总序 以智慧地球、智能驾驶、智慧城市为代表的人工智能技术与应用迎来了新的发展热潮，世界主要发达国家和我国都制定了人工智能国家发展计划，人工智能现已成为世界科技竞争新的制高点。另一方面，智能科技 /人工智能的发展也面临新的挑战，首先是其理论基础有待进一步夯实，其次是其技术体系有待进一步完善。抓基础、抓教材、抓人才，稳妥推进智能科技的发展，已成为教育界、科技界的广泛共识。我国高校也积极行动、快速响应，陆续开设了智能科学与技术、人工智能、大数据等专业方向。截至 2020年底，全国共有超过 400所高校获批智能科学与技术或人工智能本科专业，面向人工智能的本、硕、博人才培养体系正在形成。 教材乃基础之基础。 2013年 10月，“全国高等学校智能科学与技术 /人工智能专业规划教材”第一届编委会成立。编委会在深入分析我国智能科学与技术专业的教学计划和课程设置的基础上，重点规划了《机器智能》等核心课程教材。南京大学、西安电子科技大学、西安交通大学等高校陆续出版了人工智能专业教育培养体系、本科专业知识体系与课程设置等专著，为相关高校开展全方位、立体化的智能科技人才培养起到了示范作用。 2019年 10月，第二届（本届）编委会成立。在第一届编委会教材规划工作的基础上，编委会通过对斯坦福大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、卡内基 -梅隆大学、牛津大学、剑桥大学、东京大学等国外高校和国内相关高校人工智能相关的课程和教材的跟踪调研，进一步丰富和完善了本套专业规划教材。同时，本届编委会继续推进专业知识结构和课程体系的研究及教材的出版工作，期望编写出更具创新性和专业性的系列教材。 智能科学技术正处在迅速发展和不断创新的阶段，其综合性和交叉性特征鲜明，因而其人才培养宜分层次、分类型，且要与时俱进。本套教材的规划既注重学科的交叉融合，又兼顾不同学校、不同类型人才培养的需要，既有强化理论基础的，也有强化应用实践的。编委会为此将系列教材分为基础理论、实验实践和创新应用三大类，并按照课程体系将其分为数学与物理基础课程、计算机与电子信息基础课程、专业基础课程、专业实验课程、专业选修课程和“智能 +”课程。该规划得到了相关专业的院校骨干教师的共识和积极响应，不少教师/学者也开始组织编写各具特色的专业课程教材。 编委会希望，本套教材的编写，在取材范围上要符合人才培养定位和课程要求，体现学科交叉融合；在内容上要强调体系性、开放性和前瞻性，并注重理论和实践的结合；在章节安排上要遵循知识体系逻辑及其认知规律；在叙述方式上要能激发读者兴趣，引导读者积极思考；在文字风格上要规范严谨，语言格调要力求亲和、清新、简练。 编委会相信，通过广大教师 /学者的共同努力，编写好本套专业规划教材，可以更好地满足智能科学与技术/人工智能专业的教学需要，更高质量地培养智能科技专门人才。 饮水思源。在全国高校智能科学与技术 /人工智能专业规划教材陆续出版之际，我们对为此做出贡献的有关单位、学术团体、老师/专家表示崇高的敬意和衷心的感谢。 感谢中国人工智能学会及其教育工作委员会对推动设立我国高校智能科学与技术本科专业所做的积极努力；感谢清华大学、北京大学、南京大学、西安电子科技大学、北京邮电大学、南开大学等高校，以及华为、百度、腾讯等企业为发展智能科学与技术 /人工智能专业所做出的实实在在的贡献。 特别感谢清华大学出版社对本系列教材的编辑、出版、发行给予高度重视和大力支持。清华大学出版社主动与中国人工智能学会教育工作委员会开展合作，并组织和支持了该套专业规划教材的策划、编审委员会的组建和日常工作。 编委会真诚希望，本套规划教材的出版不仅对我国高校智能科学与技术 /人工智能专业的学科建设和人才培养发挥积极的作用，还将对世界智能科学与技术的研究与教育做出积极的贡献。 另一方面，由于编委会对智能科学与技术的认识、认知的局限，本套系列教材难免存在错误和不足，恳切希望广大读者对本套教材存在的问题提出意见和建议，帮助我们不断改进，不断完善。 高等学校智能科学与技术/人工智能专业教材编委会主任 2021年元月 序 当前，新一代人工智能正在全球范围蓬勃发展，推动世界进入智能时代，并给人们 的生产、生活方式带来颠覆性变革。在我国人工智能强劲的发展浪潮中，人工智能人才 需求激增。目前，已经有 193所本科院校开设智能科学与技术专业，开设人工智能专业 的院校更是在近三年新增到 345所。培养合格人才需要由教师传授给学生各种必要的知 识，其中教材建设无疑是最基本、最重要的，因而人才培养应该教材先行。 人工智能试图了解智能的机理与实质，而作为自然智能高级形态的人脑自然是值得 学习和研究的重要内容，脑与认知科学已经成为智能科学与技术专业、人工智能专业 的核心课程，当前使用的教材以心理学、认知科学、神经科学专业编写的《认知神经 科学》为主。这类教材对人的生理结构、病理现象有比较详尽的讲解，在智能类专业 中的课程安排通常是 24学时的讲授课时加 8学时的实验课时。对于理工类专业学生来 说，存在学习吃力、内容学不完等问题，也不完全匹配智能类专业的需要，因为智能类 专业学习这门课程的目标是衔接智能科学与技术、人工智能方向的先行课程和后续课 程，注重神经信息处理、通路、架构、模型，为智能设计、计算模式与方法带来启示。 智能科学与技术专业的开设已经超过 15年、人工智能专业的开设已经有 4年，作为核 心课程的脑与认知科学需要合适的教材，其难度在于专业跨度大，学时相对少，写好不 容易。 刘洪波教授获得计算机应用技术博士学位后，进入生物医学工程博士后流动站从事 计算机与神经科学方向的交叉研究，之后到美国加州大学圣地亚哥神经计算研究所作访 问研究；冯士刚博士在获得生物医学工程博士学位后进入物理学博士后科研流动站从事 神经科学研究。这两位老师不仅都具有学科交叉的学习和研究背景，而且自 2009年以 来共同为智能类专业开设脑与认知科学课程，在教学一线讲授课程，指导实验，在十多 年的研究积累和教学实践中对相关知识点有深入的思考。我很高兴看到他们沉淀出这本《脑与认知科学基础》，整本教材体系完整，提纲挈领，内容精练，基础与创新知识相结 合，压缩了病理学和早期启蒙理论，更关注脑与神经系统感知周围世界的方法、编码和 处理外界信息以及自身信息的原理和模式，体现了脑科学、认知科学、人工智能及计算 机和信息科学等多学科领域交叉的特点，形成了面向智能类专业的脑与认知科学的知识 体系。该书将理论与实践相结合，图文并茂，还配套有教学大纲、教学日历、教学课件、习题答案、微课视频，具有新颖性、全面性和实用性，很好地填补了智能类专业在脑与认知科学课程教材方面的空白。 北京航空航天大学 2021年 7月 29日 前言 人类进入智能时代，人工智能逐步得到人们的了解，并进入科研、生产和实际生活中，而人们对脑与认知及其相关的计算还比较陌生。事实上，新一代人工智能在本质上就是认知与计算的关系问题。宇宙产生了智能，我们取其道行之，得到人工智能，从宇宙产生智能的认知过程中取出智能框架和算法的过程，就是认知计算。宇宙产生的智能的最高形式是人脑。人类脑计划的逐步实施和专业兴趣，已经形成了脑与认知的“一体两翼”，即认识脑、保护脑、模拟脑、增强脑。 本书系统地介绍了脑与认知科学的基本概念、基本理论、科学研究方法，脑与神经系统如何感知周围的世界，来自外界和自身的信息是如何在脑和神经系统中被编码、处理的，促进学生对脑与认知的脑功能与结构以及系统构成、认知现象、神经机理、认知模型的理解，使其领悟脑科学、认知科学、人工智能及计算机和信息科学等多学科领域交叉的特点，形成较为全面、系统的知识框架。对已有成果展开分析与讨论，为智能设计、计算模式与方法及其实践带来新的启示，为学生进一步学习专业知识和智能场景中的应用打下良好的基础。本书既可以作为智能类专业各层次学生的教材，也可以作为人工智能从业者设计、应用、开发的参考用书。 全书共分为 12章，章节安排以面向智能类专业的脑与认知科学知识体系为主线展开，内容讲解由浅入深，层次清晰，通俗易懂。第 1章为认知与计算，重点介绍认知、元认知、脑结构与功能、脑与认知框架等；第 2章为方法与技术，重点介绍心理学方法、电生理学方法、脑成像、数据处理等；第 3章为神经与信息，重点介绍神经元、神经信息、神经通路和层级、微观与超微观等；第 4章为视觉与计算，重点介绍视觉信息、对象识别、视觉理论、计算机视觉等；第 5章为感知与运动，重点介绍感觉与知觉、感受器和编码、联觉和直觉、运动与控制等；第 6章为注意与意识，重点介绍注意网络、注意的生理机制、注意的信息加工、意识与思维等；第 7章为学习与记忆，重点介绍元学习、记忆模型、知识建构、贝叶斯大脑等；第 8章为沟通与语言，重点介绍人类语言的独特性、失语症与语言中枢、语言处理模型、对偶学习等；第 9章为情感与计算，重点介绍报偿与动机、人脑经济学、情感与选择、预测与期望等；第 10章为发育与可塑，重点介绍脑功能发育、脑功能可塑性、脑改进方案、脑区到脑网络等；第 11章为社会与创造，重点介绍社会认知、归因理论、模仿行为、社会网络与大数据等；第 12章为人工与系统，重点介绍类脑计算与人工脑、脑机系统、自主无人系统、安全和伦理等。 本书具有以下特点： （1）遵照教指委最新的智能科学与技术、人工智能专业及相关专业的培养目标和培养方案，合理安排脑与认知科学知识体系，注重神经信息处理、通路、架构、模型及其给智能设计、计算模式与方法及实践带来的新启示，并结合智能科学与技术、人工智能方向的先行课程和后续课程组织相关知识点与内容。 （2）注重理论和实践的结合，教材融入认知计算、智能系统的框架和方法，使学生在掌握理论知识的同时提高在认知计算和智能系统设计过程中分析问题和解决问题的实践动手能力，提高创新意识，在理论知识和实践技能方面得到全面发展。 （3）将脑与认知科学的知识点、回路、架构、系统、方法与当前人工智能的相关内容进行对照、比较，分析现有人工智能的优缺点以及新的趋势，知识内容层层推进，使学生易于接受和掌握相关知识内容。 （4）在各章习题中提供一定数量的课外实践题目，采用课内外结合的方式，启发学生将脑与认知科学知识与智能系统设计结合起来，提高学生的学习兴趣和实践能力，使其有机会切身体验脑与认知科学知识给学习、生活带来的新变化。 （5）本书配套微课视频，读者可扫描封底的刮刮卡注册，再扫描书中的二维码观看。配套的教学大纲、教学日历、教学课件、习题答案等资源，读者可登录清华大学出版社官方网站下载。 本书由刘洪波、冯士刚共同编写。在编写过程中，作者参阅了大量教学、科研成果，也吸取了国内外教材的精髓，在此表示由衷的感谢。在出版过程中，得到了清华大学出版社的大力支持，在此表示诚挚的感谢。 本书的部分工作受到国家自然科学基金（ 61772102）、辽宁省航运联合基金（ 2020-HYLH-17）项目资助。由于作者水平有限，书中难免有不妥和疏漏之处，恳请各位专家、同仁和读者不吝赐教和批评指正。 刘洪波冯士刚 2021年 5月

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