智能科学 第2版PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1人类的梦想 1

1.2智能科学的兴起 3

1.3智能科学的科学问题 7

1.4智能科学的实验技术 13

1.5展望 15

第2章 神经生理基础 17

2.1脑系统 17

2.2神经组织 19

2.2.1神经元的基本组成 19

2.2.2神经元的分类 21

2.2.3神经胶质细胞 21

2.3突触传递 23

2.3.1化学性突触 24

2.3.2电突触 26

2.3.3突触传递的机制 26

2.4神经递质 27

2.4.1乙酰胆碱 28

2.4.2儿茶酚胺类 28

2.4.3 5-羟色胺 32

2.4.4氨基酸和寡肽 34

2.4.5一氧化氮 34

2.4.6受体 34

2.5信号跨膜转导 35

2.5.1转导蛋白 36

2.5.2第二信使 37

2.6静息膜电位 39

2.7动作电位 42

2.8离子通道 46

2.9神经系统 47

2.9.1中枢神经系统 47

2.9.2周围神经系统 48

2.10大脑皮层 49

第3章 神经计算 53

3.1概述 53

3.2神经元模型 62

3.3反传学习算法 63

3.3.1反传算法的原理 63

3.3.2反传算法的数学表达 64

3.3.3反传算法的执行步骤 66

3.3.4对反传网络优缺点的讨论 67

3.4 Hopfield模型 68

3.4.1离散Hopfield网络 68

3.4.2连续Hopfield网络 71

3.5自适应共振理论ART模型 73

3.5.1 ART模型的结构 73

3.5.2 ART的基本工作原理 75

3.5.3 ART模型的数学描述 80

3.6神经网络集成 81

3.6.1结论生成方法 82

3.6.2个体生成方法 83

3.7脉冲耦合神经网络 83

3.7.1 Eckhorn模型 84

3.7.2脉冲耦合神经网络模型 84

3.7.3贝叶斯连接域神经网络模型 86

3.8神经场模型 87

3.8.1神经场表示 87

3.8.2神经场学习理论 90

3.9功能柱神经网络模型 94

3.9.1模型与方法 94

3.9.2单功能柱模型的模拟结果 97

第4章 心智模型 101

4.1心智建模 101

4.2图灵机 103

4.3物理符号系统 104

4.4记忆模型 107

4.4.1联想记忆模型 107

4.4.2流程型认知模型 109

4.4.3认知—记忆信息处理模型 110

4.5 ACT模型 111

4.6 SOAR模型 112

4.7心智的社会 114

4.8心智模型CAM 115

4.9动力系统理论 116

4.10大脑协同学 118

第5章 感知 121

5.1概述 121

5.2感知的基本形式 123

5.2.1感觉 123

5.2.2知觉 125

5.2.3表象 126

5.3知觉恒常性 131

5.4特征捆绑 133

5.4.1特征整合理论 134

5.4.2特征捆绑的形式模型 134

5.4.3双阶段理论 135

5.4.4时间同步理论 136

5.4.5神经网络模型 136

5.5知觉理论 137

5.5.1建构理论 137

5.5.2直接知觉 138

5.5.3格式塔理论 140

5.6知觉有效编码 142

第6章 视觉信息处理 146

6.1视觉的生理机制 146

6.1.1视网膜 146

6.1.2光感受器 147

6.1.3外膝体 148

6.1.4视皮层 149

6.2视皮层信息处理 150

6.2.1视皮层感受野 150

6.2.2特征选择性 151

6.2.3功能柱 152

6.2.4球状功能结构 153

6.3颜色视觉 153

6.4马尔的视觉计算理论 154

6.5格式塔视觉理论 158

6.6拓扑视觉理论 159

6.7视觉的正则化理论 162

6.8基于模型的视觉理论 165

6.9计算机视觉 166

6.9.1图像分割 168

6.9.2图像理解 170

6.9.3主动视觉 170

6.9.4立体视觉 171

6.9.5利用启发式知识的方法 174

6.10同步化响应 175

6.10.1概述 175

6.10.2神经生物学实验 176

6.10.3时间编码 177

6.10.4视皮层的神经元振荡模型 178

6.10.5视觉系统中的表象与尺度变换 179

6.10.6神经网络中的非线性动力学问题 181

第7章 听觉信息处理 183

7.1听觉通路 183

7.2听觉信息的中枢处理 185

7.2.1频率分析机理 185

7.2.2强度分析机理 187

7.2.3声源定位和双耳听觉 187

7.2.4对复杂声的分析 187

7.3语音编码 188

7.4韵律认知 189

7.4.1韵律特征 189

7.4.2韵律建模 192

7.4.3韵律标注 192

7.4.4韵律生成 193

7.4.5韵律生成的认知神经科学机制 194

7.5语音识别 194

7.5.1语音识别概况 194

7.5.2单词识别理论 197

7.5.3中文语音识别系统 198

7.6语音合成 201

7.6.1语音合成概况 201

7.6.2语音合成的方法 201

7.6.3概念到语音转换系统 205

7.7听觉场景分析 209

7.7.1初级分析 209

7.7.2以图式为基础的知觉组织 211

7.7.3初级分析与图式加工之间的关系 211

7.7.4场景分析的总体评价 212

7.8言语行为 213

第8章 语言 214

8.1引言 214

8.2语言习得和发展 216

8.3语言处理模型 217

8.4语言认知 220

8.4.1句子加工中的概率和约束问题 221

8.4.2课文表征与记忆 222

8.4.3模块理论与语言加工 222

8.4.4语言理解中的压抑机制 223

8.5乔姆斯基的形式文法 224

8.5.1短语结构文法 224

8.5.2上下文有关文法 225

8.5.3上下文无关文法 225

8.5.4正则文法 226

8.6扩充转移网络 228

8.7概念依赖理论 230

8.8语言理解 232

8.8.1概述 232

8.8.2发展阶段 234

8.8.3基于规则的分析方法 236

8.8.4基于语料的统计模型 239

8.8.5机器学习方法 241

8.9脑语言功能区 243

8.9.1经典语言功能区 243

8.9.2语义相关功能区 244

8.9.3音韵相关功能区 245

8.9.4拼字相关功能区 245

8.9.5双语者脑语言功能区 245

第9章 学习 246

9.1概述 246

9.2行为学习理论 247

9.2.1条件反射学习理论 247

9.2.2行为主义的学习理论 248

9.2.3联结学习理论 248

9.2.4操作学习理论 250

9.2.5相近学习理论 252

9.2.6需要消减理论 254

9.3认知学习理论 257

9.3.1格式塔学派的学习理论 258

9.3.2认知目的理论 258

9.3.3认知发现理论 259

9.3.4认知同化理论 261

9.3.5信息加工学习理论 262

9.3.6建构主义的学习理论 265

9.4人本学习理论 267

9.5观察学习理论 268

9.6内省学习 270

9.6.1内省学习一般模型 271

9.6.2内省学习的元推理 272

9.6.3失败分类 273

9.6.4内省过程中的基于范例推理 274

9.7学习计算理论 274

9.7.1哥尔德学习理论 275

9.7.2模型推理系统 276

9.7.3大概近似正确学习理论 276

9.8粒计算 277

9.8.1词计算理论 278

9.8.2粗糙集理论 278

9.8.3基于商空间的粒计算 278

9.8.4相容粒度空间模型 278

第10章 记忆 283

10.1记忆过程 283

10.2记忆系统 285

10.2.1感觉记忆 286

10.2.2短时记忆 286

10.2.3长时记忆 290

10.3长时记忆理论 291

10.3.1长时记忆的类型 291

10.3.2长时记忆的模型 293

10.3.3长时记忆的信息提取 298

10.4工作记忆 300

10.4.1工作记忆模型 300

10.4.2工作记忆和推理 301

10.4.3工作记忆的神经机制 302

10.5遗忘理论 303

10.6内隐记忆 306

10.7记忆的生理机制 308

10.7.1记忆痕迹 308

10.7.2海马与杏仁体 309

10.7.3记忆的存储过程 311

10.7.4记忆的保存和增强 312

第11章 思维和决策 316

11.1引言 316

11.2思维的形态 320

11.2.1抽象思维 321

11.2.2形象思维 322

11.2.3灵感思维 324

11.3推理 327

11.3.1演绎推理 327

11.3.2归纳推理 328

11.3.3反绎推理 330

11.3.4类比推理 331

11.3.5非单调推理 333

11.3.6推理和脑 334

11.4问题求解 334

11.4.1问题空间 334

11.4.2产生式系统 336

11.4.3启发式搜索 338

11.4.4手段目的分析法 339

11.4.5解决问题的策略 341

11.5科学发现 344

11.5.1科学发现的基本观点 344

11.5.2发现策略 348

11.5.3发现系统BACON 351

11.6创造性思维 357

11.7决策理论 360

11.7.1决策效用理论 361

11.7.2满意原则 362

11.7.3逐步消元法 362

11.7.4贝叶斯决策方法 362

11.8智能决策支持系统 363

11.8.1智能决策系统开发平台 363

11.8.2综合集成研讨厅 365

第12章 智力发展 367

12.1引言 367

12.2智力理论 368

12.2.1智力的因素论 369

12.2.2多元智力理论 370

12.2.3智力结构论 370

12.3智力的测量 371

12.4皮亚杰认知发展理论 374

12.4.1图式 375

12.4.2儿童智力发展阶段 377

12.4.3新皮亚杰主义 383

12.5智力发展的影响因素 384

12.5.1成熟因素 384

12.5.2经验因素 385

12.5.3社会环境因素 386

12.5.4平衡化因素 386

12.6智力发展的人工系统 387

第13章 情绪与情感 389

13.1引言 389

13.2情绪的种类 390

13.2.1情绪的基本形式 390

13.2.2情绪状态 391

13.2.3情感的种类 391

13.3情绪的表达 392

13.4情绪理论 393

13.4.1詹姆斯-兰格情绪学说 393

13.4.2情绪评估-兴奋学说 393

13.4.3情绪三因素说 394

13.4.4基本情绪论 394

13.4.5维度论 395

13.4.6非线性动态策略 396

13.5情绪加工 397

13.5.1情绪语义网络理论 397

13.5.2贝克的图式理论 398

13.5.3威廉斯的情绪加工理论 398

13.6情绪的功能 399

13.6.1情绪的动机作用 399

13.6.2情绪是心理活动的组织者 399

13.6.3情绪的健康功能 400

13.6.4情绪的信号功能 400

13.7情感智能 400

13.8情感计算 401

13.9具有情感的机器人 406

13.10情感与认知 407

13.10.1情感优先假说 407

13.10.2认知评价观点 407

13.10.3图式命题联想和类比表征系统 408

13.10.4情绪双回路理论 408

第14章 意识 409

14.1概述 409

14.2意识的基本要素和特性 411

14.3心理学的意识观 414

14.4意识的剧场模型 415

14.5意识的还原论理论 417

14.6神经元群组选择理论 420

14.7意识的量子理论 421

14.8意识系统模型 423

14.9显意识思维与潜意识思维 424

14.10注意 428

14.10.1注意的功能 428

14.10.2选择性注意 431

14.10.3注意分配 435

14.10.4注意系统 435

第15章 形式系统 437

15.1概述 437

15.2谓词演算 439

15.3动态描述逻辑 444

15.3.1描述逻辑 444

15.3.2动态描述逻辑DDL 446

15.4归纳逻辑 447

15.4.1经验主义概率归纳逻辑 450

15.4.2逻辑贝叶斯派 451

15.4.3主观贝叶斯派 451

15.4.4条件化归纳逻辑 452

15.4.5非帕斯卡概率归纳逻辑 453

15.5模型论 454

15.6递归论 456

15.7证明论 458

15.7.1希尔伯特规划 459

15.7.2受限的初等数论的无矛盾性 460

15.7.3哥德尔的不完全性定理 460

15.8机器定理证明 462

第16章 脑机融合 466

16.1概述 466

16.2脑电信号分析 469

16.2.1脑电信号分类 469

16.2.2脑电信号分析方法 470

16.3神经元集群的编码和解码 471

16.3.1概述 471

16.3.2熵编码理论 473

16.3.3贝叶斯集群编码 476

16.3.4贝叶斯集群解码 477

16.4脑机接口系统 478

16.5 P300脑机接口系统 479

16.5.1系统构成 480

16.5.2视觉诱发子系统 480

16.5.3脑电采集子系统 481

16.5.4脑电分析子系统 481

16.6脑机协同的认知计算模型 482

第17章 智能机器人 485

17.1概述 485

17.2智能机器人的体系结构 487

17.3机器人视觉系统 492

17.3.1视觉系统分类 493

17.3.2定位技术 494

17.3.3自主视觉导航 495

17.3.4视觉伺服系统 495

17.4机器人路径规划 496

17.4.1全局路径规划 496

17.4.2局部路径规划 497

17.5细胞自动机 498

17.6认知机模型 501

17.7情感机器人 503

17.8发育机器人 504

17.9 RoboCup机器人足球比赛 508

17.10智能机器人发展趋势 510

第18章 类脑智能机 513

18.1概述 513

18.2蓝脑计划 513

18.2.1概述 513

18.2.2大脑皮层模型 514

18.2.3超级计算模拟 516

18.2.4认知计算展望 519

18.3人脑计划 519

18.3.1欧盟未来技术与新兴技术旗舰研究计划 519

18.3.2峰电位时序相关可塑性 520

18.3.3统一脑模型 522

18.4神经形态机 524

18.4.1经典计算机的局限 524

18.4.2类脑体系结构 525

18.4.3脑模型 526

18.4.4神经形态芯片 528

18.5 LIDA 529

18.5.1全局工作空间理论 529

18.5.2智能数据分析认知结构 530

18.5.3 LIDA软件框架 532

参考文献 534