在本书中，作者先描述了人工智能的缺陷（一个关键的缺点是：它没有具象化），然后提出了一种制造类人机器人的不同方法：成长型机器人，它受到成长心理学及其对早期婴儿行为的描述的启发。他讲述了自己对iCub类人机器人的实验，以及它从新生儿水平到相当于9个月大的婴儿的能力水平的成长，解释了iCub如何从自己的经验中学习。

译者序
前言
第一部分人工智能怎么了
第1章问题的本质2
1.1行动与思考3
1.2社交机器人5
1.3人工智能的作用6
1.4智力概述7
1.5大脑需要身体9
1.6本书的结构和主题9
1.7应对变化的步伐17
1.8对行话的解释18
注释20
第2章商用机器人21
2.1家用机器人和服务机器人23
2.2野外机器人技术25
2.3机器人道路车辆26
2.4医用机器人29
2.5群机器人技术30
2.6娱乐机器人33
2.7伙伴机器人34
2.8类人机器人36
2.9观察37
注释38
第3章从广泛研究到市场41
3.1箱中取物44
3.2仿生机器人技术46
3.3护理和辅助机器人47
3.4情感计算48
3.5仿人机器人49
3.6为什么工业机器人技术如此成功54
3.7机器人技术的现状59
3.8观察62
注释63
第4章一个暴力的故事66
4.1在选项中搜索67
4.2国际象棋世界冠军是一台计算机—那又怎样70
4.3计算机“思维”74
4.4结果76
4.5观察79
注释80
第5章知识与力量82
5.1如何存储知识以供利用86
5.2常识88
5.3搜索是一种标准技术90
5.4符号与数字91
5.5学会改进92
5.6特征工程94
5.7观察95
注释96
第6章小远见和大突破98
6.1特征工程的结束104
6.2发生了什么109
6.3观察111
注释112
第7章学习机器的兴起113
7.1机器学习的发展114
7.2超市数据挖掘115
7.3通过学习算法来学习算法119
7.4发现模式121
7.5大数据122
7.6统计很重要，但是被误解了124
7.7变革仍在继续—使用DeepZero125
7.8观察130
注释131
第8章深思熟虑和其他预言132
8.1AI是一种高度专注的产业133
8.2基于任务的AI134
8.3机器预言135
8.4知识工程140
8.5社交对话143
8.6观察146
注释148
第9章打造巨型大脑150
9.1大脑建设项目151
9.2全脑仿真153
9.3大脑是一台机器—那又怎样156
9.4基本人工神经网络159
9.5不同的方法：AI和脑科学161
9.6更优选的网络164
9.7预测编码和自动编码器165
9.8ANN的问题166
9.9机器人的模拟问题170
9.10观察172
注释173
第10章把组件子系统拴在一起177
10.1模块化交互的复杂性179
10.2计算机如何表示所知道的知识和经验182
10.3基于任务的AI局限性184
10.4通用AI184
10.5主算法185
10.6生物学比较187
10.7超级智能189
10.8集成深度人工神经网络192
10.9对部分的观察195
注释201
第二部分成长和发育机器人
第11章基础工作——综合、基础和真实性204
11.1经典控制论运动206
11.2现代控制论210
11.3符号接地212
11.4新机器人技术214
11.5观察216
注释217
第12章发育的方法—培育你自己的机器人219
12.1个体发育的作用：成长中的机器人222
12.2次序、阶段和时间表224
12.3发育的制约因素228
12.4从小处开始，尽早开始230
12.5解剖学的重要性232
12.6人体惊人的复杂性234
12.7自主和动机236
12.8玩耍—没有目标的探索与发现239
12.9成长的架构242
12.10观察247
注释248
第13章iCub仿人机器人的发育成长251
13.1iCub—用于研究的仿人机器人252
13.2管理不成熟的约束254
13.3视觉、凝视和注视256
13.4运动和视觉空间258
13.5物体感知260
13.6实验1—纵向发展260
13.7实验2—玩耍行为的产生263
13.8它是如何工作的267
注释274
第三部分我们将何去何从
第14章发育机器人将如何发展278
14.1发育机器人的行为279
14.2教，而不是编程285
14.3了解自己和其他个体287
14.4自我意识在动物身上很常见289
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