1. 机器人的发展 2. 人工智能概要 3. 脑科学初探 4. 脑与机器人 5. 智能机器人的开发ABC 6. 习题

一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作

为了提高网格的智能水平和协调能力以及协同分布的网格服务,支持动态的计算环境和多变的用户需求,提出了协同智能网格CIG(cooperative intelligent grid).CIG以OGSA为基础,应用分布式人工智能和分布协调控制的理论和方法来研究和解决网格中如何高效准确地协同现有的网格服务以完成所面临的任务.文中描述了CIG的概念和体系结构,从社区/联邦式政策导向型的系统结构、领域自适应的中介服务协作机制和理性化协商机制等方面构建开放动态的CIG.CIG可以有效地组织各网格实体的协调、协商和合作,提高了服务组合的自动化程度和抽象层次

用人工生命方法创造计算机动画,增强了计算机动画的逼真度和生动性.为了更好地控制动画的进程,指导动画角色的行动,本文将人工智能方法引入到计算机动画的创作中.提出并建立了面向自繁衍的人工鱼的认知模型,提高人工鱼的认知能力,实现基于“动物逻辑”的人工鱼高级行为控制.建立了人工鱼产生交配欲望、产卵和环境选择等预定义行为的认知模型.实验表明,人工鱼的高级行为控制器可以使人工鱼更好地适应虚拟海底环境,并顺利完成交配、产卵等生命过程

以人工智能和计算机辅助设计技术为基础,锻件的计算机辅助工艺规程设计采用LISP语言,并使用人工移植方法把锻造工序中的经验用产生式规则表达.推理过程中采用了逆向推理方法.计算结果与实际吻合

将神经网络与人工智能技术相结合,提出了1种新型的知识表示的形式化描述和知识单元。知识通过模式分类导入,并用IMSBP和(B-B)BP调节2种不同类型的权。在此基础上提出了神经网络的双向求解策略。以加热炉控制验证了其可行性

将人工生命与人工智能相结合,并应用于计算机动画的研究.在用人工生命方法生成的计算机动画中,智能生命在虚拟环境中的行为有程序员事先设定好的预定义行为,同时也有随机出现的随意性行为.以人工鱼为例,建立了智能生命随意性行为的认知模型,并利用子集搜索等技术提高搜索效率.仿真结果表明,利用认知模型,智能生命可以较好地处理某些随机事件

高炉是一个包括复杂物理化学变化和传输过程的高温反应器。由局部反应和区域热平衡、物料平衡建立的机理模型难以适应炉况的迅速变化。用模糊数学理论进行不确定知识的处理,构成了知识库和推理机,从而建立了人工智能高炉异常炉况诊断专家系统,避免了人工可能漏看忽略的仪表微小变化所造成炉况判断的偏差,因而有较高的命中率

从非开挖水平定向钻进（Horizontal directional drilling，HDD）装备技术、地下生命线工程的探测与信息化、双向对穿HDD技术、大口径HDD技术、HDD回拖力计算模型、地表变形与冒浆6个方面开展了文献调研工作，分析了HDD装备与技术研究应用进展：世界上最大回拖力（20000 kN）的电驱动钻机被设计并研发；电磁感应法被广泛用于既有生命线的空间探测，复杂干扰下的数据解析与精度提高仍是研究重点；基于三维数据，融合建筑信息模型、人工智能、大数据等技术，借鉴美国“811”体系，局部完成了地下生命线的信息化；采用对穿技术完成了长距离的地下生命线敷设；基于过程化的HDD工艺参数、设备参数和控制监测技术被大量应用，有效提升了应用中的风险识别能力；针对不同地层条件下的回拖力计算为设备选型提供了依据，并为HDD多学科融合研究提供了途径；复杂地质条件下的冒浆、卡钻等热点和难点也得到初步探索研究，构建了理论、实验和数值分析模式，为提高HDD的应用效率和质量提供了依据。综合国内外研究进展，进一步分析了HDD的发展趋势

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战