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| 編輯推薦： |
1. 本书聚焦机器人学、人工智能和深度学习，向读者展示了机器人领域的快速发展以及公司和人才聚焦的关键技术。本书由北航机器人研究所名誉所长王田苗推荐，是一部了解未来机器人投资机会和可能性的重磅作品。
2．妮拉?鲁斯是麻省理工学院（MIT）计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的主任、世界领先的机器人专家、麦克阿瑟 “天才”奖得主，美国国家工程院院士。她长期从事人工智能和机器人研究，研究人工智能和机器人技术。她领导着一支由150多名研究人员组成的精英团队，致力于推动机器人的前沿技术。鲁斯的研究范围极广，从可重构机器人到自动驾驶汽车，再到微型医疗机器人，她的创新无处不在。她的团队开发出了能自我折叠的机器人、仿生机器鱼，甚至是可以在人体内导航的微型机器人。
3. 聚焦机器人学、人工智能与深度学习三大领域，厘清智能机器研究和应用前景。本书重点讨论以下三个领域：机器人学、人工智能、深度学习。本书将带领读者了解当前的机器人发展到了什么地步，有哪些最新的技术、人才和公司，机器人又究竟如何增强人类的能力，改变我们的生活，机器人的发展又面临哪些挑战和困难。
4. 前瞻性预测未来20年机器人与人类高
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| 內容簡介： |
我们当下正在经历一场AI革命。现在有创纪录的310万个机器人在工厂工作，从事从组装电脑到包装货物以及监测空气质量等各种工作。数量庞大的智能机器以各种各样的方式影响着我们的生活，如提高外科医生的手术精确度，清洁我们的家等等，我们正处于机器智能带来的令人兴奋的可能性当中。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
下一个万亿规模的企业，也许正在AI机器人领域诞生。当下的机器人产业，远远超出常人的想象。你会看到全世界最先锋的机器人研究团队如何开发机器人，这个团队使用人工智能，通过令人难以置信的速度进行试验和试错，找出最有效的方式来开发机器人。你将在这本书中了解到多达几十种功能不同的机器人，从可重构机器人到自动驾驶车辆，再到微型医疗机器人、自我折叠的机器人、仿生机器鱼，甚至是可以在人体内导航的微型机器人等等。
通过阅读这本书，你将了解机器智能发展的最前沿，获得新一轮竞争性优势。
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| 關於作者： |
[美]丹妮拉·鲁斯（ Daniela Rus）
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任，同时也是世界顶级的机器人专家，麦克阿瑟”天才奖”获得者，美国国家工程院院士。
丹妮拉·鲁斯是机器人技术领域真正的先锋和创新者，领导着一支由150多名研究人员组成的精英团队，致力于推动机器人的前沿技术。鲁斯的研究范围极广，从可重构机器人到自动驾驶汽车，再到微型医疗机器人，她的创新无处不在。她的团队开发出了能自我折叠的机器人、仿生机器鱼，甚至是可以在人体内导航的微型机器人。
[美]格雷戈里·莫尼（Gregory Mone）
曾与苏珊·凯恩著有《内向性格竞争力》等多部纽约时报畅销榜作品。
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| 目錄：
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目录
推荐序 机器人如何创“芯”/王飞跃
第一章 力量的延伸
第二章 感知的延伸
第三章 时间的节约
第四章 精准度的提高
第五章 想象力的释放
第六章 视野的拓展
第七章 微观的精妙
第八章 机器人的建造
第九章 机器人的思考
第十章 触觉中的大脑
第十一章 机器人的学习
第十二章 未来之路
第十三章 机器人可以是问题本身，也可以是解决方案
第十四章 机器人的风险与容错机制
第十五章 机器人改变的工作格局
第十六章 计算思维
第十七章 机器人的投资机遇
结语：机器人之梦
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| 內容試閱：
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第十二章 未来之路
经常有人问我，是否可以为其建造定制机器人。我的表姐安卡·格罗苏博士是肿瘤学家，她问我是否可以为她建造一个植入机器人，随时监测肿瘤的状态，以便及时发现病情的变化。她希望机器人能告诉她，病人对她治疗方案的反应是积极还是消极的。我能实现她的愿望吗？
目前还做不到。
我的好友罗杰·佩恩想要一个胶囊机器人，他想和心爱的鲸鱼一起在海中畅游。我有能力研制出这类机器人，为富有冒险精神的科学家提供帮助吗？
很遗憾，我依然做不到。
人们的要求五花八门，例子不胜枚举。我想建造的机器人种类更多，同样千奇百怪。去新加坡时，看到很多建筑物上爬满了吸收二氧化碳的绿植，我就想建造攀爬剑桥大学办公楼的机器人，它能充当人工光合器，吸收二氧化碳，释放新鲜的氧气。在海滩上，我想到了塑料污染这个重大问题。是否可以设计并派遣一批水中机器人，过滤掉海洋中的杂质？我特别想知道怎样建造牡蛎机器人。
很多项目（无论是罗杰梦想的胶囊还是进行光合作用的机器人）看似是科幻小说中的内容，其实可行性都非常高，只需不同数量的资源、人员和时间就能实现。但如果我们审视有关新型智能机器人的诸多想法，反复出现的主题或挑战就会浮出水面。以下建议乍一看可能令人生畏，但我并不认为这些困难会消磨斗志，反而将其视为令人振奋的机会，希望你也有同感。我列出了部分内容（排名不分先后），这是年轻的发明家和富有灵感的工程师的待办清单。就从机械手开始吧。
我们需要更智能、更灵敏的机械手
在实验室里，我和同事擅长移动机械手，让它靠近我们的目标抓取物，但最后一步可能很不顺利。机械臂无法始终以所需的精确度移动，*[* 手术机器人和工业机器人能以所需的精确度移动，但就商用和家用而言，它们可能太贵了。]因而机械手的最终位置可能有些小误差。机械手与抓取物发生错位，抓取就会失败。能否在不过分依赖手的控制或物体位置的情况下，开发更好的硬件和软件来管理这种不确定性？
灵敏的机械手（比如我们的回收机器人Rocycle的机械手，可以区分纸张、塑料和金属）提高了机器人的整体智能水平。机器人的手指甚至不必看起来像手指，我们实验室开发的最强大的机械操纵器外观像一朵花。在硅包装材料的内部，有一个坚硬但灵活、兼容性强的折纸骨架。如果郁金香形状的夹具试图拿起一个罐子，它会从罐子顶部向下移动，直到覆盖在盖子上，夹具上的真空装置会吸走所有空气，夹具及其内部骨架便向盖子周围收缩。机械手无需精准地研究物体，也无须制订详细的最佳抓取计划。夹具只是下降、抓取，力传感器确保抓取力度不会过大。我们用它抓取包括薯片和盒装牛奶在内的各种物品。它可以通过手柄抓取器具和其他物体，平放在桌子上的抹刀也不在话下。本书写作时，几家初创公司正在开发吸力夹具。亚马逊推出了新的仓库机器人Sparrow，它的手由6个排列成簇的圆柱形吸力装置组成。我并不认为所有机械手都得像郁金香。Sparrow拾放物体游刃有余，或许非常适合仓库或装配线工作，但并不适用于烘焙，因为它不擅长搅面团。这再次说明，机器人的身体只能做它力所能及的事。
在开发机械手和机器人大脑方面，我们仍有很多工作要做，但已经取得了很大的进步。据报道，亚马逊的Sparrow能抓取数百万形状各异的包裹。仓库工作只是一个开始。如果这些技术继续以目前的速度发展，可以想象，机器人将在许多生活领域执行各种任务。
我们需要更柔和、更安全的机器人
当然，我们不能只关注机械手，机器人作为一个整体也需要更强的兼容性。传统的机器人系统并不友好，它们笨重且危险。工业机械手是工程学的杰作，可以执行高难度任务，但它们与人类隔离，通常被关在笼子里，因为它们经过预先编程去执行一系列操作，如果有人妨碍，程序是无法改变的。
然而，能与人类合作的工业机器人逐渐进入我们的视野。一群梦想家在推动着这个趋势，包括罗德尼·布鲁克斯和Rethink Robotics的创始人团队。他们的机器人Baxter正是为了与人类合作而设计的。工人无需任何技术或编程背景即可训练Baxter及其后继者Sawyer，让它们做助手或独立执行某些任务。该公司因经济原因于2018年关闭，但其核心理念已经实现。他们的实践表明，人类和机器人是可以协同工作的。如今，工业和工厂环境中协作机器人的例子有很多，其理念也在向工业领域之外扩展。Diligent Robotics公司的Moxi 帮助护士将物资运送到病房。我的好友、南加州大学的马扎·马塔里（Maja Mataric）开发了机器人Moxie，旨在与自闭症儿童互动，帮助他们提高社交技能，还可以进行社交技能测试。
这些令人印象深刻的例子表明，未来我们需要大量有着更安全、柔性和智能身体的机器人。人体有一个奇妙的感官——皮肤，当我们触碰到视野之外的物体时，它会发出警报。皮肤非常敏感，我们可以根据触觉推断物体的信息。人造皮肤是一个异常活跃且复杂的研究领域，因而我无法预测，机器人何时能覆盖密集而灵活的传感器，但人造皮肤有利于开发出与人类安全互动的机器，这一点毋庸置疑。
我们需要不像“机器人”的机器人
机器人舞蹈的特点是动作笨拙、不连贯，这暴露出智能机器的一个更大的问题。我们需要开发的是像自然界的生物一样敏捷的机器人。我希望更多的机器人能像舞者一样，富有节奏、优雅地舞动（比如马克·雷伯特及其波士顿动力公司团队开发的跳舞机器人），像专业厨师一样在厨房切菜，像羚羊一样奔跑。我还希望机器人能更好地理解人类。
我来详细解释一下。
为了利用机器人，你必须对其工作原理有基本的了解，你得知道如何对机器人进行编程。想象一个机器适应人类，而不是人类适应机器的世界。比如，工厂机器人看到人类费力搬运大物件，会上前提供帮助。家用机器人发现老人在做家务，会上前搭把手。让机器人变得更柔和、更顺从的工作是有益的，但我们也必须为机器开发出能力更强的大脑——能可靠地识别活动并做出推理，判断何时以及如何成为人类的益友。
同样，我们可以在机器人的行动执行方面搞一些创新。当你驾车偏离车道时，有限自动驾驶汽车可能会察觉，它会自动将汽车拉回来。汽车以最快的速度回到正确位置，其行为像机器，而不像人；人会平缓地驶回车道。有些自动驾驶汽车在这方面运行得更流畅，这只是简单的软件调整，但确实凸显了一个更大的趋势。在类似情况下，机器人的行为与人类不同。
这种行为差异可能是有益的。在国际象棋和围棋等战略性游戏中，人工智能系统与人类棋手对决时经常出其不意，攻其不备，最终获胜。人类可以分析它们的选择，发现其新策略。但在其他情况下（比如开车时），我们更希望机器人的行为接近人类。
我的研究团队已经证明，控制器可以向人类驾驶员学习如何驾驶，可增强自动驾驶汽车的大脑功能。我们还可以根据《维也纳公约》制定的道路规则为其提供推理引擎。这似乎可以让自动驾驶汽车像人类一样驾驶，但开过车的人都知道，并非所有人类司机都遵守交规。因此，我们需要机器人理解路上其他司机的行为，并做出恰当的反应。
多年前，我刚跟父亲学开车时被困在十字路口，部分原因是我无法预测其他司机的行为。我们正在开发一个系统，该系统利用被称为“社会价值取向”（SVO）的数学度量确定车辆附近社区中人类驾驶员的性格。该度量由社会心理学界开发，根据自我奖励与他人奖励的比率来评估个性。有趣的是，这个量可以表示为空间（该空间由这些量所对应的轴定义）中的某个夹角，并被纳入机器人控制系统的成本函数中。在讨论机器人之前，先举个例子说明SVO的工作原理。它很简单，一目了然。
假设你得到100美元，必须在自己和某个陌生人之间进行分配。分配方案你说了算。你可以全部留下，对方一分不得；这是利己主义者的个性特征。也可以将100美元全给对方，自己一分不留；这是利他行为。
从数学上讲，我们将利己主义者对应于0度角，将利他主义者对应于90度角。如果你平分这笔钱，表现的是亲社会行为，就是45度角。该角度提供了关于人类性格的大致的数学度量。
不可否认，驾驶行为比奖金分配更难度量。SVO之所以适用，是因为我们可以通过理解司机的行为，利用基于博弈论、控制论和机器学习的多个模型的数学公式来评估其个性。通过估计司机的SVO角度，并将估值纳入算法，我们可以让机器人更准确地了解环境中的人，从而让其控制系统适应人类，而不是让人类适应它。
这看起来或许太复杂，但如果我们希望汽车机器人在路上正常行驶，评估就非常重要。为什么？因为面对自私的司机，自动驾驶汽车的计划应该与面对无私的司机不同。举个例子。自动驾驶汽车开到十字路口，停了下来，准备左转。一辆由人驾驶的汽车从右侧驶来，打算左转进入自动驾驶汽车的车道。
自私的司机会加速，来个急转弯。对这种路况的明智反应是让行。
无私或有亲社会倾向的司机则会减速，留出左转的空间，也许会让自动驾驶汽车先行。在这种情况下，机器人先行很重要，否则会造成交通混乱。在第一种情况下，机器人应该等待，这样才不会有撞上冒失司机的风险；而在第二种情况下，它应该加速。
在人多的环境中，机器人要有能力做出这类判断，而且速度要快。否则，交通事故会层出不穷，优柔寡断的机器人会造成道路拥堵。如果我们能将类似人类的决策能力和行为构建到自动驾驶汽车以及所有机器人中，就可以拥有适应周围人类的智能机器，人机互动会更安全、高效。
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