内容简介

本书是一本经典的人工智能教材。全面系统地阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。新版中增加了对“随机方法”的介绍，提出了自然语言理解中的一些问题。

本书适合作为高等院校计算机教学中的人工智能教材，也可供人工智能领域的研究者及相关工程技术人员参考。

作品目录

出版者的话专家指导委员会译者序前言致谢第一部分 人工智能的历史渊源及研究范围第1章 人工智能的历史及应用 1．1从伊甸园到第一台电子计算机 1．1．1人工智能基础的简要历史 1．1．2理性主义和经验主义学派对人工 智能的影响 1．1．3形式逻辑的发展 1．1．4图灵测试 1．1．5智能的生物和社会模型：主体理论 1．2人工智能的应用领域 1．2．1博弈 1．2．2自动推理和定理证明 1．2．3专家系统 1．2．4自然语言理解和语义建模 1．2．5对人类工作能力建模 1．2．6规划和机器人 1．2．7人工智能的语言和环境 1．2．8机器学习 1．2．9另类表示：神经网络和遗传算法 1．2．10 AI和哲学 1．3人工智能概要 1．4结语和参考文献 1．5习题第二部分 作为表示和搜索的人工智能第2章 谓词演算 2．0简介 2．1命题演算 2．1．1符号和语句 2．1．2命题演算的语义 2．2谓词演算 2．2．1谓词的语法和语句 2．2．2谓词演算的语义 2．2．3语义含义的积木世界例子 2．3使用推理规则产生谓词演算表达式 2．3．1推理规则 2．3．2合一算法 2．3．3合一的例子 2．4应用：一个基于逻辑的财务顾问 2．5结语和参考文献 2．6习题第3章 用以搜索状态空间的结构和策略 3．0简介 3．1图论 3．1．1状态空间搜索的结构 3．1．2有限状态自动机 3．1．3问题的状态空间表示 3．2用于状态空间搜索的策略 3．2．1数据驱动搜索和目标驱动搜索 3．2．2图搜索的实现 3．2．3深度优先搜索和宽度优先搜索 3．2．4迭代加深的深度优先搜索 3．3利用状态空间来表示谓词演算推理 3．3．1逻辑系统的状态空间描述 3．3．2与或图 3．3．3进一步的例子和应用 3．4结语和参考文献 3．5习题第4章 启发式搜索 4．0简介 4．1启发式搜索算法 4．1．1爬山 4．1．2动态程序设计 4．2最佳优先搜索算法 4．2．1实现最佳优先搜索 4．2．2实现启发评估函数……