人工認知系統(tǒng)導(dǎo)論

　　正如本書前言所講，這是一本內(nèi)容比較全面且易于理解的介紹人工認知系統(tǒng)的科普讀物。全書首先對人工認知系統(tǒng)做了操作性定義，然后在余下的章節(jié)中介紹了自治性、具身化、學習與發(fā)展、記憶與前瞻、知識與表征以及社會認知等關(guān)鍵問題?？紤]到讀者群體，作者沒有涉及“如何構(gòu)建人工認知系統(tǒng)”等具體算法的內(nèi)容，也沒有講到機器意識等比較艱深的領(lǐng)域。在結(jié)構(gòu)上，全書可以劃分為正文與頁下注兩部分，可以看作是故事的兩條主線。正文著重對關(guān)鍵問題做簡明的描述，而頁下注則講到了更深入的細節(jié)，讀者可以順著注釋里提到的專業(yè)文獻去了解更多、更專業(yè)的內(nèi)容。本書的特點之一是，在學術(shù)界尚未對何謂“認知”得到一致的結(jié)論的情況下，作者并沒有著重介紹自己所持的領(lǐng)域觀點，而是廣泛介紹了這一領(lǐng)域內(nèi)的不同觀點，讀者閱讀這一本書就可以大致獲得人工認知系統(tǒng)的概貌。

　　戴維·弗農(nóng)（David Vernon）是瑞典舍夫德大學信息學教授，電氣和電子工程師協(xié)會高級成員，歐洲人工認知系統(tǒng)發(fā)展網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)員，卡內(nèi)基梅隆大學認知系統(tǒng)客座教授。致力于開發(fā)開源認知類人機器人。