内容简介
本书是一本经典的人工智能教材。全面系统地阐述了人工智能的基础理论,有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法,把人工智能的应用程序应用于实际环境中,并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了对“随机方法”的介绍,提出了自然语言理解中的一些问题。
本书适合作为高等院校计算机教学中的人工智能教材,也可供人工智能领域的研究者及相关工程技术人员参考。
作品目录
出版者的话
专家指导委员会
译者
序
前言
致谢
第一部分 人工智能的历史渊源及研究范围
第1章 人工智能的历史及应用
1.1从伊甸园到第一台电子计算机
1.1.1人工智能基础的简要历史
1.1.2理性主义和经验主义学派对人工 智能的影响
1.1.3形式逻辑的发展
1.1.4图灵测试
1.1.5智能的生物和社会模型:主体理论
1.2人工智能的应用领域
1.2.1博弈
1.2.2自动推理和定理证明
1.2.3专家系统
1.2.4自然语言理解和语义建模
1.2.5对人类工作能力建模
1.2.6规划和机器人
1.2.7人工智能的语言和环境
1.2.8机器学习
1.2.9另类表示:神经网络和遗传算法
1.2.10 AI和哲学
1.3人工智能概要
1.4结语和参考文献
1.5习题
第二部分 作为表示和搜索的人工智能
第2章 谓词演算
2.0简介
2.1命题演算
2.1.1符号和语句
2.1.2命题演算的语义
2.2谓词演算
2.2.1谓词的语法和语句
2.2.2谓词演算的语义
2.2.3语义含义的积木世界例子
2.3使用推理规则产生谓词演算表达式
2.3.1推理规则
2.3.2合一算法
2.3.3合一的例子
2.4应用:一个基于逻辑的财务顾问
2.5结语和参考文献
2.6习题
第3章 用以搜索状态空间的结构和策略
3.0简介 3.1图论
3.1.1状态空间搜索的结构
3.1.2有限状态自动机
3.1.3问题的状态空间表示
3.2用于状态空间搜索的策略
3.2.1数据驱动搜索和目标驱动搜索
3.2.2图搜索的实现
3.2.3深度优先搜索和宽度优先搜索
3.2.4迭代加深的深度优先搜索
3.3利用状态空间来表示谓词演算推理
3.3.1逻辑系统的状态空间描述
3.3.2与或图
3.3.3进一步的例子和应用
3.4结语和参考文献
3.5习题
第4章 启发式搜索
4.0简介
4.1启发式搜索算法
4.1.1爬山
4.1.2动态程序设计
4.2最佳优先搜索算法
4.2.1实现最佳优先搜索
4.2.2实现启发评估函数……