等概率决策法例题【传感―运动系统中的概率推理与决策】

　　Pierre Bessiere 　　Probabilistic Reasoning and 　　Decision Making in 　　Sensory.Motor Systems
　　2008, 373pp.
　　Hardcover
　　ISBN 9783540790068
　　
　　P.贝西尔等编
　　在未来的几十年里,概率推理将会为在理论层次上了解神经机理和动物行为策略提供一个新的范例。这将会把工程人工制品的性能提升到一个全新的高度,它们与它们所模仿的生物之间的差距日益缩小甚至消失。两个共同的科学目标是:(1)为了建造真实世界的人工制品,根据贝叶斯概率推理重新考虑我们的方法论、模型、算法及技术。我们从生命体的演化及适应它们自然环境的属性中获得启发,并且构建利用这些原理的机器人;(2)提供一个坚实的贝叶斯基础,以便了解生物系统可能怎样使用概率逻辑,在自然机理层次和策略层次上探索它们的环境统计特性,并且利用机器人去测试这些观念的正确性。为了达到这些目标,研究与开发工作主要从以下三个方面着手:(1)概率推理的自然基础,目的是识别神经系统是怎样(或者至少是有可能)实现概率推理的;(2)感知与动作的新概率模型及算法:目的是说明概率计算可能怎样说明生物体和它们环境的相互作用中的整体行为;(3)人工制品设计与开发新的概率方法及技术。目的是研究贝叶斯推理和学习范例可能怎样被用来开发机器人,获得反应概率行为(最佳协同)的全部技能,并且构建这些行为(策略)的组合、层次及时间序列。
　　本书是《斯普林格高级机器人学专论》丛书的第46卷,共有四个部分,分别是绪论、机器人学、工业应用和认知建模。可供从事机器人学研究应用的专业人员阅读参考。
　　胡光华,高级软件工程师
　　(原中国科学院物理学研究所)
　　Hu Guanghua, Senior Software Engineer
　　(Former Institute of Physics,CAS)