脑科学、认知计算是当前极为活跃的研究领域，欧盟、美 国等都设立重大研究计划，投入巨资开展研究。作者倡导的智能科学，希望通过脑科学、认知科学、人工智能等学科交叉研究，提出类脑计算的途径，达到人类水平的人工智能目标。

心智计算(mind computation)是当前智能科学研究的热点。心智是指人的全部精神活动，包括思维、推理、记忆、学习、情感、决策、意志、意识等。心智计算是心理符号的计算，是大脑的信息加工过程。心智的可计算性是联结人类的精神活动与人工系统仿真的桥梁和纽带。心智的可计算性提供了用计算过程来解释人类行为的理论基础。通过长期研究，作者提出了心智模型CAM（consciousness and memory）,为类脑计算智能系统提供通用构架。

在人脑的智能活动中，意识和记忆发挥关键作用。在庆祝Science创刊125周年之际，该刊公布了125个最具挑战性的科学问题，发表在2005年7月1日出版的专辑上。在今后1／4个世纪的时间里，人们将致力于研究解决这些问题。其中问题2是“意识的生物学基础是什么?” 问题15是“记忆如何存储和提取?” 因此，心智模型CAM将会随着意识、记忆科学问题研究的不断深入，与时俱进，不断发展和完善。

全书围绕心智模型CAM，系统地论述心智计算的理论基础。全书内容由九章构成。第1章绪论，概要介绍与心智有关的哲学问题、生物基础、计算表征等问题；第2章讨论心智模型CAM的系统结构；第3章阐述记忆，包括长时记忆、短时记忆、工作记忆的工作机理和表示方式；第4章探讨意识的机理和功能，从工程的角度展示意识实现的可能方案；第5章讨论视觉感知，侧重讨论物体知觉和空间知觉；第6章阐述运动控制的神经结构、脑电信号分析和运动的神经编码，以及运动的决策模式；第7章讨论心理语言和自然语言的处理，语言认知将把心理语言模型和神经科学结合起来；第8章探讨学习问题，重点论述强化学习、深度学习、内省学习以及脑认知数据分析；第9章概述类脑计算的最新进展，提出智能科学发展的路线图。

前言前言本书总结了作者和中国科学院计算技术研究所智能科学实验室多年的科研成果，也吸取了国内外同行的研究成果和有关文献的精华，在此谨向这些成果和文献的作者表示感谢，他们的丰硕成果和贡献是本书学术思想的重要源泉。在本书撰写过程中，作者与斯坦福大学心智与脑计算中心麦克伦特（McClelland J L）教授、圣路易斯华盛顿大学范埃森（David van Essen）教授、德国海德堡大学迈耶（Meier K）教授、南加州大学罗森勃卢姆（Rosenbloom P S）教授、美国密歇根大学莱尔德（Laird J E）教授、加拿大滑铁卢大学伊莱亚史密斯（Eliasmith C）教授、德国德累斯顿工业大学巴德尔（Baader F）教授、美国卡内基梅隆大学米切尔（Mitchell T M）教授、美国西北大学福伯斯（Forbus K D）教授、美国密歇根州立大学翁巨扬（Weng J）教授等进行讨论和交流，这对本书学术思想的确立和发展，发挥了重要作用，在此谨向上述学者表示衷心的感谢。

本书所述的研究工作得到国家重点基础研究发展计划“973”项目“脑机协同的认知计算模型”（项目编号：2013CB329502）、国家自然科学基金重点项目“基于云计算的海量数据挖掘”（批准号：61035003）、“基于感知学习和语言认知的智能计算模型研究”（批准号：60435010）等的支持。

由于作者水平有限，加上心智计算还处于初创阶段，一些概念和学术思想仍有待深入研究，书中不妥和错误之处在所难免，恳请各位专家和广大读者不吝指正。

作者

2015年3月