Inductive Logic Programming 归纳逻辑编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 edition (2001年10月1日)

作者:Celine Rouveirol

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2001-10

价格:110.00

装帧:平装

isbn号码:9783540425380

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• 人工智能
• 逻辑编程
• 知识表示
• 数据挖掘
• 模式识别
• 算法
• 计算机科学
• 理论计算机科学
• 归纳推理

《人工智能：理性代理的方法》 这本书深入探讨了人工智能（AI）的核心概念，以理性代理（rational agent）为视角，阐述了智能系统如何感知环境、做出决策并采取行动以实现目标。全书围绕着“代理”这一核心范式展开，详细介绍了构成智能体的关键组成部分，以及它们如何协同工作来解决复杂问题。 第一部分：导论与核心概念 什么是人工智能？ 本章首先界定了人工智能的定义，追溯了其发展历史、主要流派（如符号主义、连接主义、行为主义等）以及当前的研究热点和挑战。本书强调了将AI视为构建“理性代理”的科学，即能够感知环境、思考并采取最佳行动以最大化其预期效用的系统。 代理与环境。 详细阐述了代理的概念，包括感知器（percepts）和行动（actions），以及代理所处的环境类型（如静态/动态、可观察/部分可观察、单代理/多代理、确定性/随机性、离散/连续等）。不同的环境特性对代理的设计提出了不同的要求。 理性（Rationality）。 深入探讨了“理性”的含义，并非指人类的理性，而是指代理能够在给定感知序列下，选择能够最大化其预期累积回报（expected cumulative reward）的行动。引入了目标、效用函数（utility function）和概率等概念，为代理的决策过程奠定理论基础。 智能体的结构。 分析了不同类型的智能体结构，包括简单的反射型智能体（simple reflex agent）、基于模型的反射型智能体（model-based reflex agent）、基于目标的智能体（goal-based agent）、基于效用/成本的智能体（utility-based agent）以及学习型智能体（learning agent）。每种结构都代表了不同程度的复杂性和智能性。 第二部分：问题求解与搜索 搜索问题。 介绍如何将问题形式化为状态空间搜索（state-space search）问题，包括状态（states）、初始状态（initial state）、行动（actions）、转移模型（transition model）和目标测试（goal test）。 无信息搜索（Uninformed Search）。 详细讲解了盲目搜索算法，如宽度优先搜索（breadth-first search, BFS）、深度优先搜索（depth-first search, DFS）、深度受限搜索（depth-limited search, DLS）和迭代加深深度优先搜索（iterative deepening depth-first search, IDDFS）。分析了它们的搜索效率、完整性（completeness）和最优性（optimality）。 有信息搜索（Informed Search）。 引入了启发式函数（heuristic function）的概念，极大地提高了搜索效率。重点介绍了贪婪最佳优先搜索（greedy best-first search）和A搜索算法，并对其启发式函数的性质（如一致性、可接受性）进行了深入分析。 局部搜索与全局优化（Local Search and Optimization）。 探讨了当状态空间过于庞大而无法进行系统搜索时，如何使用局部搜索算法，如爬山法（hill climbing）、模拟退火（simulated annealing）和遗传算法（genetic algorithms），来寻找最优解。 约束满足问题（Constraint Satisfaction Problems, CSPs）。 将一大类搜索问题，特别是涉及变量和约束的问题，归类为CSPs，并介绍如回溯搜索（backtracking search）等求解方法。 第三部分：知识表示与推理 逻辑基础（Foundations of Logic）。 回顾和介绍了命题逻辑（propositional logic）和一阶逻辑（first-order logic, FOL）的基本概念、语法和语义。这是构建知识表示和推理系统的基石。 知识表示（Knowledge Representation）。 探讨了多种知识表示形式，包括语义网络（semantic networks）、框架（frames）和规则（rules）。重点在于如何有效地将现实世界的知识编码到计算机可理解的形式中。 推理（Inference）。 详细阐述了基于逻辑的推理技术，包括演绎推理（deductive inference）、归纳推理（inductive inference）和溯因推理（abductive inference）。介绍了如模态推理（modus ponens）、归结（resolution）等推理规则和算法。 知识工程（Knowledge Engineering）。 讨论了如何构建和维护知识库，包括知识获取、知识组织以及处理不确定性知识的方法。 第四部分：不确定性下的推理 概率论基础（Probability Theory）。 介绍概率论的基本概念、条件概率、独立性以及贝叶斯定理（Bayes' Theorem）。这是处理不确定性信息的关键工具。 贝叶斯网络（Bayesian Networks）。 深入讲解了贝叶斯网络的结构、表示方式以及如何利用其进行概率推理。贝叶斯网络能够有效地表示变量之间的因果关系和依赖性。 马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）。 引入了概率性状态转移和奖励概念，用于建模序贯决策问题。详细介绍了如何求解MDPs，如动态规划（dynamic programming）和强化学习（reinforcement learning）。 学习（Learning）。 概述了机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。虽然不深入到具体的算法细节，但为后续理解更高级的AI技术打下基础。 第五部分：学习与高级主题 机器学习概述。 简要介绍机器学习的基本原理，包括模型评估、过拟合与欠拟合等概念。 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）。 介绍NLP在AI中的作用，包括语言的理解、生成和交互。 计算机视觉（Computer Vision）。 介绍计算机视觉在AI中的作用，包括图像识别、目标检测和场景理解。 机器人学（Robotics）。 介绍机器人学与AI的结合，包括感知、规划和控制。 哲学与伦理问题。 探讨人工智能发展带来的哲学思考，如意识、智能的本质，以及AI的伦理问题，如偏见、隐私和就业影响。 本书旨在为读者提供一个全面而扎实的AI基础知识体系，从理性代理的核心思想出发，逐步深入到问题求解、知识表示、不确定性推理以及AI的实际应用领域。通过对这些核心概念的理解，读者将能够更好地把握人工智能的现状，并为进一步探索更高级的AI技术做好准备。

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从阅读体验的角度来看，这本书的学术气息是浓厚的，但绝非枯燥乏味。作者在关键概念的定义上极其精准，用词考究，体现了极高的专业素养。虽然全书内容密度极高，但通过巧妙地在理论推导后插入一些小型、自洽的逻辑推理实例，有效地缓解了读者的认知压力。尤其是在处理否定性信息和非单调推理的部分，书中提出的解决方案清晰且优雅，为解决现实世界中那些充满矛盾和不确定性的问题提供了切实可行的思路。这本书无疑是一部里程碑式的著作，它不仅系统地梳理了一个复杂领域的核心技术和理论，更重要的是，它激发了我对“计算思维”更深层次的思考，促使我反思我们当前所依赖的学习范式在面对高度结构化、因果明确的问题时可能存在的局限性。

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这本书的价值，很大程度上在于它所描绘的“人工智能的另一条路”。在如今深度学习占据主流的时代，重温这种基于符号推理的强大逻辑框架，无疑是一次清醒剂。它提醒我们，真正的智能不仅仅是模式识别的成功，更是对世界因果关系的准确建模。作者在书中对规则的表达能力和学习效率之间的权衡分析，非常中肯且客观。我特别喜欢其中穿插的历史回顾片段，它让整个学科的发展脉络清晰可见，让我们明白当前的许多挑战并非是全新的难题，而是历史悠久的问题在新的技术背景下的重现。阅读过程中，我感觉自己像是在与一位经验丰富的导师进行深入的对话，他不仅传授知识，更教导我们如何审视问题本身。

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坦率地说，这本书的深度足以让任何一个相关领域的从业者感到敬畏。我尝试着将其与我之前阅读过的几本关于统计学习方法的书籍进行对比，立刻体会到了两者在范式上的根本差异。这本书的侧重点似乎更偏向于结构化、规则化的知识发现过程，而非单纯的参数优化。作者对于如何从有限的实例中概括出普适性的规则，进行了近乎哲学的探讨。我特别关注了书中关于“最小描述长度原则”在逻辑发现中的应用章节，那部分的论述精彩绝伦，将信息论与逻辑推理巧妙地结合在了一起，让人拍案叫绝。然而，我也必须指出，对于初学者而言，这本书的门槛稍高，可能需要具备一定的离散数学和形式逻辑基础才能更顺畅地消化其中的精髓。

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读完这本著作，我最大的感受是它在构建理论壁垒的同时，也努力搭建了通往实际应用的桥梁。书中对于一些经典案例的剖析，特别是那些涉及生物信息学和自然语言处理的早期尝试，虽然时过境迁，但其背后的思想内核至今仍有极强的指导意义。我发现作者在论述中，非常强调“可解释性”这一关键要素，这在当前人工智能领域中，尤其是在模型“黑箱”化趋势下，显得尤为珍贵。这种对推理过程透明度的执着，使得读者不仅知道“是什么”，更理解“为什么是这样”。虽然某些数学推导部分对于非专业背景的读者来说可能需要多次回读，但这恰恰反映了作者对学术严谨性的坚持。总的来说，这本书为那些希望深入理解机器如何“思考”和“学习”的读者，提供了一个非常扎实的理论训练场。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了一种沉稳的深蓝色调，搭配着精致的烫金字体，散发出一种低调而又不失学术深度的质感。初次翻阅时，我立刻被其清晰的排版和合理的章节布局所吸引。作者似乎非常注重读者的阅读体验，行文间逻辑性极强，即便面对较为抽象的概念，也能通过详实具体的图表和案例进行有效的阐释。特别是其中关于知识表示方式的探讨，虽然我个人更侧重于符号主义之外的领域，但书中对于不同逻辑框架的比较分析，展现出了作者深厚的理论功底和广阔的视野。它不仅仅是一本教材，更像是一份严谨的研究指南，为探索复杂系统中的学习和推理机制提供了坚实的理论基石。我特别欣赏它在介绍核心算法时，那种层层递进、由浅入深的讲解方式，让人能够逐步建立起对整个知识体系的脉络感，而不是被突如其来的复杂公式所淹没。

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