人工智能

前言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一個龐大的領(lǐng)域，而這也是一本龐大的書。我們試圖全方位探索這個領(lǐng)域，包括邏輯、概率和連續(xù)數(shù)學；感知、推理、學習和行動；以及從微電子設(shè)備到機器人行星探測器等一切巨細。這本書之所以龐大還因為我們，在給出結(jié)果時達到了一定的深度，雖然我們努力做到在每一章中只包含主要部分的中心思想。在每章末尾的文獻注釋中我們提供了進一步結(jié)果的要點。本書的副標題是“一種現(xiàn)代方法”。這個相當空洞的短語希望表達的含義是，我們試圖將我們現(xiàn)在所知道的內(nèi)容綜合到一個共同的框架中，而不是試圖在各自的歷史環(huán)境下解釋人工智能的各個子領(lǐng)域。對于那些自己的研究領(lǐng)域因此沒有得到足夠重視的讀者，我們表示歉意。本書主要的統(tǒng)一主題是智能化智能體的思想。我們將人工智能定義為對從環(huán)境中接收感知信息并執(zhí)行行動的智能體的研究。每個這樣的智能體都實現(xiàn)了一個把感知序列映射到行動的函數(shù)。我們討論了表達這些函數(shù)的各種不同方法，諸如產(chǎn)生式系統(tǒng)、反應(yīng)式智能體、實時條件規(guī)劃器、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，以及決策理論系統(tǒng)等。我們把學習所扮演的角色解釋為把設(shè)計者能接觸的范圍擴展到未知環(huán)境中，并且我們說明了這個角色是如何約束智能體設(shè)計；形成明確的知識表示和推理的。我們并不把機器人學和視覺當作各自獨立定義的問題對待，而是出現(xiàn)在為實現(xiàn)目標而服務(wù)的過程中。我們強調(diào)在確定合適的智能體設(shè)計的過程中任務(wù)環(huán)境的重要性。我們的首要目標是要傳達過去50年間的人工智能研究和過去2000年的相關(guān)工作中所涌現(xiàn)出來的思想。在表達這些思想的過程中，我們在保持精確的同時盡力避免過分的形式化。在任何適當?shù)牡胤奖緯技尤肓藗未a算法以使這些思想更具體。我們所使用的偽代碼在附錄B中有簡要描述。這些算法的幾種程序設(shè)計語言的具體實現(xiàn)可以從本書的網(wǎng)站獲得。

內(nèi)容概要

本書以詳盡和豐富的資料，從理性智能體的角度，全面闡述了人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容，并深入介紹了各個主要的研究方向，是一本難得的綜合性教材。全書分為八大部分：第一部分“人工智能”，第二部分“問題求解”，第三部分“知識與推理”，第四部分“規(guī)劃”，第五部分“不確定知識與推理”，第六部分“學習”，第七部分“通訊、感知與行動”，第八部分“結(jié)論”。　　本書既詳細介紹了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的進展，同時收集整理了詳實的歷史文獻與事件。因此本書適合于不同層次和領(lǐng)域的研究人員及學生，可以作為信息領(lǐng)域和相關(guān)領(lǐng)域的高等院校本科生和研究生的教材或教學輔導(dǎo)書目，也可以作為相關(guān)領(lǐng)域的科研與工程技術(shù)人員的參考書。

作者簡介

作者：（美國）斯圖爾特·羅素（Stuart Russell） （美國）諾文（Peter Norvig） 譯者：姜哲 金奕江 張敏 等斯圖爾特·羅素（Stuart Russell），1962年生于英國樸次茅斯（Portsmouth）。他于1982年以優(yōu)異成績在牛津大學獲得物理學碩士學位，并于1986年在斯坦福大學獲得計算機科學的博士學位。之后他加入加州大學伯克利分校，任計算機科學系教授、智能系統(tǒng)中心主任，他是Smith-Zadeh工程學講座教授（Smith-Zadeh Chak of Engineering）頭銜的持有者。1990年他獲得國家科學基金的“總統(tǒng)青年研究者”（Presidential Young Investigator）獎，1995年他是“計算機與思維”（Computer and Thought）獎的獲得者之一。他是加州大學1996年的一名Miller教授（Miller Professor），并于2000年被指定為首席講座教授（Chancellor’s Professorship）。1998年他在斯坦福大學做過Forsythe紀念演講（Forsythe Memorial Lecture）。他是美國人工智能學會的成員和前執(zhí)行委員會委員。他已經(jīng)發(fā)表過100多篇論文，內(nèi)容涉及人工智能領(lǐng)域的廣泛課題。他的其它著作包括《在類比與歸納中使用知識》（The Use of Knowledge in Analogy and Induction），以及（與Eric Wefald合著的）《做正確的事情：有限理性的研究》（DDt he Right Thing：Studiesin Limited Rationality）。彼得·諾維格（Peter Norvig），Google公司的搜索質(zhì)量部門主管（director of Search Quality）。他是美國人工智能學會的成員和執(zhí)行委員會委員。他曾經(jīng)是NASA Ames研究中心計算科學部的主任，在那里他監(jiān)督NASA在人工智能和機器人學領(lǐng)域的研究與開發(fā)。之前他作為Junglee的首席科學家?guī)椭_發(fā)了最早的因特網(wǎng)信息抽取服務(wù)之一，并作為一名資深科學家在Sun微系統(tǒng)實驗室從事智能信息檢索的研究工作。他在布朗（Brown）大學獲得應(yīng)用數(shù)學碩士學位，并在加州大學伯克利分校獲得計算機科學的博士學位。他曾任南加州大學的教授，并且是伯克利的研究職員。他有超過50部計算機科學領(lǐng)域的論著，包括著作《人工智能程序設(shè)計范例：通用Lisp語言的案例研究》（Paradigms of A IP rogramming：Case Studies in Common Lisp）、《Verbmobil：一個面對面對話的翻譯系統(tǒng)》（Verbmobil：A Translation System for Face to-face Dialog），以及《UNIX的智能幫助系統(tǒng)》（Intelligent Help System for UNIX）。

書籍目錄

第一部分　人工智能　第1章　緒論　　1.1　什么是人工智能　　　1.1.1　類人行為：圖靈測試方法　　　1.1.2　類人思考：認知模型方法　　　1.1.3　理性地思考：“思維法則”方法　　　1.1.4　理性地行動：理性智能體方法　　1.2　人工智能的基礎(chǔ)　　　1.2.1　哲學(公元前428年—現(xiàn)在)　　　1.2.2　數(shù)學(約800年—現(xiàn)在)　　　1.2.3　經(jīng)濟學(1776年—現(xiàn)在)　　　1.2.4　神經(jīng)科學(1861年—現(xiàn)在)　　　1.2.5　心理學(1879年—現(xiàn)在)　　　1.2.6　計算機工程(1940年—現(xiàn)在)　　　1.2.7　控制論(1948年—現(xiàn)在)　　　1.2.8　語言學(1957年—現(xiàn)在)　　1.3　人工智能的歷史　　　1.3.1　人工智能的孕育期(1943年—1955年)　　　1.3.2　人工智能的誕生(1956年)　　　1.3.3　早期的熱情，巨大的期望(1952年—1969年)　　　1.3.4　現(xiàn)實的困難(1966年—1973年)　　　1.3.5　基于知識的系統(tǒng)：力量的鑰匙?(1969年—1979年)　　　1.3.6　AI成為工業(yè)(1980年—現(xiàn)在)　　　1.3.7　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的回歸(1986年—現(xiàn)在)　　　1.3.8　AI成為科學(1987年—現(xiàn)在)　　　1.3.9　智能化智能體的出現(xiàn)(1995年—現(xiàn)在)　　　1.4　目前發(fā)展水平　　1.5　小結(jié)　　參考文獻與歷史的注釋　　習題　第2章　智能化智能體　　2.1　智能體和環(huán)境　　2.2　好的行為表現(xiàn)：理性的概念　　　2.2.1　性能度量　　　2.2.2　理性　　　2.2.3　全知者，學習和自主性　　2.3　環(huán)境的本質(zhì)　　　2.3.1　詳細說明任務(wù)環(huán)境　　　2.3.2　任務(wù)環(huán)境的屬性　　2.4　智能體的結(jié)構(gòu)　　　2.4.1　智能體程序　　　2.4.2　簡單反射型智能體　　　2.4.3　基于模型的反射型智能體　　　2.4.4　基于目標的智能體　　　2.4.5　基于效用的智能體　　　2.4.6　學習智能體　　2.5　小結(jié)　　參考文獻與歷史的注釋　　習題　44第二部分　問題求解　第3章　用搜索法對問題求解　　3.1　問題求解智能體　　　3.1.1　定義明確的問題及解　　　3.1.2　把問題形式化　　3.2　問題實例　　　3.2.1　玩具問題　　　3.2.2　現(xiàn)實世界問題　　3.3　對解的搜索　　3.4　無信息的搜索策略　　　3.4.1　廣度優(yōu)先搜索　　　3.4.2　代價一致搜索　　　3.4.3　深度優(yōu)先搜索　　　3.4.4　深度有限搜索　　　3.4.5　迭代深入深度優(yōu)先搜索　　　3.4.6　雙向搜索　　　3.4.7　無信息搜索策略的比較　　……第三部分　知識與推理第四部分　規(guī)劃第五部分　不確定知識與推理第六部分　學習第七部分　通訊、感知與行動第八部分　結(jié)論附錄A　數(shù)學背景附錄B　關(guān)于語言和算法的注釋參考文獻　(見人民郵電出版社網(wǎng)站)

章節(jié)摘錄

插圖：在投入細節(jié)討論之前，讓我們暫停一下，來看看問題求解智能體在第二章關(guān)于智能體和環(huán)境的討論中所處的適合位置。在圖3.1中，智能體設(shè)計假定環(huán)境是靜態(tài)的，因為完成問題形式化和求解的時候不再注意可能發(fā)生在環(huán)境中的任何變化。該智能體設(shè)計還假定初始狀態(tài)是己知的；如果環(huán)境是可觀察的，了解初始狀態(tài)是最簡單的。枚舉“可選的行動過程”的思想假定環(huán)境是離散的。最后，也是最重要的，該智能體設(shè)計假定環(huán)境是確定性的。問題的解是行動的單一序列，所以它們不能處理任何意外事件；此外，在執(zhí)行問題的解的過程中同樣是不注意感知信息的！可以說，一個閉著眼睛執(zhí)行計劃的智能體必須對正在進行的事情十分有把握。（控制論中稱此為開環(huán)系統(tǒng)，因為忽略感知信息打破了智能體和環(huán)境之間的環(huán)路。）所有這些假設(shè)意味著我們處理的是最簡單的一種環(huán)境，這也是這一章出現(xiàn)在本書靠前位置的原因之一。第3.6節(jié)將簡要考察一下當我們放松可觀察性和確定性的假設(shè)時會發(fā)生什么。第十二章和第十七章將更深入地進行討論。3.1.1定義明確的問題及解一個問題可以形式化地定義為四個組成部分：智能體起始時的初始狀態(tài)。例如，在羅馬尼亞問題中我們的智能體的初始狀態(tài)可以描述為對智能體可采納的可能行動的描述。最常見的形式化是使用一個后繼函數(shù)。給定一個特殊狀態(tài)組成的集合，其中每個行動都是狀態(tài)下的合法行動之一，每個后繼都是應(yīng)用行動后從狀態(tài)x能達到的狀態(tài)。例如，從狀態(tài)砌開始，羅馬尼亞問題的后繼函數(shù)將返回集合：總之，初始狀態(tài)和它的后繼函數(shù)隱含地定義了問題的狀態(tài)空間——即從初始狀態(tài)可以達到的所有狀態(tài)的集合。狀態(tài)空間形成一個圖，其中節(jié)點是狀態(tài)，節(jié)點之間的弧就是行動。（如果我們把每條道路視為代表著兩個駕駛行動，每個行動各走一個方向，圖3.2所示的羅馬尼亞地圖就可以被解釋為一個狀態(tài)空間圖。）狀態(tài)空間中的一條路徑就是通過行動序列連接起來的一個狀態(tài)序列。

媒體關(guān)注與評論

本書的第一版已經(jīng)成為人工智能文獻中的經(jīng)典。它已被60個國家的超過600所大學采用。被譽為本領(lǐng)域的最權(quán)威的綜合讀物?！按私炭茣某霭媸窍蚯斑~進的重要一步。不僅對于AI的教學而言，也在于本書所介紹的關(guān)于人工智能領(lǐng)域的統(tǒng)一化觀點。即使是本領(lǐng)域的專家。在每一章中也能發(fā)現(xiàn)重要的見解?！薄　　猅homas Dietterich教授（俄勒岡州立大學）“真是了不起。本書是我一直期待的……今后10年中AI領(lǐng)域的圣經(jīng)?！薄　　狦erd Brewka教授《維也納大學）“不可思議的成就。一本實在完美的書！”　　——SeImer Bringsjord教授（RPI）“這是一本偉大的書，有著難以置信的廣度和深度，而且寫得非常好。我認識的每個在他們的課堂上使用本書的人都愛上了它。”　　——Haym Hirsh教授（Rutgers大學）“它所表現(xiàn)出的關(guān)于AI領(lǐng)域的一幅連貫的、平衡的、寬廣和深入的、令人欣喜的圖景，以空前的品質(zhì)深深地打動了我。它將成為以后幾年中的標準教材。”　　——Wolfgang Bibel教授（Darmstadt大學）“了不起！寫得漂亮，組織得也好。全面涵蓋了每個學AI的學生應(yīng)該了解的材料?！薄　　狹artha Pollack教授（密執(zhí)根大學）“出色……它的描述極為清晰和易讀；它的組織結(jié)構(gòu)很優(yōu)秀；它的例子能激發(fā)人的思考；而且它的覆蓋面是精深的和周到的！……在一段時間內(nèi)將理所當然地統(tǒng)馭本領(lǐng)域。”　　——尼爾斯·尼爾森教授（斯坦福大學）“現(xiàn)在能得到的最好的書籍……它幾乎與Chamiak和我寫的那本書一樣好。但是更新。（好吧，我承認，它也許甚至比我們的書更好?！保　　狣rew McDermott教授（耶魯大學）“一部關(guān)于整個人工智能領(lǐng)域的權(quán)威性記錄，將對教授和學生都有啟迪作用。”　　——Alan Kay博士“正是本書使我熱愛AI?！薄　　獙W生（印度尼西亞）

編輯推薦

《人工智能:一種現(xiàn)代方法(第2版)》：在第二版中，每一章都經(jīng)過詳盡的改寫引入了一些重要的新材料，以涵蓋更多的領(lǐng)域，諸如約束滿足、快速命題推理、規(guī)劃圖、因特網(wǎng)智能體、精確概率推理、馬爾可夫鏈蒙特卡洛技術(shù)、卡爾曼濾波器、集體學習方法、統(tǒng)計學習、概率自然語言模型、概率機器人技術(shù)，以及AI的倫理層面，《人工智能:一種現(xiàn)代方法(第2版)》還得到了一套聯(lián)機資源的支撐，包括源代碼、圖表、講義幻燈片、一個包含超過800條到網(wǎng)站“Al on the Web”的鏈接的目錄，以及一個聯(lián)機討論組。

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