本书主要围绕着智能科学与技术的内涵展开，强调学科基础知识、主要研究方法、核心研究领域、若干热点问题以及前沿应用技术等，内容涉及智能哲学、智能科学、智能技术等诸多方面。整部教材主要包括学科基础、科学研究和技术应用三大部分。学科基础部分涉及学科概述、机器系统、算法运作等方面的内容。科学研究部分涉及环境感知、语言理解、意识整合、艺术创造、行为表现等方面的内容。技术应用部分则涉及人机交互、系统构建和智能社会等方面的内容。本书覆盖了智能科学与技术专业入门课程所必须掌握的核心知识，基础性、思想性和前沿性并重，起到引领读者进入这一新兴学科的启蒙作用。
本书可作为高等院校智能科学与技术专业本科生入门课程的教材，或者作为人工智能相关专业研究生课程的教材，也可以供相关技术人员学习参考。目前社会已经进入智能时代，凡希望了解智能社会*为基本的科学技术内容的读者，都可以读一读这部教材，定将受益匪浅。
目 录
前言
第1版前言
教学建议
第1章 概述 1
1.1 学科界定 1
1.1.1 作为新兴学科的内涵 1
1.1.2 在信息社会中的地位 3
1.1.3 学科人才培养的要求 5
1.2 智能简史 7
1.2.1 智能科学的草创期 7
1.2.2 智能科学的积累期 9
1.2.3 智能科学的成熟期 12
1.3 人脑机制 13
1.3.1 人脑结构功能定位 14
1.3.2 神经细胞连接网络 17
1.3.3 人类学习适应能力 19
本章小结与习题 22
第2章 机器系统 23
2.1 数据存储 23
2.1.1 数字位及其存储 23
2.1.2 存储器及其容量 26
2.1.3 数据二进制表示 27
2.2 数据处理 30
2.2.1 机器体系结构 30
2.2.2 机器指令语言 31
2.2.3 机器程序执行 33
2.3 操作系统 34
2.3.1 操作系统体系结构 35
2.3.2 组织协调机器活动 38
2.3.3 网络操作系统概述 39
本章小结与习题 41
第3章 算法运作 43
3.1 算法构造 43
3.1.1 界定算法性质 43
3.1.2 伪码描述算法 45
3.1.3 算法构造过程 49
3.2 算法结构 51
3.2.1 算法选择结构 52
3.2.2 算法迭代结构 53
3.2.3 算法递归结构 55
3.3 搜索算法 58
3.3.1 盲目搜索算法 58
3.3.2 启发搜索算法 60
3.3.3 博弈搜索算法 62
本章小结与习题 65
第4章 环境感知 67
4.1 机器视觉 67
4.1.1 机器视觉概述 67
4.1.2 视觉计算过程 69
4.1.3 机器视觉环节 70
4.2 图形分析 72
4.2.1 边线合成方法 72
4.2.2 区域生成方法 74
4.2.3 纹理识别方法 77
4.3 景物理解 78
4.3.1 空间信息获取 78
4.3.2 景物匹配识别 81
4.3.3 主动视觉计算 84
本章小结与习题 87
第5章 语言理解 88
5.1 语句理解 88
5.1.1 意群语词分割 88
5.1.2 句法依存分析 91
5.1.3 语境意义获取 93
*5.2 语义理论 95
5.2.1 范畴分析语法 95
5.2.2 内涵类型逻辑 98
5.2.3 语义映射规则 100
5.3 语篇分析 102
5.3.1 语篇表述理论 102
5.3.2 语篇指代消解 105
5.3.3 语篇理解系统 108
本章小结与习题 110
第6章 意识整合 111
6.1 意识科学 111
6.1.1 科学研究线索 111
6.1.2 神经生物基础 113
6.1.3 科学解释理论 115
6.2 机器意识 117
6.2.1 机器意识研究概况 117
6.2.2 全局工作空间理论 119
6.2.3 机器意识困难所在 121
*6.3 信息整合 123
6.3.1 信息整合理论 123
6.3.2 意识认知体系 125
6.3.3 意识实验系统 128
本章小结与习题 131
第7章 艺术创造 132
7.1 情感驱动 132
7.1.1 情感神经系统 132
7.1.2 情感作用机制 134
7.1.3 情思审美表达 136
*7.2 创意模型 138
7.2.1 情智纠缠机制 138
7.2.2 类量子性过程 140
7.2.3 创意量子模型 144
7.3 机器艺术 147
7.3.1 机器音乐创作 147
7.3.2 机器书画创作 150
7.3.3 机器诗歌创作 153
本章小结与习题 155
第8章 行为表现 157
8.1 人体运动 157
8.1.1 人体运动控制 157
8.1.2 运动神经系统 159
8.1.3 躯体运动定位 161
8.2 仿人行为 163
8.2.1 研制仿人机器人 163
8.2.2 行为的强化学习 167
8.2.3 机器人仿人行为 169
8.3 机器歌舞 171
8.3.1 机器歌舞概述 171
8.3.2 歌舞动漫仿真 173
8.3.3 机器歌舞创作 175
本章小结与习题 177
第9章 人机交互 179
9.1 人机会话 179
9.1.1 话语识别理解 179
9.1.2 话语语音生成 181
9.1.3 会话管理系统 182
9.2 情感交流 185
9.2.1 情感信息识别 185
9.2.2 情感媒体表达 189
9.2.3 情感交流系统 191
9.3 脑机融合 193
9.3.1 脑电发生原理 193
9.3.2 脑电信号解读 195
9.3.3 脑机融合系统 196
本章小结与习题 199
第10章 系统构建 200
10.1 经典系统 200
10.1.1 结构知识表示 200
10.1.2 过程知识表示 202
10.1.3 构建专家系统 204
10.2 学习系统 206
10.2.1 神经专家系统 206
10.2.2 演化神经系统 208
10.2.3 综合智能系统 211
*10.3 群体系统 213
10.3.1 应变型智能主体 213
10.3.2 认知型智能主体 216
10.3.3 协调性群体系统 219
本章小结与习题 222
第11章 智能社会 224
11.1 智能家居 224
11.1.1 智能家居整体架构 224
11.1.2 智能家居功能实现 226
11.1.3 智能家居核心系统 228
11.2 智能交通 231
11.2.1 智能交通系统构成 231
11.2.2 车辆行驶路径规划 233
11.2.3 智能车辆自动驾驶 235
11.3 智慧城市 238
11.3.1 智慧城市整体架构 238
11.3.2 智慧城市应用系统 241
11.3.3 智慧城市核心技术 243
本章小结与习题 245
第12章 展望 246
12.1 机器困境 246
12.1.1 形式系统局限性 246
12.1.2 不可计算性证明 249
12.1.3 计算能力的限度 250
12.2 智能哲学 252
12.2.1 心智能否被计算 252
12.2.2 来一场图灵测验 254
12.2.3 钵中之脑的启示 257
12.3 学科前景 259
12.3.1 强弱人工智能观点 259
12.3.2 心智计算的自然观 260
12.3.3 智能科学的新趋势 261
本章小结与习题 264
参考文献 265
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