSTM）、注意力机制和记忆网络。下卷包括三个部分：第三部分是生成式模型，包括深度置信网络/深度玻尔兹曼机、自编码器（AE）/变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、像素级生成、深度聚类等；第四部分是前沿技术，讨论深度强化学习；第五部分是安全保障，包括深度学习的可解释性和对抗样本的攻击与防御。本书特别注重学术前沿，对包括胶囊网络在内的当前**成果进行了细致的讨论。全书构建了一套明晰的深度学习体系，同时各章内
本书从数学、哲学、计算机科学、神经科学和人工智能等角度，全面阐述了贝叶斯理论背后的基础知识、思维方式和丰富哲理。贝叶斯定理一旦与算法相结合，就不再是一套枯燥的数学理论或认识论，而变成了应用广泛的知识宝库，催生了众多现代数学定理，以及令人称道的实践成果。作者一改传统的数学探讨模式，不仅展现了贝叶斯理论背后的科学思想，还阐述了它与人类思维之间的深刻关系，并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适合喜爱数学、算法、机器学习、人工智能、逻辑学和哲学的大众读者，读者无须过多数学和算法知识就能读懂。
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武奕陈编著的《人机工程与创新(实验性工业设 计系列教材)》主要针对在设计中的人机工程学的运 用的方方面面进行了详细的解释与分析。本教材属于 实验性教材，以创新的实验性案例来进行概念阐述与 理论讲解。本书总共包括五章二十四节内容，从对人 机工程学基本概念的阐释，到通过全面的案例来说明 人机工程学在设计中，尤其是工业设计中的重要作用 与具体应用方法。 本书章从概念、发展史和研究对象的角度对 人机工程学进行了基本解读；第二章主要围绕人机工 程学的重要研究对象——人，介绍人的身体构造与机 能，从人机工程学的测量方法，基本数据等内容来了 解人的基本身体构造与机能；第三章以“界面”这个 人机工程学在设计中重要的载体作为切入点，来讲 解“硬界面”和“软界面”概念与区别，并附以相关 原创案例加以说明；
本书阐述了社会机器学习的概念，系统总结了机器学习、社会计算等相关理论与方法并将两者有机融合，将大数据分析、深度机器学习、复杂网络分析等*的理论和方法应用到社会计算中，重点研究和解决了社会机器学习中的聚类学习、关联学习、角色学习、行为学习、弱项学习和异常学习等问题，针对每类研究问题分别从"问题-概念-模型-算法-实验"进行系统研究，提出了许多创新的理论、技术和方法，针对实际问题给出解决思路和实验验证，具有重要的理论创新和应用创新，是作者多年工作和实践的总结，对从事该领域的相关研究者具有重要的借鉴意义。
在《终极算法(机器学习和人工智能如何重塑世界)(精)》中，全球很好的算法问题专家、机器学习领域的先驱人物佩德罗·多明戈斯，为我们揭开了算法的神秘面纱，让我们一窥谷歌、亚马逊以及你的智能手机背后的机器学习原理。他阐释了机器学习的五大学派思想，解释了它们如何将神经科学、心理学、物理等领域的理论转变为算法并为你服务，并提出了“终极算法”的设想，探讨了终极算法对未来商业、科学、社会以及对每个人的意义。对于想要理解未来将发生怎样的变革、想走在变革前沿的人来说，这是一本必不可少的思想指南。 “如果这种终极算法存在，那么它将可以通过数据获得世界上过去、现在、未来的所有知识。这个算法的发明将会是科学目前伟大的进步之一。”
随着科技发展的日新月异，智能汽车已经成为世界范围内汽车科技创新的热点和汽车产业增长的新兴动力。目前， 外整车企业积极探索汽车智能化产品升级路径，汽车零部件企业加快适应汽车智能化的技术研发，互联网企业、IT企业等纷纷向汽车智能化领域渗透与布局，在加强与汽车行业合作的同时也在探索新型商业模式，智能汽车产业正在快速发展。本书从产业、产品、技术研究与应用等方面，全面系统地对智能汽车发展行进了梳理和展望。
本书是一本比较系统、全面地介绍遥感图像解译的基本理论和方法及人机交互图像解译的教材，它引出了地物信息传递问题和遥感图像解译的任务。全书分为九章：章遥感图像解译的一般问题；第二章遥感研究对象的特性；第三章遥感数据的物理属性和成像性能；第四章遥感数据的信息性能；第五章图像的解译标志；第六章遥感图像解译的信息单元；第七章遥感图像解译方法；第八章遥感图像人机交互解译；第九章实习指导书。该教材的主要特色体现在：(1)将航天遥感图像和航空遥感图像的解译融为一体；(2)既重视遥感图像解译的基础理论，也重视遥感图像解译的实践方法；(3)将现实中的目视解译方法和发展中的计算机人机交互解译技术共同展现在读者面前。 本书涉及面广，具有较为广泛的适应性，可作为与遥感有关专业的本科生的教材，或作为相关专业的研
