人工智能是計算機科學中應用最為廣泛的分支之
一。作為21世紀三大尖端技術之一，已有大量關於人
工智能的研究論著產生。有別於其他主流人工智能專
著和教材，張自力主編的這本《人工智能新視野》以
一種全新的視野與思路，以受生物啟發的人工智能研
究作為主要關注領域，以理論與實踐相結合的手法，
詳細解析其核心理論，深入探討了人工智能領域中與
其相關的經典模型、算法及其具體實現方法；對近30
年來全球人工智能界傑出的年輕研究者的工作進行了
整理彙總，並結合作者在人工智能相關領域的多年研
究工作，展現了人工智能的前沿研究問題和相關應用
實例，試圖將經典理論和前沿研究緊密結合，真實地
反映當代人工智能領域的新思路和新進展。
本書適合作為大學高年級或者研究生的人工智能
課程教材和參考書籍，也適合作為想真正了解人工智
能前沿研究和發展的科研人員的自修讀物和參考資料
。

**部分 生物啟發帕人工智能
第1章 人工智能發展簡況
1.1 人工智能領域主要研究成就回顧
1.1.1 1956年：人工智能的信息處理觀
1.1.2 20世紀60年代：啟發式搜索與知識表示
1.1.3 20世紀80年代：人工神經網絡
1.1.4 20世紀90年代：物化與多代理繫統
1.1.5 21世紀：符號動力學
1.1.6 我國的人工智能研究
1.2 人工智能的發展
1.2.1 從圖靈測試到IBM的沃森
1.2.2 谷歌的智能機器未來
1.2.3 百度大腦
1.2.4 微軟智能生態
1.2.5 臉書的深臉
1.2.6 三大突破讓人工智能近在眼前
1.3 生物啟發的人工智能發展裡程碑
1.3.1 遺傳算法與進化計算
1.3.2 神經網絡
1.3.3 群體智能
1.4 小結
參考文獻
第2章 進化計算、遺傳算法與人工生命
2.1 受生物啟發的計算
2.1.1 受生物啟發的計算科學：康莊大道還是荊棘叢生？
2.1.2 什麼是受生物啟發的計算？
2.1.3 生物學在計算科學研究中的多重角色
2.2 進化計算
2.2.1 什麼是進化計算？
2.2.2 進化計算的基本框架與主要特點
2.2.3 進化計算的分類
2.2.4 進化計算的若干關鍵問題
2.3 遺傳算法
2.3.1 遺傳算法的概述
2.3.2 遺傳算法的理論基礎
2.3.3 遺傳算法的基本思想
2.3.4 遺傳算法的一個簡單的應用實例
2.4 人工生命
2.4.1 機器人學1：包容性架構
2.4.2 機器人學2：受細菌活動啟發的機器人趨向性技術
2.4.3 機器人學3：能量和容錯性控制
2.5 小結
參考文獻
第3章 神經計算
3.1 人工神經網絡相關介紹
3.1.1 人工神經網絡的起源與發展
3.1.2 人工神經網絡的應用
3.1.3 小結
3.2 Hopfield神經網絡
3.2.1 Hopfield神經網絡概述
3.2.2 Hopfield神經網絡聯想記憶
3.3 博弈與神經網絡的結合
3.3.1 博弈論概述
3.3.2 博弈模型與神經網絡模型結合的學習模型
3.4 自組織特征映射網絡(SOM)
3.4.1 快速SOM文本聚類法
3.4.2 樸素貝葉斯與SOM相結合的混合聚類算法
3.5 神經芯片與人工生命
3.5.1 神經芯片的發展及其應用
3.5.2 人工生命的相關應用
3.6 深度學習
3.6.1 深度學習的基本思想
3.6.2 深度學習的典型結構
3.6.3 深度學習的應用
3.6.4 深度學習現狀及前景分析
3.7 人工神經網絡與醫學影像
3.7.1 人工神經網絡與醫學影像概述
3.7.2 基於人工神經網絡的腦成像分類模型介紹
參考文獻
第4章 群體智能
4.1 群體智能基本思想
4.1.1 思想來源
……
第5章 變形蟲模型與應用
第6章 智能Agent與多Agent繫統

第二部分 人工智能熱門研究問題
第7章 AI研究熱點
第8章 Turing開創性工作對人工智能研究的啟示

第三部分 建馥、橫批與應用
第9章 社會網絡分析
**0章 語義網技術及其應用
**1章 信息融合
**2章 人工智能技術在生物信息學中的應用