具身智能--聚文网

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编辑推荐

1.符合时代主题——通用人工智能曙光在前随着ChatGPT的横空出世，大数据和大算力推动大模型的诞生，通用人工智能时代的轮廓已经初现。而具身智能，作为具挑战、具革命性的创新，是未来每一个行业都要了解的基本逻辑和概念。 2.帮助读者理解具身智能的本质和意义，引领行业和企业的变革继“大模型”之后，具身智能被业界认为将掀起人工智能领域的下一个浪潮。具身智能，是人工智能在物理世界的进一步延伸。它是实现思考、感知、行动三者有机智能融合的机器或系统，既具有人机交互与自然语言理解的能力，同时又可以通过感知、认知、决策与时变环境及对象进行实时校准互动，协助人完成相应的决策与行动任务。具身智能将成为颠覆制造业的下一个浪潮。具身智能与物理世界的硬件、实体融合，集成传感、机器视觉、机器人操作、智能控制、无线通信、物联网等多学科交叉技术，具备感知外界环境、自主决策和行动等能力。随着大模型在语义理解、视觉感知及逻辑推理等方面的迭代与成熟，具身智能将在感知、推理、泛化能力上进一步突破，届时具身智能将推动制造业在生产效能、质量控制和成本节约等方面实现跨越式提升。 3.传播人工智能科普知识帮助行业和企业更好地了解人工智能发展的方向，对我们的影响以及如何应对。

内容简介

人类已经完成了“人工智能初级阶段”的原始积累，正式进入到向“更高阶段”迈进的时代。在人工智能诞生之初，其目标或许是实现具身智能（Embodied AI）——这种智能体不仅拥有物理形态，还能与物理世界进行互动。具身智能这条路径能通向通用人工智能吗？逻辑学、统计学、神经科学和计算机科学等领域的研究者分别以符号主义、联结主义和行为主义等三个纲领出发研究人工智能。打造通用人工智能是否需要第四种纲领？还是依靠这三者的融合就能解决？这些问题现在给出确定的答案还为时尚早，但知古而论今，本书以当前比较火热的具身智能话题为引，讨论人工智能的过去、现在和将来。本书的内容共分为上下两个篇章。上篇以人工智能学派的视角梳理人工智能领域的专家对于“机器可以思考吗？”的探索，旨在回答人工智能是如何从非具身智能一步步发展到深度学习、大语言模型最后发展到具身智能。下篇则从技术的视角出发探讨机器如何通过“模仿游戏”实现具身智能。本书的目标读者是企业决策者，政策制定者、高校和研究机构，以及对人工智能前沿知识保持学习心态的高质量读者。

作者简介

刘云浩清华大学全球创新学院院长，清华大学可信网络与系统研究所所长，清华大学自动化系教授、博士生导师。刘云浩于1995年获清华大学工学学士学位；1997年在获北京外国语大学文学硕士学位，毕业后进入中华人民共和国邮电部工作；2004年获美国密歇根州立大学工学博士学位；2004年—2011年在香港科技大学计算机科学与工程系工作，历任助理教授、副教授、博士生导师、系研究生部主任；2011年被聘为清华大学长江学者特聘教授；2013年任清华大学软件学院院长；2018年任美国密歇根州立大学教授、计算机系主任；2020年任清华大学全球创新学院院长，自动化系教授、博士生导师。CCF杰出会员。研究领域为人工智能物联网（AIOT）与无线传感网，室内定位与网络诊断，无线射频识别（RFID），工业互联网与云计算 2013年获ACM主席奖 2022年获中国计算机学会王选奖研究领域为物联网与无线传感网，室内定位与网络诊断，无线射频识别，工业互联网与云计算。

序言　种到地里的娃娃数学是否“完备”？让机器“思考” 人工智能的诞生机器可以思考吗？上篇　机器可以思考吗？第一章　符号主义的野望从机械论说起 “逻辑理论家”诞生 “天才”与“勤奋” 诞生即高光，直到…… 第二章　联结主义：从模仿到超越从模仿大脑开始重要的“常识” “英雄不问出处” 终于大脑，却不始于大脑符号学派和神经学派的回顾第三章　行为主义的世界很大 P人行为学派 “事事有回音” 机器崛起三大学派回顾第四章　大模型：大道之行，多则异也打败围棋，开始进化何为大模型 “自学成才”GPT 大模型的困局第五章　和光同尘，从离身智能到具身智能机器的智能从何处来？具身一定是“人形”吗下篇　模仿游戏第六章　感知感官的进化传感器的诞生感知技术革命感知智能的挑战感知需要具身经验第七章　认知认知外部世界用“可供性”理解事物建立机器“世界观” 机器帮助人类提升认知第八章　决策机器如何做决策从模仿中学习新的进展强化学习何为强化实例：格子迷宫精确还是混沌？贝尔曼方程实战：减肥计划免费的午餐决策的关键：算力常胜第九章　行动如何“做到” 冗余自由度与机械舞拉马克主义与达尔文主义交互之难知者敏于行智能化熵增与具身导航大模型如何“接地” 第十章　进化楚门的世界虚拟世界的原住民开始具身进化具身智能的学习任务从虚拟到现实模仿游戏还是进化游戏结语 273 参考文献277

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