人工智能

前言

　　人工智能作為一門研究機(jī)器智能的學(xué)科，其目的是要用人工的方法和技術(shù)，研制智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，來模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能。因此，它是人類邁向信息社會(huì)、迎接知識(shí)經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)所必須具備的一項(xiàng)核心技術(shù)。目前世界各國對(duì)人工智能的研究都十分重視，紛紛投入大量的人力、物力和財(cái)力，激烈爭奪這一高新技術(shù)的制高點(diǎn)?！　⌒畔⑸鐣?huì)對(duì)智能的巨大需求是人工智能發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)力。人工智能自1956年問世以來，已經(jīng)取得了引人矚目的成就，形成了專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能決策支持系統(tǒng)等諸多研究和應(yīng)用領(lǐng)域。尤其是近幾年來，隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、Inernet、多媒體、分布式人工智能和開放分布式環(huán)境下的多智能體協(xié)同工作等計(jì)算機(jī)主流技術(shù)的興起，人工智能又迎來了一個(gè)蓬勃發(fā)展的新時(shí)期?！　∮捎谌祟悓?duì)大腦的認(rèn)識(shí)尚處于探索階段，人類智能的奧秘還遠(yuǎn)未徹底揭示，因此研究人類智能的機(jī)理、用機(jī)器代替人腦，還任重而道遠(yuǎn)?！　”緯?1章，系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、方法及應(yīng)用技術(shù)，對(duì)第１版做了適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。第1章介紹人工智能的基本概念、研究領(lǐng)域、學(xué)派和最新發(fā)展趨勢(shì)；第２章介紹知識(shí)表示的基本概念和各種確定性知識(shí)表示的方法，并在第１版的基礎(chǔ)上增強(qiáng)示例；第3章討論推理的基本概念及歸結(jié)、演繹等確定性推理方法；第４章討論搜索的基本概念和經(jīng)典算法；第5章討論不確定性推理的有關(guān)概念及各種不確定性的表示和推理方法；第6章介紹了經(jīng)典智能算法，為新增章節(jié)，以增強(qiáng)本書的實(shí)用性；第７章簡單介紹了Agent、mas和移動(dòng)Agent的有關(guān)概念，并引入了元胞自動(dòng)機(jī)和細(xì)胞膜計(jì)算兩種分布式計(jì)算技術(shù)；第8章討論機(jī)器學(xué)習(xí)的有關(guān)概念和學(xué)習(xí)方法，從機(jī)器學(xué)習(xí)的基本問題著手，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過程，并簡要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中最常見的若干算法；第9章討論專家系統(tǒng)的基本概念、結(jié)構(gòu)、類別、應(yīng)用和設(shè)計(jì)；第10章為新增章節(jié)，簡要介紹了人工智能程序設(shè)計(jì)語言LISP和Prolog；第11章為人工智能的應(yīng)用部分。　　本書可作為高等學(xué)校計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、自動(dòng)控制、電氣工程、通信工程、電子信息工程及系統(tǒng)工程等專業(yè)的研究生和本科生的必修教材或教學(xué)參考書，也可作為其他專業(yè)的師生以及科研人員的參考書?！　”緯窃诙嗄杲虒W(xué)實(shí)踐的基礎(chǔ)上，參考國內(nèi)外眾多文獻(xiàn)編寫而成，由于編者水平有限，時(shí)間倉促，書中難免有不足、不當(dāng)之處，敬請(qǐng)廣大讀者批評(píng)指正。　　編者　?。玻埃保材辏痹?/pre>


內(nèi)容概要
　　《高等學(xué)校計(jì)算機(jī)規(guī)劃教材：人工智能》共分為11章，除第1章人工智能概述外，其余內(nèi)容劃分為四大部分。第一部分為確定性人工智能的三大基本技術(shù)，包括第2，3，4章的知識(shí)表示、確定性推理和搜索部分。第二部分包括第5章不確定性人工智能和第6章的智能算法。第三部分為人工智能的重要研究領(lǐng)域，包括第7章的分布式人工智能，第8章的機(jī)器學(xué)習(xí)，第9章的專家系統(tǒng)。第四部分為人工智能應(yīng)用部分，包括第10章的人工智能設(shè)計(jì)語言和第11章的人工智能的應(yīng)用舉例。



書籍目錄
第1章 人工智能概述
1.1 人工智能的定義和研究目標(biāo)
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 人工智能的研究目標(biāo)
1.2 人工智能研究的基本內(nèi)容及其特點(diǎn)
1.2.1 人工智能研究的基本內(nèi)容
1.2.2 人工智能研究的特點(diǎn)
1.3 人工智能的基本技術(shù)
1.3.1 推理技術(shù)
1.3.2 搜索技術(shù)
1.3.3 知識(shí)表示與知識(shí)庫技術(shù)
1.3.4 歸納技術(shù)
1.3.5 聯(lián)想技術(shù)
1.4 人工智能的發(fā)展史
1.4.1 孕育期（1９56年以前）
1.4.2 形成期（1９56-1９7０年）
1.4.3 知識(shí)應(yīng)用期（2０世紀(jì)7０年代到８０年代末）
1.4.4 綜合集成期（2０世紀(jì)８０年代末至今）
1.5 人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域
1.6 人工智能研究的不同學(xué)派及其爭論
1.6.1 人工智能的三大學(xué)派
1.6.2 人工智能理論的爭論
1.6.3 人工智能研究方法的爭論
1.7 人工智能進(jìn)展
1.7.1 人工智能發(fā)展面臨的困難
1.7.2 人工智能與云計(jì)算
1.7.3 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)
1.7.4 人工智能發(fā)展的新趨勢(shì)
習(xí)題一
第2章 知識(shí)表示
2.1 一階謂詞邏輯表示法
2.1.1 一階謂詞邏輯表示法
2.1.2 一階謂詞邏輯表示法的特點(diǎn)
2.1.3 一階謂詞表示法的應(yīng)用舉例
2.2 產(chǎn)生式表示法
2.2.1 產(chǎn)生式與產(chǎn)生式系統(tǒng)
2.2.2 產(chǎn)生式系統(tǒng)的分類及其特點(diǎn)
2.2.3 產(chǎn)生式表示法應(yīng)用舉例
2.3 框架表示
2.3.1 框架與框架網(wǎng)絡(luò)
2.3.2 框架的推理及其特點(diǎn)
2.4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
2.4.1 語義網(wǎng)絡(luò)
2.4.2 語義網(wǎng)絡(luò)的推理及其特點(diǎn)
2.5 面向?qū)ο蟊硎痉?br />2.5.1 面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示
2.5.2 面向?qū)ο笾R(shí)表示法的特點(diǎn)
習(xí)題二
第3章 經(jīng)典邏輯推理
3.1 推理的基本概念
3.1.1 推理方式及其分類
3.1.2 推理的控制策略
3.1.3 模式匹配及其變量代換
3.2 自然演繹推理
3.3 歸結(jié)演繹推理
3.3.1 謂詞公式化為子句集的方法
3.3.2 海伯倫理論
3.3.3 魯賓遜歸結(jié)原理
3.3.4 歸結(jié)反演
3.3.5 基于歸結(jié)反演的問題求解
3.3.6 歸結(jié)反演策略
3.4 與／或形的演繹推理
3.4.1 與／或形的正向演繹推理
3.4.2 與／或形的逆向演繹推理
3.4.3 代換的一致性與剪枝策略
習(xí)題三
第4章 搜索策略
4.1 問題求解過程的形式表示
4.1.1 狀態(tài)空間表示法
4.1.2 與／或樹表示法
4.2 狀態(tài)空間的盲目搜索策略
4.2.1 寬度優(yōu)先搜索
4.2.2 深度優(yōu)先搜索
4.2.3 有界深度優(yōu)先搜索
4.2.4 代價(jià)樹的寬度優(yōu)先搜索
4.2.5 代價(jià)樹的深度優(yōu)先搜索
4.3 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索策略
4.3.1 估價(jià)函數(shù)與擇優(yōu)搜索
4.3.2 圖的有序搜索與Ａ?算法
4.3.3 Ａ?算法應(yīng)用舉例
4.4 與／或樹的搜索策略
4.4.1 與／或樹的寬度優(yōu)先搜索
4.4.2 與／或樹的有界深度優(yōu)先搜索
4.4.3 與／或樹的有序搜索
4.4.4 博弈樹的啟發(fā)式搜索
4.5 搜索性能的量度
習(xí)題四
第5章 知識(shí)的不確定性與不確定推理
5.1 知識(shí)的不確定性
5.1.1 證據(jù)的不確定性
5.1.2 規(guī)則的不確定性
5.1.3 推理的不確定性
5.2 不確定推理的概率基礎(chǔ)
5.3 確定性理論
5.3.1 可信度的概念
5.3.2 CF模型
5.3.3 帶加權(quán)因子的可信度推理
5.4 主觀Bayes方法
5.4.1 知識(shí)不確定性的表示
5.4.2 證據(jù)不確定性的表示
5.4.3 組合證據(jù)不確定性的計(jì)算
5.4.4 不確定性的更新
……
第6章　智能算法
第7章　分布式人工智能
第8章　機(jī)器學(xué)習(xí)
第9章　專家系統(tǒng)
第10章　人工智能程序設(shè)計(jì)語言
第11章　人工智能應(yīng)用舉例


章節(jié)摘錄
版權(quán)頁：   插圖：   第1章 人工智能概述 1.1 人工智能的定義和研究目標(biāo) 1.1.1 人工智能的定義 人工智能就是人造智能，其英文表示是“Artificial Intelligence”，簡稱AI。當(dāng)然，這只是人工智能的字面解釋或廣義解釋。在人工智能的發(fā)展過程中，具有不同學(xué)科背景的人工智能學(xué)者對(duì)它有著不同的理解，綜合各種不同的人工智能觀點(diǎn)，可以從“能力”和“學(xué)科”兩個(gè)方面對(duì)人工智能進(jìn)行定義。從能力的角度來看，人工智能是指用人工的方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)的智能；從學(xué)科的角度來看，人工智能是指一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。 人工智能的研究不僅涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)，而且還涉及腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知（思維）科學(xué)、行為科學(xué)、生命科學(xué)和數(shù)學(xué)，以及信息論、控制論和系統(tǒng)論等許多學(xué)科領(lǐng)域。實(shí)際上人工智能是一門綜合性的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科。要研究人工智能，當(dāng)然要涉及什么是智能的問題，但這卻是一個(gè)難以回答的問題。因?yàn)殛P(guān)于智能，至今還沒有一個(gè)確切的公認(rèn)的定義。這是由于智能是腦特別是人腦的屬性或者說產(chǎn)物，但人腦的奧秘至今還未完全揭開。從系統(tǒng)的觀點(diǎn)來看，人腦是一個(gè)復(fù)雜的、開放的、動(dòng)態(tài)的巨大系統(tǒng)。它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理，至今人們還未完全清楚。所以，這就導(dǎo)致人們對(duì)于智能有多種理解。例如，有人說智能的基礎(chǔ)是知識(shí)，有人說智能的關(guān)鍵是思維，還有人說智能取決于感知和行為，認(rèn)為智能是在系統(tǒng)與周圍環(huán)境不斷“刺激一反應(yīng)”的交互中發(fā)展和進(jìn)化的。我們認(rèn)為，從內(nèi)涵來講，智能應(yīng)當(dāng)是知識(shí)+思維；從外延來講，智能就是發(fā)現(xiàn)規(guī)律、運(yùn)用規(guī)律的能力和分析問題、解決問題的能力。 1.1.2 人工智能的研究目標(biāo) 關(guān)于人工智能的研究目標(biāo)，目前還沒有一個(gè)統(tǒng)一的說法。1978年，索羅門（A. Sloman）對(duì)人工智能給出了三個(gè)主要目標(biāo)： （1）對(duì)智能行為有效解釋的理論分析。 （2）解釋人類智能。 （3）構(gòu)造智能的人工制品。 人工智能的研究目標(biāo)可分為遠(yuǎn)期目標(biāo)和近期目標(biāo)。遠(yuǎn)期目標(biāo)是要制造智能機(jī)器。具體來講，就是要使計(jì)算機(jī)具有看、聽、說、寫等感知和交互功能，具有聯(lián)想、推理、理解、學(xué)習(xí)等高級(jí)思維能力，還要有分析問題、解決問題和發(fā)明創(chuàng)造的能力。簡而言之，也就是使計(jì)算機(jī)像人一樣具有自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律和利用規(guī)律的能力，或具有自動(dòng)獲取知識(shí)和利用知識(shí)的能力，從而擴(kuò)展和延伸人的智能。 人工智能研究的近期目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能，即研究如何使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明，使它能夠運(yùn)用知識(shí)去處理問題、能夠模擬人類的智能行為，如推理、思考、分析、決策、預(yù)測、理解、規(guī)劃、設(shè)計(jì)和學(xué)習(xí)等。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，人們需要根據(jù)現(xiàn)有計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)，研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、方法和技術(shù)，建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。 實(shí)際上，人工智能的遠(yuǎn)期目標(biāo)與近期目標(biāo)是相互依存的。遠(yuǎn)期目標(biāo)為近期目標(biāo)指明了方向，而近期目標(biāo)則為遠(yuǎn)期目標(biāo)奠定了理論和技術(shù)基礎(chǔ)。同時(shí)，近期目標(biāo)和遠(yuǎn)期目標(biāo)之間并無嚴(yán)格界限，近期目標(biāo)會(huì)隨人工智能研究的發(fā)展而變化，最終達(dá)到遠(yuǎn)期目標(biāo)。 1.2 人工智能研究的基本內(nèi)容及其特點(diǎn) 1.2.1 人工智能研究的基本內(nèi)容 關(guān)于人工智能的研究內(nèi)容，各種不同學(xué)派、不同研究領(lǐng)域，以及人工智能發(fā)展的不同時(shí)期，對(duì)其有著一些不同的看法。下面根據(jù)人工智能的現(xiàn)狀，給出幾個(gè)對(duì)于實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)來說具有一般意義的基本內(nèi)容。 1.認(rèn)知 所謂認(rèn)知，可一般地認(rèn)為是和情感、動(dòng)機(jī)、意志相對(duì)應(yīng)的理解或認(rèn)識(shí)過程，或者說是為了一定目的、在一定的心理結(jié)構(gòu)中進(jìn)行的信息加工過程。 美國心理學(xué)家浩斯頓（Houston）等人曾把對(duì)認(rèn)知（Cognition）的看法歸納為以下5種主要類型： （1）認(rèn)知是信息的處理過程； （2）認(rèn)知是心理上的符號(hào)運(yùn)算； （3）認(rèn)知是問題求解； （4）認(rèn)知是思維； （5）認(rèn)知是一組相關(guān)的活動(dòng)，如知覺、記憶、思維、判斷、推理、問題求解、學(xué)習(xí)、想象、概念形成及語言使用等。




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