《人工智能（第3版）》史蒂芬·卢奇

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《人工智能（第3版）》史蒂芬·卢奇【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

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、人工智能高级专题、人工智能的现在和未来以及安全与编程六部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起，对人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发式方法、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，也介绍了机器学习、深度学习以及受到自然启发的搜索算法等。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。第六部分主要介绍人工智能的安全以及编程问题。

本书系统、全面地讲解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。

作者简介：

史蒂芬.卢奇(Stephen Lucci)拥有纽约市立大学研究生院的博士学位，在纽约城市学院教授计算机科学，在高性能计算和人工智能领域发表过多篇文章。

萨尔汗.M. 穆萨(Sarhan M. Musa)博士，在普雷里维尤农工大学(Prairie View A&M) 任 教， 着 有 Computational Nanophotonics(CRC Press) 和 Finite Element Analysis (MLI)等多部图书。

丹尼.科佩克(Danny Kopec)(已故)，本书第 2 版的合着者，曾任教于布鲁克林学院，着有多部图书，是一位国际象棋大师。

目  录：

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 思维与智能 3

1.1 图灵测试 5

1.1.1 图灵测试的定义 5

1.1.2 图灵测试的争议和批评 7

1.2 强人工智能与弱人工智能 9

1.3 启发式方法 10

1.3.1 长方体的对角线：解决一个相对简单但相关的问题 10

1.3.2 水壶问题：反向倒推 11

1.4 识别适用人工智能来求解的问题 12

1.5 应用和方法 14

1.5.1 搜索算法和拼图问题 15

1.5.2 二人博弈 16

1.5.3 自动推理 17

1.5.4 产生式规则和专家系统17

1.5.5 细胞自动机 18

1.5.6 神经计算 19

1.5.7 遗传算法 20

1.5.8 知识表示 21

1.5.9 不确定性推理 22

1.6 人工智能的早期历史 23

1.7 人工智能的近期历史到现在 26

1.7.1 计算机博弈 26

1.7.2 专家系统 27

1.7.3 神经计算 28

1.7.4 进化计算 28

1.7.5 自然语言处理 29

1.7.6 生物信息学 31

1.8 新千年人工智能的发展 31

1.9 本章小结 32

第二部分 基 础 知 识

第 2 章 盲目搜索 42

2.0 简介：智能系统中的搜索 42

2.1 状态空间图 43

2.1.1 假币问题 43

2.2 生成-测试范式 45

2.2.1 回溯法 46

2.2.2 贪心算法 50

2.2.3 旅行商问题 52

2.3 盲目搜索算法 54

2.3.1 深度优先搜索 54

2.3.2 广度优先搜索 56

2.4 盲目搜索算法的实现和比较 58

2.4.1 深度优先搜索的实现 58

2.4.2 广度优先搜索的实现 60

2.4.3 问题求解性能的衡量指标 61

2.4.4 DFS 和 BFS 的比较 61

2.5 本章小结 64

第 3 章 知情搜索 70

3.0 引言 70

3.1 启发式方法 72

3.2 知情搜索(第 一部分)——找到任一解 76

3.2.1 爬山法 76

3.2.2 最陡爬山法 77

3.3 最佳优先搜索 80

3.4 集束搜索 83

3.5 搜索算法的其他指标 84

3.6 知情搜索(第二部分)——找到最优解 85

3.6.1 分支定界法 85

3.6.2 使用低估计启发值的分支定界法 90

3.6.3 采用动态规划的分支定界法 93

3.6.4 A*搜索 94

3.7 知情搜索(第三部分)—高级搜索算法 95

3.7.1 约束满足搜索 95

3.7.2 与或树 96

3.7.3 双向搜索 97

3.8 本章小结 99

第 4 章 博弈中的搜索 104

4.0 引言 104

4.1 博弈树和极小化极大评估 105

4.1.1 启发式评估 106

4.1.2 博弈树的极小化极大评估 107

4.2 带α-β 剪枝的极小化极大算法 110

4.3 极小化极大算法的变体和改进 114

4.3.1 负极大值算法 115

4.3.2 渐进深化法 116

4.3.3 启发式方法的后续和地平线效应 117

4.4 机会博弈和期望极小化极大算法 117

4.5 博弈论 119

4.6 本章小结 121

第 5 章 人工智能中的逻辑 126

5.0 引言 126

5.1 逻辑和表示 127

5.2 命题逻辑 128

5.2.1 基础知识 129

5.2.2 命题逻辑中的论证 133

5.2.3 证明命题逻辑论证有效的第二种方法 134

5.3 谓词逻辑简介 135

5.3.1 谓词逻辑中的合一 136

5.3.2 谓词逻辑中的归结 138

5.3.3 将谓词表达式转换为子句形式 140

5.4 其他一些逻辑 143

5.4.1 二阶逻辑 143

5.4.2 非单调逻辑 144

5.4.3 模糊逻辑 144

5.4.4 模态逻辑 144

5.5 本章小结 145

第 6 章 知识表示 151

6.0 引言 151

6.1 图形草图和人类视窗 154

6.2 图和哥尼斯堡桥问题 157

6.3 搜索树 158

6.3.1 决策树 158

6.4 表示方法的选择 159

6.5 产生式系统 162

6.6 面向对象 162

6.7 框架 164

6.8 脚本和概念依赖系统 166

6.9 语义网络 169

6.10 关联 171

6.11 最近的方法 172

6.11.1 概念地图 172

6.11.2 概念图 174

6.11.3 Baecker 的工作 174

6.12 智能体：智能或其他 175

6.12.1 智能体的一些历史 177

6.12.2 当代智能体 179

6.12.3 语义网 180

6.12.4 IBM 眼中的未来世界 180

6.12.5 本书作者的观点 181

6.13 本章小结 181

第 7 章 产生式系统 188

7.0 引言 188

7.1 背景 188

7.2 基本示例 190

7.3 CarBuyer 系统 192

7.4 产生式系统和推理方法 197

7.4.1 冲突消解 199

7.4.2 前向链接 201

7.4.3 后向链接 202

7.5 产生式系统和细胞自动机 206

7.6 随机过程与马尔可夫链 208

7.7 本章小结 209

第三部分 基于知识的系统

第 8 章 人工智能中的不确定性 214

8.0 引言 214

8.1 模糊集 214

8.2 模糊逻辑 216

8.3 模糊推理 217

8.4 概率论和不确定性 220

8.5 本章小结 224

第 9 章 专家系统 227

9.0 引言 227

9.1 背景 227

9.1.1 人类专家和机器专家 228

9.2 专家系统的特点 233

9.3 知识工程 234

9.4 知识获取 236

9.5 经典的专家系统 238

9.5.1 DENDRAL 238

9.5.2 MYCIN 239

9.5.3 EMYCIN 241

9.5.4 PROSPECTOR 241

9.5.5 模糊知识和贝叶斯规则 243

9.6 提高效率的方法 245

9.6.1 守护规则 245

9.6.2 Rete 算法 246

9.7 基于案例的推理 247

9.8 更多最新的专家系统 251

9.8.1 就业匹配改善系统 251

9.8.2 振动故障诊断专家系统 252

9.8.3 自动牙齿识别 252

9.8.4 更多采用案例推理的专家系统 253

9.9 本章小结 253

第 10 章 机器学习第 一部分：神经 网络 259

10.0 引言 259

10.1 机器学习概述 260

10.2 机器学习系统中反馈的作用 262

10.3 归纳学习 263

10.4 利用决策树进行学习 264

10.5 决策树适用的问题 265

10.6 熵 266

10.7 使用 ID3 构建决策树 267

10.8 其他问题 269

10.9 人工神经网络的基本原理 270

10.10 麦卡洛克-皮茨网络 271

10.11 感知器学习规则 272

10.12 增量规则 280

10.13 反向传播 284

10.14 实现中的问题 289

10.14.1 模式分析 292

10.14.2 训练方法 293

10.15 离散霍普菲尔德网络 294

10.16 应用领域 298

10.17 本章小结 305

第 11 章 机器学习第二部分：深度学习 314

11.0 引言 314

11.1 深度学习应用简介 315

11.2 深度学习网络中的层 315

11.3 深度学习类型 316

11.3.1 多层神经网络 316

11.3.2 卷积神经网络317

11.3.3 循环神经网络 321

11.3.4 长短期记忆网络 322

11.3.5 递归神经网络 322

11.3.6 堆叠自编码器 322

11.3.7 极限学习机 323

11.4 本章小结 325

第 12 章 受大自然启发的搜索 333

12.0 引言 333

12.1 模拟退火 334

12.2 遗传算法 337

12.3 遗传规划 344

12.4 禁忌搜索 348

12.5 蚁群优化算法 350

12.6 本章小结 353

第四部分 高 级 专 题

第 13 章 自然语言理解 362

13.0 引言 362

13.1 概述：语言的问题和可能性 362

13.2 自然语言处理的历史 364

13.2.1 奠基时期(20 世纪 40 年代和 50 年代) 364

13.2.2 符号方法与随机方法(1957—1970) 365

13.2.3 4 种范式(1970— 1983) 365

13.2.4 经验主义和有限状态模型(1983—1993) 366

13.2.5 大融合时期(1994— 1999) 367

13.2.6 机器学习的兴起(2000—2008) 367

13.3 语法和形式语法 367

13.3.1 语法类型 368

13.3.2 句法解析：CYK 算法 371

13.4 语义分析和扩展语法 373

13.4.1 转换语法 373

13.4.2 系统语法 373

13.4.3 格语法 374

13.4.4 语义语法 375

13.4.5 尚克的系统 376

13.5 NLP 中的统计方法 379

13.5.1 统计解析 379

13.5.2 机器翻译(回顾)和 IBM 的 Candide 系统 380

13.5.3 词义消歧 380

13.6 用于统计 NLP 的概率模型 381

13.6.1 隐马尔可夫模型 381

13.6.2 维特比算法 383

13.7 用于统计 NLP 的语言数据集 384

13.7.1 宾州树库项目 384

13.7.2 WordNet 385

13.7.3 NLP 中的隐喻模型 385

13.8 应用：信息提取和问答系统 387

13.8.1 问答系统 387

13.8.2 信息提取 391

13.9 当前和未来的研究(基于查尼阿克的观点) 392

13.10 语音理解 392

13.10.1 语音理解技术 392

13.11 语音理解的应用 395

13.11.1 Dragon 自然语音系统 和 Windows 语音识别系统 396

13.12 本章小结 399

第 14 章 自动规划 406

14.0 引言 406

14.1 规划问题 407

14.1.1 规划中的术语 407

14.1.2 规划的应用示例 408

14.2 规划简史和着名的框架问题 412

14.2.1 框架问题 413

14.3 规划方法 414

14.3.1 规划即搜索 414

14.3.2 偏序规划 418

14.3.3 层次规划 419

14.3.4 基于案例的规划 420

14.3.5 规划方法集锦 421

14.4 早期的规划系统 422

14.4.1 STRIPS 422

14.4.2 NOAH 422

14.4.3 NONLIN 423

14.5 更多的现代规划系统 424

14.5.1 O-PLAN 424

14.5.2 Graphplan 426

14.5.3 规划系统集锦 427

14.5.4 面向学习系统的规划方法 427

14.5.5 SciBox 自动规划器 428

14.6 本章小结 430

第五部分 现在和未来

第 15 章 机器人技术 438

15.0 引言 438

15.1 历史：服务人类、模仿人类、增强人类和替代人类 440

15.2 技术问题 447

15.3 应用：21 世纪的机器人 453

15.4 本章小结 460

第 16 章 高级计算机博弈 462

16.0 引言 462

16.1 跳棋：从塞缪尔到谢弗 462

16.2 国际象棋：人工智能的“果蝇” 472

16.3 计算机国际象棋程序对人工智能的贡献 484

16.4 其他博弈游戏 491

16.5 围棋：人工智能的“新果蝇” 497

16.6 本章小结 499

第 17 章 AI 大事记 507

17.0 引言 507

17.1 本书第 1 部分回顾 507

17.2 普罗米修斯归来 509

17.3 本书第 2 部分回顾：目前 AI 领域的成就 510

17.4 IBM 沃森-危险边缘挑战赛 513

17.5 21 世纪的人工智能 517

17.6 本章小结 518

第六部分 安全和编程

第 18 章 网络安全中的人工智能(选读) 522

18.0 引言 522

18.1 IPsec 523

18.2 SA. 523

18.3 安全策略 524

18.4 安全电子交易 525

18.4.1 SET 的业务需求 526

18.5 入侵者 526

18.6 入侵检测 527

18.7 恶意程序 529

18.8 反病毒扫描 529

18.9 蠕虫程序 530

18.10 防火墙 530

18.11 可信系统 531

18.12 本章小结 534

第 19 章 人工智能编程工具(选读) 538

19.1 Prolog 538

19.2 Python 551

19.3 MATLAB 559

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人工智能 机器学习 专家系统

摘要：《人工智能（第3版）》是史蒂芬·卢奇（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）共同编写的经典教材，全面阐述了人工智能（AI）的基础理论、核心技术和未来发展。该书的第三版对人工智能领域的新进展进行了详细更新，涵盖了机器学习、深度学习、强化学习等前沿领域，以及智能代理、规划、搜索算法等经典内容。全书不仅讲解了人工智能的基本概念，还通过具体实例和案例分析，使读者能够深入理解AI技术的实际应用和影响。在全书的结构安排上，作者通过将复杂的理论与实际问题结合，向读者展示了AI的多样性和挑战性。本书的第三版较前两版增加了很多现代化的内容，特别是在算法优化、道德问题和AI的伦理框架方面，提供了更为丰富的理论探讨。全书内容充实，适合对人工智能有浓厚兴趣的读者以及需要深入学习AI技术的专业人士。

1、人工智能的基本概念与发展历程

人工智能（AI）作为一门跨学科的学科，涉及计算机科学、数学、神经科学、语言学等多个领域。在《人工智能（第3版）》中，史蒂芬·卢奇首先从AI的基本概念入手，讲解了智能体的定义、目标与任务。智能体（Agent）是指能够感知环境并作出决策和行为的系统，它是AI的核心组成部分。作者详细阐述了如何将AI应用于自动驾驶、语音识别、自然语言处理等实际问题，帮助读者全面理解AI的基本框架与运作原理。

接着，书中介绍了人工智能的历史演变。AI的研究历程可以追溯到20世纪50年代的图灵测试，艾伦·图灵提出了“机器是否能思考”的问题，开启了人工智能的研究。随着计算能力的不断提升和算法的发展，AI经历了多次高潮与低谷，特别是机器学习的兴起，推动了AI技术的飞速进步。卢奇和诺维格通过回顾AI历史的几个重要节点，帮助读者理解AI技术的成长与发展。

在本书中，作者不仅介绍了人工智能的技术进展，还讨论了其社会影响与伦理问题。AI的快速发展带来了许多挑战，比如如何确保技术不被滥用、如何避免机器偏见、如何应对AI对就业市场的冲击等。这些问题被认为是当前AI研究中的热点话题，也是本书的重点讨论内容之一。

2、AI的核心技术与应用领域

《人工智能（第3版）》详细探讨了AI领域的几大核心技术。首先，机器学习（Machine Learning）是人工智能最为核心的技术之一，它使得机器能够从数据中自动学习，并做出预测和决策。书中对监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等技术做了深入的分析。作者不仅介绍了这些技术的基本概念，还通过具体的算法与案例，帮助读者更好地理解这些技术的实现原理。

此外，深度学习（Deep Learning）作为机器学习的一个重要分支，近年来取得了突破性的进展。深度神经网络的出现极大地推动了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的发展。本书第三版对深度学习技术进行了详细的探讨，涵盖了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等先进技术，并通过大量实例展示了其在实际应用中的效果。

在AI的应用方面，书中介绍了人工智能在医疗、金融、智能家居、无人驾驶等多个领域的实际应用。例如，在医疗领域，AI能够帮助医生通过图像识别技术提高诊断的准确性；在无人驾驶技术中，AI算法能实时处理传感器数据，帮助车辆做出正确的决策。通过这些具体应用，作者向读者展示了AI在不同行业中的广泛前景。

3、AI的道德问题与伦理框架

随着AI技术的飞速发展，AI的伦理问题逐渐成为社会关注的焦点。在《人工智能（第3版）》中，作者特别关注了人工智能在伦理、道德和法律层面的问题。一个典型的讨论议题是AI如何在没有人为干预的情况下做出决策。比如，无人驾驶汽车在面临交通事故时，如何决定最优的避险方式？这些问题涉及到复杂的伦理选择，必须在设计AI时给予充分考虑。

书中深入探讨了“机器伦理”的概念，尤其是如何设定智能体的道德规范，以确保它们的行为符合社会价值观。例如，AI系统在处理公共事务时，如何避免偏见和歧视？如何确保AI的行为不会对人类社会产生负面影响？这些问题不仅是技术问题，更是哲学和社会学问题。卢奇通过结合哲学理论和技术发展，提供了一些解决方案。

此外，本书还讨论了人工智能对隐私和自由的影响。在个人数据越来越重要的今天，AI的决策可能会涉及到个人隐私的侵犯。如何平衡技术发展与个体自由，是现代社会在推进AI技术时不得不面对的难题。卢奇对这些问题进行了细致入微的探讨，提出了相应的伦理框架，以指导未来AI技术的健康发展。

4、AI的未来展望与挑战

人工智能的未来发展充满了无限可能。在《人工智能（第3版）》的最后部分，卢奇对AI的未来进行了展望。他认为，AI不仅仅会在技术上继续进步，更重要的是，它将与人类社会深度融合，改变我们的工作、生活和思维方式。未来的AI将更加智能化、自主化，甚至可能具备一定的创造性，带来人类难以想象的变革。

然而，AI的发展也面临着巨大的挑战。首先是技术的限制，尽管深度学习等技术取得了显著进展，但AI仍然存在许多瓶颈，如对大规模数据的处理能力、模型的可解释性等问题。其次是社会的适应性，随着AI技术的普及，许多行业的工作岗位可能被取代，这要求政府和企业采取相应措施，以帮助社会转型。此外，AI的安全性和透明性问题也是未来必须解决的关键问题。

总的来说，尽管AI面临着各种挑战，但它的潜力和影响力是巨大的。未来的人工智能将不仅是工具，更可能成为改变社会结构和人类生活方式的重要力量。卢奇在书中鼓励读者不仅要关注技术的进步，还要思考如何在道德和伦理框架内推进AI的发展。

总结：

《人工智能（第3版）》通过全面深入的内容，帮助读者了解了人工智能的基本概念、核心技术、伦理问题以及未来展望。书中的知识既适合初学者，也能为从事相关领域的专家提供深刻的思考。通过对技术与伦理的双重探讨，卢奇为人工智能的发展提供了宝贵的理论支持和实践指导。

总之，人工智能作为一个多学科交叉的领域，拥有广泛的应用前景和深刻的社会影响。在未来的发展过程中，AI技术将不断地创新和迭代，同时面临着道德、法律和社会适应性等多方面的挑战。通过本书的学习，读者能够不仅掌握人工智能的技术要领，还能够深入思考如何在技术进步的同时，推动社会的健康发展。

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