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| 編輯推薦： |
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| 內容簡介： |
本书系统地介绍人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面地反映了国内外人工智能研究领域的当前进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍人工智能的概况。第2—6章阐述人工智能的基本原理和方法，重点论述知识表示、搜索算法、自动推理、机器学习和神经网络等。第7、8章介绍专家系统、自然语言处理等应用技术。第9—11章阐述当前人工智能的研究热点，包括多智能体系统、智能机器人和互联网智能等。第12章探讨类脑智能，展望人工智能发展的路线图。
本书力求科学性、实用性和先进性、可读性好。内容由浅入深，循序渐进，条理清晰，让学生在有限的时间内，掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能问题的求解能力。
本书可以作为高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术、自动化等相关专业的本科生、研究生、培训班的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。
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| 目錄：
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前言
第1章绪论
1.1人工智能的定义
1.2人工智能的发展史
1.3主要研究内容
1.4人工智能的主要学派
1.4.1符号主义
1.4.2连接主义
1.4.3行为主义
1.5人工智能的应用
1.6本章小结
习题
第2章知识表示
2.1引言
2.2谓词逻辑表示法
2.2.1一阶谓词逻辑
2.2.2知识的谓词逻辑表示法
2.3产生式表示法
2.3.1事实的表示
2.3.2规则的表示
2.4语义网络表示法
2.4.1语义网络的概念和结构
2.4.2常用的语义联系
2.5框架表示法
2.5.1框架结构
2.5.2框架网络
2.6状态空间表示法
2.7本体表示法
2.8本章小结
习题
第3章搜索算法
3.1引言
3.2盲目搜索
3.2.1深度优先搜索
3.2.2宽度优先搜索
3.3启发式搜索
3.3.1启发性信息和评估函数
3.3.2通用图搜索算法
3.3.3A*算法
3.4博弈搜索
3.4.1极大极小过程
3.4.2α-β过程
3.5本章小结
习题
第4章自动推理
4.1引言
4.2三段论推理
4.3自然演绎推理
4.4归结演绎推理
4.4.1子句型
4.4.2置换和合一
4.4.3合一算法
4.4.4归结式
4.4.5归结反演
4.4.6答案的提取
4.4.7归结反演的搜索策略
4.5产生式系统
4.5.1产生式系统的基本结构
4.5.2正向推理
4.5.3反向推理
4.5.4混合推理
4.6本章小结
习题
第5章机器学习
5.1引言
5.1.1简单的学习模型
5.1.2什么是机器学习
5.1.3机器学习的研究概况
5.2归纳学习
5.3类比学习
5.3.1相似性
5.3.2基于案例的推理
5.3.3迁移学习
5.4统计学习
5.4.1逻辑回归
5.4.2支持向量机
5.5聚类
5.6强化学习
5.6.1强化学习模型
5.6.2Q-学习
5.7进化计算
5.8群体智能
5.8.1蚁群算法
5.8.2粒子群优化
5.9本章小结
习题
第6章人工神经网络与深度学习
6.1引言
6.2前馈神经网络
6.3深度学习
6.4卷积神经网络
6.5生成对抗网络
6.6深度强化学习
6.7本章小结
习题
第7章专家系统
7.1引言
7.1.1什么是专家系统
7.1.2专家系统的发展过程
7.2专家系统的基本结构
7.3专家系统MYCIN
7.3.1咨询子系统
7.3.2静态数据库
7.3.3控制策略
7.3.4不确定性推理
7.4专家系统开发工具
7.4.1OKPS中的知识表示
7.4.2推理控制语言ICL
7.5专家系统应用
7.6本章小结
习题
第8章自然语言处理
8.1引言
8.2自然语言处理的层次
8.3机器翻译
8.4对话系统
8.5问答系统
8.6文本生成
8.7本章小结
习题
第9章多智能体系统
9.1引言
9.2智能体结构
9.2.1慎思智能体
9.2.2反应智能体
9.2.3层次智能体
9.3智能体通信语言ACL
9.4协调和协作
9.4.1合同网
9.4.2基于生态学的协作
9.4.3基于博弈论的协商
9.5移动智能体
9.6本章小结
习题
第10章智能机器人
10.1引言
10.2机器人的智能技术
10.2.1智能感知技术
10.2.2智能导航与规划
10.2.3智能控制与操作
10.2.4情感计算
10.2.5智力发育
10.2.6智能交互
10.3智能机器人应用
10.4智能机器人发展趋势
10.5本章小结
习题
第11章互联网智能
11.1引言
11.2语义Web
11.2.1语义Web的层次模型
11.2.2Web技术演化
11.3本体知识管理
11.4搜索引擎
11.5知识图谱
11.5.1知识图谱的定义
11.5.2知识图谱的架构
11.5.3知识图谱的构建
11.5.4知识图谱的应用
11.6集体智能
11.6.1集体智能的定义
11.6.2社群智能
11.6.3集体智能系统
11.6.4全球脑
11.7本章小结
习题
第12章类脑智能
12.1引言
12.2大数据智能
12.3脑科学与类脑研究
12.3.1欧盟人脑计划
12.3.2美国脑计划
12.3.3中国脑计划
12.4神经形态芯片
12.5类脑智能路线图
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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人工智能是用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人类智能和行为, 实现机器智能。长期以来，人工智能是计算机科学与技术的一个分支。随着智能科学与技术的兴起和发展，人工智能将是智能科学与技术的一个分支。
人工智能自1956年诞生以来，历经艰辛与坎坷，取得了举世瞩目的成就，与机器学习、数据挖掘、计算机视觉、专家系统、自然语言处理、模式识别和机器人等相关的应用带来了良好的经济效益和社会效益。特别是2016年3月8—15日，谷歌围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石比赛，最终以4∶1的战绩取得了人机围棋对决的胜利。有“深度学习三巨头”之称的本吉奥（Yoshua Bengio）、杨立昆（Yann LeCun）、欣顿共同获得了2018年ACM的图灵奖，以表彰他们为当前人工智能的繁荣发展所奠定的基础。人工智能再一次成为社会关注的焦点和世界高技术竞争的战略重点。
创新驱动，智能担当，教育先行。2017年7月8日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确了我国人工智能发展三步走的战略目标。到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。从前沿基础理论、关键共性技术、创新平台、高端人才队伍等方面强化部署，构建开放协同的人工智能科技创新体系。在移动互联网、大数据、超级计算、传感器、脑科学等新理论和新技术迅速发展的背景下,我国将人工智能作为促进产业变革与经济转型升级的关键驱动力。培育高端高效的智能经济，发展人工智能新兴产业，推进产业智能化升级，打造人工智能创新高地。随着人工智能对传统行业溢出效应显现，人工智能企业聚焦应用场景将加速落地。目前，除依托百度建设自动驾驶、依托阿里云公司建设城市大脑、依托腾讯建设医疗影像、依托科大讯飞建设智能语音和依托商汤集团建设智能视觉五大国家新一代人工智能开放创新平台外，人工智能还广泛应用到制造、医疗、交通、家居、安防、网络安全等多个领域。
数字化、网络化、智能化是信息社会发展的必然趋势，智能革命将开创人类后文明史。如果说蒸汽机创造了工业社会，那么智能机也一定能奇迹般地创造出智能社会。在实现社会生产的自动化和智能化、促进知识密集型经济的大发展方面，人工智能将发挥重大作用。
本书力求将人工智能的发展脉络、技术理论、产业成果以精炼的文字展现给读者。该书全面阐述人工智能的基础理论，力求概念正确，有效结合求解智能问题的数据结构以及实现的算法；根据人工智能实际应用需求，安排知识表示、自动推理、机器学习、神经网络、专家系统和自然语言处理等内容，并通过适当的例题讲解解题方法。书中尽可能吸收国际上最新的研究成果，反映人工智能在分布式人工智能、机器人、互联网智能、类脑智能等方面研究的最新进展。本书文字表述力求通俗易懂，文笔流畅，使读者易于理解所学内容；在内容安排上力求由浅入深，循序渐进。
全书共12章，第1章简要介绍人工智能的基本概念、研究发展的状况以及各个学派的观点，并对它们的研究与应用领域进行必要的讨论。第2章介绍基本的知识表示方法，包括产生式、语义网络、框架理论、状态空间和本体等方法。第3章讨论搜索算法，重点介绍盲目搜索、启发式搜索和博弈方法。第4章是自动推理，包括三段论、自然演绎推理、归结演绎推理和产生式系统。第5章是机器学习，介绍归纳学习、类比学习、统计学习、聚类、强化学习、进化计算和群体智能等。第6章讨论人工神经网络与深度学习，重点介绍前馈神经网络、深度学习、卷积神经网络、生成对抗网络和深度强化学习。第7章介绍专家系统，主要介绍专家系统的基本原理、典型的专家系统MYCIN和开发工具OKPS。第8章是自然语言处理，主要阐述自然语言处理的层次、机器翻译、对话系统、问答系统和文本生成等，介绍自然语言处理所涉及的关键技术。第9章讨论多智能系统的重要概念、体系结构、协调和协作、移动智能体。第10章论述智能机器人，探讨智能机器人的智能技术，列举智能机器人的重要应用。第11章是互联网智能，介绍语义Web、本体知识管理、搜索引擎、知识图谱和集体智能等。最后一章探讨类脑智能，包括大数据智能、脑科学与类脑研究、神经形态芯片，展望类脑智能发展的路线图。在本书的每章后面都附有一定数量的习题，以巩固所学知识。在最后列出了参考文献，读者可以从中得到进一步的学习。
本书第1章、第7章、第10章和第12章由史忠植编写。第2章、第3章、第4章和第9章由王文杰编写。第5章、第6章、第8章和第11章由马慧芳编写。全书由史忠植统稿。
本书研究工作得到国家重点基础研究发展计划（973）“脑机协同的认知计算模型”（项目编号：2013CB329502）、国家自然科学基金重点项目“基于云计算的海量数据挖掘”（批准号：61035003）、国家科技支撑项目“颌面部组织缺损和畸形重建相关技术研究” （批准号：2012BA107B02）等的支持。在本书编写和出版过程中，得到了机械工业出版社的大力支持，在此谨表诚挚的谢意。
由于编者水平有限，加之人工智能发展迅速，书中不妥和错误之处在所难免，诚恳地希望专家和读者提出宝贵意见，以帮助本书改进和完善。
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