本书包括智能计算机的基础理论、关键技术、工程应用等,侧重于智能机器、智能存储、智能软件、智能计算、智能通信等几个主要方面。本书第一部分主要阐述智能计算机的基础理论,主要内容包括:①体系结构;②学习策略;③模型算法;第二部分主要阐述智能计算机的关键技术,主要内容包括:①存储方式;②传感技术;③信息融合;第三部分主要阐述智能计算机的工程应用,主要内容包括:智能计算机的自律作业,特别是智能计算机代替人在繁重、危险、恶劣或常规的环境下,例如在科学研究、企业管理、电子政务、军事战备、抢险救灾、医疗手术、办公事务、家庭服务、教育娱乐等场合自律地完成各种作业的实例。
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肖南峰,1962年11月生,现任华南理工大学计算机科学与工程学院“智能计算机”科研团队责任教授、博士生导师。1982年7月毕业于华中工学院(现为华中科技大学)自动控制与计算机工程系,获工学学士学位;1989年1月毕业于东北工学院(现为东北大学)自动化系,获工学硕士学位;2001年6月毕业于日本横滨国立大学工学部,获工学博士学位。2001年9月至2002年9月在澳大利亚Deakin大学工学院从事智能机器人研究。作为主持人先后承担或完成了4项国家自然科学基金项目,2项广东省自然科学基金重点项目,1项广东省基础和应用基础研究专项资金重大基础研究培育项目,1项广东省公益研究与能力建设专项项目,以及由教育部、广东省科技厅、广东省教育厅、广州市科技创新委员会、华南理工大学和有关企业等资助的各类课题共计40项。在国内外学术杂志和学术会议上发表学术论文近200篇,其中被SCI/EI/ISTP三大索引收录近100篇(次);主编或参编出版中英文专著及教材12部;申请或获得发明及实用新型专利26项,软件版权29个。
目录
《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章机器人大脑的基础知识1
1.1人的大脑1
1.2人工智能6
1.3人造大脑9
1.4科学研究14
1.4.1科学定义14
1.4.2研究目的15
1.4.3研究内容15
1.4.4研究方法16
第2章机器人大脑的构成原理19
2.1概述19
2.2智能机器人20
2.3智能软件23
2.4智能计算24
2.5智能存储25
2.6智能通信26
第3章机器人大脑的网格计算28
3.1概述28
3.2机器人大脑网格计算平台的实现29
3.2.1机器人大脑网格计算平台设计29
3.2.2机器人大脑网格计算平台测试34
3.2.3机器人大脑网格计算平台升级40
3.2.4机器人大脑网格计算平台验证46
3.3机器人大脑的神经网络系统建模~48
3.4机器人大脑的混合神经网络计算54
3.4.1混合神经网络计算原理54
3.4.2混合神经网络计算架构56
3.4.3混合神经网络分类方法61
3.5机器人大脑网格计算平台的应用63
第4章机器人大脑的云计算平台65
4.1概述65
4.2机器人大脑云计算平台的实现68
4.2.1机器人大脑云计算平台基础架构68
4.2.2机器人大脑云计算平台文件系统71
4.2.3机器人大脑云计算平台计算模型73
4.2.4机器人大脑云计算平台特点分析79
4.3机器人大脑云计算平台的改进80
4.4机器人大脑云计算平台的应用82
第5章机器人大脑的学习方法93
5.1概述93
5.2机器学习方法分类96
5.3模拟人脑推理99
5.3.1CPN网络原理100
5.3.2CPN算法描述101
5.3.3模拟推理应用101
5.4增量学习系统103
5.4.1人类的睡眠学习103
5.4.2睡眠增量式学习104
5.4.3增量式学习实现108
5.4.4增量式学习应用111
5.4.5可持续学习能力114
5.5深度学习及其应用114
5.5.1溧度学习原理116
5.5.2深度学习现状121
5.5.3深度学习发展123
5.6脑机接口原理及应用124
5.6.1脑机接口的原理126
5.6.2脑机接口与控制129
5.6.3智能可穿戴设备133
5.6.4治疗脑部的疾病135
第6章机器人大脑的视觉处理136
6.1概述136
6.2视觉处理研究现状136
6.3视觉处理系统设计141
6.4机器人大脑的人脸识别144
6.4.1基本框架145
6.4.2图像预处理146
6.4.3特征提取146
6.4.4分类器设计151
6.4.5人脸识别154
6.4.6结果分析163
6.5机器人大脑的手势识别167
6.5.1手势识别原理167
6.5.2手势检测方法174
6.5.3手势交互方法179
6.5.4手势分类识别186
第7章机器人大脑的人机对话187
7.1概述187
7.2人机对话原理188
7.3中文分词方法191
7.4中文分词算法193
7.4.1分词算法技术难点193
7.4.2分词算法基本原理195
7.4.3分词算法实现步骤196
7.4.4分词算法性能测试202
7.5对话系统管理203
7.5.1对话管理理论和方法203
7.5.2对话管理内容和功能205
7.5.3时话管理功能的实现207
7.6人机对话实现211
7.6.1人机对话框架211
7.6.2大规模语料库213
7.6.3分词算法实验218
7.7人机对话应用222
7.7.1智能教学系统222
7.7.2智能问答系统224
7.7.3功能框架设计225
7.7.4系统工作原理225
7.7.5功能模块实现226
7.7.6性能测试分析230
第8章机器人大脑的情感交互232
8.1概述232
8.2情感建模239
8.2.1情感状态空间240
8.2.2情感模型分析242
8.3模型验证243
8.3.1情感模型设计243
8.3.2模型参数分析245
8.4情感设计248
8.4.1情感交互模型249
8.4.2情感信号识别249
8.4.3DS证据理论251
8.5情感表达253
8.5.1面部表情表达253
8.5.2情感语音合成254
8.6情感仿真255
8.6.1仿真系统255
8.6.2情感过程256
8.6.3仿真实现259
8.6.4仿真结果261
第9章机器人大脑与作业控制263
9.1概述263
9.2仿人机器人的双脚控制263
9.2.1混合智能计算框架264
9.2.20penHRCP及应用271
9.3仿人灵巧手的主从示教284
9.3.1拇指示教样本集生成291
9.3.2训练样本的聚类方法294
9.4仿人灵巧手控制及应用294
9.4.1运动映射跟随应用297
9.4.2运动映射跟随分析300
第10章机器人大脑的未来发展302
10.1机器人大脑的发展现状302
10.2机器人大脑的最新成果306
10.3机器人大脑与“永生人”310
10.4机器人大脑与数据挖掘313
10.5机器人大脑与法律法规318
参考文献322
《机器人大脑》:
1.4科学研究
1.4.1科学定义
机器人大脑有许多种定义,但是迄今尚未有公认的定义。这是因为对机器人大脑的不同定义和观点来源于不同的目标和出发点。机器人大脑在学术上的解释是:它是一种能存储大量信息和知识,具有感知、学习、识别、交互、联想、判断、决策、推理(演绎与归纳)功能,能处理定性的、不完全的、不确定的知识和信息,以及能够用自然语言、文字声音、图形图像、姿态表情与人交流信息和知识,并且在实际环境中具有适应能力的一种新型、通用、高速、并行处理的计算机。目前,有关机器人大脑的代表性观点有两种:①从科学研究的角度出发,强调理解人脑的机制,要求计算机按照人脑的工作方式表现出智能行为;②从工程应用的角度出发,强调用计算机解决需要人脑的智慧才能解决的实际问题,而不管人脑和计算机的工作方式是否相同。从工程应用的角度看机器人大脑,所关心的只是它的功能而不是它的实现途径。实际上,机器人大脑已经成为了一个动态和发展的概念,它始终处于不断向前推进的计算机、自动化、电子学、脑科学、仿生学、心理学、社会学、法律学,以及机械、材料、电力、化学、物理、生物、航空、军事、医疗、教育、娱乐等科学和技术的最前沿。
机器人大脑不是一个虚构的概念,人类对机器人大脑的研究表明:机器人大脑可以打败人类伟大的棋手,控制仿人机器人稳定行走,并且与人类交流互动等。但是,人脑不是计算机,不会亦步亦趋、按部就班地根据输入产生输出。人脑是一个庞大的记忆系统,它储存着在某种程度上反映世界真实结构的经验,能够记忆事件的前后顺序及其相互关系,并依据记忆做出预测。因此,机器人大脑形成智能、感觉、知觉的基础就是大脑的记忆一预测系统等。自20世纪80年代以来,美国和日本及欧盟等许多西方发达国家都开始研制智能计算机或机器人大脑,它们在技术上主要突出AI理论和方法的作用,在设计中主要考虑建造知识库管理系统和推理机等,使得智能计算机本身能根据存储的知识进行推理和判断。若是把构造智能计算机(机器人大脑)看作AI的远期目标,那么日本提出的第5代计算机(智能计算机)研制计划就是向远期目标迈进的重要一步,因而第5代计算机也称为第一代机器人大脑。日本的研究计划和目标只是部分地实现了,今天世界上还没有哪一台计算机被宣称是智能计算机。但有一点可以肯定的是,在未来社会中,机器人、计算机、互联网将会三位一体化,21世纪的机器人大脑将把人脑从重复、枯燥的信息处理中解脱出来,从而彻底地改变人类的工作、生活和学习方式,给人类社会和经济建设拓展更大的生存和发展空间。
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