作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。
本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、高级专题以及现在和未来五部分内容。*部分从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，以及受到自然启发的搜索等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理，回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就，并对其未来进行了展望。
本书系统、全面地涵盖了人工智能的相关知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识，也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展，更辅以实例，可以帮助读者扎扎实实打好基础。本书特色鲜明、内容易读易学，适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。
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美国经典教材，在Amazon上，被评价为自Russell & Norvig的《人工智能：一种现代方法》之后更好的教材，更加适合本科生使用。
当前，人工智能的发展进入了新的历史阶段，成为科研、教学和创业等领域关注的热点。我国正在大力培养人工智能领域的专业人才，一些高校成立了人工智能学院，还有许多高校开设了人工智能相关专业。
本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称人工智能的百科全书。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
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● 加入关于机器人和机器学习的新章节，并在自然语言处理在自然语言处理部分包括了关于语音理解和隐喻的小节。
● 给出诸多的示例、应用程序、全彩图片和人物轶事，以激发读者的学习兴趣。
● 通过实际应用引入重 要的人工智能概念，例如机器人技术、人工智能在视频游戏中的应用、神经网络、机器学习等。
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配套资源
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● 本书附录E部分练习的答案的英文版PDF和图解。
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作者简介
史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci）
拥有纽约市立大学的博士学位，目前在纽约市立大学教授计算机科学课程。他曾在高性能计算领域发表了多篇论文，并且是NASA 发起的MU-SPIN 项目的学术带头人。MU-SPIN 项目旨在为NASA 培养下一代*尖的科学家和工程师。
丹尼·科佩克（Danny Kopec）
拥有爱丁堡大学博士学位，目前在纽约市立大学布鲁克林学院和纽约市立大学研究生中心任教。他发表过多篇论文，并出版过几本书，还是一位国际象棋大师。
译者简介
林赐
软件设计师、网络工程师，毕业于渥太华大学系统科学硕士专业，已翻译出版《Python神经网络编程》等多本技术图书。
第 一部分 引 言
第 1章 人工智能概述 2
1.0 引言 2
1.0.1 人工智能的定义 3
1.0.2 思维是什么？智能是什么？ 3
1.1 图灵测试 5
1.1.1 图灵测试的定义 6
1.1.2 图灵测试的争议和批评 8
1.2 强人工智能与弱人工智能 9
1.3 启发法 11
1.3.1 长方体的对角线：解决一个相对简单但相关的
问题 11
1.3.2 水壶问题：向后倒推 12
1.4 识别适用人工智能来求解的问题 13
1.5 应用和方法 15
1.5.1 搜索算法和拼图 16
1.5.2 二人博弈 18
1.5.3 自动推理 18
1.5.4 产生式规则和专家系统 19
1.5.5 细胞自动机 20
1.5.6 神经计算 21
1.5.7 遗传算法 23
1.5.8 知识表示 23
1.5.9 不确定性推理 24
1.6 人工智能的早期历史 25
1.7 人工智能的近期历史到现在 29
1.7.1 博弈 29
1.7.2 专家系统 30
1.7.3 神经计算 31
1.7.4 进化计算 31
1.7.5 自然语言处理 32
1.7.6 生物信息学 34
1.8 新千年人工智能的发展 34
1.9 本章小结 36
第二部分 基 础 知 识
第 2章 盲目搜索 46
2.0 简介：智能系统中的搜索 46
2.1 状态空间图 47
2.2 生成与测试范式 49
2.2.1 回溯 50
2.2.2 贪婪算法 54
2.2.3 旅行销售员问题 56
2.3 盲目搜索算法 58
2.3.1 深度优先搜索 58
2.3.2 广度优先搜索 60
2.4 盲目搜索算法的实现和比较 63
2.4.1 实现深度优先搜索 63
2.4.2 实现广度优先搜索 65
2.4.3 问题求解性能的测量指标 65
2.4.4 DFS和BFS的比较 66
2.5 本章小结 68
第3章 知情搜索 74
3.0 引言 74
3.1 启发法 76
3.2 知情搜索（第 一部分）找到任何解 81
3.2.1 爬山法 81
3.2.2 最陡爬坡法 82
3.3 最佳优先搜索 84
3.4 集束搜索 87
3.5 搜索算法的其他指标 89
3.6 知情搜索（第二部分）找到最佳解 90
3.6.1 分支定界法 90
3.6.2 使用低估值的分支定界法 95
3.6.3 采用动态规划的分支定界法 98
3.6.4 A *搜索 99
3.7 知情搜索（第三部分）高级搜索算法 100
3.7.1 约束满足搜索 100
3.7.2 与或树 101
3.7.3 双向搜索 102
3.8 本章小结 104
第4章 博弈中的搜索 109
4.0 引言 109
4.1 博弈树和极小化极大评估 110
4.1.1 启发式评估 112
4.1.2 博弈树的极小化极大评估 112
4.2 具有- 剪枝的极小化极大算法 115
4.3 极小化极大算法的变体和改进 120
4.3.1 负极大值算法 120
4.3.2 渐进深化法 122
4.3.3 启发式续篇和地平线效应 122
4.4 概率游戏和预期极小化极大值算法 123
4.5 博弈理论 125
迭代的囚徒困境 126
4.6 本章小结 127
第5章 人工智能中的逻辑 133
5.0 引言 133
5.1 逻辑和表示 134
5.2 命题逻辑 135
5.2.1 命题逻辑基础 136
5.2.2 命题逻辑中的论证 140
5.2.3 证明命题逻辑论证有效的第二种方法 141
5.3 谓词逻辑简要介绍 143
5.3.1 谓词逻辑中的合一 144
5.3.2 谓词逻辑中的反演 146
5.3.3 将谓词表达式转换为子句形式 148
5.4 其他一些逻辑 151
5.4.1 二阶逻辑 151
5.4.2 非单调逻辑 152
5.4.3 模糊逻辑 152
5.4.4 模态逻辑 153
5.5 本章小结 153
第6章 知识表示 160
6.0 引言 160
6.1 图形草图和人类视窗 163
6.2 图和哥尼斯堡桥问题 166
6.3 搜索树 167
6.4 表示方法的选择 169
6.5 产生式系统 172
6.6 面向对象 172
6.7 框架法 173
6.8 脚本和概念依赖系统 176
6.9 语义网络 179
6.10 关联 181
6.11 新近的方法 182
6.11.1 概念地图 182
6.11.2 概念图 184
6.11.3 Baecker的工作 184
6.12 智能体：智能或其他 185
6.12.1 智能体的一些历史 188
6.12.2 当代智能体 189
6.12.3 语义网 191
6.12.4 IBM眼中的未来世界 191
6.12.5 作者的观点 192
6.13 本章小结 192
第7章 产生式系统 199
7.0 引言 199
7.1 背景 199
7.2 基本示例 202
7.3 CARBUYER系统 204
7.4 产生式系统和推导方法 208
7.4.1 冲突消解 211
7.4.2 正向链接 213
7.4.3 反向链接 214
7.5 产生式系统和细胞自动机 219
7.6 随机过程与马尔可夫链 221
7.7 本章小结 222
第三部分 基于知识的系统
第8章 人工智能中的不确定性 228
8.0 引言 228
8.1 模糊集 229
8.2 模糊逻辑 231
8.3 模糊推理 232
8.4 概率理论和不确定性 235
8.5 本章小结 239
第9章 专家系统 242
9.0 引言 242
9.1 背景 242
9.2 专家系统的特点 249
9.3 知识工程 250
9.4 知识获取 252
9.5 经典的专家系统 254
9.5.1 DENDRAL 254
9.5.2 MYCIN 255
9.5.3 EMYCIN 258
9.5.4 PROSPECTOR 259
9.5.5 模糊知识和贝叶斯规则 261
9.6 提高效率的方法 262
9.6.1 守护规则 262
9.6.2 Rete算法 263
9.7 基于案例的推理 264
9.8 更多最新的专家系统 269
9.8.1 改善就业匹配系统 269
9.8.2 振动故障诊断的专家系统 270
9.8.3 自动牙科识别 270
9.8.4 更多采用案例推理的专家系统 271
9.9 本章小结 271
第 10章 机器学习第 一部分 277
10.0 引言 277
10.1 机器学习：简要概述 277
10.2 机器学习系统中反馈的作用 279
10.3 归纳学习 280
10.4 利用决策树进行学习 282
10.5 适用于决策树的问题 283
10.6 熵 284
10.7 使用ID3构建决策树 285
10.8 其余问题 287
10.9 本章小结 288
第 11章 机器学习第二部分：神经网络 291
11.0 引言 291
11.1 人工神经网络的研究 292
11.2 麦卡洛克-皮茨网络 294
11.3 感知器学习规则 295
11.4 增量规则 303
11.5 反向传播 308
11.6 实现关注点 313
11.6.1 模式分析 316
11.6.2 训练方法 317
11.7 离散型霍普菲尔德网络 318
11.8 应用领域 323
11.9 本章小结 330
第 12章 受到自然启发的搜索 337
12.0 引言 337
12.1 模拟退火 338
12.2 遗传算法 341
12.3 遗传规划 349
12.4 禁忌搜索 353
12.5 蚂蚁聚居地优化 356
12.6 本章小结 359
第四部分 高 级 专 题
第 13章 自然语言处理 368
13.0 引言 368
13.1 概述：语言的问题和可能性 368
13.2 自然语言处理的历史 371
13.2.1 基础期（20世纪40年代和50年代） 371
13.2.2 符号与随机方法（19571970） 372
13.2.3 ４种范式（19701983） 372
13.2.4 经验主义和有限状态模型（19831993） 373
13.2.5 大融合（19941999） 373
13.2.6 机器学习的兴起（20002008） 374
13.3 句法和形式语法 374
13.3.1 语法类型 374
13.3.2 句法解析：CYK算法 379
13.4 语义分析和扩展语法 380
13.4.1 转换语法 381
13.4.2 系统语法 381
13.4.3 格语法 382
13.4.4 语义语法 383
13.4.5 Schank系统 383
13.5 NLP中的统计方法 387
13.5.1 统计解析 387
13.5.2 机器翻译（回顾）和IBM的Candide系统 388
13.5.3 词义消歧 389
13.6 统计NLP的概率模型 390
13.6.1 隐马尔可夫模型 390
13.6.2 维特比算法 391
13.7 统计NLP语言数据集 392
13.7.1 宾夕法尼亚州树库项目 392
13.7.2 WordNet 394
13.7.3 NLP中的隐喻模型 394
13.8 应用：信息提取和问答系统 396
13.8.1 问答系统 396
13.8.2 信息提取 401
13.9 现在和未来的研究（基于CHARNIAK的工作） 401
13.10 语音理解 402
13.11 语音理解技术的应用 405
13.12 本章小结 410
第 14章 自动规划 417
14.0 引言 417
14.1 规划问题 418
14.1.1 规划术语 418
14.1.2 规划应用示例 419
14.2 一段简短的历史和一个著名的问题 424
14.3 规划方法 426
14.3.1 规划即搜索 426
14.3.2 部分有序规划 430
14.3.3 分级规划 432
14.3.4 基于案例的规划 433
14.3.5 规划方法集锦 434
14.4 早期规划系统 435
14.4.1 STRIPS 435
14.4.2 NOAH 436
14.4.3 NONLIN 436
14.5 更多现代规划系统 437
14.5.1 O-PLAN 438
14.5.2 Graphplan 439
14.5.3 规划系统集锦 441
14.5.4 学习系统的规划方法 441
14.5.5 SCI Box自动规划器 442
14.6 本章小结 444
第五部分 现在和未来
第 15章 机器人技术 452
15.0 引言 452
15.1 历史：服务人类、仿效人类、增强人类和替代人类 455
15.1.1 早期机械机器人 455
15.1.2 电影与文学中的机器人 458
15.1.3 20世纪早期的机器人 458
15.2 技术问题 464
15.2.1 机器人的组件 464
15.2.2 运动 467
15.2.3 点机器人的路径规划 468
15.2.4 移动机器人运动学 469
15.3 应用：21世纪的机器人 471
15.4 本章小结 479
第 16章 高级计算机博弈 482
16.0 引言 482
16.1 跳棋：从塞缪尔到舍弗尔 483
16.1.1 在跳棋博弈中用于机器学习的启发式方法 486
16.1.2 填鸭式学习与概括 488
16.1.3 签名表评估和棋谱学习 489
16.1.4 含有奇诺克程序的世界跳棋锦标赛 490
16.1.5 彻底解决跳棋游戏 491
16.2 国际象棋：人工智能的果蝇 494
16.2.1 计算机国际象棋的历史背景 495
16.2.2 编程方法 496
16.2.3 超越地平线效应 505
16.2.4 Deep Thought和Deep Blue与特级大师的比赛（19881995年） 505
16.3 计算机国际象棋对人工智能的贡献 507
16.3.1 在机器中的搜索 507
16.3.2 在搜索方面，人与机器的对比 508
16.3.3 启发式、知识和问题求解 509
16.3.4 蛮力：知识vs.搜索；表现vs.能力 510
16.3.5 残局数据库和并行计算 511
16.3.6 本书第 一作者的贡献 514
16.4 其他博弈 514
16.4.1 奥赛罗 515
16.4.2 西洋双陆棋 516
16.4.3 桥牌 518
16.4.4 扑克 519
16.5 围棋：人工智能的新果蝇？ 520
16.6 本章小结 523
第 17章 大事记 532
17.0 引言 532
17.1 提纲挈领概述 532
17.2 普罗米修斯归来 534
17.3 提纲挈领介绍人工智能的成果 535
17.4 IBM的沃森-危险边缘挑战赛 539
17.5 21世纪的人工智能 543
17.6 本章小结 545
附录A CLIPS示例：专家系统外壳 548
附录B 用于隐马尔可夫链的维特比算法的实现（由Harun Iftikhar提供） 552
附录C 对计算机国际象棋的贡献：令人惊叹的Walter Shawn Browne 555
附录D 应用程序和数据 559
附录E 部分练习的答案 560
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