本书着重介绍人工智能的基本概念，力求厘清人工智能相关学科理论与实际应用之间的关联。从智能引入人工智能的概念、发展、主要流派和未来发展的趋势；在数据、算力和算法的核心驱动下，引入计算智能、感知智能、语言智能、行为智能和混合智能的概念、原理、方法与进展，并从不同的学科角度介绍人工智能的应用与趋势；最后介绍人工智能面临的问题和当代大学生如何面对人工智能的挑战和机遇。
本书不仅可以作为经济学、法学、文学、理学、工学、农学、医学、历史、管理、艺术、教育学等学科各本科专业的通识教材，也可作为了解人工智能的科普读物。

第1章 绪论
1.1 智能
1.1.1 智能的概念
1.1.2 智能的特征
1.2 人工智能的定义
1.3 人工智能的发展历程
1.3.1 人工智能的诞生
1.3.2 人工智能的发展阶段
1.3.3 从两场标志性人机博弈看人工智能的发展
1.4 人工智能的实现
1.4.1 人工智能的主要流派
1.4.2 人工智能的发展趋势
第2章 人工智能基础
2.1 数据/大数据
2.1.1 大数据来源与特征
2.1.2 数据标注
2.2 算力
2.2.1 高性能计算
2.2.2 计算核心芯片类型
2.3 算法
2.3.1 机器学习
2.3.2 深度学习
2.4 其他支撑技术
2.4.1 物联网
2.4.2 云技术
2.4.3 5G通信
第3章 计算智能
3.1 计算智能概述
3.1.1 最优化问题
3.1.2 计算复杂性
3.1.3 最优化方法
3.2 计算智能的方法
3.2.1 随机搜索算法
3.2.2 进化计算
3.2.3 模糊逻辑
3.2.4 人工神经网络
3.2.5 其他算法
3.2.6 计算智能方法的特点
3.3 计算智能的发展
3.3.1 计算智能的发展历史
3.3.2 计算智能的应用领域
3.3.3 计算智能的发展趋势
第4章 感知智能
4.1 模式识别和图像识别
4.1.1 模式识别
4.1.2 图像识别
4.2 视觉智能
4.2.1 视觉智能基础
4.2.2 计算机视觉
4.2.3 机器视觉
4.3 典型应用
4.3.1 OCR文字识别
4.3.2 人脸识别
第5章 语言智能
5.1 自然语言处理
5.1.1 自然语言处理的发展历史
5.1.2 自然语言处理的过程层次
5.1.3 自然语言处理的技术应用
5.2 机器翻译
5.2.1 机器翻译的原理与特点
5.2.2 机器翻译的方法与发展
5.2.3 机器翻译的应用及趋势
5.3 语音处理
5.3.1 语音识别概念与原理
5.3.2 语音识别方法与发展
5.3.3 语音识别应用及趋势
第6章 行为智能
6.1 机器人与行为智能
6.1.1 行为智能的概念与载体
6.1.2 机器人的基本组成
6.1.3 智能机器人
6.2 智能机器人的行业应用
6.2.1 工业机器人
6.2.2 移动机器人
6.2.3 无人飞行器
6.2.4 水下机器人
6.2.5 太空机器人
6.2.6 人形机器人
6.2.7 仿生机器动物
6.2.8 其他类型机器人
第7章 混合智能
7.1 混合智能的基本概念
7.1.1 基于认知计算的混合增强智能
7.1.2 人在回路的混合增强智能
7.2 脑机接口
7.2.1 大脑功能分区与脑电波
7.2.2 脑机接口的工作原理
7.2.3 侵入式与非侵入式脑机接口
7.3 混合智能的应用
7.3.1 可穿戴式混合智能
7.3.2 外骨骼混合智能
7.4 混合智能的难点与困境
第8章 人工智能应用及实例
8.1 工学类——智能制造、智能安防
8.1.1 智能制造
8.1.2 智慧安防
8.2 农学类——智慧农业
8.2.1 智慧农业的定义
8.2.2 智慧农业的应用场景
8.2.3 人工智能在智慧农业中的应用
8.3 医学类——智慧医疗
8.3.1 智慧医疗的内涵
8.3.2 智慧医疗的应用场景
8.3.3 人工智能在医疗行业中的应用
8.4 理学类——智慧环保
8.4.1 智慧环保的应用场景
8.4.2 人工智能技术在智慧环保中的应用
8.5 教育学类——智能教学平台
8.5.1 智慧教育的内涵
8.5.2 智慧教育的应用场景
8.5.3 人工智能在智慧教育中的应用
8.6 法学类——智能鉴定
8.6.1 智能物证鉴定
8.6.2 智能鉴定的应用场景
8.6.3 人工智能在物证鉴定中的应用
8.7 艺术学类——AI创作
8.7.1 AI创作的应用
8.7.2 人工智能在艺术创作中的应用
8.8 文学类——机器翻译、情感分析
8.8.1 人工智能在文学领域的应用场景
8.8.2 应用在机器翻译和情感分析的人工智能技术
8.9 历史学类——古文本/古画复原
8.9.1 人工智能在历史领域的应用场景
8.9.2 人工智能技术在古籍复原中的应用
8.10 管理学类——大数据管理平台
8.10.1 智能化知识管理系统
8.10.2 人工智能技术在管理行业内的应用
8.11 经济学类——经济预测模型
8.11.1 基于人工智能的经济/金融预测案例
8.11.2 用于经济/金融预测的人工智能技术
8.12 体育学类——智慧体育
8.12.1 智慧体育的应用场景
8.12.2 人工智能技术在智慧体育中的应用
第9章 人工智能的挑战
9.1 人工智能伦理与法律
9.1.1 人工智能伦理
9.1.2 人工智能面临的法律挑战
9.2 大学生面对人工智能的挑战与机遇
9.2.1 大学生面对人工智能的挑战
9.2.2 大学生面对人工智能的机遇
参考文献\t
附录 人工智能不完全大事记

从人脸识别的普及到自动驾驶的方兴未艾，人工智
能（artificial intelligence，AI）正在越来越多领
域发挥作用。随着我国数字基础设施建设提速，更多潜
在应用场景将会不断涌现。智慧农场、智能港口、智能
矿山、智能工厂、智慧家居、智能教育、自动驾驶、智
能诊疗、智慧法院、智能供应链等，为人工智能提供了
更广阔的舞台。
2018年4月，教育部印发《高等学校人工智能创新
行动计划》，推动了人工智能在高校教学、管理、资源
建设等全流程的应用，构建了包含智能学习、交互式学
习的新型教育体系。人工智能的研究与应用都需要大量
的人才，高校是实施人才强国战略、完善人才战略布局
的主阵地，因此，很多高校申报设立了人工智能专业。
在越来越多的高校开设面向所有专业的人工智能通
识教育的新形势下，迫切需要适应所有专业的通识类教
材。本书是作者团队在吸取现有教材优点的基础上，结
合各学科专业的特点，参考人工智能最新研究成果编写
而成的。
本书共9章，以介绍清楚基本概念为原则，突出学
科理论与实际应用之间的关联。第1章主要介绍人工智
能的定义、发展历程，以及主要流派和未来发展的趋势
。第2章主要介绍人工智能发展的核心驱动力：数据、
算力和算法，包括机器学习、深度学习及主流框架。第
3章主要介绍计算智能的本质——最优化问题的概念和
方法，以及随机搜索、进化计算、模糊逻辑和人工神经
网络等。第4～6章分别介绍模拟人的感知、语言和行为
智能的基本概念、主要方法、途径与应用。第7章主要
介绍混合智能的基本概念、脑机接口的脑科学基础、工
作原理、不同实现方法和应用。第8章从学科的角度介
绍不同学科下人工智能的应用实例及发展。第9章从人
工智能本身面临的伦理与法律挑战和当代大学生面对人
工智能的挑战与机遇两方面进行阐述，使学生意识到人
工智能虽然强大但并不完善，各个学科及专业在人工智
能时代都可以大放异彩、有所作为。附录梳理了人工智
能发展脉络，为学生深入学习人工智能提供了便利。
本书由郑恭明担任主编，负责制定提纲及全书的修
改和统稿工作，并撰写第1、2、9章和附录，胡林撰写
第3～5章，刘美华撰写第6～8章。在撰写过程中，作者
参考了大量的国内外文献和网络资源，在此向原作者致
以衷心的感谢。
衷心感谢长江大学对人工智能概论通识课程建设的
大力支持。感谢长江大学人工智能专业教师团队在专业
建设、课程建设及教学中的不断探索与改进，以及对本
书的良多建议。
由于作者时间和经验有限，书中难免存在疏漏之处
，敬请广大读者批评指正。作者邮箱
zgm831@yangtzeu.edu.cn，欢迎来函交流、获取课程
相关教学资源。
编 者