发展型机器人：由人类婴儿启发的机器人

    与其尝试建立模拟成人心智的计算机程序，为什么不尝试建立模拟儿童心智的程序呢？只要儿童心智程序获得合适的教育，那么它应该有可能成长为成人的大脑。

    —— 阿兰·图灵（Alan Turing），《计算机器与智能》

    全面而缜密之作，聚传统发展心理学之智，集现代计算方法之力。要理解何谓“发展”，分析和实验缺一不可：分析自是经典方法，而在综合实验中，机器人将通过累积经验发展出心智能力。这两大方面正是作者着墨之处，然而在生物学和经验的作用下，思想和行为究竟是如何产生的？打开本书寻找答案吧。

    —— Jay McClelland，斯坦福大学心智、脑与计算中心主任

    筑巢引凤，共建更好的未来！作者以简明易懂的方式提炼出发展型机器人学中的重要原则，虽然同行们难免会发现争议之处，但这又何尝不是“筑巢”的初衷——本书必将大大加速该学科的进步。发展型机器人学终于站了起来，并向前迈出了一大步！

    —— John P. Spencer，艾奥瓦大学心理学与脑科学教授

    对于过去20年才涌现出来的这个新兴研究领域，本书真乃雪中送炭。全景式的论述中融会了作者丰富的经验，研究者和学生都能从中分享他们渊博的知识。毫无疑问，本书将成为机器人学所有领域研究者源源不断的灵感和见地来源。

    —— Gerhard Sagerer，比勒费尔德大学应用信息学教授

    这是一部呈现人类智能领域科学研究及技术进展的*佳综述。书中探索了机器人研究与儿童发展心理学研究之间的关联，特别强调机器人工程作为一种工具所发挥的作用，为跨学科研究提供了强力支持。

    —— Giulio Sandini，意大利技术研究所机器人、脑与认知科学部主任

    本书跨越心理学、机器人学、计算机科学和神经医学等众多领域，全面且系统地论述了发展型机器人学的理论基础和研究动态。全书共9章，首先介绍基本原则和主要实验平台，随后结合儿童发展心理学理论，通过实验详细探讨了内在动机、运动技能和早期语言等机器人行为及认知功能的建模和实现，后展望了未来的研究方向。本书旨在为跨学科的发展型机器人研究者提供帮助，也可作为高等院校机器人相关研究方向的教学用书。

    安吉洛·坎杰洛西（Angelo Cangelosi）英国普利茅斯大学机器人神经系统研究中心研究人工智能和认知的教授。 

    马修·施莱辛格（Matthew Schlesinger）南伊利诺伊大学心理系副教授和电子与计算机工程系兼职教授。

Developmental Robotics：From Babies to Robots 

译者序 

序言 

前言 

致谢 

第1章　成长中的婴儿与机器人1 

1.1　先天与后天的发展理论1 

1.2　发展型机器人学的定义与起源3 

1.3　发展型机器人学的基本原则4 

1.3.1　作为动态系统的发展5 

1.3.2　系统发展和个体发展的交互7 

1.3.3　涉身性、情境性和生成性的发展8 

1.3.4　内在动机和社交学习的本能9 

1.3.5　非线性、类似阶段化的发展10 

1.3.6　在线开放式累积学习12 

1.4　全书总览13 

扩展阅读14 

第2章　婴儿机器人15 

2.1　什么是机器人15 

2.2　机器人学简介18 

2.2.1　自由度、效应器和执行器19 

2.2.2　传感器23 

2.3　类人婴儿机器人29 

2.3.1　iCub机器人31 

2.3.2　NAO机器人33 

2.3.3　ASIMO和QRIO机器人35 

2.3.4　CB机器人37 

2.3.5　CB2和Pneuborn-13机器人38 

2.3.6　Repliee和Geminoid机器人40 

2.3.7　Infanoid机器人41 

2.3.8　Affetto机器人42 

2.3.9　KASPAR机器人43 

2.3.10　COG机器人44 

2.4　发展型机器人中的移动式机器人45 

2.5　婴儿机器人模拟器47 

2.5.1　iCub机器人模拟器48 

2.5.2　Webots机器人模拟器50 

2.5.3　胎儿机器人和新生儿机器人模拟器51 

2.6　本章总结54 

扩展阅读55 

第3章　新奇、好奇与惊奇57 

3.1　内在动机：概念总览58 

3.1.1　早期的影响58 

3.1.2　知识与能力59 

3.1.3　IM的神经基础60 

3.2　内在动机的发展61 

3.2.1　婴儿中基于知识的IM：新奇性61 

3.2.2　婴儿中基于知识的IM：预测64 

3.2.3　婴儿中基于能力的IM68 

3.3　内驱型智能体和机器人70 

3.3.1　IM的计算框架70 

3.3.2　基于知识的IM：新奇性73 

3.3.3　基于知识的IM：预测77 

3.3.4　基于能力的IM80 

3.4　本章总结83 

扩展阅读85 

第4章　观察世界864.1婴儿的视觉发展87 

4.1.1　婴儿感知的测量87 

4.1.2　人脸感知90 

4.1.3　空间感知91 

4.1.4　自我感知93 

4.1.5　物体感知94 

4.1.6　可供性96 

4.2　机器人的人脸感知98 

4.3　空间感知：地标和空间关系101 

4.4　机器人的自我感知102 

4.5　物体感知的发展启发模型104 

4.6　可供性：感知指导的动作105 

4.7　本章总结108 

扩展阅读110 

第5章　运动技能获取111 

5.1　人类婴儿中的运动技能获取112 

5.1.1　操控：接近113 

5.1.2　操控：抓握114 

5.1.3　移动：爬行117 

5.1.4　移动：行走118 

5.2　接近动作机器人120 

5.3　抓握动作机器人125 

5.4　爬行动作机器人130 

5.5　行走动作机器人132 

5.6　本章总结135 

扩展阅读137 

第6章　社交机器人138 

6.1　儿童的社交发展139 

6.1.1　联合注意力139 

6.1.2　模仿141 

6.1.3　合作与共享计划143 

6.1.4　心智理论146 

6.2　机器人中的联合注意力148 

6.3　模仿154 

6.4　合作与共享意图159 

6.5　心智理论164 

6.6　本章总结166 

扩展阅读169 

第7章　早期语言170 

7.1　儿童的早期词汇和句子171 

7.1.1　时间刻度和里程碑171 

7.1.2　概念与词汇发展的原则174 

7.1.3　案例研究：Modi实验178 

7.2　机器人咿呀学语179 

7.3　机器人命名物体和动作186 

7.3.1　学习命名物体187 

7.3.2　iCub机器人的Modi实验189 

7.3.3　学习命名动作192 

7.4　机器人学习语法195 

7.4.1　语义合成性195 

7.4.2　句法学习197 

7.5　本章总结201 

扩展阅读203 

第8章　抽象知识推理205 

8.1　儿童抽象知识的发展205 

8.1.1　Piaget和抽象知识的感觉运动起源205 

8.1.2　数值认知207 

8.1.3　抽象的文字和符号210 

8.2　计数机器人212 

8.3　学习抽象词汇和概念219 

8.3.1　实现抽象词汇的扎根219 

8.3.2　学会说“不”222 

8.4　决策制定的抽象表征生成226 

8.5　发展认知结构229 

8.6　本章总结235 

扩展阅读237 

第9章　总结238 

9.1　发展型机器人学关键原则的主要成就238 

9.1.1　作为动态系统的发展238 

9.1.2　系统发展和个体发展的交互239 

9.1.3　涉身性和情境性的发展240 

9.1.4　内在动机和社交学习241 

9.1.5　非线性、类似阶段化的发展243 

9.1.6　在线开放式累积学习243 

9.2　更多成就244 

9.2.1　儿童发展数据建模244 

9.2.2　基准机器人平台和软件仿真工具的获取246 

9.2.3　辅助机器人和针对儿童的人机器人交互的应用247 

9.3　公开挑战250 

9.3.1　累积学习与功能集成250 

9.3.2　身体与大脑形态中的进化与发展变化252 

9.3.3　cHRI、机器人外观与道德规范253 

索引　255 

参考文献 

参考文献为在线资源，请访问华章网站www.hzbook.com下载。

装　　帧：平装

页　　数：262

版　　次：第1版

开　　本：16开