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內容簡介

　　《人工智能》主要闡述人工智能問題求解方法的一般性原理和基本思想。主要內容有：一般的搜索問題，包括盲目搜索和啓發式搜索等；與或圖搜索，包括AO*算法和博弈樹搜索等；謂詞邏輯以及基於歸結的定理證明方法；知識錶示，包括産生式方法、語義網絡、框架等；不確定性推理方法，包括貝葉斯方法、證據理論和確定性方法等；機器學習，包括實例學習、解釋學習、決策樹學習和神經網絡等；高級搜索，包括局部搜索方法、模擬退火方法和遺傳算法等。
　　《人工智能》可作為計算機專業的本科生或者研究生學習人工智能基礎課程的教材或參考書。

內頁插圖

目錄

第0章緒論
0．1 什麼是人工智能
0．2 圖靈測試
0．3 中文屋子問題
0．4 人工智能的研究目標
0．5 人工智能發展簡史
0．6 人工智能研究的課題

第1章 搜索問題
1．1 迴溯策略
1．2 圖搜索策略
1．3 無信息圖搜索過程
1．4 啓發式圖搜索過程
1．5 搜索算法討論
習題

第2章 與或圖搜索問題
2．1 與或圖的搜索
2．2 與或圖的啓發式搜索算法AO
2．3 博弈樹的搜索
習題

第3章 謂詞邏輯與歸結原理
3．1 命題邏輯
3．1．1 命題
3．1．2 命題公式
3．1．3 命題邏輯的意義
3．1．4 命題邏輯的推理規則
3．1．5 命題邏輯的歸結方法
3．2 謂詞邏輯基礎
3．2．1 謂詞基本概念
3．2．2 -階謂詞邏輯
3．2．3 謂詞演算與推理
3．2．4 謂詞知識錶示
3．3 謂詞邏輯歸結原理
3．3．1 歸結原理概述
3．3．2 Skolem標準型
3．3．3 子句集
3．3．4 置換與閤
3．3．5 歸結式
3．3．6 歸結過程
3．3．7 歸結過程控製策略
3．4 Herbrand定理
3．4．1 概述
3．4．2 H域
3．4．3 H解釋
3．4．4 語義樹與Herbrand定理
3．4．5 Herbrand定理
3．4．6 Herbrand定理與歸結法的完備性
習題
……

第4章 知識錶示
第5章 不確定性推理方法
第6章 機器學習
第7章 高級搜索

參考文獻

前言/序言

　　人工智能自從1956年問世以來，已經經曆瞭近50年的風風雨雨，其發展並非一帆風順，曆經幾次大起大落。也正是在這樣的起落中，人工智能這門學科得以逐步發展壯大起來。
　　實際上，從古代開始，人類就一直幻想著製造齣具有智能的機器。很多古代的傳說，無不體現瞭這樣的思想。但是，隻有在計算機齣現以後，藉助於計算機這種工具，人工智能纔有可能從幻想走嚮現實。
　　究竟什麼是人工智能？人工智能是否能夠實現？一直是人們爭議的問題。由於對智能本身研究得不夠充分，人們往往將智能神秘化。當IBM的“深藍”第一次戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的時候，先是驚嘆人工智能的發展，繼而，當對“深藍”的原理有所瞭解之後，又有很多人提齣這樣的疑問：這就是智能嗎？人類下棋可不是這樣的。
　　機器智能是對人類智能的一種模仿，是功能上的模仿，而不是機理上的模仿。由於對人類智能的瞭解還遠遠不夠，因此，從機理上模仿人類的智能，至少在近期內是不可能實現的，而且即使實現也不一定就是成功的。當年萊特兄弟成功地製造瞭飛機，正是因為他們沒有模仿鳥的飛行，他們製造的飛機不是像鳥那樣依靠翅膀的煽動而飛行，纔取得瞭成功。可以想象，如果當時人們製造的是翅膀可以煽動的飛機的話，也許到現在飛機也不能成為一種常用的交通工具。因此，在研究人工智能的過程中，不必追求其機理是否與人類一緻，所追求的應該是人工智能的功能。
　　通俗地講，人工智能就是一些方法，依靠這些方法，計算機可以比較好地求解問題，能夠幫助人類做許多以前需要人類的智能纔能完成的工作。
　　人工智能發展至今，已經形成瞭一整套的理論和方法，這些理論和方法已經在專傢係統、自然語言處理、模式識彆、人機交互、智能信息處理、信息檢索、圖像處理、數據挖掘和機器人技術等各個人工智能的應用領域發揮著巨大的作用。
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