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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。

本书是MIT PRESS著名的智能机器人系列的最新著作，也是第一本全面阐述发展型机器人原理、方法和技术的著作。适合心理学、计算机科学、语言学、机器人学、神经科学和其他一些相关学科的研究生和专业人员学习参考。

本书汇集脑科学、心理学、计算机科学、微电子科学、机器人学、神经医学等多个学科的交叉，提供了一个全面和系统论述发育机器人的综述。书中全方位地整合了关于人类发育的经典理论，并把它们与现代计算方法相结合，告诉我们现在所做的理解发育理论进而研发出具有自主智能的发育机器人的工作成果如何既取决于经典的分析方法，也取决于采用机器人通过实践来开发心理能力的合成实验。

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

安吉洛·坎吉罗斯（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。

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书籍介绍

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。

本书是MIT PRESS著名的智能机器人系列的最新著作，也是第一本全面阐述发展型机器人原理、方法和技术的著作。适合心理学、计算机科学、语言学、机器人学、神经科学和其他一些相关学科的研究生和专业人员学习参考。

本书汇集脑科学、心理学、计算机科学、微电子科学、机器人学、神经医学等多个学科的交叉，提供了一个全面和系统论述发育机器人的综述。书中全方位地整合了关于人类发育的经典理论，并把它们与现代计算方法相结合，告诉我们现在所做的理解发育理论进而研发出具有自主智能的发育机器人的工作成果如何既取决于经典的分析方法，也取决于采用机器人通过实践来开发心理能力的合成实验。