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本书全面系统地介绍了人工智能技术的基本概念和原理,勾画了人工智能学科知识体系的基本框架。全书共分为6篇。第1篇:概述与工具,概要介绍人工智能学科的知识体系、分支领域和研究方向;第2篇:搜索与求解,介绍图搜索与问题求解及基于遗传算法的随机优化搜索;第3篇:知识与推理,介绍一些常见知识表示和不确定性知识表示及其推理;第4篇:学习与发现,介绍机器学习、知识发现与数据挖掘的基本原理和方法;第5篇:感知与交流,简介模式识别和自然语言理解的基本原理;第6篇:系统与建造,主要介绍专家系统、Agent系统、智能化网络和智能机器人的设计与实现技术。
本书为“十一五”**级规划教材,适应专业为计算机、自动化、智能科学与技术、软件、电子、信息、管理、控制及系统工程等,本书也可作为非计算机类专业的研究生教材或教学参考书,亦可供其他专业的师生和相关科研及工程技术人员自学或参考。

第1篇 概 述 与 工 具
第1章 人工智能概述
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的研究意义、 目标和策略
1.3 人工智能的学科范畴
1.4 人工智能的研究内容
1.5 人工智能的研究途径与方法
1.6 人工智能的基本技术
1.7 人工智能的应用
1.8 人工智能的分支领域与研究方向
1.9 人工智能的发展概况
习题一
第2章 逻辑程序设计语言PROLOG
2.1 基本PROLOG
2.2 Turbo PROLOG程序设计
习题二
第2篇 搜索与求解
第3章 图搜索与问题求解
3.1 状态图搜索
3.2 状态图搜索问题求解
3.3 与或图搜索
3.4 与或图搜索问题求解
3.5 博弈树搜索
习题三
第4章 基于遗传算法的随机优化搜索
4.1 基本概念
4.2 基本遗传算法
4.3 遗传算法应用举例
4.4 遗传算法的特点与优势
习题四
第3篇 知识与推理
第5章 基于谓词逻辑的机器推理
5.1 一阶谓词逻辑
5.2 归结演绎推理
5.3 应用归结原理求取问题答案
5.4 归结策略
5.5 归结反演程序举例
5.6 Horn子句归结与逻辑程序
5.7 非归结演绎推理
习题五
第6章 基于产生式规则的机器推理
第7章 几种结构化知识表示及其推理
第8章 不确定性知识的表示与推理
第4篇 学习与发现
第9章 机器学习与知识发现
第5篇 感知与交流
第10章 模式识别
第11章 自然语言理解
第6篇 系统与建造
第12章 专家系统
第13章 Agent系统
第14章 智能计算机与智能化网络
第15章 智能机器人
第16章 智能程序设计语言
上机实习指导
中英文名词对照及索引
参考文献

1.3 人工智能的学科范畴
现在,人工智能已构成信息技术领域的一个重要学科。因为该学科研究的是如何使机器(计算机)具有智能或者说如何利用计算机实现智能的理论、方法和技术,所以,当前的人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域,也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。但由于其研究内容涉及到“智能”,因此,人工智能又不局限于计算机、信息和自动化等学科,还涉及到智能科学、认知科学、心理科学、脑及神经科学、生命科学、语言学、逻辑学、行为科学、教育科学、系统科学、数理科学以及控制论、哲学甚至经济学等众多学科领域。所以,人工智能实际上是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
1.4 人工智能的研究内容
综合考虑人工智能的定义、目标、研究层次和方法,以及智能系统和工程应用等,我们发现,人工智能的研究内容可以归纳为:搜索与求解、学习与发现、知识与推理、发明与创造、感知与交流、记忆与联想、系统与建造、应用与工程等八个方面。这八个方面也就是人工智能的八个主题,它们构成了人工智能的八个纵向分支领域。
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