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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