本书主要围绕着智能科学与技术的内涵展开，强调学科基础知识、主要研究方法、核心研究领域、若干热点问题以及前沿应用技术等，内容涉及智能哲学、智能科学、智能技术等诸多方面。整部教材主要包括学科基础、科学研究和技术应用三大部分。学科基础部分涉及学科概述、机器系统、算法运作等方面的内容。科学研究部分涉及环境感知、语言理解、意识整合、艺术创造、行为表现等方面的内容。技术应用部分则涉及人机交互、系统构建和智能社会等方面的内容。本书覆盖了智能科学与技术专业入门课程所必须掌握的核心知识，基础性、思想性和前沿性并重，起到引领读者进入这一新兴学科的启蒙作用。
本书可作为高等院校智能科学与技术专业本科生入门课程的教材，或者作为人工智能相关专业研究生课程的教材，也可以供相关技术人员学习参考。目前社会已经进入智能时代，凡希望了解智能社会最为基本的科学技术内容的读者，都可以读一读这部教材，定将受益匪浅。

周昌乐，1990年毕业于北京大学理论计算机科学专业，获理学博士学位。现为厦门大学智能科学与技术系教授、博士生导师，福建省仿脑智能系统重点实验室主任。长期从事人工智能及多学科交叉领域的研究工作，研究成果涉及手写汉字识别、视觉注意计算、汉语隐喻理解、认知逻辑推理、中医辨证推演、汉语诗歌创作、数字古琴艺术、机器智能哲学、禅宗思想发凡等多个方面。目前主要开展心智仿造（意识建模、脑机协同、机器歌舞）、圣学发明、心法实证等方面的研究工作。先后被聘为计算机科学与技术、基础数学、语言学与应用语言学、中医诊断学、哲学（逻辑学、国学）等五个不同学科门类的博士生导师。
曾任浙江大学人工智能研究所副所长、厦门大学国家示范性软件学院首任院长、厦门大学信息科学与技术学院院长、厦门市第十届政协委员、厦门市科学技术协会副主席。目前担任中国人工智能学会理事、福建省人工智能学会理事长、清华大学智能技术与系统国家重点实验室学术委员、浙江大学语言与认知研究中心学术委员、厦门市信息化专家组组长。受聘为浙江大学、上海中医药大学、苏州大学、汕头大学、重庆大学等十余所高校的兼职教授。

前言
第1版前言
教学建议
第1章 概述
1.1 学科界定
1.1.1 作为新兴学科的内涵
1.1.2 在信息社会中的地位
1.1.3 学科人才培养的要求
1.2 智能简史
1.2.1 智能科学的草创期
1.2.2 智能科学的积累期
1.2.3 智能科学的成熟期
1.3 人脑机制
1.3.1 人脑结构功能定位
1.3.2 神经细胞连接网络
1.3.3 人类学习适应能力
本章小结与习题
第2章 机器系统
2.1 数据存储
2.1.1 数字位及其存储
2.1.2 存储器及其容量
2.1.3 数据二进制表示
2.2 数据处理
2.2.1 机器体系结构
2.2.2 机器指令语言
2.2.3 机器程序执行
2.3 操作系统
2.3.1 操作系统体系结构
2.3.2 组织协调机器活动
2.3.3 网络操作系统概述
本章小结与习题
第3章 算法运作
3.1 算法构造
3.1.1 界定算法性质
3.1.2 伪码描述算法
3.1.3 算法构造过程
3.2 算法结构
3.2.1 算法选择结构
3.2.2 算法迭代结构
3.2.3 算法递归结构
3.3 搜索算法
3.3.1 盲目搜索算法
3.3.2 启发搜索算法
3.3.3 博弈搜索算法
本章小结与习题
第4章 环境感知
4.1 机器视觉
4.1.1 机器视觉概述
4.1.2 视觉计算过程
4.1.3 机器视觉环节
4.2 图形分析
4.2.1 边线合成方法
4.2.2 区域生成方法
4.2.3 纹理识别方法
4.3 景物理解
4.3.1 空间信息获取
4.3.2 景物匹配识别
4.3.3 主动视觉计算
本章小结与习题
第5章 语言理解
5.1 语句理解
5.1.1 意群语词分割
5.1.2 句法依存分析
5.1.3 语境意义获取
*5.2 语义理论
5.2.1 范畴分析语法
5.2.2 内涵类型逻辑
5.2.3 语义映射规则
5.3 语篇分析
5.3.1 语篇表述理论
5.3.2 语篇指代消解
5.3.3 语篇理解系统
本章小结与习题
第6章 意识整合
6.1 意识科学
6.1.1 科学研究线索
6.1.2 神经生物基础
6.1.3 科学解释理论
6.2 机器意识
6.2.1 机器意识研究概况
6.2.2 全局工作空间理论
6.2.3 机器意识困难所在
*6.3 信息整合
6.3.1 信息整合理论
6.3.2 意识认知体系
6.3.3 意识实验系统
本章小结与习题
第7章 艺术创造
7.1 情感驱动
7.1.1 情感神经系统
7.1.2 情感作用机制
7.1.3 情思审美表达
*7.2 创意模型
7.2.1 情智纠缠机制
7.2.2 类量子性过程
7.2.3 创意量子模型
7.3 机器艺术
7.3.1 机器音乐创作
7.3.2 机器书画创作
7.3.3 机器诗歌创作
本章小结与习题
第8章 行为表现
8.1 人体运动
8.1.1 人体运动控制
8.1.2 运动神经系统
8.1.3 躯体运动定位
8.2 仿人行为
8.2.1 研制仿人机器人
8.2.2 行为的强化学习
8.2.3 机器人仿人行为
8.3 机器歌舞
8.3.1 机器歌舞概述
8.3.2 歌舞动漫仿真
8.3.3 机器歌舞创作
本章小结与习题
第9章 人机交互
9.1 人机会话
9.1.1 话语识别理解
9.1.2 话语语音生成
9.1.3 会话管理系统
9.2 情感交流
9.2.1 情感信息识别
9.2.2 情感媒体表达
9.2.3 情感交流系统
9.3 脑机融合
9.3.1 脑电发生原理
9.3.2 脑电信号解读
9.3.3 脑机融合系统
本章小结与习题
第10章 系统构建
10.1 经典系统
10.1.1 结构知识表示
10.1.2 过程知识表示
10.1.3 构建专家系统
10.2 学习系统
10.2.1 神经专家系统
10.2.2 演化神经系统
10.2.3 综合智能系统
*10.3 群体系统
10.3.1 应变型智能主体
10.3.2 认知型智能主体
10.3.3 协调性群体系统
本章小结与习题
第11章 智能社会
11.1 智能家居
11.1.1 智能家居整体架构
11.1.2 智能家居功能实现
11.1.3 智能家居核心系统
11.2 智能交通
11.2.1 智能交通系统构成
11.2.2 车辆行驶路径规划
11.2.3 智能车辆自动驾驶
11.3 智慧城市
11.3.1 智慧城市整体架构
11.3.2 智慧城市应用系统
11.3.3 智慧城市核心技术
本章小结与习题
第12章 展望
12.1 机器困境
12.1.1 形式系统局限性
12.1.2 不可计算性证明
12.1.3 计算能力的限度
12.2 智能哲学
12.2.1 心智能否被计算
12.2.2 来一场图灵测验
12.2.3 钵中之脑的启示
12.3 学科前景
12.3.1 强弱人工智能观点
12.3.2 心智计算的自然观
12.3.3 智能科学的新趋势
本章小结与习题
参考文献