人工智能（第2版）（高等学校计算机教育规划教材）pdf/txt下载_在线阅读全文

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本书介绍人工智能的理论、方法和技术及其应用，除了讨论那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，特别是近期发展起来的方法和技术。此外，用比较多的篇幅论述人工智能的应用，包括新的应用研究。

l 根据作者20余年从事人工智能科研和教学工作的经验，边教学边构思；研究和总结了国内外知名大学人工智能课程教材和教学环节的安排，开展了课程教学体系、教学方法和教材体系建设的教学研究工作。

l 在教学研究的基础上，力求形成“以不变的基本理论与方法为主体，充分反映人工智能技术发展水平，以培养学生具备继续学习能力为目标”的教材编写思路；在写作上力求做到用作者自己对问题理解的语言进行描述，便于学生的学习和理解；教材定位注意适应国内多数普通高校的实际教学需要。

l 本书除讨论仍然有用的和有效的人工智能的基本原理和方法外，着重阐述新的和正在研究的人工智能方法与技术，特别是近期发展起来的方法和技术。此外，用比较多的篇幅论述人工智能的应用，包括新的应用研究。

l 注重实践。附录I介绍了人工智能程序设计语言Prolog；附录II给出了28个人工智能课程大作业。

本教材已经被作为首批“十二五”普通高等教育本科*规划教材，被国内众多高校广泛采用，发行超2万册。

配套资源：

（1）提供教学用PowerPoint幻灯片PPT课件。

（2）给出了28个人工智能课程大作业的界面及设计要求。内容包括：NIM问题求解，水壶问题，合一算法，中国象棋，围棋，五子棋，魔方，用神经网络对大写字母分类，小型动物分类专家系统，美国地理，洞穴探宝，音节划分，奥木，九宫图，归类测试算法，传教士-野人问题，八皇后问题，Elsevier的横向信息产品，奥迪的数据整合，人寿保险公司的技能寻获，在线学习，警察局的多媒体收藏索引，康富的在线采购，数码设备的可共用性，火星探测者Agent，用于电力管理的多Agent系统，人工智能军事应用跟踪，计算机游戏如何产生娱乐效果。

内容简介

　　人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。《高等学校计算机教育规划教材·普通高等教育“十二五”*规划教材：人工智能（第2版）》介绍人工智能的理论、方法和技术及其应用，除了讨论那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，特别是近期发展起来的方法和技术。此外，用比较多的篇幅论述人工智能的应用，包括互联网智能等新增内容。

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作者简介

贲可荣 海军工程大学计算机系教授、博士生导师。中国计算机学会计算机理论专委会和软件工程专委会委员，《计算机科学与探索》、《计算机工程与科学》、《中国舰船研究》、中国计算机学会《技术动态》编委。研究方向：人工智能，软件工程。从1987年开始，为本科生和研究生开设“离散数学”、“人工智能”、“软件工程”、“人工神经网络”等课程。主讲的课程“人工智能”和“软件工程”分别获海军优秀和海军重点立项建设。

张彦铎 博士，武汉工程大学副校长，教授、博士生导师。兼任中国人工智能学会智能机器人专业委员会委员、机器人足球技术专业委员会委员，国际机器人足球联盟中国分会华中地区召集人，湖北省青年科技工作者协会理事。获湖北省有突出贡献的中青年专家。多次在国际机器人足球比赛中获得冠军。

目　　录

第1章绪论
1.1 人工智能的定义与发展
1.2 人类智能与人工智能
1.2.1 智能信息处理系统的假设
1.2.2 人类智能的计算机模拟
1.3 人工智能各学派的认知观
1.4 人工智能的研究与应用领域
1.4.1 智能感知
1.4.2 智能推理
1.4.3 智能学习
1.4.4 智能行动
1.5 未来50年的人工智能问题
1.6 人类级人工智能
习题

第1章 绪论 1.1 人工智能的定义与发展 1.2 人类智能与人工智能 1.2.1 智能信息处理系统的假设 1.2.2 人类智能的计算机模拟 1.3 人工智能各学派的认知观 1.4 人工智能的研究与应用领域 1.4.1 智能感知 1.4.2 智能推理 1.4.3 智能学习 1.4.4 智能行动 1.5 未来50年的人工智能问题 1.6 人类级人工智能 习题 第2章 知识表示和推理 2.1 概述 2.1.1 知识和知识表示 2.1.2 知识-策略-智能 2.1.3 人工智能对知识表示方法的要求 2.1.4 知识的分类 2.1.5 知识表示语言问题 2.1.6 现代逻辑学的基本研究方法 2.2 命题逻辑 2. 2.1 语法 2.2.2 语义 2.2.3 命题演算形式系统 2.3 谓词逻辑 2.3.1 语法 2.3.2 语义 2.3.3 谓词逻辑形式系统FC 2.3.4 一阶谓词逻辑的应用 2.4 归结推理 2.4.1 命题演算中的归结推理 2.4.2 谓词演算中的归结推理 2.4.3 谓词演算归结反演的合理性和完备性 2.5 产生式系统 2.5.1 产生式系统的组成部分 2.5.2 产生式系统的基本过程 2.5.3 产生式系统的控制策略 2.6 知识表示的其他方法 2.6.1 语义网络 2.6.2 框架 2.6.3 脚本 2.6.4 面向对象 2.7 基于知识的系统 2.7．1 知识获取 2.7.2 知识组织 2.7.3 知识应用 2.7.4 常识知识和大规模知识处理 2.8 小结 习题　 第3章 搜索技术　 3.1 概述 3.2 盲目搜索方法． 3.2.1 生成再测试法 3.2.2 迭代加深搜索 3.3 启发式搜索 3.3.1 启发性信息和评估函数 3.3.2 最好优先搜索算法 3.3.3 贪婪最好优先搜索算法 3.3.4 A算法和A算法 3.3.5 迭代加深A算法 3.4 问题归约和AND-OR图启发式搜索 3.4.1 问题归约的描述 …… 第4章 高级搜索 第5章 不确定知识表示和推理 第6章 Agent 第7章 自然语言处理技术 第8章 机器学习和神经网络 第9章 智能规划 第10章 机器人学 第11章 互联网智能 附录A 人工智能程序设计语言Prolog 附录B 人工智能大作业 参考文献

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前　　言

1.力强为特点，但在体系结构的完整性和可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（如MYCIN、CASNET、PROSPECTOR和HEAR-SAY等）属于单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。
2. 多领域知识单处理范型智能系统
多领域知识单处理范型智能系统具有多种领域的知识，而处理范型只有一种。大多数分布式问题求解系统和多专家系统属于这种类型。一般采用专家系统开发工具和环境来研制这种大型综合智能系统。
由于智能系统在工程技术、社会经济、国防建设和生态环境等各个领域的广泛应用，对智能系统的功能提出多方面的要求。许多实际问题的求解，如医学诊治、经济计划、军事指挥、金融工程、作物栽培和环境保护等，往往需要应用多学科、多专业的专家知识和经验。现有的许多专家系统大多数是单学科、专门性的小型专家系统，不能满足用户的实际需求。建立多领域知识单处理范型智能系统在一定程度上可以达到用户的要求。

1.力强为特点，但在体系结构的完整性和可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（如MYCIN、CASNET、PROSPECTOR和HEAR-SAY等）属于单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。
 2. 多领域知识单处理范型智能系统
 多领域知识单处理范型智能系统具有多种领域的知识，而处理范型只有一种。大多数分布式问题求解系统和多专家系统属于这种类型。一般采用专家系统开发工具和环境来研制这种大型综合智能系统。
 由于智能系统在工程技术、社会经济、国防建设和生态环境等各个领域的广泛应用，对智能系统的功能提出多方面的要求。许多实际问题的求解，如医学诊治、经济计划、军事指挥、金融工程、作物栽培和环境保护等，往往需要应用多学科、多专业的专家知识和经验。现有的许多专家系统大多数是单学科、专门性的小型专家系统，不能满足用户的实际需求。建立多领域知识单处理范型智能系统在一定程度上可以达到用户的要求。
 这类智能系统的特点是： 面向用户实际的复杂问题求解；应用多学科、多专业、多专家的知识和经验，进行并行协同求解；基于分布式、开放性软硬件和网络环境；利用专家系统开发工具和环境；实现知识共享与知识重用。
 3. 单领域知识多处理范型智能系统
 单领域知识多处理范型智能系统具有单一领域的知识，而处理范型有多种。例如，混合智能系统属于这种类型。一般可以用神经网络通过训练，获得知识。然后，转换成产生式规则，提供给推理机在求解问题时使用。
 在进行问题求解时，也可以采用多种机制处理同一个问题。例如，疾病诊断系统，既可采用符号推理的方法，也可通过人工神经网络。让它们同时处理相同的问题，然后比较它们的结果，这样容易取得正确的结果，避免片面性。
 4. 多领域知识多处理范型智能系统
 这种系统具有多种领域的知识，而且处理范型也有多种。这种系统包含一个集体智能模块，其含义是，在多种处理范型的环境下，各种处理机制各行其是，各司其职，协调工作，表现为集体的智能行为。
 综合决策系统和综合知识系统属于多领域知识多处理范型智能系统。在这种系统中，基于推理的抽象思维采用符号处理的方法，而基于模式识别和图像处理之类的形象思维采用神经计算。
 在总结和分析已有智能系统的设计方法和实现技术的基础上，采用智能主体（Agent）技术，实现具有多种知识表示、综合知识库、自组织协同工作和自动知识获取等功能的大型综合智能系统。这类系统是当前实现多领域知识多处理范型智能系统的主要途径。
 现实世界的问题多数具有病态结构，研究的对象也在不断地变化，很难找到一种精确的算法进行求解。构造人机统一、与环境进行交互、反馈的开放系统是解决这类智能问题的途径。所谓开放系统是指系统在操作过程中永远有难以预料的后果，并能在任何时候从外部接收新的信息。
 互联网已经成为各类信息资源的聚集地。在这些海量的、异构的Web信息资源中，蕴涵着具有巨大潜在价值的知识。通过Web内容发现、结构发现和使用发现等，能够从Web上快速、有效地发现资源和知识，提高在Web上检索信息和利用信息的效率。互联网上的维基百科反映了集体智能的特点和优势，受到社会的欢迎和好评。
 展望智能科学与技术
 智能科学与技术正在向理论创新的深入和大规模实际应用发展。在2009年中国科学技术协会公布的“10项引领未来的科学技术”评选结果中，作为智能科学与技术核心的“人工智能技术”排在第4位，作为智能科学与技术重要应用的“未来家庭服务机器人”排在第2位，这充分显示了智能科学与技术的巨大潜力和极其广泛的社会影响。
 在过去50多年的人工智能研究中，人们一直沿着“模拟脑”的方向做出努力，分别从智能系统的结构、功能和行为3个基本侧面展开对智能的研究。这样，便先后形成了模拟大脑抽象思维功能的符号智能学说、模拟大脑结构的神经网络学说以及模拟智能系统行为的感知-动作系统学说。由于社会的迫切需要，呼唤着智能科学与技术在理论上取得突破，在应用上广泛普及。展望智能科学与技术的发展，可以开展以下3方面的研究： 
  (1)  智能科学。智能科学是脑科学、认知科学和人工智能等的交叉学科，研究智能的理论和技术。智能科学不仅要进行智能的功能仿真，而且要研究智能的机理。脑科学从分子层次、细胞层次和行为层次研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维和意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。
  (2)  互联网智能。互联网为智能科学与技术提供了重要的研究、普及和应用平台。作为知识处理和智能行为交互的基本环境，今天的互联网，最为丰富的就是信息，最为缺乏的就是智能。如何为在海量信息面前无所适从的用户提供有效的检索手段，如何剔除有害的、无用的垃圾邮件，如何使远方的机器人成为你放心的智能代理，都对网络信息的智能化提出了迫切的需求，也是智能科学与技术发展的巨大动力。基于互联网的集体智能，通过大规模协作和综合集成，将为科学决策提供有效的途径。
  (3)  智能机器人。智能机器人是将体力劳动和智力劳动高度结合的产物。智能机器人是一种具有智能的、高度灵活性的、自动化的机器，具备感知、规划、动作和协同等能力，是多种高新技术的集成体。
 欧盟委员会于2011年5月评出了对未来影响最大的6项前沿技术。这6项技术目前还处于研究阶段，前3项分别是未来信息分析模拟技术、石墨烯科技和纳米级传感器技术。后3项与人工智能有关，分别是： 
  (1)  人脑工程技术。这一技术可用于对人脑的低能耗、高效率进行研究。人脑的学习功能、联想功能和创新功能都是目前计算机不具备的。另外，具有如此巨大功能的人脑又是节能减排的典范，它的功耗只有20～30W，相当于一盏白炽灯。人脑的这些神奇之处一旦破解，将为信息技术研发提供借鉴。
  (2)  医学信息技术。有关研究旨在推动信息技术在医药领域的大规模应用。此类技术还将对海量传输健康信息、利用人工智能技术处理这些信息并做出个性化治疗方案提出新要求。
  (3)  伴侣型机器人开发。这一项目旨在研制具有一定感知、交流和情感表达能力的仿真机器人，为人类特别是小孩和老人提供无微不至的服务。这一项目将有两大亮点，一是依靠先进的人工智能技术，使机器人初步具有像人一样的感知、交流和情感表达能力；二是开发出制造机器人的新材料，可以让机器人看起来、摸起来像真人一样。
 中国计算机学会《技术动态》评出“2011年度十大新闻”，其中3条与人工智能有关： “脑神经元连接同步定位首获成功”,  "IBM成功构建模拟人脑功能的认知计算机芯片”和“美研发光子神经元系统引计算机速度革命”. 
 本书在《人工智能》 (2006版）的基础上，吸取了国内外人工智能教材的优点，增补了国际上最新的研究成果修订而成。参考史忠植教授的教材，本书新增一章“互联网智能”，包括语义网与本体、Web技术、Web挖掘和集体智能等内容。结合教学实际，以附录形式增加了“人工智能大作业”，包括28个问题（选题），并明确了大作业组织形式及要求。
 本书第3、4、9、10章由张彦铎撰写，其余各章由贲可荣撰写。全书由贲可荣统稿。蔡敦波对第3章进行了修订，郑笛参与了第4、10章的修订，陈志刚教授对全书进行了认真审校，特此致谢。
 感谢所有参考文献的作者，感谢《中国计算机学会通讯》、中国计算机学会《技术动态》部分论文的作者。
 
 贲可荣2012年8月  智能（Intelligence）是人类所特有的区别于一般生物的主要特征。智能解释为“感知、学习、理解、知道的能力，思维的能力”。智能通常被理解为“人认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力，……，往往通过观察、记忆、想象、思维、判断等表现出来。" 
 人工智能就是用计算机来模拟人的智能，因此又叫做机器智能。研究人工智能的目的，一方面是要制造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质。通过研究和开发人工智能，可以辅助、部分代替甚至拓宽人的智能，使计算机更好地造福于人类。
 信息经抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并正在广泛而深入地结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，它的概念、方法和技术，正在各行各业广泛渗透。智能已成为当今各种新产品、新装备的发展方向。
 随着人工智能学科的发展，课程的内容也要不断更新。在美国，由IEEE Computer Society和ACM计算教程联合工作组共同制订了《计算教程2001》 (Computing Curricula 2001，简称CC2001)  ，它主要修订了CC1991，以反映计算机领域十余年来的发展。从CC2001可以看出，人工智能课程除包括人工智能概论、问题状态与搜索、知识表示和机器人学等传统部分外，还增加了机器学习、智能体、自然语言处理、语音处理、知识库系统、神经网络和遗传算法等内容。这充分反映了CC2001对人工智能课程的重视。在我国，从20世纪70年代末开始，随着改革开放政策的实施，人工智能的教学和科研逐步展开。
 本书介绍人工智能的理论、方法和技术及其应用，除了讨论那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，特别是近期发展起来的方法和技术。此外，用比较多的篇幅论述人工智能的应用，包括人工智能新的应用研究。具体包括下列内容。
  (1)  简述人工智能的起源与发展，讨论人工智能的定义、人工智能与计算机的关系以及人工智能的研究和应用领域。   (2)  论述知识表示、推理和不确定推理的主要方法，包括谓词逻辑、产生式系统、语义网络、框架、面向对象、归结推理、非单调推理、主观Bayes方法、确定性理论、证据理论、模糊逻辑和模糊推理等。
  (3)  讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索、MIN-MAX搜索、α-β剪枝和约束满足等；并研究一些比较高级的搜索技术，如贪婪局部搜索、局部剪枝搜索、模拟退火算法和遗传算法等。
  (4)  介绍近期发展起来的已成为当前研究热点的人工智能技术和方法，即分布式人工智能与Agent、计算智能、机器学习、反向传播神经网络、Hopfield神经网络和知识发现等。
  (5)  比较详细地分析人工智能的主要应用领域，涉及自动规划系统、自然语言处理、信息检索、语言翻译、语音识别和机器人等。
 本书第3、4、9、10章由张彦铎撰写，其余各章由贲可荣撰写。全书由贲可荣统稿。吴荣华撰写了附录初稿。陈志刚教授对全书进行了认真审校，特此致谢。
 在本书编写过程中，参考和引用了许多专家、学者的著作和论文，正文中未一一注明。在此，作者谨向相关参考文献的作者表示衷心的感谢。
 不当之处，恳请读者批评指正。
 
 作者2006年1月

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人工智能（第2版）（高等学校计算机教育规划教材）

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