高级人工智能

作者简介

《高级人工智能(第3版)》是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，建立智能信息处理理论，研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能。《高级人工智能(第3版)》共16章。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。与《高级人工智能(第3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。

《高级人工智能(第3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。《高级人工智能(第3版)》可作为高等院校信息领域相关专业的高年级本科生和研究生的教材，也可供相关科技人员学习参考。

书籍目录

前言

第1章 绪论

第2章 人工智能逻辑

第3章 约束推理

第4章 定性推理

第5章 基于案例的推理

第6章 贝叶斯网络

第7章 归纳学习

第8章 统计学习

第9章 解释学习

第10章 强化学习

第11章 元监督学习

第12章 关联规则

第13章 进化计算

第14章 知识发现

第15章 主体计算

第16章 互联网智能

参考文献

编辑推荐

《高级人工智能(第3版)》是智能科学技术著作丛书之一。

章节摘录

版权页：插图：从复用的信息内容来看，主要有两种类型：结果的复用和方法的复用。对于前者来讲，当源案例的解答结果需要调整时，它依据一些转换操作知识，把源案例中的种种可能解转换为目标案例中相应的解。方法的复用则关心源案例中的问题是如何求解的，而不是其解答结果。源案例带有求解方法的信息，如操作算子的使用、子目标的考虑、成功或失败的搜索路径等。复用时需把这些方法重新例化。（6）解释过程：对把转换过的源案例的求解方案应用到目标案例时所出现的失败作出解释，给出失败的因果分析报告。有时对成功也同样作出解释。基于解释的索引也是一种重要的方法。（7）案例修补：有些类似于类比转换，区别在于修补过程的输入是解方案和一个失败报告，而且也许还包含一个解释，然后修改这个解以排除失败的因素。当复用阶段产生的求解结果不好时，需要对其进行修补。修补的第一步是对复用结果进行评估，如果成功，则不必修补，否则需对错误采取修补。进行结果评估，可以依据它在实际环境中运行后的反馈，也可以通过咨询完成。等待反馈可能要花一段时间，比如病人治疗的结果好坏。为此，可以考虑通过模拟时间环境来实现。修正错误一般涉及错误探测和寻找原因。寻找原因是为了对错误进行解释分析，以找出原因对症下药，即修改造成错误的原因使其不再发生。当然，修改既可以使用领域知识模型进行自修补，也可以由用户输入完成。（8）类比验证：验证目标案例和源案例进行类比的有效性。（9）案例保存：新问题得到了解决，则形成了一个可能用于将来情形与之相似的问题。这时有必要把它加入到案例库中。这是学习也是这是知识获取。此过程涉及选取哪些信息保留，以及如何把新案例有机集成到案例库中。修改和精化源案例库，其中包括泛化和抽象等过程。在决定选取案例的哪些信息进行保留时，一般要考虑以下几点：和问题有关的特征描述；问题的求解结果；以及解答为什么成功或失败的原因及解释。

图书封面

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