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出版者:American Institute of Physics

作者:Beji, Lotfi (EDT)

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2009-03-03

价格:USD 194.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780735406421

丛书系列:

图书标签:

• 智能系统
• 自动化
• 人工智能
• 控制系统
• 机器人
• 机器学习
• 深度学习
• 物联网
• 数据分析
• 工业自动化

《智慧系统与自动化》是一本深度探讨人工智能、机器学习、机器人技术、控制理论等前沿领域及其在各行业应用的著作。本书并非简单罗列概念，而是旨在揭示智慧系统与自动化发展的核心原理，剖析其内在逻辑，并展望其对社会经济的深远影响。 第一部分：智慧系统的基石 本书首先从基础理论入手，深入浅出地介绍了构建智慧系统的核心技术。 人工智能导论： 这一章节将带领读者走进人工智能的广阔世界，从符号主义、连接主义等经典流派的演变，到神经网络、深度学习等现代方法的兴起，都将得到详尽的阐述。我们将深入理解算法的构成，学习如何训练模型，以及如何评估其性能。我们将探讨不同类型的人工智能，如感知智能、认知智能，以及它们各自的应用场景。 机器学习的核心算法： 机器学习是赋予系统“智慧”的关键。本部分将详细讲解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等主流范式，并逐一剖析支持向量机（SVM）、决策树、聚类算法（如K-Means）、降维技术（如PCA）、集成学习（如随机森林、XGBoost）等经典与现代算法的原理、优缺点及适用条件。此外，我们还将触及深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）在图像识别中的应用，循环神经网络（RNN）及长短期记忆网络（LSTM）在序列数据处理中的优势，以及Transformer架构如何革新自然语言处理领域。 概率统计与优化方法： 智慧系统的构建离不开严谨的数学基础。本章将回顾概率论与数理统计中的关键概念，如概率分布、贝叶斯定理、假设检验等，并探讨它们在数据分析、模型构建和不确定性量化中的作用。同时，我们将深入研究梯度下降、牛顿法等优化算法，理解它们如何指导模型参数的调整，实现性能的最优化。 第二部分：自动化的实现与控制 在奠定智慧系统理论基础后，本书将目光转向自动化技术的实现与控制。 机器人学原理与技术： 机器人是智慧系统在物理世界中执行任务的重要载体。本章将介绍机器人学的基本概念，包括机器人 kinematic（运动学）与dynamic（动力学）分析，传感器技术（如视觉、力觉、激光雷达）的原理与应用，以及执行器（如电机、液压系统）的设计与选择。我们将探讨不同类型的机器人，如工业机器人、服务机器人、自主移动机器人（AMR）及其在制造、物流、医疗、服务等领域的应用。 控制理论与系统设计： 自动化系统的稳定运行离不开精妙的控制策略。本节将介绍经典控制理论，如PID控制器，以及现代控制理论，如状态空间方法、最优控制、鲁棒控制等。我们将学习如何设计控制器以实现精确的轨迹跟踪、稳定的运行以及对外部干扰的有效抑制。此外，还将讨论分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）等工业自动化中的关键技术。 传感器网络与数据融合： 智慧系统需要从环境中获取信息并进行综合分析。本章将深入探讨传感器网络的构建、通信协议以及数据采集技术。我们将重点介绍数据融合的理论与方法，包括早期融合、晚期融合等策略，以及卡尔曼滤波、粒子滤波等算法在融合多源异构数据以提高系统感知精度和鲁棒性方面的应用。 第三部分：智慧系统与自动化的融合应用 本部分将展示智慧系统与自动化技术在各个领域的实际应用，揭示其带来的变革。 智能制造与工业4.0： 探讨机器人、物联网（IoT）、大数据分析、数字孪生等技术如何赋能智能工厂，实现生产过程的柔性化、智能化和高效化。我们将分析智能排产、预测性维护、质量检测自动化等具体应用。 智慧交通与自动驾驶： 深入研究自动驾驶技术的发展，包括感知、决策、控制等核心环节，以及V2X（车联网）通信、交通流优化等关键技术。我们将讨论其在提升交通安全、效率和用户体验方面的潜力。 智慧医疗与健康： 探讨人工智能在疾病诊断、药物研发、个性化治疗、手术机器人等方面的应用，以及自动化技术在康复护理、医院管理等方面的作用。 智慧家居与城市： 分析智能家居设备（如智能音箱、智能家电）、安防系统、能源管理系统如何提升生活品质，以及智慧城市基础设施（如智能电网、智慧水务、智能交通管理）如何提高城市运行效率和可持续性。 金融科技与风险管理： 介绍人工智能在量化交易、风险评估、反欺诈、客户服务等金融领域的应用，以及自动化流程在后台运营中的作用。 自然语言处理与人机交互： 深入探讨自然语言处理（NLP）技术，包括文本分析、情感识别、机器翻译、对话系统等，以及这些技术如何驱动更自然、更智能的人机交互体验，如智能客服、虚拟助手等。 第四部分：挑战、伦理与未来展望 本书的最后部分将聚焦于智慧系统与自动化发展面临的挑战、伦理困境以及未来的发展趋势。 数据隐私与安全： 随着数据量的爆炸式增长，如何保护个人隐私和系统安全成为重中之重。本章将探讨相关技术挑战与解决方案。 算法偏见与公平性： 人工智能模型的公平性问题日益突出。我们将分析算法偏见产生的根源，并探讨如何构建更公平、更可信赖的AI系统。 就业与社会影响： 自动化对劳动力市场可能带来的冲击，以及社会如何适应这种变化，将是本章讨论的重点。 通用人工智能（AGI）与未来探索： 展望通用人工智能的发展前景，以及其可能对人类社会带来的颠覆性变革。我们将探讨未来研究方向，如跨模态学习、具身智能、因果推理等。 《智慧系统与自动化》旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解和掌握当前及未来最具潜力的技术发展方向。本书适合计算机科学、工程学、自动化、机器人学等相关专业的学生、研究人员，以及对人工智能和自动化技术感兴趣的行业从业者和决策者阅读。通过本书的学习，读者将能够更清晰地认识智慧系统与自动化的力量，并为迎接未来的技术浪潮做好准备。

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从市场角度看，一本关于“智能系统与自动化”的书籍，应当至少包含对当前主流商业化工具和平台的基本对标与比较。这本书给我的感觉是，它更像是一个学术研究的阶段性报告，而非面向产业界的参考指南。例如，在探讨流程自动化时，书中完全没有提及主流的RPA（机器人流程自动化）厂商的技术特点，也没有对比不同云服务商提供的AI/ML平台在部署自动化工作流方面的优缺点。这种对行业现状的“无视”使得书中的许多技术讨论显得脱离了实际落地的成本效益分析。读者很难判断，书中介绍的某种先进算法，在实际部署中是否需要动用昂贵的GPU集群，或者是否有更简单、成本效益更高的传统方法可以达到类似效果。这种信息的不完整性，使得这本书的实用价值大打折扣。一本优秀的工程书籍应当能够帮助读者权衡技术选择，理解投入产出比，而这本书似乎更专注于证明“什么可以做到”，而不是“如何以最优方式做到”。最终，它留给我的是一堆精美的理论结构图，但缺少了将这些结构图变为现实的“蓝图”和“物料清单”。

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我发现作者在对“自动化”的描述中，似乎过度依赖于经典的控制理论框架，而对近十年涌现出的新型范式——特别是基于大规模模型和生成式AI的自动化潜力——挖掘不够。传统的自动化逻辑往往是基于明确定义的规则和目标函数，但在面对高度非结构化和动态变化的环境时，这种方法的局限性显而易见。我本期望这本书能探讨如何利用大型语言模型（LLMs）来提升复杂决策自动化系统的规划能力，例如，让系统能够理解自然语言指令并将其转化为可执行的、跨平台的任务序列。书中对这些新兴技术的讨论，更像是引用了最新的会议论文标题，而非深入探讨其在现有自动化基础设施中如何实现平稳过渡和集成。另一个让我感到失望的是对人类角色转变的探讨缺失。随着系统越来越智能，自动化不仅仅是取代重复劳动，更重要的是如何重新定义人类专家与系统之间的协作方式。这本书没有提供关于“增强智能”（Augmented Intelligence）的深刻见解，即如何设计界面和交互流程，使用户能够有效地监督、干预和信任这些复杂的自动化决策，这在许多对准确性要求极高的垂直领域中是不可或缺的一环。

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阅读这本关于“智能系统与自动化”的著作，我深切感受到了作者在构建理论框架上的严谨性，但这种严谨性在某种程度上牺牲了对现实世界复杂性的捕捉。书中对“智能”的定义似乎过于集中于计算智能，例如模式识别、数据挖掘等，而对更广泛意义上的情境感知、常识推理和人机交互智能的探讨则显得捉襟见肘。我原本期待看到的是关于具身智能（Embodied AI）如何与物理世界进行有效交互的深度剖析，比如如何设计出能够适应非结构化环境的自主移动机器人，或者在人机共存的智能工厂中，如何建立可靠的信任和反馈机制。这本书似乎更倾向于在数字领域构建封闭的智能模型，而对于智能系统必须面对的现实世界的“脏乱差”问题——传感器噪声、执行器延迟、环境不确定性——着墨不多。特别是在“自动化”这一主题下，系统的鲁棒性和可解释性是至关重要的，但我在这本书中找不到太多关于如何构建可解释性AI（XAI）框架来支持关键决策自动化的内容。如果一个自动化决策过程是“黑箱”，那么在医疗、金融或关键基础设施领域应用时，其风险是不可接受的。这本书在强调智能算法的优越性的同时，似乎忽略了将这些算法嵌入到真实、有约束、有时效要求的物理或业务流程中的巨大鸿沟。

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这本书的标题《Intelligent Systems and Automation》给我一种非常前沿和实用的感觉，我原本期待能从中窥见人工智能在实际工业和日常生活中如何落地，尤其是在自动化流程优化方面。然而，当我翻开这本书时，我发现它似乎将重点过多地放在了理论基础和算法推导上，这对于我这样更偏向应用实践的读者来说，形成了一种明显的阅读障碍。书中用了大量的篇幅去阐述各种机器学习模型的数学原理，例如深度神经网络的梯度下降过程、支持向量机的核函数选择，这些内容无疑对于计算机科学的深入研究者是宝贵的财富，但对于想了解“系统如何实现智能”的决策者或工程师而言，这些细节显得过于冗余和晦涩。我希望能看到更多关于实际案例分析、系统集成挑战以及不同自动化平台之间互操作性的讨论。例如，如何在一个复杂的供应链管理系统中，有效地部署强化学习模型来预测库存波动，或者在机器人协作领域，如何解决分布式控制下的安全性和效率平衡问题。书中关于这些实际应用场景的描述非常稀少，更像是一些抽象的、高屋建瓴的概述，缺乏能够支撑起“系统与自动化”这一宏大主题的具体技术蓝图和操作指南。总体而言，这本书更像是一本偏向理论的教科书，而非一本面向实际工程应用的参考手册，这与我期望了解前沿自动化实践的初衷产生了较大的偏差。

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这本书的结构安排令我感到困惑，它似乎试图覆盖太多的技术领域，导致每一个深入的探讨都浅尝辄止。在某些章节，它涉及到了实时操作系统和嵌入式系统的基础知识，但随后又迅速跳跃到高层次的分布式计算架构，这使得读者很难形成一个连贯的、从底层硬件到顶层应用的完整认知地图。对于想构建端到端智能自动化解决方案的工程师来说，这种知识的跳跃性使得信息难以有效整合。比如，在讨论边缘计算在自动化中的作用时，我期待看到关于资源受限设备上模型压缩与部署的实用技巧，或者针对低延迟要求的通信协议优化策略。然而，书中只是泛泛地提到了边缘智能的概念重要性，随后就转向了云计算的优势分析。此外，关于工业物联网（IIoT）和网络安全集成的内容也明显不足。在高度自动化的环境中，安全漏洞可能导致灾难性后果，但这本书似乎将安全问题视为一个可以事后修补的附加项，而不是作为系统设计之初就必须融入的核心要素。这种对基础工程实践和安全防护的轻视，使得我对书中提出的“智能系统”的可靠性和实用性产生了深刻的怀疑。

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