智能科學(xué)（第3版）

目錄

第1章緒論
1.1智能革命
1.2智能科學(xué)的興起
1.3腦科學(xué)
1.4認(rèn)知科學(xué)
1.5人工智能
1.6智能科學(xué)的研究?jī)?nèi)容
1.7展望
第2章神經(jīng)生理基礎(chǔ)

2.1腦系統(tǒng)
2.2神經(jīng)組織
2.2.1神經(jīng)元的基本組成
2.2.2神經(jīng)元的分類
2.2.3神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞
2.3突觸傳遞
2.3.1化學(xué)性突觸
2.3.2電突觸
2.3.3突觸傳遞的機(jī)制
2.4神經(jīng)遞質(zhì)
2.4.1乙酰膽堿
2.4.2兒茶酚胺類
2.4.35羥色胺
2.4.4氨基酸和寡肽
2.4.5一氧化氮
2.4.6受體
2.5信號(hào)跨膜轉(zhuǎn)導(dǎo)
2.5.1轉(zhuǎn)導(dǎo)蛋白
2.5.2第二信使
2.6靜息膜電位
2.7動(dòng)作電位
2.8離子通道
2.9腦電信號(hào)
2.9.1腦電信號(hào)分類
2.9.2腦電信號(hào)分析
2.10神經(jīng)系統(tǒng)
2.10.1中樞神經(jīng)系統(tǒng)
2.10.2周圍神經(jīng)系統(tǒng)
2.11大腦皮質(zhì)







第3章神經(jīng)計(jì)算

3.1概述
3.2神經(jīng)元模型
3.3反傳學(xué)習(xí)算法
3.3.1反傳算法的原理
3.3.2反傳算法的數(shù)學(xué)表達(dá)
3.3.3反傳算法的執(zhí)行步驟
3.3.4對(duì)反傳網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點(diǎn)的討論
3.4Hopfield模型
3.4.1離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)
3.4.2連續(xù)Hopfield網(wǎng)絡(luò)
3.5自適應(yīng)共振理論ART模型
3.5.1ART模型的結(jié)構(gòu)
3.5.2ART的基本工作原理
3.5.3ART模型的數(shù)學(xué)描述
3.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成
3.6.1結(jié)論生成方法
3.6.2個(gè)體生成方法
3.7脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.7.1Eckhorn模型
3.7.2脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.7.3貝葉斯連接域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.8神經(jīng)場(chǎng)模型
3.8.1神經(jīng)場(chǎng)表示
3.8.2神經(jīng)場(chǎng)學(xué)習(xí)理論
3.9超限學(xué)習(xí)機(jī)
3.10功能柱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3.10.1模型與方法
3.10.2單功能柱模型的模擬結(jié)果
3.11神經(jīng)元集群的編碼和解碼
3.11.1概述
3.11.2熵編碼理論
3.11.3貝葉斯集群編碼
3.11.4貝葉斯集群解碼
第4章心智模型

4.1心智建模
4.2圖靈機(jī)
4.3物理符號(hào)系統(tǒng)
4.4ACT模型
4.5SOAR模型
4.6心智社會(huì)
4.7LIDA
4.8CAM心智模型
4.9PMJ心智模型
4.10動(dòng)力系統(tǒng)理論
4.11大腦協(xié)同學(xué)
第5章視覺(jué)感知

5.1視覺(jué)的生理機(jī)制
5.1.1視網(wǎng)膜
5.1.2光感受器
5.1.3外膝體
5.1.4視皮層
5.1.5感受野
5.1.6功能柱
5.1.7顏色視覺(jué)
5.1.8知覺(jué)恒常性
5.2視覺(jué)理論
5.2.1建構(gòu)理論
5.2.2直接知覺(jué)
5.2.3格式塔理論
5.3視覺(jué)有效編碼
5.4馬爾的視覺(jué)計(jì)算理論
5.5拓?fù)湟曈X(jué)理論
5.6視覺(jué)的正則化理論
5.7基于模型的視覺(jué)理論
5.8計(jì)算機(jī)視覺(jué)
5.8.1圖像分割
5.8.2圖像理解
5.8.3主動(dòng)視覺(jué)
5.8.4立體視覺(jué)
5.8.5利用啟發(fā)式知識(shí)的方法
5.9同步化響應(yīng)
5.9.1概述
5.9.2神經(jīng)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)
5.9.3時(shí)間編碼
5.9.4視皮層的神經(jīng)元振蕩模型
5.9.5視覺(jué)系統(tǒng)中的表象與尺度變換
5.9.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的非線性動(dòng)力學(xué)問(wèn)題
第6章聽(tīng)覺(jué)感知

6.1聽(tīng)覺(jué)通路
6.2聽(tīng)覺(jué)信息的中樞處理
6.2.1頻率分析機(jī)理
6.2.2強(qiáng)度分析機(jī)理
6.2.3聲源定位和雙耳聽(tīng)覺(jué)
6.2.4對(duì)復(fù)雜聲的分析
6.3語(yǔ)音編碼
6.4韻律認(rèn)知
6.4.1韻律特征
6.4.2韻律建模
6.4.3韻律標(biāo)注
6.4.4韻律生成
6.4.5韻律生成的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)機(jī)制
6.5語(yǔ)音識(shí)別
6.5.1語(yǔ)音識(shí)別概況
6.5.2語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
6.5.3基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)
6.6語(yǔ)音合成
6.6.1語(yǔ)音合成概況
6.6.2文字到語(yǔ)音合成系統(tǒng)
6.6.3概念語(yǔ)音轉(zhuǎn)換系統(tǒng)
6.7聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景分析
6.7.1初級(jí)分析
6.7.2以圖式為基礎(chǔ)的知覺(jué)組織
6.7.3初級(jí)分析與圖式加工之間的關(guān)系
6.7.4場(chǎng)景分析的總體評(píng)價(jià)
6.8言語(yǔ)行為
第7章語(yǔ)言

7．1引言
7．2語(yǔ)言認(rèn)知
7．3喬姆斯基的形式文法
7．3．1短語(yǔ)結(jié)構(gòu)文法
7．3．2上下文有關(guān)文法
7．3．3上下文無(wú)關(guān)文法
7．3．4正則文法
7．4擴(kuò)充轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)
7．5格文法
7．6概念依存理論
7．7語(yǔ)言理解
7．7．1概述
7．7．2基于規(guī)則的分析方法
7．7．3基于語(yǔ)料的統(tǒng)計(jì)模型
7．7．4機(jī)器學(xué)習(xí)方法
7．8腦語(yǔ)言功能區(qū)
7．8．1經(jīng)典語(yǔ)言功能區(qū)
7．8．2語(yǔ)義相關(guān)功能區(qū)
7．8．3音韻相關(guān)功能區(qū)
7．8．4拼字相關(guān)功能區(qū)
7．8．5雙語(yǔ)者腦語(yǔ)言功能區(qū)
第8章學(xué)習(xí)

8．1概述
8．2行為學(xué)習(xí)理論
8．2．1條件反射學(xué)習(xí)理論
8．2．2行為主義的學(xué)習(xí)理論
8．2．3聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)理論
8．2．4操作學(xué)習(xí)理論
8．2．5相近學(xué)習(xí)理論
8．2．6需要消減理論
8．3認(rèn)知學(xué)習(xí)理論
8．3．1格式塔學(xué)派的學(xué)習(xí)理論
8．3．2認(rèn)知目的理論
8．3．3認(rèn)知發(fā)現(xiàn)理論
8．3．4認(rèn)知同化理論
8．3．5信息加工學(xué)習(xí)理論
8．3．6建構(gòu)主義的學(xué)習(xí)理論
8．4人本學(xué)習(xí)理論
8．5觀察學(xué)習(xí)理論
8．6內(nèi)省學(xué)習(xí)
8．6．1內(nèi)省學(xué)習(xí)一般模型
8．6．2內(nèi)省學(xué)習(xí)的元推理
8．6．3失敗分類
8．6．4內(nèi)省過(guò)程中的基于案例推理
8．7強(qiáng)化學(xué)習(xí)
8．7．1強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型
8．7．2Q學(xué)習(xí)
8．7．3部分感知強(qiáng)化學(xué)習(xí)
8．8深度學(xué)習(xí)
8．8．1概述
8．8．2深度信念網(wǎng)絡(luò)
8．8．3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8．9學(xué)習(xí)計(jì)算理論
8．9．1哥爾德學(xué)習(xí)理論
8．9．2模型推理系統(tǒng)
8．9．3大概近似正確學(xué)習(xí)理論
第9章記憶

9．1概述
9．2記憶系統(tǒng)
9．2．1感覺(jué)記憶
9．2．2短時(shí)記憶
9．2．3長(zhǎng)時(shí)記憶
9．3長(zhǎng)時(shí)記憶
9．3．1長(zhǎng)時(shí)記憶的類型
9．3．2長(zhǎng)時(shí)記憶的模型
9．3．3長(zhǎng)時(shí)記憶的信息提取
9．4工作記憶
9．4．1工作記憶模型
9．4．2工作記憶和推理
9．4．3工作記憶的神經(jīng)機(jī)制
9．5遺忘理論
9．6內(nèi)隱記憶
9．7動(dòng)態(tài)記憶理論
9．8記憶預(yù)測(cè)理論
9．8．1恒定表征
9．8．2大腦皮層區(qū)的結(jié)構(gòu)
9．8．3大腦皮層區(qū)如何工作
9．9互補(bǔ)學(xué)習(xí)記憶
9．9．1海馬體
9．9．2互補(bǔ)學(xué)習(xí)系統(tǒng)

第10章思維

10．1概述
10．2思維的形態(tài)
10．2．1抽象思維
10．2．2形象思維
10．2．3靈感思維
10．3精神活動(dòng)層級(jí)
10．4推理
10．4．1演繹推理
10．4．2歸納推理
10．4．3反繹推理
10．4．4類比推理
10．4．5非單調(diào)推理
10．4．6常識(shí)性推理
10．5問(wèn)題求解
10．5．1問(wèn)題空間
10．5．2產(chǎn)生式系統(tǒng)
10．5．3啟發(fā)式搜索
10．5．4手段目的分析法
10．5．5解決問(wèn)題的策略
10．6決策理論
10．6．1決策效用理論
10．6．2滿意原則
10．6．3逐步消元法
10．6．4貝葉斯決策方法
10．7智能決策支持系統(tǒng)
10．7．1智能決策支持系統(tǒng)
10．7．2綜合集成研討廳

第11章智力發(fā)展

11．1引言
11．2智力理論
11．2．1智力的因素論
11．2．2多元智力理論
11．2．3智力結(jié)構(gòu)論
11．3智力的測(cè)量
11．4皮亞杰認(rèn)知發(fā)展理論
11．4．1圖式
11．4．2兒童智力發(fā)展階段
11．4．3新皮亞杰主義
11．5智力發(fā)展的影響因素
11．5．1成熟因素
11．5．2經(jīng)驗(yàn)因素
11．5．3社會(huì)環(huán)境因素
11．5．4平衡化因素
11．6智力發(fā)展的人工系統(tǒng)
第12章情緒與情感

12．1概述
12．1．1情緒的構(gòu)成要素
12．1．2情緒的基本形式
12．1．3情緒狀態(tài)
12．1．4情緒的功能
12．2情緒理論
12．2．1詹姆斯—蘭格情緒學(xué)說(shuō)
12．2．2情緒評(píng)估—興奮學(xué)說(shuō)
12．2．3情緒三因素說(shuō)
12．2．4基本情緒論
12．2．5維度論
12．2．6非線性動(dòng)態(tài)策略
12．3情緒加工
12．3．1情緒語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)理論
12．3．2貝克的圖式理論
12．3．3威廉斯的情緒加工理論
12．4情感智能
12．5情感計(jì)算
12．6情感與認(rèn)知
12．6．1情感優(yōu)先假說(shuō)
12．6．2認(rèn)知評(píng)價(jià)觀點(diǎn)
12．6．3圖式命題聯(lián)想和類比表征系統(tǒng)
12．7情緒的腦機(jī)制
第13章意識(shí)

13．1概述
13．2意識(shí)的基本要素和特性
13．3心理學(xué)的意識(shí)觀
13．4意識(shí)的劇場(chǎng)模型
13．5意識(shí)的還原論理論
13．6神經(jīng)元群組選擇理論
13．7意識(shí)的量子理論
13．8綜合信息理論
13．9顯意識(shí)思維與潛意識(shí)思維
13．10機(jī)器意識(shí)系統(tǒng)
13．11注意
13．11．1注意的功能
13．11．2選擇性注意
13．11．3注意分配
13．11．4注意系統(tǒng)
第14章認(rèn)知結(jié)構(gòu)

14．1概述
14．2謂詞演算
14．3動(dòng)態(tài)描述邏輯
14．3．1描述邏輯
14．3．2動(dòng)態(tài)描述邏輯DDL
14．4歸納邏輯
14．4．1經(jīng)驗(yàn)主義概率歸納邏輯
14．4．2概率邏輯理論
14．4．3主觀貝葉斯概率
14．4．4條件化歸納邏輯
14．4．5非帕斯卡概率歸納邏輯
14．5范疇論
14．6Topos
14．6．1Topos的定義
14．6．2Topos之間的態(tài)射
14．6．3Sheaf理論
14．6．4Topos的內(nèi)邏輯
14．6．5公理和推理
14．7心理邏輯
14．7．1組合系統(tǒng)
14．7．2INRC四元群結(jié)構(gòu)
14．7．3態(tài)射—范疇論
14．8認(rèn)知?jiǎng)恿W(xué)
第15章智能機(jī)器人

15．1概述
15．2智能機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)
15．3機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)
15．3．1視覺(jué)系統(tǒng)分類
15．3．2定位技術(shù)
15．3．3自主視覺(jué)導(dǎo)航
15．3．4視覺(jué)伺服系統(tǒng)
15．4機(jī)器人路徑規(guī)劃
15．4．1全局路徑規(guī)劃
15．4．2局部路徑規(guī)劃
15．5細(xì)胞自動(dòng)機(jī)
15．6認(rèn)知機(jī)模型
15．7情感機(jī)器人
15．8發(fā)育機(jī)器人
15．9智能機(jī)器人發(fā)展趨勢(shì)
第16章類腦智能

16.1概述
16.2大數(shù)據(jù)智能
16.3認(rèn)知計(jì)算
16.4歐盟人腦計(jì)劃
16.5美國(guó)腦計(jì)劃
16.6腦模擬系統(tǒng)SPAUN
16.7神經(jīng)形態(tài)芯片
16.7.1神經(jīng)形態(tài)芯片簡(jiǎn)史
16.7.2IBM的TrueNorth神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)
16.7.3英國(guó)SpiNNaker
16.7.4寒武紀(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器
16.8腦機(jī)融合
16.8.1腦機(jī)接口
16.8.2腦機(jī)融合的認(rèn)知模型
16.8.3腦機(jī)融合的環(huán)境感知
16.8.4腦機(jī)融合的自動(dòng)推理
16.8.5腦機(jī)融合的協(xié)同決策
16.9智能科學(xué)發(fā)展路線圖
16.9.1初級(jí)類腦智能
16.9.2高級(jí)類腦智能
16.9.3超腦智能
參考文獻(xiàn)