高级人工智能第三版.pdf
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2020年11月13日
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《高级人工智能(第三版)》内容新颖，反映了人工智能领域的最新研究进展，总结了作者多年的科研成果。全书力求从理论、算法、系统、应用等方面讨论人工智能的方法和关键技术，与《高级人工智能(第三版)》第二版相比，增加了两章新内容。其他章节也作了较大的修改和补充。
内容简介
第1～6章讨论人工智能的认知问题和自动推理，论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7～14章重点讨论机器学习和知识发现，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；第15章阐述主体计算；第16章讨论互联网智能
人工思维模型
计算机的发展已经经历了两个阶段。在第一个阶段，采用冯·诺伊曼体系结构，主要用于数值计算、文档处理、数据库管理和检索。这些应用都有明确的算法，仅在编程方面较困难。第二个阶段是面向符号和逻辑的处理，主要通过推理，进行知识信息处理。如何确定有效的算法是研究的重点。上述这些应用，都属于理想世界的问题，具有良定义和明确的描述。现实世界的问题大多具有病态定义的结构，如模式识别、不完全信息的问题求解和学习等，而这些问题属于直觉信息处理的范畴。
为了处理直觉信息，必须研究柔性信息处理的理论和技术。真实世界的所谓柔性问题具有下列特点：
(1)包含意义不明确或不确定信息的各种复杂情况的集成；
(2)主动获取必要的信息和知识，通过归纳学习范化知识；
(3)系统本身能适应用户和环境的变化；
(4)根据处理对象系统进行自组织；
(5)容错处理能力。
实际上，具有大规模并行和分布式信息处理功能的
人脑神经网络自然地支持柔性信息处理。由此，作者提出了人工思维模型
所示的人工思维模型清楚地表明，人工思维将以开放式自主系统为基础，充分发挥各种处理范型的人工思维模型 特长，实现集体智能，才能达到柔性信息处理，解决真实世界的问题。
逻辑学派
逻辑学派以McCarthy和Nilsson等为代表，主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法描述客观世界。他们认为：
(1)智能机器必须有关于自身环境的知识；
(2)通用智能机器要能陈述性地表达关于自身环境的大部分知识；
(3)通用智能机器表示陈述性知识的语言至少要有一阶逻辑的表达能力。逻辑学派在人工智能研究中，强调的是概念化知识表示、模型论语义、演绎推理等。McCarthy主张任何事物都可以用统一的逻辑框架来表示，在常识推理中以非单调逻辑为中心。
高级人工智能第三版截图
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