人工智能復雜問題求解的結構和策略

前言

人工智能（AI）最開始的動機是想創(chuàng)造一種機器，它不僅能夠思考，而且還有可能和人類交流，這是計算的最高級目標。在過去的許多年里，人工智能的研究者們在探索智能機制的同時，還使人工智能在實際領域取得了更廣泛的應用。我們可以使用不同的人工智能策略解決很多在實際應用計算機技術時出現(xiàn)的復雜問題。眾所周知，智能本身是非常復雜的，難以用單一的理論來描述。因此，產(chǎn)生了一系列的理論從不同的抽象層次刻畫這個主題。在最低層次，神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法以及其他形式的理論可以輔助理解適應性原理、感知機制以及與物理世界的交互機制。在更加抽象的層次，專家系統(tǒng)的設計、智能主體、隨機模型以及自然語言理解程序反映了知識在智能中的角色和創(chuàng)建、傳遞、保持的社會過程。更深一層，邏輯學家提出了演繹、反繹、歸納、真值維護以及其他的推理模型和方式。 在第6版中，George F. Luger闡述了復雜問題求解結構和策略的所有這些層次的理論，同時，他還指出了智能研究本身的令人興奮之處，演示了怎樣使用不同的軟件工具和技術去解決計算機科學家面臨的復雜問題。 這本暢銷教材的主要特點是： ·徹底和全面闡述人工智能的基礎理論。 ·有效結合了求解智能問題的數(shù)據(jù)結構以及實現(xiàn)的算法。 ·用LISP、Prolog或Java語言編寫實例程序。 ·把人工智能的應用程序應用于實際環(huán)境中。 ·從社會和哲學角度出發(fā)對人工智能進行全面的討論。 與第5版相比，第6版主要擴充了獲取人工智能的隨機方法的相關材料，包括： ·修改9.3節(jié)、加入第13章來介紹基于概率的機器學習。 ·擴充了關于有限狀態(tài)自動機和概率接受器以及動態(tài)規(guī)劃的使用，尤其是使用隨機測量的動態(tài)規(guī)劃算法（Viterbi算法）的例子。 此外，第6版除了介紹Prolog和LISP，還收集了一些用Java實現(xiàn)的人工智能算法。 本書共16章。第1章（第一部分）簡單介紹人工智能；第2、3、4、5、6章（第二部分）介紹AI問題求解的研究工具；第7、8、9章（第三部分）介紹人工智能和知識密集型問題求解以及變化和模糊情況下推理的表示法；第10、11、12、13章（第四部分）提供機器學習中問題的擴充說明；第14、15章構成本書的第五部分，第14章討論這一領域中最早的程序，第15章介紹自然語言理解；第16章（第六部分）作為本書的結束語。 本書適合作為高等院校計算機、自動化、電子等專業(yè)本科生及研究生的人工智能教材。同時，本書也是人工智能領域的研究者或那些想了解和應用當前人工智能技術的工作人員的一本寶貴的參考資料。 本書第6版的翻譯工作由郭茂祖主持，郭茂祖審校了全部譯稿，玄萍負責校對。其中，郭茂祖翻譯了第1、2、3、4、5章，劉揚翻譯了第7、8、9、10章，玄萍翻譯了第11、12、13、14章，王春宇翻譯了第6、15、16章。在本書的翻譯過程中，李建伏、鄧超、鄒權、于建濤、王峻、李艷娟、吳偉寧、徐磊、艾淼、邢志安給予了很多幫助，對他們表示由衷的感謝。另外，本書的翻譯參考了第5版的中文版，在此一并表示感謝。

內容概要

　　本書是一本經(jīng)典的人工智能教材，全面闡述了人工智能的基礎理論，有效結合了求解智能問題的數(shù)據(jù)結構以及實現(xiàn)的算法，把人工智能的應用程序應用于實際環(huán)境中，并從社會和哲學、心理學以及神經(jīng)生理學角度對人工智能進行了獨特的討論。新版中增加了對“基于隨機方法的機器學習”的介紹，并提出了一些新的主題，如涌現(xiàn)計算、本體論、隨機分割算法等?！　”緯m合作為高等院校計算機專業(yè)人工智能教材，也可供人工智能領域的研究者及相關工程技術人員參考?！　”緯且槐窘?jīng)典的人工智能教材，全面闡述了人工智能的基礎理論，有效結合了求解智能問題的數(shù)據(jù)結構以及實現(xiàn)的算法，把人工智能的應用程序應用于實際環(huán)境中，并從社會和哲學、心理學以及神經(jīng)生理學角度對人工智能進行了全面的討論?！　”景嫘略鰞热荨　　ば略鲆徽?，介紹用于機器學習的隨機方法，包括一階貝葉斯網(wǎng)絡、各種隱馬爾可夫模型、馬爾可夫隨機場推理和循環(huán)信念傳播。　　·介紹針對期望最大化學習以及利用馬爾可夫鏈蒙特卡羅抽樣的結構化學習的參數(shù)選擇，強化學習中馬爾可夫決策過程的利用。　　·介紹智能體技術和本體的使用。　　·介紹自然語言處理的動態(tài)規(guī)劃（Earley語法分析）以及Viterbi等其他概率語法分析技術?！　　械脑S多算法采用Prolog、LISP和Java語言來構建。

作者簡介

作者：(美國)盧格(George F.Luger) 譯者：郭茂祖 劉揚 玄萍 等George F. Luger，1973年在賓夕法尼亞大學獲得博士學位，并在之后的5年間在愛丁堡大學人工智能系進行博士后研究，現(xiàn)在是新墨西哥大學計算機科學研究、語言學及心理學教授。

書籍目錄

出版者的話 譯者序 前言 第一部分　人工智能的歷史淵源及研究范圍 　第1章　人工智能的歷史及應用 　　1.1　從伊甸園到第一臺電子計算機：對智能、知識和人類技能的態(tài)度 　　　1.1.1　人工智能基礎的簡要歷史 　　　1.1.2　理性主義和經(jīng)驗主義學派對人工智能的影響 　　　1.1.3　形式邏輯的發(fā)展 　　　1.1.4　圖靈測試 　　　1.1.5　智能的生物和社會模型：主體理論 　　1.2　人工智能應用領域概述 　　　1.2.1　博弈 　　　1.2.2　自動推理和定理證明 　　　1.2.3　專家系統(tǒng) 　　　1.2.4　自然語言理解和語義學 　　　1.2.5　對人類表現(xiàn)建模 　　　1.2.6　規(guī)劃和機器人學 　　　1.2.7　人工智能的語言和環(huán)境 　　　1.2.8　機器學習 　　　1.2.9　其他表示：神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法 　　　1.2.10　AI和哲學 　　1.3　人工智能小結 　　1.4　結語和參考文獻 　　1.5　習題 第二部分　作為表示和搜索的人工智能 　第2章　謂詞演算 　　2.0　簡介 　　2.1　命題演算（選讀） 　　　2.1.1　符號和語句 　　　2.1.2　命題演算的語義 　　2.2　謂詞演算 　　　2.2.1　謂詞的語法和語句 　　　2.2.2　謂詞演算的語義 　　　2.2.3　語義含義的積木世界例子 　　2.3　使用推理規(guī)則產(chǎn)生謂詞演算表達式 　　　2.3.1　推理規(guī)則 　　　2.3.2　合一算法 　　　2.3.3　合一的例子 　　2.4　應用：一個基于邏輯的財務顧問 　　2.5　結語和參考文獻 　　2.6　習題 　第3章　狀態(tài)空間搜索的結構和策略 　　3.0　簡介 　  3.1　狀態(tài)空間搜索的結構 　　　3.1.1　圖論（選讀） 　　　3.1.2　有限狀態(tài)自動機（選讀） 　　　3.1.3　問題的狀態(tài)空間表示 　　3.2　用于狀態(tài)空間搜索的策略 　　　3.2.1　數(shù)據(jù)驅動搜索和目標驅動搜索 　　　3.2.2　圖搜索的實現(xiàn) 　　　3.2.3　深度優(yōu)先搜索和寬度優(yōu)先搜索 　　　3.2.4　迭代加深的深度優(yōu)先搜索 　　3.3　利用狀態(tài)空間來表示命題演算和謂詞演算的推理 　　　3.3.1　邏輯系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述 　　　3.3.2　與或圖 　　　3.3.3　進一步的例子和應用 　　3.4　結語和參考文獻 　　3.5　習題 　第4章　啟發(fā)式搜索 　　4.0　簡介 　　4.1　爬山法和動態(tài)規(guī)劃法 　　　4.1.1　爬山 　　　4.1.2　動態(tài)規(guī)劃 　　4.2　最佳優(yōu)先搜索算法 　　　4.2.1　實現(xiàn)最佳優(yōu)先搜索 　　　4.2.2　實現(xiàn)啟發(fā)評估函數(shù) 　　　4.2.3　啟發(fā)式搜索和專家系統(tǒng) 　　4.3　可采納性、單調性和信息度 　　　4.3.1　可采納性度量 　　　4.3.2　單調性 　　　4.3.3　信息度更高的啟發(fā)是更好的啟發(fā) 　　4.4　在博弈中使用啟發(fā) 　　　4.4.1　在可窮舉搜索圖上的極小極大過程 　　　4.4.2　固定層深的極小極大過程 　　　4.4.3　α-β過程 　　4.5　復雜度問題 　　4.6　結語和參考文獻 　　4.7　習題 　第5章　隨機方法 　第6章　為狀態(tài)空間搜索建立控制算法 第三部分　捕獲智能：AI中的挑戰(zhàn) 　第7章　知識表示　第8章　求解問題的強方法　第9章　不確定條件下的推理第四部分　機器學習 　第10章　基于符號的機器學習 　第11章　機器學習：連接機制　第12章　機器學習：遺傳性和涌現(xiàn)性 第五部分　人工智能問題求解的高級課題 　第14章　自動推理 　第15章　自然語言理解 第六部分　后記 　第16章　人工智能是經(jīng)驗式的學科

章節(jié)摘錄

插圖：1.1 從伊甸園到第一臺電子計算機：對智能、知識和人類技能的態(tài)度普羅米修斯這樣評價他違反奧林匹斯山神靈所取得的戰(zhàn)果：他不僅僅為人類盜取了火種，而且用智慧也就是心靈的鑰匙——一種“理性思想”——啟蒙了人類。智慧是一切人類技術乃至文明之本。古希臘劇作家埃斯庫羅斯用這個神話闡述了一種對知識的非凡威力的深邃而又古樸的理解。今天，人工智能已經(jīng)被應用到普羅米修斯貢獻過的所有領域——醫(yī)學、哲學、生物學、天文學、地理學，以及埃斯庫羅斯無法預見的許多其他科學領域。雖然普羅米修斯把人類從無知的禁錮中解放出來，但是他的行為卻激怒了宙斯。由于普羅米修斯竊取了本來只屬于奧林匹斯山神靈的智慧，因此宙斯下令把普羅米修斯鎖在光禿禿的石頭上經(jīng)受永世的折磨。關于人類獲取知識的努力觸犯了神靈或自然法則的觀點在西方思想中根深蒂固，這就是伊甸園故事的基礎，也出現(xiàn)在但丁和米爾頓的著作中。莎士比亞和古希臘悲劇家們都把對知識的渴望描述為災難之源。這種尋求知識最終會導致災難的觀念自產(chǎn)生以來一直存在，無論是文藝復興時期、還是啟蒙運動時期，甚至包括在科學和哲學大發(fā)展的19世紀和20世紀。因此，人工智能在學術領域和大眾思想中引發(fā)的諸多爭議根本不足為奇。事實上，現(xiàn)代科技并沒有使人們消除這種自古而來的恐懼——即渴望知識會導致惡果，而是使人們意識到產(chǎn)生那樣的后果是很有可能的，甚至是即將來臨的。今天，人們用科技社會的語言重新講述著普羅米修斯、夏娃和浮士德的神話?，旣悺ぱ┤R在她的《弗蘭肯斯坦》（該書的副標題很有趣，叫《現(xiàn)代普羅米修斯》）一書的序言中這樣寫道。

媒體關注與評論

“在人工智能領域里，學生經(jīng)常遇到許多很難的概念；本書通過精選的實例與簡單明了的視圖，清晰而準確地闡述這些概念?！?　　——Joseph，圣迭哥州立大學 “本書是人工智能課程的完美補充。它既給讀者以歷史的觀點，又給出所有技術的實用指南。這是一本必須要推薦的人工智能的圖書?！?　　——Pascal Rebreyend，瑞典達拉那大學 “該書的寫作風格和全面的論述使它成為人工智能領域很有價值的文獻?！?　　——Malachy Eaton，利默里克大學

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