人工智能导论

　　《人工智能导论：方法与系统》旨在向读者介绍人工智能的核心知识与最新进展，使读者建立起对于人工智能的总体认识，为以后进入人工智能各分支的研究和应用奠定基础。人工智能是一个庞杂的学科体系，从概念上讲，一切为复制生物智能而做出的努力都可纳入其中。如何能够系统、全面、简洁地描述人工智能的全貌而不显得凌乱，绝非易事。编者在为本科生讲授“人工智能基础”课程时，就感到涵盖自己所欲讲授全部内容的教材或书籍尚不多见，需要查阅许多不同资料才能获取相关信息，于是萌生撰写此书的念头，并一路坚持下来，直至此书面世。为了详尽地阐述人工智能的核心知识，必须有一条主线将这些知识串联起来。《人工智能导论：方法与系统》所确定的主线是从实现人工智能的角度，将有关知识划分为哲学基础和工程实践两大块。哲学基础是实现人工智能的不同哲学思想和在相应思想指导下的具体方法；工程实践则是有关方法在实际问题中的应用和集成，以及方法实现所需要的软硬件条件。

暂缺《人工智能导论》作者简介

第一章　绪论
1.1　智能
1.2　人工智能
1.2.1 如何衡量机器是否具有智能
1.2.2　人工智能的研究目标
1.2.3　人工智能的研究和应用领域
1.3　人工智能发展简史
1.3.1 孕育期（1956年以前）
1.3.2　形成期（1956年——1970年）
1.3.3 知识工程时代（1970年至20世纪80年代初）
1.3.4　发展期（20世纪80年代初至今）
1.4　人工智能的实现途径
1.4.1　符号主义
1.4.2　连接主义
1.4.3　学习主义
1.4.4　行为主义
1.4.5　进化主义
1.4.6　群体主义
1.5　本书的内容与组织
小结
深入学习资源
习题
符号主义
　第二章　搜索与问题求解
　 2.1　搜索概述
　2.2　问题求解
　 2.2.1　状态空间
　 2.2.2　与或图
　 2.3　图搜索
　 2.3.1 图搜索算法的一般结构
　2.3.2　盲目图搜索
　 2.3.3　启发式图搜索
　2.4　博弈搜索
　 2.4.1　博弈树
　 2.4.2　极大极小搜索
　2.4.3 α－β口剪枝
　小结
　深入学习资源
　习题
　第三章　知识与推理
　3.1　推理概述
　 3.1.1　推理方式
　 3.1.2　推理控制策略
　 3.2　知识及其表示
　 3.2.1 知识
　 3.2.2　知识的表示
　 3.3　知识表示方法
　 3.3.1 一阶谓词逻辑表示法
　 3.3.2　产生式表示法
　 3.3.3　其他知识表示方法
3.4　经典逻辑推理的逻辑基础
　 3.4.1　推理规则
　 3.4.2 范式
　 3.4.3　置换与合一
　 3.4.4　自然演绎推理
3.5　归结演绎推理
　 3.5.1 子句集及其转化方法
　3.5.2 归结原理
　 3.5.3　命题逻辑的归结反演
　 3.5.4　谓词逻辑的归结反演
　　　……
连接主义
学习主义
行为主义
进化主义
群体主义
智能系统
附录1 汉英－英汉术语对照与索引
附录2 汉英－英汉人名对照与索引
参考文献