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第一篇概论

第1章“以人为中心人工智能”新理念3

1.1引言3

1.2AI的双刃剑效应4

1.3“以人为中心人工智能”理念5

1.3.1AI发展的“人的因素”

新特征5

1.3.2“以人为中心人工智能”的框架: 

理念、目标和实施路径7

1.3.3“以人为中心人工智能”的设计

原则14

1.3.4“以人为中心人工智能”的方

法论16

1.4“以人为中心人工智能”理念

的意义17

1.5“以人为中心人工智能”理念

的实施21

1.5.1分层式HCAI实施策略22

1.5.2跨层面的实施策略23

1.5.3跨行业的实施行动25

1.6本书的贡献和架构27

参考文献28第2章“人智交互”跨学科新领域31

2.1引言31

2.2人智能系统交互的新特征31

2.2.1人智能系统交互与传统

人机交互的对比31

2.2.2AI带来的新型人机关系

——人智组队33

2.2.3跨学科协同合作的必然性34

2.3人智交互新领域36

2.3.1“人智交互”新领域的

提出36

2.3.2人智交互领域框架: 理念、

关键问题、范围及方法37

2.3.3提出“人智交互”新领域

的意义38

2.4人智交互领域框架详述39

2.4.1基本理论与关键问题39

2.4.2跨学科方法42

2.4.3跨AI全生命周期的流程43

2.4.4跨学科团队47

2.5人智交互研究的范式取向48

2.5.1人智协同认知系统的

研究范式取向49

2.5.2人智协同认知生态系统的

研究范式取向51

2.5.3智能社会技术系统的

研究范式取向52

2.5.4人智交互研究范式取向

的意义54

2.6总结与展望57

参考文献57

第二篇理论与方法

第3章人类认知和行为的计算建模63

3.1引言63

3.2认知和行为计算建模的两种

思路64

3.3认知和行为计算建模流程和

模型选择65

3.4基础认知与行为过程的计算

建模69

3.4.1视知觉中的计算建模69

3.4.2规则表征和推理72

3.4.3语言和概念表征73

3.4.4记忆和学习机制73

3.5社会认知与行为过程的计算

建模74

3.6总结79

参考文献80第4章人机融合智能83

4.1人机融合智能研究83

4.1.1人机融合智能概述83

4.1.2人机融合智能的关键

——人87

4.1.3人机融合智能中机的

自主性91

4.2人机融合智能的应用92

4.2.1基于人机融合的智控

辅助决策92

4.2.2ChatGPT: 人机融合智

能的初级产品95

4.3人机融合智能展望97

4.3.1人机环境系统97

4.3.2人机融合智能趋势预测98

参考文献100第5章数据与知识双驱动式人工智能102

5.1引言102

5.2数据驱动的人工智能103

5.2.1关键技术103

5.2.2数据驱动的人工智能应用

现状与挑战109

5.3知识驱动的人工智能110

5.3.1关键技术111

5.3.2知识驱动的人工智能应用

现状与挑战114

5.4数据知识双驱动的人工智能116

5.4.1纯数据驱动的人工智能系统

的局限性和挑战116

5.4.2数据和知识双驱动的人工智

能技术优势及典型应用117

5.4.3数据驱动和知识驱动的人工智能

的融合方法及发展趋势119

5.5总结123

参考文献123第6章以人为中心的感知计算128

6.1引言128

6.2以人为中心的感知模型129

6.3传统智能感知计算130

6.4群智感知计算132

6.5人机协作感知计算134

6.6关键技术136

6.7总结及展望140

参考文献141第7章多通道人机协同感知与决策147

7.1引言147

7.2多通道信息融合的人机协同

感知148

7.3面向人机协同的交互学习154

7.3.1小样本信息处理与融合155

7.3.2模仿学习(imitation 

learning)156

7.3.3发展趋势和挑战158

7.4面向任务的人机协同决策与

验证159

7.4.1面向人机协同的智能体

决策与规划159

7.4.2虚实融合的人机协同

决策与验证161

7.5总结和展望162

参考文献163第8章以人为中心的可解释人工智能168

8.1人工智能可解释性168

8.2AI解释方法170

8.3AI生命周期和可解释AI172

8.4以人为中心的可解释模型框架174

8.5应用案例175

8.6讨论180

8.7总结181

参考文献181第9章以人为中心的社会计算186

9.1以人为中心的社会计算概述186

9.2以人为中心社会计算的基本

方法187

9.2.1以人为中心的平行系统187

9.2.2虚拟人口合成189

9.2.3用户个体的认知决策建模192

9.2.4基于因果推断的用户

行为计算实验195

9.2.5社会计算的加速技术198

9.3社会计算的应用案例199

9.3.1以人为中心的城市交通

出行诱导199

9.3.2以人为中心的社会情境

安全202

9.4总结与展望203

参考文献204第10章人智交互的工程心理学问题

及其方法论208

10.1引言208

10.2智能时代的工程心理学研究

对象209

10.2.1智能作为隐藏在幕后的

服务提供者209

10.2.2人在明确智能体身份的情况

下与其进行低卷入的互动210

10.2.3人与智能体组队211

10.2.4人接受智能体的管理212

10.3经典工程心理学方法在智能

时代的新应用213

10.4新涌现的研究方法216

10.5新的设计思路218

10.6总结与展望221

参考文献222第11章人智组队式协同合作的研究

范式取向228

11.1人智组队的由来与含义228

11.2人智组队的研究方法232

11.3人智组队的研究内容234

11.3.1行为层234

11.3.2认知层236

11.3.3社会认知层238

11.4应用分析: 以自动驾驶为例240

11.5总结与展望241

参考文献242第12章人智交互中的人类状态识别247

12.1引言247

12.2生理计算250

12.3情感计算255

12.4交互意图理解263

12.5总结与展望267

参考文献268第13章人智交互的心理模型与设计

范式274

13.1引言274

13.2传统人机交互模型275

13.3智能时代的人智交互模型280

13.4传统人机交互设计范式287

13.5人智交互的新范式与新思路292

13.6展望298

13.7总结300

参考文献300第14章人智交互的神经人因学方法304

14.1引言304

14.2内源性智能系统305

14.3面向认知的智能系统308

14.4智能可穿戴、可移动技术311

14.5外源性智能系统314

14.6总结与展望317

参考文献318第15章人智交互中的机器行为设计

与管理322

15.1引言322

15.2从人的行为到AI系统机器

行为323

15.2.1行为科学与机器行为323

15.2.2人的智能与机器智能325

15.2.3设计、工程与智能机器

行为研究327

15.3智能机器行为模型330

15.4机器行为的发展332

15.5人智交互行为337

15.5.1人智融合——人与AI

系统的相互作用337

15.5.2人机协作339

15.5.3主动交互340

15.6指导原则与设计指南: 如何有效

管理机器行为343

15.6.1智能机器进化对人类的影响: 

不可预知的行为结果343

15.6.2指导原则与设计指南343

15.7总结与展望347

参考文献348第16章人智交互语境下的设计新模态350

16.1引言350

16.2AI技术与创新思维351

16.2.1AIGC的定义与发展352

16.2.2AI提高创作效率353

16.2.3AI激发创新思维355

16.2.4AI助力设计评价357

16.3AI在设计领域的应用357

16.3.13D设计中的AI应用357

16.3.22D设计中的AI应用35916.3.3其他相关领域与AI

应用360

16.3.4AI在设计中的创新

作用361

16.4设计学推动人智系统发展363

16.4.1设计学与AI363

16.4.2设计学与智能人机

界面366

16.4.3以智能驾驶为例讨论

设计的作用368

16.5总结370

参考文献371第17章人智交互设计标准376

17.1引言376

17.2标准概述377

17.3智能人机交互设计标准概述378

17.4企业的智能人机交互设计

指南简介383

17.5总结与展望388

参考文献390第18章以人为中心的人工智能伦理体系392

18.1引言392

18.2传统伦理与人工智能伦理393

18.3人工智能伦理体系结构395

18.4人工智能应用伦理(狭义

人工智能伦理)主要内容397

18.5广义人工智能伦理400

18.6“以人为中心”的人工智能

工程系统伦理原则403

18.7总结404

参考文献405第19章人类可控人工智能: “有意义

的人类控制”406

19.1引言406

19.2“有意义的人类控制”的提出

背景407

19.3“有意义的人类控制”的概念

界定与实践框架409

19.3.1“有意义的人类控制”

的概念溯源409

19.3.2何为“有意义的人类

控制”410

19.3.3“有意义的人类控制”的实践

框架: 追踪与回溯411

19.4针对“有意义的人类控制”

实施路径的初步研究412

19.4.1AI自主化技术的新

特征与人类控制412

19.4.2有效的人类控制415

19.4.3“有意义的人类控制”的跨学

科面向和多领域实践416

19.4.4MHC认证416

19.5走向“有意义的人类控制”——

以自动驾驶汽车为例417

19.5.1技术嵌入水平与自动

驾驶分级418

19.5.2基于技术层级的人类

控制419

19.5.3自动驾驶汽车的

“有意义的人类控制”420

19.5.4“有意义的人类控制”框架下

自动驾驶汽车的实践建议

421

19.6总结与展望422

参考文献423第三篇专题研究

第20章以人为中心人工智能的算法

助推429

20.1使用助推框架设计以人为中心

的算法429

20.2算法助推有更好的选择吗432

20.3算法助推的成本: 从黑盒人工

智能到透明的成本433

20.4算法社会管理: 算法行为修正435

20.5对算法驱动的助推措施的担忧437

20.6反助推: 对算法的厌恶与抵制438

20.7有意义的控制和算法审计的

算法助推439

20.8以人为中心的方法441

20.9总结与展望442

参考文献442第21章以人为中心的智能推荐445

21.1推荐系统概论445

21.2以人为中心的推荐系统概述449

21.2.1经典推荐系统449

21.2.2以人为中心的推荐

系统450

21.2.3“以人为中心”与技术

的融合454

21.3实现路径的探讨455

21.4演化融合的路径457

21.5总结与展望459

参考文献460第22章脑机接口和脑机融合463

22.1引言463

22.2脑机接口技术框架465

22.3脑机融合计算模型468

22.3.1脑机智能的混合形态468

22.3.2智能影子470

22.4脑机融合应用实例471

22.4.1视觉增强大鼠机器人471

22.4.2脑脑通信大鼠机器人472

22.4.3意念控制的四旋翼

无人飞行器474

22.4.4面向小儿多动症的

注意力反馈训练475

22.5典型应用与未来展望477

22.5.1典型应用场景477

22.5.2存在问题和调整策略479

22.5.3未来发展方向481

参考文献482第23章可穿戴计算设备的多模态交互484

23.1引言484

23.2以人为中心的智能穿戴交互

设计485

23.3智能穿戴交互的传感器基础488

23.4可穿戴计算设备上的多模态

交互490

23.4.1手指触控交互491

23.4.2手部动作交互492

23.4.3头部动作交互494

23.4.4眼睛动作交互495

23.4.5可穿戴设备上其他

交互模态496

23.5智能穿戴交互的未来发展

与挑战497

23.6总结499

参考文献500第24章人机器人交互506

24.1引言506

24.2面向人机器人交互需求的

机器人设计507

24.3人机器人交互方式509

24.3.1接触式交互509

24.3.2非接触式交互510

24.4人机器人交互中的应用513

24.4.1工业机器人中的人

机器人交互513

24.4.2服务机器人中的人

机器人交互517

24.5总结与展望523

参考文献524第25章元宇宙与虚拟现实中的人智交互532

25.1引言532

25.2虚拟现实与元宇宙中的智能

人机交互技术535

25.2.1人类情感的智能感知535

25.2.2用户自然交互意图的

智能推理537

25.2.3面向人类感知认知能力

的交互界面智能优化539

25.3虚拟现实与元宇宙中基于临场感的

“人智人”技术应用和机遇挑战541

25.3.1虚拟环境中的临场感

概念541

25.3.2基于临场感的“人虚拟环境”

优化: 达到虚拟与现实的认

知“共鸣”543

25.3.3元宇宙中的多人交互

研究与进展545

25.3.4元宇宙中的隐私、伦理

和可访问性研究进展547

25.4机遇与挑战548

25.5总结550

参考文献550第26章基于人工智能技术的人类

智能增强557

26.1引言557

26.2理论基础560

26.3研究现状562

26.3.1基于脑刺激的人类

认知强化562

26.3.2基于神经反馈的人类

认知强化563

26.3.3基于视听交互任务的

人类认知强化564

26.3.4基于精细操作任务的

认知强化565

26.4关键问题566

26.5实证研究: 基于触觉人机交互的

注意力强化569

26.5.1面向注意力强化的精细力

控制任务范式569

26.5.2人类注意力的测量和

解码570

26.5.3人类注意力闭环调控

策略572

26.6典型应用: 儿童ADHD诊断

与康复573

26.6.1基于多指精细力控制任务的

ADHD客观诊断573

26.6.2基于多指精细力控制任务的

ADHD康复训练574

26.7总结574

参考文献575第27章智能座舱中的驾驶行为建模581

27.1引言581

27.2人的绩效建模概论581

27.3人的绩效建模实例: 智能座舱

中驾驶行为的数学建模582

27.4使用QNMHP的智能座舱中

的驾驶行为建模584

27.5人的绩效建模软件仿真587

27.6总结与展望591

参考文献591第28章人工智能+辅具593

28.1引言593

28.2辅具的历史沿革594

28.3AI+辅具发展的社会基础594

28.4AI+辅具在残障人士生活中

应用的六大方面595

28.4.1移动性596

28.4.2交互599

28.4.3听力601

28.4.4视觉602

28.4.5生活环境603

28.4.6自我护理604

28.5AI+辅具设计理念及实现

平台605

28.5.1以人为本的设计理念605

28.5.2AI+辅具的实现平台608

28.6总结与建议608

参考文献609第29章伦理化人工智能规范与治理615

29.1引言615

29.2人工智能伦理规范与治理

发展616

29.2.1国际发展情况概述616

29.2.2国内发展情况620

29.2.3小结621

29.3人工智能治理体系622

29.3.1人工智能治理的基本

原则622

29.3.2多元共治格局下的

人工智能治理623

29.4应用实例628

29.4.1算法备案制度628

29.4.2企业人工智能自治

实践629

29.5总结与展望630

参考文献632

第四篇行业应用

第30章智能驾驶的人车协同共驾637

30.1智能座舱中的人车协同驾驶

概述637

30.1.1人车协同共驾的概念

与发展637

30.1.2人车协同共驾的核心

特征与关键理论638

30.2智能驾驶的人车协同感知系统

设计641

30.3智能驾驶的人车协同理解和

预测系统设计646

30.4智能驾驶的人车协同决策控制

系统设计650

30.5总结与展望656

参考文献656第31章以飞行员为中心的智能化

民用飞机驾驶舱659

31.1智能驾驶舱发展现状659

31.1.1智能驾驶舱在非民机

领域的进展659

31.1.2智能驾驶舱在民机领域

的现状660

31.1.3以飞行员为中心的智能

驾驶舱需求特点661

31.2以飞行员为中心的智能驾驶舱

系统设计要求663

31.2.1系统功能模块设计663

31.2.2智能辅助系统664

31.2.3智能生理监测665

31.2.4智能人机交互: 目的、

方式、作用670

31.3实例673

31.4以飞行员为中心的智能驾驶舱

的挑战与展望674

参考文献675第32章载人航天中的人智能系统联合

探测679

32.1引言679

32.2航天员智能系统有效整合中的

人因技术682

32.2.1团队设计与人机功能

分配683

32.2.2人机协同模式与方法684

32.2.3人机交互技术686

32.2.4系统设计要求及效能

评估687

32.3实例: 人机交互协同与交互689

32.3.1空间机械臂系统689

32.3.2星球探测智能系统690

32.3.3舱内智能辅助691

32.4未来的挑战与展望692

参考文献694第33章以患者为中心的智慧医疗697

33.1引言697

33.2医疗领域中的人工智能技术

前沿698

33.2.1自然语言处理技术698

33.2.2医学影像处理699

33.2.3决策优化与新药设计

技术701

33.3智能医疗中人与人工智能

的交互702

33.3.1医疗虚拟助手702

33.3.2医疗机器人704

33.3.3疾病辅助诊断705

33.3.4药物研发706

33.4以患者为中心的智能医疗

管理与服务707

33.4.1院内数据智能管理707

33.4.2院外全病程健康管理709

33.4.3面向多中心研究的

医疗数据管理710

33.5以患者为中心的智能医疗

应用案例711

33.6以患者为中心的智能医疗的

挑战与未来714

参考文献717第34章以儿童为中心的自闭症人工

智能辅助诊疗721

34.1孤独症谱系障碍721

34.2自闭症辅助诊疗系统723

34.3多模态自闭症行为分析方法725

34.3.1基于可穿戴设备信号的

自闭症行为分析方法726

34.3.2基于非接触式图像视觉信号的

自闭症行为分析方法726

34.3.3目前多模态自闭症行为

分析方法存在的问题730

34.4以人为中心的自闭症AI辅助

诊断730

34.4.1硬件系统730

34.4.2叫名反应范式731

34.4.3指令回应范式731

34.4.4共同注意范式733

34.4.5食指指点范式734

34.5以人为中心的基于CAVE系统

的自闭症AI辅助干预734

34.6总结与展望737

参考文献738第35章基于人工智能的智慧康复与

无障碍设计744

35.1引言744

35.2基于人工智能的残障人士

辅助745

35.2.1基于人工智能的康复

辅助设备745

35.2.2基于人工智能的康复

辅助技术749

35.2.3康复辅助技术的人工智能

应用(数字化创新)755

35.2.4康复辅助技术的5G

拓展757

35.3基于人工智能的信息无障碍

设计758

35.4总结与展望761

参考文献763第36章以人为中心构建虚实融合的

教育元宇宙768

36.1引言768

36.2教育元宇宙769

36.3相关工作770

36.4设计思路和目标772

36.5系统框架与技术范式773

36.5.1以人为中心的沉浸互动

计算系统框架773

36.5.2虚实融合的技术范式774

36.6虚实融合教学776

36.6.1全息讲台教学776

36.6.2全息讲桌教学781

36.6.3远程拟真教学783

36.6.4镜面互动教学785

36.7总结与展望788

参考文献789第37章人本智造: 从理念到实践792

37.1引言792

37.2人本智造794

37.2.1人本智造的提出背景

以及发展现状794

37.2.2智能制造中人的因素798

37.2.3人本智造的架构799

37.3人本智造核心使能技术801

37.4人本智造典型应用804

37.4.1人机协作装配804

37.4.2新一代操作工805

37.5总结与展望806

参考文献808