本書主要闡述人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù)。全書分為11章,除第1章討論人工智能概述、第11章討論人工智能的爭論與展望外,其余9章主要按照“基本智能+典型應(yīng)用+計(jì)算智能”三個(gè)模塊編著: 第1模塊為人工智能經(jīng)典的三大基本技術(shù),包括知識(shí)表示技術(shù)、搜索技術(shù)、推理技術(shù); 第2模塊為人工智能的典型應(yīng)用領(lǐng)域,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)以及支持向量機(jī); 第3模塊為典型的計(jì)算智能方法,包括神經(jīng)計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等。與第一版相比,增加了專家系統(tǒng)的介紹,其他大多數(shù)章節(jié)都做了相應(yīng)的修改、精簡或補(bǔ)充。
本書力求科學(xué)化、模塊化、實(shí)用化,內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn)、條理清晰,讓讀者在有限的時(shí)間內(nèi),掌握人工智能的基本原理與應(yīng)用技術(shù)。
本書可作為計(jì)算機(jī)、信息處理、自動(dòng)化和電信等IT相關(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科生的“人工智能”課程教材,也可供從事人工智能研究與應(yīng)用的科技工作者學(xué)習(xí)參考。
人工智能的誕生與發(fā)展是20世紀(jì)最偉大的科學(xué)成就之一,也是新世紀(jì)引領(lǐng)未來發(fā)展的主導(dǎo)學(xué)科之一。它是一門新理論、新方法、新技術(shù)、新思想不斷涌現(xiàn)的前沿交叉學(xué)科,相關(guān)研究成果已經(jīng)廣泛應(yīng)用到國防建設(shè)、工業(yè)生產(chǎn)、國民生活等各個(gè)領(lǐng)域。在信息網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,人工智能科學(xué)與技術(shù)正在引起越來越廣泛的重視,必將為推動(dòng)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展發(fā)揮更大的作用。
人工智能是一門研究機(jī)器智能的學(xué)科,即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,實(shí)現(xiàn)智能行為。作為一門前沿和交叉學(xué)科,它的研究領(lǐng)域十分廣泛,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、專家系統(tǒng)、自然語言理解、智能檢索、模式識(shí)別、規(guī)劃和機(jī)器人等領(lǐng)域。人工智能的長期目標(biāo)是建立人類水平的人工智能。
本書為第二版,與第一版相比,主要有如下改動(dòng)。
首先將第一版的“篇章節(jié)”排序方式,改為“章節(jié)”排序。
其次第1章的緒論部分在第一版的基礎(chǔ)上重新編寫,使得內(nèi)容更加合理; 第2章的謂詞邏輯表示法重新組織與整理,使得內(nèi)容更有條理、更通順; 刪除了第一版2.7節(jié)的狀態(tài)空間表示法,其部分內(nèi)容與3.2節(jié)基于狀態(tài)空間圖的搜索技術(shù)進(jìn)行了合并; 第4章中,推理的邏輯基礎(chǔ),刪除了第一版中有關(guān)謂詞的概念描述,從而避免了與第2章的謂詞邏輯表示法的概念重復(fù); 第5章中,刪除了第一版的5.2節(jié),其部分內(nèi)容融入到5.1節(jié)中,增加了模糊推理一節(jié),同時(shí)刪除了第一版的模糊計(jì)算; 第6章中,重新編寫了6.1節(jié)機(jī)器學(xué)習(xí)概述內(nèi)容,吸收了最新的一些研究進(jìn)展; 增加了第7章專家系統(tǒng),這是人工智能應(yīng)用的典型領(lǐng)域之一,有助于讀者理解人工智能的真諦; 刪除了第一版的粒度計(jì)算等。
最后,對(duì)第一版出現(xiàn)的錯(cuò)誤進(jìn)行了糾正,對(duì)出現(xiàn)的不足進(jìn)行了改進(jìn)。
本書分為11章。
第1章緒論,主要討論了人工智能的定義、形成過程、研究內(nèi)容、學(xué)派之爭、應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展趨勢等。
第2~5章為人工智能經(jīng)典的三大基本技術(shù),包括知識(shí)表示技術(shù)、搜索技術(shù)以及推理技術(shù)。包括第2章的知識(shí)表示,第3章的搜索策略,第4章的確定性推理以及第5章的不確定性推理。
第6~8章為人工智能的典型應(yīng)用領(lǐng)域,包括第6章的機(jī)器學(xué)習(xí),第7章的專家系統(tǒng),以及第8章的支持向量機(jī)。
第9章和第10章為典型的計(jì)算智能方法,包括第9章的神經(jīng)計(jì)算與第10章的進(jìn)化計(jì)算。
第11章為人工智能的爭論與展望。討論了人工智能對(duì)人類的影響與展望。
在本書的編寫過程中,重視科學(xué)性、實(shí)用性和可讀性,內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn),條理清晰。全書按照“基本智能+典型應(yīng)用+計(jì)算智能”三個(gè)模塊,以逐層深入的策略撰寫,以期達(dá)到不同專業(yè)之取舍、不同層次的教學(xué)研究之需要。
本書包含了作者多年的科研成果,也吸取了國內(nèi)外同類教材的有關(guān)文獻(xiàn)的精華,他們的豐碩成果和貢獻(xiàn)是本書學(xué)術(shù)思想的重要源泉,為本書的撰寫提供了豐富的營養(yǎng),在此謹(jǐn)向這些教材和文獻(xiàn)的作者致以誠摯的敬意。
本書的撰寫得到了中國礦業(yè)大學(xué)、清華大學(xué)出版社等各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)的支持與幫助,同時(shí)中國礦業(yè)大學(xué)——中國科學(xué)院智能信息處理聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室的老師、同學(xué)自始至終做了大量的工作,特別是博士生黃華娟、賈洪杰; 碩士生趙晗、韓有振、鮑麗娜等,在此一并表示感謝。
本書得到了國家自然科學(xué)基金“面向大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)的多粒度知識(shí)發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵理論與技術(shù)研究”(批準(zhǔn)號(hào): 61379101)、國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)課題“腦機(jī)協(xié)同的認(rèn)知計(jì)算模型”(批準(zhǔn)號(hào): 2013CB329502)、江蘇省基礎(chǔ)研究計(jì)劃(自然科學(xué)基金)(批準(zhǔn)號(hào): BK20130209)的支持。
本書承蒙國際信息處理聯(lián)合會(huì)人工智能專業(yè)委員會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘組主席、中國人工智能學(xué)會(huì)副理事長、中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所博士生導(dǎo)師史忠植研究員擔(dān)任主審,在此深表謝意。
由于人工智能是一門正在快速發(fā)展的年輕學(xué)科,新的理論、方法和技術(shù)、新的應(yīng)用領(lǐng)域不斷涌現(xiàn),對(duì)其中的不少問題,作者還缺乏深入研究,再加上我們的學(xué)識(shí)水平有限,本書的撰寫可能沒有完全達(dá)到我們所希望的目標(biāo),也不可避免地存在各種錯(cuò)誤和疏漏,敬請(qǐng)各位專家和讀者不吝指教。
丁世飛2014年6月
第1版前言
人工智能的誕生與發(fā)展是20世紀(jì)最偉大的科學(xué)成就之一,也是新世紀(jì)引領(lǐng)未來發(fā)展的主導(dǎo)學(xué)科之一。它是一門新思想、新觀點(diǎn)、新理論、新技術(shù)不斷涌現(xiàn)的前沿交叉學(xué)科,相關(guān)研究成果已經(jīng)廣泛應(yīng)用到國防建設(shè)、工業(yè)生產(chǎn)、國民生活等各個(gè)領(lǐng)域。在信息網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,人工智能科學(xué)技術(shù)正在引起越來越廣泛的重視,必將為推動(dòng)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展發(fā)揮更大的作用。
人工智能是一門研究機(jī)器智能的學(xué)科,即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,實(shí)現(xiàn)智能行為。作為一門前沿和交叉學(xué)科,它的研究領(lǐng)域十分廣泛,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、專家系統(tǒng)、自然語言理解、智能檢索、模式識(shí)別、規(guī)劃和機(jī)器人等領(lǐng)域。人工智能的長期目標(biāo)是建立人類水平的人工智能。
本書是作者在自編《人工智能講義》基礎(chǔ)上,結(jié)合多年的教學(xué)與科研實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),吸取了國內(nèi)外人工智能教材的優(yōu)點(diǎn),參考了國際上最新的研究成果,由多年從事《人工智能》教學(xué)的專家、教授撰寫而成。其中第1章和第2章由夏戰(zhàn)國編寫; 第3章由毛磊編寫; 第6章由朱紅編寫; 第8章和第9章由許新征編寫; 其他各章由丁世飛教授編寫,最后由丁世飛教授全面負(fù)責(zé)統(tǒng)稿、定稿。
本書系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、方法和應(yīng)用技術(shù),比較全面地反映了國內(nèi)外人工智能研究領(lǐng)域的最新進(jìn)展和研究動(dòng)態(tài)。
全書劃分為3篇,共12章。
第1篇: 基本人工智能。論述人工智能的基本理論與技術(shù),包括6章。第1章簡要介紹了人工智能的發(fā)展?fàn)顩r以及各個(gè)學(xué)派的觀點(diǎn),并對(duì)它的研究與應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了必要的討論。第2~6章闡述了人工智能的基本原理,包括經(jīng)典的知識(shí)表示、搜索策略、確定性推理、不確定性推理,以及機(jī)器學(xué)習(xí)等基本應(yīng)用領(lǐng)域。
第2篇: 高級(jí)人工智能。論述人工智能的高級(jí)理論與技術(shù),主要涉及粗糙集與軟計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算、模糊計(jì)算,以及粒度計(jì)算等人工智能的研究熱點(diǎn),包括5章。第7章闡述支持向量機(jī),第8章闡述神經(jīng)計(jì)算,第9章闡述進(jìn)化計(jì)算,第10章闡述粗糙集,第11章闡述模糊集,第12章闡述粒度計(jì)算。
第3篇: 人工智能的展望。討論人工智能對(duì)人類的影響與展望。
本書力求科學(xué)性、實(shí)用性、可讀性好。內(nèi)容由淺入深、循序漸進(jìn)、條理清晰。教材采用逐層深入的策略撰寫,以達(dá)到適合于不同專業(yè)之取舍、不同層次的教學(xué)研究之需要。
本書包含了作者多年的科研成果,也吸取了國內(nèi)外同類教材的有關(guān)文獻(xiàn)的精華,他們的豐碩成果和貢獻(xiàn)是本書學(xué)術(shù)思想的重要源泉,在此謹(jǐn)向這些教材和文獻(xiàn)的作者致以誠摯的敬意。特別感謝張鈸院士、李德毅院士、王守覺院士、陸汝衿院士、史忠植教授、張鈐教授、鐘義信教授、王國胤教授、蔡自興教授、焦李成教授、周志華教授、馬少平教授、梁吉業(yè)教授、苗奪謙教授、姚一豫教授、劉清教授以及Zadeh L.A.、Vapnik V.N.、Pawlak Z.等專家的支持與幫助,他們的著作為本書提供了豐富的資源,使我們受益匪淺。
本書的順利撰寫得到了中國礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、中國礦業(yè)大學(xué)教務(wù)處等各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)的支持與幫助,同時(shí)中國礦業(yè)大學(xué)——中國科學(xué)院智能信息處理聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室的老師、同學(xué)在文字錄入、圖表制作、校對(duì)等方面自始至終做了大量的工作,特別是蘇春陽、張禹、李劍英、陳錦榮、顧亞祥、徐麗、齊丙娟、錢鈞、馬剛、佟暢、張文濤等,在此一并表示感謝。
本書得到了國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào): 60975039)、江蘇省基礎(chǔ)研究計(jì)劃(自然科學(xué)基金)(批準(zhǔn)號(hào): BK2009093)的支持。
本書由國際信息處理聯(lián)合會(huì)人工智能專業(yè)委員會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘組主席、中國人工智能學(xué)會(huì)副理事長、中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員、博士生導(dǎo)師、中國礦業(yè)大學(xué)兼職教授史忠植擔(dān)任主審。
由于人工智能是一門不斷發(fā)展的學(xué)科,新的理論方法和技術(shù)、新的應(yīng)用領(lǐng)域不斷涌現(xiàn),再加上我們的學(xué)識(shí)水平及時(shí)間有限,可能沒有完全達(dá)到我們所希望的目標(biāo),也不可避免地存在各種錯(cuò)誤和疏漏,敬請(qǐng)讀者給予批評(píng)指正。
丁世飛2010年8月
第1章 緒論
1.1 什么是人工智能
1.1.1 智能的定義
1.1.2 人工智能的定義
1.2 人工智能的發(fā)展
1.2.1 孕育期
1.2.2 搖籃期
1.2.3 形成期
1.2.4 發(fā)展期
1.2.5 實(shí)用期
1.2.6 穩(wěn)步增長期
1.3 人工智能的研究方法
1.3.1 符號(hào)主義
1.3.2 連接主義
1.3.3 行為主義
1.4 人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
1.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)
1.4.2 知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘
1.4.3 專家系統(tǒng)
1.4.4 模式識(shí)別
1.4.5 自然語言處理
1.4.6 智能決策支持系統(tǒng)
1.4.7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.4.8 自動(dòng)定理證明
1.4.9 機(jī)器人學(xué)
1.4.10 分布式人工智能與智能體
1.5 小結(jié)
習(xí)題
第2章 知識(shí)表示
2.1 概述
2.1.1 知識(shí)與知識(shí)表示
2.1.2 知識(shí)表示方法
2.2 謂詞邏輯表示法
2.2.1 命題邏輯
2.2.2 謂詞邏輯
2.3 產(chǎn)生式表示法
2.3.1 產(chǎn)生式可表示的知識(shí)種類及其基本形式
2.3.2 知識(shí)的表示方法
2.3.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成
2.3.4 產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理方式
2.3.5 產(chǎn)生式表示法的特點(diǎn)
2.4 語義網(wǎng)絡(luò)表示法
2.4.1 語義網(wǎng)絡(luò)的概念及結(jié)構(gòu)
2.4.2 語義網(wǎng)絡(luò)的基本語義聯(lián)系
2.4.3 語義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)的方法及步驟
2.4.4 語義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)表示舉例
2.4.5 語義網(wǎng)絡(luò)的推理過程
2.4.6 語義網(wǎng)絡(luò)表示法的特點(diǎn)
2.5 框架表示法
2.5.1 框架結(jié)構(gòu)
2.5.2 框架表示知識(shí)舉例
2.5.3 推理方法
2.5.4 框架表示法的特點(diǎn)
2.6 腳本表示法
2.6.1 腳本的定義與組成
2.6.2 用腳本表示知識(shí)的步驟
2.6.3 用腳本表示知識(shí)的推理方法
2.6.4 腳本表示法的特點(diǎn)
2.7 面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示
2.7.1 面向?qū)ο蟮幕靖拍?br />
2.7.2 面向?qū)ο蟮闹R(shí)表示
2.7.3 面向?qū)ο蠓椒▽W(xué)的主要觀點(diǎn)
2.8 小結(jié)
習(xí)題
第3章 搜索策略
3.1 引言
3.2 基于狀態(tài)空間圖的搜索技術(shù)
3.2.1 圖搜索的基本概念
3.2.2 狀態(tài)空間搜索
3.2.3 一般圖的搜索算法
3.3 盲目搜索
3.3.1 寬度優(yōu)先搜索
3.3.2 深度優(yōu)先搜索
3.3.3 有界深度搜索和迭代加深搜索
3.3.4 搜索最優(yōu)策略的比較
3.4 啟發(fā)式搜索
3.4.1 啟發(fā)性信息和評(píng)估函數(shù)
3.4.2 啟發(fā)式搜索算法A
3.4.3 實(shí)現(xiàn)啟發(fā)式搜索的關(guān)鍵因素和A*算法
3.4.4 迭代加深A(yù)*算法
3.4.5 回溯策略和爬山法
3.5 問題規(guī)約和與/或圖啟發(fā)式搜索
3.5.1 問題規(guī)約
3.5.2 與/或圖表示
3.5.3 與/或圖的啟發(fā)式搜索
3.6 博弈
3.6.1 極大極小過程
3.6.2 α-β過程
3.7 小結(jié)
習(xí)題
第4章 確定性推理
第5章 不確定性推理
第6章 機(jī)器學(xué)習(xí)
第7章 專家系統(tǒng)
第8章 支持向量機(jī)
第9章 神經(jīng)計(jì)算
第10章 進(jìn)化計(jì)算
第11章 人工智能的爭論與展望
參考文獻(xiàn)