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出版者:科学出版社

作者:陆汝钤

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-04-01

价格:18.2

装帧:

isbn号码:9787030036360

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能指南
• 1233
• 专家系统
• 人工智能
• 知识工程
• 开发环境
• 编程
• 软件工程
• 规则引擎
• 推理机
• 专家系统工具
• AI开发

《智能代理的构建与应用》 本书深入剖析了智能代理（Intelligent Agents）的设计理念、核心技术以及在现代社会各领域的广泛应用。智能代理，作为一种能够感知环境、自主决策并采取行动以实现预设目标的软件实体，正逐渐成为人工智能领域的研究热点和技术前沿。 第一部分：智能代理的理论基础 本部分将为读者构建一个坚实的理论框架。首先，我们将追溯智能代理的起源与发展历程，探讨其与传统软件、人工智能的关系，阐明其独特性和核心价值。随后，我们将详细介绍智能代理的典型构成要素，包括感知模块（Sensors）、决策模块（Reasoning Engine）、行动模块（Actuators）以及记忆与学习机制。对于感知，我们将涵盖多种传感器技术，如图像识别、语音识别、自然语言处理等，以及如何从海量数据中提取有用的信息。在决策方面，我们将重点讲解不同的推理范式，包括基于规则的推理、逻辑推理、概率推理，以及更先进的机器学习方法，如强化学习、深度学习在代理决策中的应用。记忆与学习机制的介绍将围绕如何使代理能够积累经验、优化策略、适应环境变化展开。 第二部分：智能代理的核心技术 本部分将聚焦于实现智能代理的关键技术。我们将从代理的自主性（Autonomy）和反应性（Reactivity）出发，探讨如何设计能够独立运行并对环境变化做出及时响应的代理。接着，我们将深入讲解代理的社会性（Social Ability），包括代理间的沟通与协作机制。这部分将涉及分布式人工智能（DAI）中的多代理系统（Multi-Agent Systems, MAS）概念，讲解不同通信协议（如KQML, FIPA-ACL）和协商模型（如拍卖、协商、谈判）的工作原理。代理的移动性（Mobility）也是一大亮点，我们将探讨如何设计能够在网络中迁移和执行的代理，这对于分布式计算和资源管理具有重要意义。此外，本书还将详细介绍各种智能代理的构建工具和编程框架，为实践操作提供指导。 第三部分：智能代理的典型应用 在理论与技术的基础上，本书将展示智能代理在各个行业的创新应用。我们将重点关注以下几个方面： 电子商务与个性化推荐： 探讨如何利用智能代理分析用户行为，提供精准的商品推荐、个性化的购物体验，以及自动化交易流程。 智能制造与工业自动化： 分析智能代理在生产线调度、设备监控、故障诊断、供应链管理等方面的应用，如何构建柔性化、智能化的生产系统。 智慧城市与交通管理： 介绍智能代理在交通流量预测与控制、公共交通优化、环境监测、应急响应等城市管理中的作用。 医疗健康与辅助诊断： 探讨智能代理如何协助医生进行疾病诊断、个性化治疗方案制定、药物研发，以及远程医疗服务。 金融服务与风险管理： 讲解智能代理在股票交易、欺诈检测、信用评估、客户服务等金融领域的应用。 教育与知识服务： 研究智能代理如何作为虚拟导师，提供个性化学习路径、答疑解惑，以及知识管理与挖掘。 游戏与娱乐： 探索智能代理在构建逼真虚拟角色、智能对手、生成式内容等方面的应用。 第四部分：智能代理的未来展望与挑战 本书的最后部分将对智能代理的未来发展趋势进行预测，并探讨当前面临的挑战。我们将讨论如何进一步提升代理的认知能力、情感智能、伦理道德，以及在人机协作中的安全性与可靠性问题。此外，本书还将展望智能代理与其他前沿技术（如物联网、区块链、5G）的融合，描绘智能代理在构建更加智能、互联的未来社会中的重要角色。 《智能代理的构建与应用》是一本集理论、技术、实践于一体的专业书籍，旨在为人工智能研究者、工程师、学生以及对智能代理技术感兴趣的读者提供全面深入的指导。通过本书的学习，读者将能够深刻理解智能代理的工作原理，掌握其开发与应用的关键技术，并能将其应用于解决实际问题，推动相关领域的创新与发展。

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拿到这本厚厚的书，我本意是想找寻提升代码性能的秘诀，也许是关于异步I/O优化或者内存管理的底层原理。然而，这本书的开篇就给我带来了不小的“冲击”。它几乎没有涉及任何主流的编程语言的语法细节，而是将重心完全放在了“知识建模”的层面。作者似乎非常痴迷于如何将人类专家的隐性知识转化为计算机可以理解的显性规则集。书中大量的篇幅被用来讨论如何设计和校验一套完备的本体论（Ontology），以及如何处理规则之间的冲突与冗余。我记得有一节专门讲解了如何使用语义网络来构建一个医疗诊断辅助系统的知识库，那种对细节的考究和对边界条件的穷尽式分析，让人不禁感叹早期系统开发者的耐心与毅力。与我们现在动辄使用大规模预训练模型，让数据自己“学习”特征的做法截然不同，这本书展示了一种“手工打造”智能体的精妙艺术。它没有提供任何现成的库函数或API，所有的构建过程都依赖于对领域知识的深刻洞察力和严密的逻辑构建能力，这对于习惯了“拿来即用”的现代开发者来说，无疑是一种思维上的挑战，但也让人体会到了一种回归本源的学术乐趣。

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这部著作，我是在一次偶然的机会中，于一个老旧书店的角落里发现的。封面设计朴实无华，略显陈旧的纸张散发着一种时间的味道，让我立刻被它吸引。我原本期待能从中找到一些关于现代编程语言、云原生架构或者微服务实践的真知灼见，毕竟在这个信息爆炸的时代，技术更迭的速度快得令人眩晕。然而，翻开内页，我立刻意识到我的预判完全失之毫厘。书中的内容聚焦于一个我只在历史课本上依稀读到过的领域——早期的推理引擎构建逻辑与知识表示方法论。作者用了大量的篇幅去剖析“黑板系统”的工作机制，那种严谨的、一步一步的逻辑推演过程，与我现在习惯的、由海量数据驱动的机器学习模型形成了鲜明的对比。我特别留意了其中关于“非单调推理”的章节，它详尽地描述了如何在有限信息下做出暂时性判断，并随着新信息的获取而修正决策树的复杂过程。尽管这些理论在今日看来或许有些“复古”，但其蕴含的逻辑严密性和对问题分解的深刻理解，却是任何快速迭代的框架都无法轻易取代的。这本书更像是一部深入的哲学思辨录，而非实用的技术手册，它迫使你慢下来，去思考“智能”的本质是如何被逻辑化的。

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我是在一个技术研讨会上，听一位老教授提到此书，说它是理解人工智能发展脉络不可或缺的“化石”级文献。我购买后，主要关注了书中关于“不确定性处理”的章节，希望从中找到一些超越传统概率论的、处理模糊信息的有效方法。令我意外的是，书中介绍的“模糊逻辑集”的应用远比我想象的要精细和复杂。作者没有停留在简单的隶属度函数上，而是深入探讨了如何将多层次的专家意见进行融合，并建立一套反馈机制来动态调整模糊集的边界。这套系统要求开发者对每个知识点都赋予一个置信度区间，并通过推理链条的传递效应，最终给出一个带有误差范围的结论。这与我目前在金融风控领域尝试应用的一些基于贝叶斯网络的模型有着异曲同工之妙，但此书中的描述更加强调了规则的“解释性”。它提供的不是一个“黑箱”结果，而是一条清晰可溯的推理路径。读完这部分，我感觉自己对如何构建一个既能处理复杂模糊信息，又必须对用户保持高度透明度的决策系统，有了更深层次的理解，尽管实现起来需要付出极大的前期努力。

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这本书的装帧和排版，透露着一种浓厚的学院派气息，厚重的纸张和密集的文字让人产生一种正在阅读严肃学术专著的错觉。我原本希望从中挖掘出关于“人机交互设计”中的新颖观点，特别是如何优化用户在面对复杂决策支持系统时的认知负荷。然而，书中对用户界面的描述少之又少，即便提及，也多是针对命令行输入和输出的格式化要求，重点完全放在了后端知识库的维护和推理效率上。书中有一部分内容详细阐述了如何通过“证据链”的展示来增强用户对系统判断的信任感，这部分内容在强调可解释性的今天看来依然具有极高的参考价值。作者认为，一个优秀的系统不仅要给出答案，更要清晰地展示“我是如何得到这个答案的”。这种对“可追溯性”的执着，体现了那个时代对系统可靠性的极致追求。虽然缺乏现代GUI设计的元素，但其对“信息展示的逻辑清晰度”的探讨，足以让任何关注系统透明度的设计师受益匪浅。

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我对算法的优化总是有着近乎偏执的追求，因此我关注了书中关于推理机性能的部分，期待能看到早期的并行计算策略或剪枝算法的创新应用。这本书确实涉及了性能，但其优化的思路与我们现在所理解的并行化截然不同。它没有讨论CPU核心的利用率，而是集中在如何设计更高效的“冲突消解策略”。书中用大量的图表和伪代码来演示，在数万条规则中，如何以最小的计算代价来确定下一个应该被激活的规则集。这种优化是基于逻辑结构而非硬件资源的。特别是关于“前向链”与“后向链”策略选择的对比分析，作者提出了一个基于目标复杂度的动态切换模型。这个模型非常精妙地平衡了搜索空间的广度和深度，旨在避免不必要的规则评估。虽然书中的例子是基于一个相对简单的库存管理问题，但其中蕴含的逻辑优化思想，对于任何需要处理大规模规则集的领域，比如编译器设计或复杂工作流引擎的构建，都具有极强的启发性，它提醒我们，在追求硬件升级的同时，不应忽略算法本身的结构美学。

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