本书分为 9 章，包括绪论、人工智能历史基础、人工智能哲学基础、人工智能伦理与法律基础、人工智能学科基础、人工智能技术基础、机器智能、生成式人工智能与机器创造、人工智能行业应用等内容，系统、整体地介绍了人工智能的定义、方法、体系、应用及内涵。第 1 章介绍人工智能定义、重点方向、相关技术和应用。第 2 章介绍人工智能进化过程、机械论、计算历史、控制论、联结主义起源、计算机器历史以及当代人工智能历史。第 3 章介绍与人工智能有关的哲学概念、分支，以及人工智能本体论、认识论、方法论。第 4 章介绍人工智能伦理概念、内涵及其主要内容和体系，以及人工智能法律制度。第 5 章介绍与人工智能交叉的多学科基础。第 6 章主要介绍传感器、大数据、并行计算、数字图像处理、人工神经网络、机器学习与深度学习、Transformer 架构和扩散模型等基础性和前沿性人工智能技术。第 7 章从智能模拟和混合的角度介绍机器感知智能、认知智能、语言智能、具身智能、类脑智能、混合智能等的基本概念与内容。第8章介绍人工智能在机器博弈、机器创作、机器科学发明与发现等方面的能力。第9章介绍人工智能在制造、医疗、农业、教育、城市、军事等领域的应用。 本书提供教学大纲、电子课件、习题解答等资源，读者可登录“华信教育资源网”免费下载。本书可作为高等院校所有新工科、新文科、新农科、新医科，传统理工科及管理、医学、农业、经济、社会、人文、法律等专业学生的教材，也可供人工智能爱好者、人工智能初级研究人员及从业人员学习和参考。

徐立芳，哈尔滨工程大学“模式识别与智能系统”工学博士，哈尔滨工程大学训练中心（国家级实验教学示范中心）电器技术实验室负责人，长期从事智能控制、工业自动化技术方面的教学与科研工作，主要研究领域涉及智能系统、机器人、神经网络与机器学习、电机控制、进化计算等。

第 1 章? 绪 论.....................................001
1.1 人工智能定义 .........................................001
1.1.1 人类智能 ........................................... 001
1.1.2 人工智能 ........................................... 003
1.1.3 人工智能相关概念辨析 ................... 005
1.1.4 人工智能与机器智能 ....................... 007
1.2 认识人工智能的 5 个层次 .......................009
1.3 人工智能重点方向及研究领域 ................011
1.3.1 传统方向与研究领域 ....................... 011
1.3.2 重点方向与研究领域 ....................... 013
1.4 人工智能相关技术 ..................................015
1.5 人工智能技术应用 ..................................017
1.5.1 个人生活中的人工智能 ................... 017
1.5.2 企业应用中的人工智能 ................... 018
1.6 人工智能五维知识体系 ...........................019
1.7 本书内容结构与学习路线 .......................020
1.7.1 内容结构 ........................................... 020
1.7.2 学习路径 ........................................... 022
1.8 本章小结.................................................023
习题 1 .............................................................024
第 2 章? 人工智能历史基础............025
2.1 大历史观下的智能进化 ...........................026
2.1.1 宇宙背景下的自然智能进化 ........... 026
2.1.2 大历史观下人工智能的本质 ........... 028
2.2 “计算”的历史 ......................................029
2.3 联结主义的起源 ......................................032
2.4 计算机 ....................................................033
2.4.1 机械计算机 ....................................... 033
2.4.2 电子计算机 ....................................... 034
2.5 关于人工智能的原初思想 .......................036
2.6 人工智能当代史 ......................................039
2.6.1 形成期 ............................................... 039
2.6.2 发展期 ............................................... 040
2.6.3 飞跃期 ............................................... 043
2.7 我国人工智能的发展 ...............................046
2.8 本章小结.................................................047
习题 2 .............................................................048
第 3 章? 人工智能哲学基础............049
3.1 哲学思想对人工智能的影响 ....................049
3.1.1 理性主义：智能的思想起点 ........... 049
3.1.2 机械论：从理性到机器 ................... 052
3.1.3 控制论与信息论 ............................... 053
3.2 与人工智能有关的概念及其关系 .............055
3.2.1 心灵与心智：从“灵魂”到 “功能” ........................................... 055
3.2.2 思维与意识：从“内在言语”到可报告的觉知 ................................... 056
3.2.3 理性与非理性：从理智到情感 ....... 057
3.2.4 计算与算法：从可计算数到世界图景 ........................................... 058
3.2.5 意识：从觉知功能到主观体验 ....... 058
3.3 人工智能的主要哲学问题 .......................059
3.3.1 心灵哲学：机器有“我思”吗 ....... 060
3.3.2 心智哲学：思维是 一种计算过程吗 ............................... 063
3.3.3 计算主义哲学：世界是一场计算 ... 064
3.3.4 具身哲学：没有身体，就没有真正的智能 ........................... 065
3.3.5 意识问题：机器能“觉知”吗 ....... 067
3.4 人工智能带来的新哲学问题 ....................069
3.4.1 机器智能的存在方式：信息的存在论 ........................................................... 069
3.4.2 机器创造与被创造的关系 ............... 070
3.4.3 机器理性与非理性的辩证统一 ....... 072
3.4.4 人类独特性的哲学重估 ................... 073
3.5 本章小结.................................................075
习题 3 .............................................................076
第 4 章? 人工智能伦理与法律基础 ..................................................077
4.1 传统道德伦理与人工智能伦理 ................078
4.1.1 传统道德伦理及伦理学 ................... 078
4.1.2 人工智能伦理 ................................... 079
4.2 人工智能技术引发的伦理问题 ................083
4.2.1 算法偏见与歧视：技术中立神话的破解 ................................... 083
4.2.2 隐私侵犯与数据滥用：个人权利在大数据时代的困境 ............... 084
4.2.3 自动化决策与人类主体性：机器判断的边界与责任 ........................... 085
4.2.4 就业替代与社会公平：技术进步的双刃剑效应 ....................................... 085
4.2.5 安全风险与可控性：技术发展的不确定性挑战 ................................... 086
4.2.6 伦理与责任的新问题：以自动驾驶为例 ........................................... 086
4.3 人工智能伦理体系 ..................................088
4.3.1 数据伦理：信息时代的基础规范 ........................................... 088
4.3.2 算法伦理：决策公正性的技术保障 ........................................... 089
4.3.3 机器伦理：智能系统的道德代理能力 ................................... 090
4.3.4 行业应用伦理：专业领域的特殊挑战 ........................................... 091
4.3.5 人机协作伦理：共生关系的价值构建 ....................................................... 093
4.3.6 设计伦理：人工智能开发者的职业准则 ........................................... 095
4.3.7 人机混合伦理：人机物界限的模糊化 ............................................... 096
4.3.8 全球伦理：构建人类命运共同体理念下的可持续发展观 ................... 098
4.3.9 宇宙伦理：启蒙人类反思在宇宙中存在的本质 ....................................... 099
4.3.10 超现实伦理：警示人类思考现实人工智能的发展方向 ..................... 100
4.4 人工智能伦理治理 ..................................101
4.5 人工智能法律制度 ..................................103
4.6 本章小结.................................................105
习题 4 .............................................................106
第 5 章? 人工智能学科基础............107
5.1 人工智能多学科交叉基础 .......................107
5.2 人工智能基础学科 ..................................109
5.2.1 数学：形式化表示与优化的基础 ... 109
5.2.2 物理学：理解计算的物质基础与系统规律 ............................................111
5.2.3 逻辑学与语言学：知识表示与语言理解的理论基础 ....................... 112
5.2.4 系统科学：把握整体性与涌现规律 ........................................... 113
5.3 生命相关学科—从生物智能到人工智能 ................................................114
5.3.1 神经科学：揭示大脑计算的组织原理 ........................................... 115
5.3.2 认知科学：理解心智的信息处理机制 ................................... 117
5.3.3 生物学：进化与适应的自然智慧 ................................................... 117
5.3.4 心理学：学习行为与动机机制的规律 ............................... 119
5.4 工程技术学科—将理论转化为可行系统 ................................................120
5.4.1 计算机科学：算法实现与系统构建的技术基础 ........................................... 120
5.4.2 电子工程：硬件性能与能效的物理基础 ............................... 120
5.4.3 控制与通信工程：精确行为控制与信息传输 ............................... 121
5.5 社会学科—人工智能的社会责任与人文意义 ................................................122
5.5.1 经济学：审视劳动价值与财富分配的重构 ............................... 122
5.5.2 社会学：审视权力结构与社会关系的变迁 ............................... 124
5.5.3 法学与政治学：构建人工智能治理的制度框架 ............................... 125
5.6 本章小结.................................................126
习题 5 .............................................................127
第 6 章? 人工智能技术基础............128
6.1 传感器技术 .............................................129
6.1.1 传感器的概念及其作用 ................... 129
6.1.2 主要传感器及其功能 ....................... 131
6.2 大数据技术 .............................................133
6.2.1 大数据技术及其产生 ....................... 133
6.2.2 大数据与云计算、物联网的关系 ... 134
6.2.3 大数据核心技术基础 ....................... 135
6.3 并行计算技术 .........................................136
6.3.1 并行计算的概念 ............................... 136
6.3.2 并行计算与人工智能 ....................... 137
6.4 数字图像处理技术 ..................................138
6.4.1 数字图像处理的基本概念及技术应用 ........................................... 138
6.4.2 一个完整的车牌识别系统 ............... 139
6.5 人工神经网络技术 ..................................140
6.5.1 人工神经网络基本原理 ................... 140
6.5.2 人工神经网络联结方式 ................... 141
6.5.3 卷积神经网络 ................................... 143
6.6 机器学习与深度学习 ...............................149
6.6.1 机器学习的概念 ............................... 149
6.6.2 机器学习的类型 ............................... 150
6.6.3 大数据与机器学习 ........................... 152
6.6.4 深度学习 ........................................... 153
6.6.5 强化学习 ........................................... 155
6.7 大语言模型的基石—Transformer架构 .......................................................157
6.7.1 Transformer 基本架构 ...................... 157
6.7.2 Transformer 架构解析 ...................... 159
6.7.3 注意力机制 ....................................... 162
6.7.4 多头注意力机制 ............................... 164
6.8 图像生成的基石—扩散模型 ................167
6.8.1 扩散模型及其特点 ........................... 167
6.8.2 训练过程 ........................................... 168
6.9 本章小结.................................................171
习题 6 .............................................................171
第 7 章? 机器智能...............................173
7.1 感知智能.................................................173
7.1.1 人眼视觉感知原理 ........................... 174
7.1.2 机器视觉智能 ................................... 174
7.1.3 典型的机器感知智能 ....................... 175
7.2 认知智能.................................................178
7.2.1 人类心智的层次化结构与机器认知的挑战 ............................... 178
7.2.2 符号主义认知智能的理论基础 ....... 179
7.2.3 知识图谱：认知智能的新方法 ....... 179
7.3 语言智能.................................................181
7.3.1 人类语言与机器语言 ....................... 181
7.3.2 传统语言智能技术 ........................... 181
7.3.3 新型语言智能技术 ........................... 182
7.4 机器人 ....................................................184
7.4.1 机器人与人工智能 ........................... 184
7.4.2 机器人的类型 ................................... 186
7.4.3 机器人的基本构成 ........................... 188
7.5 具身智能.................................................189
7.5.1 具身智能的概念 ............................... 189
7.5.2 具身智能实现方法 ........................... 190
7.6 类脑智能.................................................193
7.6.1 类脑智能的定义 ............................... 193
7.6.2 类脑计算机与类脑智能 ................... 193
7.7 混合智能.................................................195
7.7.1 混合智能技术 ................................... 195
7.7.2 可穿戴计算 ....................................... 197
7.7.3 外骨骼 ............................................... 197
7.7.4 脑机接口 ........................................... 198
7.7.5 混合智能的作用 ............................... 200
7.8 本章小结.................................................201
习题 7 .............................................................202
第 8 章? 生成式人工智能与机器创造................................203
8.1 人类创造与机器创造 ...............................203
8.1.1 人类创造力 ....................................... 203
8.1.2 机器创造力 ....................................... 204
8.2 机器博弈.................................................205
8.2.1 完整信息博弈 ................................... 205
8.2.2 非完整信息博弈 ............................... 207
8.2.3 会打电子游戏的人工智能 ............... 209
8.3 机器创作.................................................210
8.3.1 机器音乐创作 ................................... 210
8.3.2 机器美术创作 ................................... 213
8.3.3 机器文学创作 ................................... 217
8.3.4 机器影视创作 ................................... 220
8.4 机器科学发明与发现（AI for Science） .223
8.4.1 机器智能材料设计 ........................... 223
8.4.2 机器智能化学合成 ........................... 225
8.4.3 机器智能药物设计 ........................... 226
8.4.4 机器智能生物学 ............................... 228
8.4.5 数学定理证明 ................................... 231
8.4.6 物理定律发现 ................................... 234
8.5 本章小结.................................................237
习题 8 .............................................................238
第 9 章? 人工智能行业应用............239
9.1 人工智能行业应用概述 ...........................239
9.1.1 基础设施层 ....................................... 239
9.1.2 基础算法层 ....................................... 240
9.1.3 技术方向层 ....................................... 241
9.1.4 具体技术层 ....................................... 242
9.1.5 行业解决方案层 ............................... 242
9.1.6 人工智能产业链 ............................... 243
9.2 智能制造.................................................245
9.2.1 智能制造的定义 ............................... 245
9.2.2 智能化制造与数字化制造的区别 ... 245
9.2.3 智能制造系统 ................................... 246
9.2.4 智能工厂 ........................................... 247
9.2.5 工业互联网与数字孪生 ................... 250
9.2.6 人工智能在质量控制中的应用 ....... 251
9.3 智能医疗.................................................252
9.3.1 人工智能与医疗健康 ....................... 252
9.3.2 智能医疗影像 ................................... 253
9.3.3 大模型在医疗领域的应用 ............... 254
9.4 智能农业.................................................255
9.4.1 智能农业技术应用 ........................... 255
9.4.2 农业机器人 ....................................... 256
9.4.3 精准农业与智慧农场 ....................... 258
9.5 智能教育.................................................259
9.5.1 智能教育的含义 ............................... 259
9.5.2 智能教育技术 ................................... 260
9.5.3 智能学习模式 ................................... 263
9.6 智慧城市.................................................264
9.6.1 智慧城市的含义 ............................... 264
9.6.2 智慧城市架构 ................................... 264
9.6.3 城市大脑与智能运营中心 ............... 267
9.7 智能军事.................................................268
9.7.1 智能军事的含义 ............................... 268
9.7.2 智能武器装备 ................................... 268
9.7.3 智能战争与军事变革 ....................... 271
9.8 其他新兴应用领域 ..................................272
9.8.1 数字人 ............................................... 272
9.8.2 AIGC 与内容产业 ............................ 273
9.8.3 智能客服与企业服务 ....................... 276
9.9 本章小结.................................................277
习题 9 .............................................................277