本書包括智能計算機的基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、工程應(yīng)用等，側(cè)重于智能機器、智能存儲、智能軟件、智能計算、智能通信等幾個主要方面。本書第一部分主要闡述智能計算機的基礎(chǔ)理論，主要內(nèi)容包括：①體系結(jié)構(gòu)；②學(xué)習(xí)策略；③模型算法；第二部分主要闡述智能計算機的關(guān)鍵技術(shù)，主要內(nèi)容包括：①存儲方式；②傳感技術(shù)；③信息融合；第三部分主要闡述智能計算機的工程應(yīng)用，主要內(nèi)容包括：智能計算機的自律作業(yè)，特別是智能計算機代替人在繁重、危險、惡劣或常規(guī)的環(huán)境下，例如在科學(xué)研究、企業(yè)管理、電子政務(wù)、軍事戰(zhàn)備、搶險救災(zāi)、醫(yī)療手術(shù)、辦公事務(wù)、家庭服務(wù)、教育娛樂等場合自律地完成各種作業(yè)的實例。
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肖南峰，1962年11月生，現(xiàn)任華南理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院“智能計算機”科研團隊責(zé)任教授、博士生導(dǎo)師。1982年7月畢業(yè)于華中工學(xué)院（現(xiàn)為華中科技大學(xué)）自動控制與計算機工程系，獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位；1989年1月畢業(yè)于東北工學(xué)院（現(xiàn)為東北大學(xué)）自動化系，獲工學(xué)碩士學(xué)位；2001年6月畢業(yè)于日本橫濱國立大學(xué)工學(xué)部，獲工學(xué)博士學(xué)位。2001年9月至2002年9月在澳大利亞Deakin大學(xué)工學(xué)院從事智能機器人研究。作為主持人先后承擔(dān)或完成了4項國家自然科學(xué)基金項目，2項廣東省自然科學(xué)基金重點項目，1項廣東省基礎(chǔ)和應(yīng)用基礎(chǔ)研究專項資金重大基礎(chǔ)研究培育項目，1項廣東省公益研究與能力建設(shè)專項項目，以及由教育部、廣東省科技廳、廣東省教育廳、廣州市科技創(chuàng)新委員會、華南理工大學(xué)和有關(guān)企業(yè)等資助的各類課題共計40項。在國內(nèi)外學(xué)術(shù)雜志和學(xué)術(shù)會議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文近200篇，其中被SCI/EI/ISTP三大索引收錄近100篇（次）；主編或參編出版中英文專著及教材12部；申請或獲得發(fā)明及實用新型專利26項，軟件版權(quán)29個。
目錄
《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書》序
前言
第1章機器人大腦的基礎(chǔ)知識1
1.1人的大腦1
1.2人工智能6
1.3人造大腦9
1.4科學(xué)研究14
1.4.1科學(xué)定義14
1.4.2研究目的15
1.4.3研究內(nèi)容15
1.4.4研究方法16
第2章機器人大腦的構(gòu)成原理19
2.1概述19
2.2智能機器人20
2.3智能軟件23
2.4智能計算24
2.5智能存儲25
2.6智能通信26
第3章機器人大腦的網(wǎng)格計算28
3.1概述28
3.2機器人大腦網(wǎng)格計算平臺的實現(xiàn)29
3.2.1機器人大腦網(wǎng)格計算平臺設(shè)計29
3.2.2機器人大腦網(wǎng)格計算平臺測試34
3.2.3機器人大腦網(wǎng)格計算平臺升級40
3.2.4機器人大腦網(wǎng)格計算平臺驗證46
3.3機器人大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建模~48
3.4機器人大腦的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算54
3.4.1混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算原理54
3.4.2混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算架構(gòu)56
3.4.3混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法61
3.5機器人大腦網(wǎng)格計算平臺的應(yīng)用63
第4章機器人大腦的云計算平臺65
4.1概述65
4.2機器人大腦云計算平臺的實現(xiàn)68
4.2.1機器人大腦云計算平臺基礎(chǔ)架構(gòu)68
4.2.2機器人大腦云計算平臺文件系統(tǒng)71
4.2.3機器人大腦云計算平臺計算模型73
4.2.4機器人大腦云計算平臺特點分析79
4.3機器人大腦云計算平臺的改進80
4.4機器人大腦云計算平臺的應(yīng)用82
第5章機器人大腦的學(xué)習(xí)方法93
5.1概述93
5.2機器學(xué)習(xí)方法分類96
5.3模擬人腦推理99
5.3.1CPN網(wǎng)絡(luò)原理100
5.3.2CPN算法描述101
5.3.3模擬推理應(yīng)用101
5.4增量學(xué)習(xí)系統(tǒng)103
5.4.1人類的睡眠學(xué)習(xí)103
5.4.2睡眠增量式學(xué)習(xí)104
5.4.3增量式學(xué)習(xí)實現(xiàn)108
5.4.4增量式學(xué)習(xí)應(yīng)用111
5.4.5可持續(xù)學(xué)習(xí)能力114
5.5深度學(xué)習(xí)及其應(yīng)用114
5.5.1溧度學(xué)習(xí)原理116
5.5.2深度學(xué)習(xí)現(xiàn)狀121
5.5.3深度學(xué)習(xí)發(fā)展123
5.6腦機接口原理及應(yīng)用124
5.6.1腦機接口的原理126
5.6.2腦機接口與控制129
5.6.3智能可穿戴設(shè)備133
5.6.4治療腦部的疾病135
第6章機器人大腦的視覺處理136
6.1概述136
6.2視覺處理研究現(xiàn)狀136
6.3視覺處理系統(tǒng)設(shè)計141
6.4機器人大腦的人臉識別144
6.4.1基本框架145
6.4.2圖像預(yù)處理146
6.4.3特征提取146
6.4.4分類器設(shè)計151
6.4.5人臉識別154
6.4.6結(jié)果分析163
6.5機器人大腦的手勢識別167
6.5.1手勢識別原理167
6.5.2手勢檢測方法174
6.5.3手勢交互方法179
6.5.4手勢分類識別186
第7章機器人大腦的人機對話187
7.1概述187
7.2人機對話原理188
7.3中文分詞方法191
7.4中文分詞算法193
7.4.1分詞算法技術(shù)難點193
7.4.2分詞算法基本原理195
7.4.3分詞算法實現(xiàn)步驟196
7.4.4分詞算法性能測試202
7.5對話系統(tǒng)管理203
7.5.1對話管理理論和方法203
7.5.2對話管理內(nèi)容和功能205
7.5.3時話管理功能的實現(xiàn)207
7.6人機對話實現(xiàn)211
7.6.1人機對話框架211
7.6.2大規(guī)模語料庫213
7.6.3分詞算法實驗218
7.7人機對話應(yīng)用222
7.7.1智能教學(xué)系統(tǒng)222
7.7.2智能問答系統(tǒng)224
7.7.3功能框架設(shè)計225
7.7.4系統(tǒng)工作原理225
7.7.5功能模塊實現(xiàn)226
7.7.6性能測試分析230
第8章機器人大腦的情感交互232
8.1概述232
8.2情感建模239
8.2.1情感狀態(tài)空間240
8.2.2情感模型分析242
8.3模型驗證243
8.3.1情感模型設(shè)計243
8.3.2模型參數(shù)分析245
8.4情感設(shè)計248
8.4.1情感交互模型249
8.4.2情感信號識別249
8.4.3DS證據(jù)理論251
8.5情感表達253
8.5.1面部表情表達253
8.5.2情感語音合成254
8.6情感仿真255
8.6.1仿真系統(tǒng)255
8.6.2情感過程256
8.6.3仿真實現(xiàn)259
8.6.4仿真結(jié)果261
第9章機器人大腦與作業(yè)控制263
9.1概述263
9.2仿人機器人的雙腳控制263
9.2.1混合智能計算框架264
9.2.20penHRCP及應(yīng)用271
9.3仿人靈巧手的主從示教284
9.3.1拇指示教樣本集生成291
9.3.2訓(xùn)練樣本的聚類方法294
9.4仿人靈巧手控制及應(yīng)用294
9.4.1運動映射跟隨應(yīng)用297
9.4.2運動映射跟隨分析300
第10章機器人大腦的未來發(fā)展302
10.1機器人大腦的發(fā)展現(xiàn)狀302
10.2機器人大腦的最新成果306
10.3機器人大腦與“永生人”310
10.4機器人大腦與數(shù)據(jù)挖掘313
10.5機器人大腦與法律法規(guī)318
參考文獻322
《機器人大腦》：
1.4科學(xué)研究
1.4.1科學(xué)定義
機器人大腦有許多種定義，但是迄今尚未有公認的定義。這是因為對機器人大腦的不同定義和觀點來源于不同的目標(biāo)和出發(fā)點。機器人大腦在學(xué)術(shù)上的解釋是：它是一種能存儲大量信息和知識，具有感知、學(xué)習(xí)、識別、交互、聯(lián)想、判斷、決策、推理（演繹與歸納）功能，能處理定性的、不完全的、不確定的知識和信息，以及能夠用自然語言、文字聲音、圖形圖像、姿態(tài)表情與人交流信息和知識，并且在實際環(huán)境中具有適應(yīng)能力的一種新型、通用、高速、并行處理的計算機。目前，有關(guān)機器人大腦的代表性觀點有兩種：①從科學(xué)研究的角度出發(fā)，強調(diào)理解人腦的機制，要求計算機按照人腦的工作方式表現(xiàn)出智能行為；②從工程應(yīng)用的角度出發(fā)，強調(diào)用計算機解決需要人腦的智慧才能解決的實際問題，而不管人腦和計算機的工作方式是否相同。從工程應(yīng)用的角度看機器人大腦，所關(guān)心的只是它的功能而不是它的實現(xiàn)途徑。實際上，機器人大腦已經(jīng)成為了一個動態(tài)和發(fā)展的概念，它始終處于不斷向前推進的計算機、自動化、電子學(xué)、腦科學(xué)、仿生學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)、法律學(xué)，以及機械、材料、電力、化學(xué)、物理、生物、航空、軍事、醫(yī)療、教育、娛樂等科學(xué)和技術(shù)的最前沿。
機器人大腦不是一個虛構(gòu)的概念，人類對機器人大腦的研究表明：機器人大腦可以打敗人類偉大的棋手，控制仿人機器人穩(wěn)定行走，并且與人類交流互動等。但是，人腦不是計算機，不會亦步亦趨、按部就班地根據(jù)輸入產(chǎn)生輸出。人腦是一個龐大的記憶系統(tǒng)，它儲存著在某種程度上反映世界真實結(jié)構(gòu)的經(jīng)驗，能夠記憶事件的前后順序及其相互關(guān)系，并依據(jù)記憶做出預(yù)測。因此，機器人大腦形成智能、感覺、知覺的基礎(chǔ)就是大腦的記憶一預(yù)測系統(tǒng)等。自20世紀(jì)80年代以來，美國和日本及歐盟等許多西方發(fā)達國家都開始研制智能計算機或機器人大腦，它們在技術(shù)上主要突出AI理論和方法的作用，在設(shè)計中主要考慮建造知識庫管理系統(tǒng)和推理機等，使得智能計算機本身能根據(jù)存儲的知識進行推理和判斷。若是把構(gòu)造智能計算機（機器人大腦）看作AI的遠期目標(biāo)，那么日本提出的第5代計算機（智能計算機）研制計劃就是向遠期目標(biāo)邁進的重要一步，因而第5代計算機也稱為第一代機器人大腦。日本的研究計劃和目標(biāo)只是部分地實現(xiàn)了，今天世界上還沒有哪一臺計算機被宣稱是智能計算機。但有一點可以肯定的是，在未來社會中，機器人、計算機、互聯(lián)網(wǎng)將會三位一體化，21世紀(jì)的機器人大腦將把人腦從重復(fù)、枯燥的信息處理中解脫出來，從而徹底地改變?nèi)祟惖墓ぷ�、生活和學(xué)習(xí)方式，給人類社會和經(jīng)濟建設(shè)拓展更大的生存和發(fā)展空間。
……
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