智能科学研究智能的本质和实现技术,是由脑科学、认知科学、人工智能等创建的前沿交叉学科。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质；认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑与心智活动过程的科学；人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真,而且要从机理上研究和探索智能的新概念、新理论、新方法。
本书系统地介绍智能科学的概念和方法，吸收了脑科学、认知科学、人工智能、信息科学、形式系统、哲学等方面的研究成果，探索自然智能和机器智能的机理与规律。
本书可作为大学高年级本科生和研究生的“智能科学”“认知科学”“神经信息学”等课程的教科书，也可作为从事智能科学、人工智能、认知科学、脑科学、神经科学、心理学等领域的研究人员的参考书。
第1章 绪论
1.1 智能革命
1.2 智能科学的兴起
1.3 脑科学
1.4 认知科学
1.5 人工智能
1.6 智能科学的研究内容
1.7 展望
第2章 神经生理基础
2.1 脑系统
2.2 神经组织
2.2.1 神经元的基本组成
2.2.2 神经元的分类
2.2.3 神经胶质细胞
2.3 突触传递
2.3.1 化学性突触
2.3.2 电突触
2.3.3 突触传递的机制
2.4 神经递质
2.4.1 乙酰胆碱
2.4.2 儿茶酚胺类
2.4.35 羟色胺
2.4.4 氨基酸和寡肽
2.4.5 一氧化氮
2.4.6 受体
2.5 信号跨膜转导
2.5.1 转导蛋白
2.5.2 第二信使
2.6 静息膜电位
2.7 动作电位
2.8 离子通道
2.9 脑电信号
2.9.1 脑电信号分类
2.9.2 脑电信号分析
2.10 神经系统
2.10.1 中枢神经系统
2.10.2 周围神经系统
2.11 大脑皮质
第3章 神经计算
3.1 概述
3.2 神经元模型
3.3 反传学习算法
3.3.1 反传算法的原理
3.3.2 反传算法的数学表达
3.3.3 反传算法的执行步骤
3.3.4 对反传网络优缺点的讨论
3.4 Hopfield模型
3.4.1 离散Hopfield网络
3.4.2 连续Hopfield网络
3.5 自适应共振理论ART模型
3.5.1 ART模型的结构
3.5.2 ART的基本工作原理
3.5.3 ART模型的数学描述
3.6 神经网络集成
3.6.1 结论生成方法
3.6.2 个体生成方法
3.7 脉冲耦合神经网络
3.7.1 Eckhorn模型
3.7.2 脉冲耦合神经网络模型
3.7.3 贝叶斯连接域神经网络模型
3.8 神经场模型
3.8.1 神经场表示
3.8.2 神经场学习理论
3.9 超限学习机
3.10 功能柱神经网络模型
3.10.1 模型与方法
3.10.2 单功能柱模型的模拟结果
3.11 神经元集群的编码和解码
3.11.1 概述
3.11.2 熵编码理论
3.11.3 贝叶斯集群编码
3.11.4 贝叶斯集群解码
第4章 心智模型
4.1 心智建模
4.2 图灵机
4.3 物理符号系统
4.4 ACT模型
4.5 SOAR模型
4.6 心智社会
4.7 LIDA
4.8 CAM心智模型
4.9 PMJ心智模型
4.10 动力系统理论
4.11 大脑协同学
第5章 视觉感知
5.1 视觉的生理机制
5.1.1 视网膜
5.1.2 光感受器
5.1.3 外膝体
5.1.4 视皮层
5.1.5 感受野
5.1.6 功能柱
5.1.7 颜色视觉
5.1.8 知觉恒常性
5.2 视觉理论
5.2.1 建构理论
5.2.2 直接知觉
5.2.3 格式塔理论
5.3 视觉有效编码
5.4 马尔的视觉计算理论
5.5 拓扑视觉理论
5.6 视觉的正则化理论
5.7 基于模型的视觉理论
5.8 计算机视觉
5.8.1 图像分割
5.8.2 图像理解
5.8.3 主动视觉
5.8.4 立体视觉
5.8.5 利用启发式知识的方法
5.9 同步化响应
5.9.1 概述
5.9.2 神经生物学实验
5.9.3 时间编码
5.9.4 视皮层的神经元振荡模型
5.9.5 视觉系统中的表象与尺度变换
5.9.6 神经网络中的非线性动力学问题
第6章 听觉感知
6.1 听觉通路
6.2 听觉信息的中枢处理
6.2.1 频率分析机理
6.2.2 强度分析机理
6.2.3 声源定位和双耳听觉
6.2.4 对复杂声的分析
6.3 语音编码
6.4 韵律认知
6.4.1 韵律特征
6.4.2 韵律建模
6.4.3 韵律标注
6.4.4 韵律生成
6.4.5 韵律生成的认知神经科学机制
6.5 语音识别
6.5.1 语音识别概况
6.5.2 语音识别系统结构
6.5.3 基于深度神经网络的语音识别系统
6.6 语音合成
6.6.1 语音合成概况
6.6.2 文字到语音合成系统
6.6.3 概念语音转换系统
6.7 听觉场景分析
6.7.1 初级分析
6.7.2 以图式为基础的知觉组织
6.7.3 初级分析与图式加工之间的关系
6.7.4 场景分析的总体评价
6.8 言语行为
第7章 语言
7.1 引言
7.2 语言认知
7.3 乔姆斯基的形式文法
7.3.1 短语结构文法
7.3.2 上下文有关文法
7.3.3 上下文无关文法
7.3.4 正则文法
7.4 扩充转移网络
7.5 格文法
7.6 概念依存理论
7.7 语言理解
7.7.1 概述
7.7.2 基于规则的分析方法
7.7.3 基于语料的统计模型
7.7.4 机器学习方法
7.8 脑语言功能区
7.8.1 经典语言功能区
7.8.2 语义相关功能区
7.8.3 音韵相关功能区
7.8.4 拼字相关功能区
7.8.5 双语者脑语言功能区
第8章 学习
8.1 概述
8.2 行为学习理论
8.2.1 条件反射学习理论
8.2.2 行为主义的学习理论
8.2.3 联结学习理论
8.2.4 操作学习理论
8.2.5 相近学习理论
8.2.6 需要消减理论
8.3 认知学习理论
8.3.1 格式塔学派的学习理论
8.3.2 认知目的理论
8.3.3 认知发现理论
8.3.4 认知同化理论
8.3.5 信息加工学习理论
8.3.6 建构主义的学习理论
8.4 人本学习理论
8.5 观察学习理论
8.6 内省学习
8.6.1 内省学习一般模型
8.6.2 内省学习的元推理
8.6.3 失败分类
8.6.4 内省过程中的基于案例推理
8.7 强化学习
8.7.1 强化学习模型
8.7.2 Q学习
8.7.3 部分感知强化学习
8.8 深度学习
8.8.1 概述
8.8.2 深度信念网络
8.8.3 卷积神经网络
8.9 学习计算理论
8.9.1 哥尔德学习理论
8.9.2 模型推理系统
8.9.3 大概近似正确学习理论
第9章 记忆
9.1 概述
9.2 记忆系统
9.2.1 感觉记忆
9.2.2 短时记忆
9.2.3 长时记忆
9.3 长时记忆
9.3.1 长时记忆的类型
9.3.2 长时记忆的模型
9.3.3 长时记忆的信息提取
9.4 工作记忆
9.4.1 工作记忆模型
9.4.2 工作记忆和推理
9.4.3 工作记忆的神经机制
9.5 遗忘理论
9.6 内隐记忆
9.7 动态记忆理论
9.8 记忆预测理论
9.8.1 恒定表征
9.8.2 大脑皮层区的结构
9.8.3 大脑皮层区如何工作
9.9 互补学习记忆
9.9.1 海马体
9.9.2 互补学习系统
第10章 思维
10.1 概述
10.2 思维的形态
10.2.1 抽象思维
10.2.2 形象思维
10.2.3 灵感思维
10.3 精神活动层级
10.4 推理
10.4.1 演绎推理
10.4.2 归纳推理
10.4.3 反绎推理
10.4.4 类比推理
10.4.5 非单调推理
10.4.6 常识性推理
10.5 问题求解
10.5.1 问题空间
10.5.2 产生式系统
10.5.3 启发式搜索
10.5.4 手段目的分析法
10.5.5 解决问题的策略
10.6 决策理论
10.6.1 决策效用理论
10.6.2 满意原则
10.6.3 逐步消元法
10.6.4 贝叶斯决策方法
10.7 智能决策支持系统
10.7.1 智能决策支持系统
10.7.2 综合集成研讨厅
第11章 智力发展
11.1 引言
11.2 智力理论
11.2.1 智力的因素论
11.2.2 多元智力理论
11.2.3 智力结构论
11.3 智力的测量
11.4 皮亚杰认知发展理论
11.4.1 图式
11.4.2 儿童智力发展阶段
11.4.3 新皮亚杰主义
11.5 智力发展的影响因素
11.5.1 成熟因素
11.5.2 经验因素
11.5.3 社会环境因素
11.5.4 平衡化因素
11.6 智力发展的人工系统
第12章 情绪与情感
12.1 概述
12.1.1 情绪的构成要素
12.1.2 情绪的基本形式
12.1.3 情绪状态
12.1.4 情绪的功能
12.2 情绪理论
12.2.1 詹姆斯—兰格情绪学说
12.2.2 情绪评估—兴奋学说
12.2.3 情绪三因素说
12.2.4 基本情绪论
12.2.5 维度论
12.2.6 非线性动态策略
12.3 情绪加工
12.3.1 情绪语义网络理论
12.3.2 贝克的图式理论
12.3.3 威廉斯的情绪加工理论
12.4 情感智能
12.5 情感计算
12.6 情感与认知
12.6.1 情感优先假说
12.6.2 认知评价观点
12.6.3 图式命题联想和类比表征系统
12.7 情绪的脑机制
第13章 意识
13.1 概述
13.2 意识的基本要素和特性
13.3 心理学的意识观
13.4 意识的剧场模型
13.5 意识的还原论理论
13.6 神经元群组选择理论
13.7 意识的量子理论
13.8 综合信息理论
13.9 显意识思维与潜意识思维
13.10 机器意识系统
13.11 注意
13.11.1 注意的功能
13.11.2 选择性注意
13.11.3 注意分配
13.11.4 注意系统
第14章 认知结构
14.1 概述
14.2 谓词演算
14.3 动态描述逻辑
14.3.1 描述逻辑
14.3.2 动态描述逻辑DDL
14.4 归纳逻辑
14.4.1 经验主义概率归纳逻辑
14.4.2 概率逻辑理论
14.4.3 主观贝叶斯概率
14.4.4 条件化归纳逻辑
14.4.5 非帕斯卡概率归纳逻辑
14.5 范畴论
14.6 Topos
14.6.1 Topos的定义
14.6.2 Topos之间的态射
14.6.3 Sheaf理论
14.6.4 Topos的内逻辑
14.6.5 公理和推理
14.7 心理逻辑
14.7.1 组合系统
14.7.2 INRC四元群结构
14.7.3 态射—范畴论
14.8 认知动力学
第15章 智能机器人
15.1 概述
15.2 智能机器人的体系结构
15.3 机器人视觉系统
15.3.1 视觉系统分类
15.3.2 定位技术
15.3.3 自主视觉导航
15.3.4 视觉伺服系统
15.4 机器人路径规划
15.4.1 全局路径规划
15.4.2 局部路径规划
15.5 细胞自动机
15.6 认知机模型
15.7 情感机器人
15.8 发育机器人
15.9 智能机器人发展趋势
第16章 类脑智能
16.1 概述
16.2 大数据智能
16.3 认知计算
16.4 欧盟人脑计划
16.5 美国脑计划
16.6 脑模拟系统SPAUN
16.7 神经形态芯片
16.7.1 神经形态芯片简史
16.7.2 IBM的TrueNorth神经形态系统
16.7.3 英国SpiNNaker
16.7.4 寒武纪神经网络处理器
16.8 脑机融合
16.8.1 脑机接口
16.8.2 脑机融合的认知模型
16.8.3 脑机融合的环境感知
16.8.4 脑机融合的自动推理
16.8.5 脑机融合的协同决策
16.9 智能科学发展路线图
16.9.1 初级类脑智能
16.9.2 高级类脑智能
16.9.3 超脑智能
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