第一部分 智能、人工智能、具身性及本书内容 3
1 智能、思维以及人工智能 3
1.1 思维、认知和智能 5
1.2 智能之谜 7
1.3 定义智能 10
1.4 人工智能 11
1.5 具身性及其意义 13
1.6 小结 15
2 人工智能：概貌 17
2.1 古典方法的成功之处 18
2.2 古典方法的难题 21
2.3 具身化转折点 24
2.4 神经科学的作用 26
2.5 多样性 27
2.6 仿生机器人学 29
2.7 发育机器人学 30
2.8 普适计算与界面技术 32
2.9 人工生命与多智能体系统 34
2.10 进化机器人学 37
2.11 小结 37
第二部分 走近智能理论 43
3 智能理论的前提条件 43
3.1 一般性的程度及理论的形式 44
3.2 多样性及顺应性 47
3.3 参照系 51
3.4 综合方法论 55
3.5 时间观点 59
3.6 涌现 61
3.7 小结 63
4 智能系统：性质和原理 64
4.1 真实世界和虚拟世界 65
4.2 完全智能体的性质 68
4.3 智能体设计原理1：三要素原理 73
4.4 智能体设计原理2：完全智能体原理 75
4.5 智能体设计原理3：廉价设计 78
4.6 智能体设计原理4：冗余性 82
4.7 智能体设计原理5：感觉-运动协调 85
4.8 智能体设计原理6：生态平衡 89
4.9 智能体设计原理7：并行、松散耦合的过程 97
4.10 智能体设计原理8：价值 100
4.11 小结 102
5 发育：从运动到认知 103
5.1 动机 104
5.2 如何实现发育机器人的设计 106
5.3 从移动到认知：一个案例研究 109
5.4 从步态到体象到认知 112
5.5 符号接地问题 117
5.6 大脑和身体动态机制的匹配 118
5.7 扩展视野：发育的其他方面 120
5.8 具身化系统中的学习 124
5.9 社会性交互 125
5.10 我们在何处，又将从此走向何方？ 127
5.11 小结：发育系统的设计原理 128
6 进化：从零开始的认知 131
6.1 动机 135
6.2 进化计算的基本思想 137
6.3 进化计算的起源 139
6.4 真实世界中的人工进化：关于管道、天线和电路 140
6.5 进化机器人学 142
6.6 对形态与控制的进化 143
6.7 基因调控网络及发育可塑性 145
6.8 自组织——变异和选择的强大盟友 151
6.9 人工进化：我们身在何处，又将去向何方？ 152
6.10 小结：进化系统设计原理 155
7 集体智能：从交互中认知 157
7.1 动机 158
7.2 基于智能体的建模 160
7.3 仿真与真实机器人的比较 162
7.4 机器人群体 163
7.5 关于合作的一个注释 166
7.6 模块化机器人 168
7.7 可扩展性、自组装、自修复、同质与异质 171
7.8 可自再造的机器 173
7.9 集体智能：我们在何处，从此走向何方？ 175
7.10 小结：集体系统的设计原理 177
第三部分 应用和案例研究 181
8 普适计算和界面技术 181
8.1 作为支架的普适技术 182
8.2 普适技术：特性及原理 184
8.3 同普适技术的交互 190
8.4 电子人 191
8.5 小结 195
9 创建智能化公司 196
9.1 管理和创业：不确定性情况下的决策和行动 197
9.2 作为具身性系统的公司 198
9.3 管理的综合方法 201
9.4 创建智能公司的设计原理 204
9.5 推测的证实 211
9.6 小结 212
10 记忆在哪里？ 213
10.1 引言 215
10.2 仓库比喻及其问题 216
10.3 记忆的概念 217
10.4 在记忆研究中参考系问题：Ashby的提议 219
10.5 记忆的具身化观点：把设计原理应用到智能系统中 221
10.6 记忆研究的含义：小结和思索 229
11 日常生活中的机器人技术 232
11.1 引言：日用机器人 233
11.2 真空吸尘器：Roomba、Trilobite以及同类 234
11.3 娱乐机器人 235
11.4 治疗、医护和救援机器人 239
11.5 拟人伙伴机器人 240
11.6 能社交的机器人 244
11.7 能够产生面部表情和肢体语言的机器人 246
11.8 理论注释 247
11.9 小结 249
第四部分 原理与启示 253
12 身体怎样塑造思维 253
12.1 迈向智能理论的脚步 254
12.2 精选要点 255
12.3 以不同的方式来看待事物 262
12.4 尾声 264
参考文献 266
索引 280