Artificial Intelligence and Symbolic Computation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Buchberger, B.; Galkin, A. L.; Shiryaev, O. B.

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2004-11

价格:508.50元

装帧:

isbn号码:9783540232124

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 符号计算
• 知识表示
• 推理
• 机器学习
• 专家系统
• 逻辑编程
• 搜索算法
• 规划
• 问题求解

《智慧之镜：探索人工智能与符号计算的交织》 在这部著作中，我们并非仅仅聚焦于“人工智能与符号计算”这一特定学科交叉点的细枝末节，而是以一种更宏大、更具启发性的视角，深入探索人类智力、机器智能，以及两者互动所能催生的无限可能。本书旨在为读者揭示一种理解智能本质的全新框架，该框架超越了单一的技术范式，而是将人类思维的深邃与计算的严谨融为一体，勾勒出一幅关于未来智慧图景的壮丽画卷。 第一章：思维的本质——从哲学沉思到计算模型 本章将带领读者回溯人类对智能的哲学探索。我们将审视柏拉图、亚里士多德等先贤关于“理性”和“知识”的早期思辨，探讨笛卡尔的“我思故我在”如何奠定了自我意识的基础，以及康德的先验论如何挑战我们对客观世界的认知。这些哲学思想并非抽象的学术游戏，而是塑造了我们理解智能的深层文化基因。 随后，我们将目光转向近代科学的兴起，特别是数学和逻辑学的飞速发展。布尔的逻辑代数，弗雷格的逻辑主义，以及哥德尔的不完备定理，这些里程碑式的成就不仅为形式化思维奠定了基石，也为后来的计算模型提供了理论支撑。我们将重点分析哥德尔定理的深刻含义——它揭示了任何足够强大的形式系统中都存在无法被证明的真理，这对于我们理解智能的局限性以及创造性思维的来源具有至关重要的启示。 进入20世纪，计算机科学的诞生将哲学思辨与工程实践紧密联系起来。图灵机的概念，作为一种抽象的计算模型，首次将“可计算性”这一概念进行了形式化定义，为机器模仿人类思维的可能性打开了大门。我们将深入探讨图灵测试及其背后的哲学寓意，它提出的“机器是否能够思考”的问题，至今仍是人工智能领域的核心议题。 最后，本章将引入早期人工智能研究的萌芽。艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙的“通用问题求解器”（GPS），标志着符号主义人工智能的开端。他们提出的“符号世界”假说，即智能可以通过对符号进行操作来实现，为后续的符号计算方法奠定了理论基础。我们将讨论这种方法的优势与局限，以及它如何影响了早期人工智能的研究方向。 第二章：符号世界的构建——逻辑、规则与知识表示 本章将聚焦于人工智能的核心驱动力之一：如何将人类知识转化为机器能够理解和处理的形式。我们将深入剖析符号主义的核心理念，即智能行为可以被视为对符号的逻辑推理和操作。 首先，我们将详细介绍形式逻辑在人工智能中的应用。命题逻辑和谓词逻辑作为描述事物之间关系和进行演绎推理的强大工具，将是本章的重点。我们将通过具体的例子，展示如何将现实世界的陈述转化为逻辑公式，并通过推理规则（如肯定前置式、否定后置式）得出新的结论。这将帮助读者理解，为什么逻辑是构建智能系统的基石。 接下来，我们将探讨规则 기반系统。这些系统通过“条件-动作”规则来模拟人类专家的决策过程。我们将讨论产生式系统（Production Systems）的设计原理，以及如何利用前向推理（Forward Chaining）和后向推理（Backward Chaining）来解决问题。例如，我们将以一个简单的医疗诊断系统为例，说明规则如何被组织和执行，以达到智能化的目标。 知识表示（Knowledge Representation）是本章的另一核心内容。我们将介绍几种主要的知识表示方法，包括： 框架（Frames）: 一种基于对象的表示方法，通过槽（Slots）和值（Values）来描述实体的属性和关系，以及继承机制。我们将分析框架如何有效地组织和检索关于特定概念的信息。 语义网络（Semantic Networks）: 以节点和连接线来表示概念及其之间的关系。我们将展示语义网络如何直观地描绘知识的结构，并易于进行常识推理。 本体（Ontologies）: 一种更形式化、更系统化的知识表示方法，用于定义一个领域内概念、属性和它们之间关系的层级结构。我们将探讨本体在知识共享、集成和推理中的关键作用，并提及本体语言（如OWL）的出现。 本章还将讨论知识获取（Knowledge Acquisition）这一充满挑战的环节。我们将探讨专家系统是如何从人类领域专家那里提取知识的，以及当前自动化知识获取技术的发展。最后，我们将简要提及知识表示的局限性，例如难以处理模糊性、不确定性和动态变化的事实，为后续章节的讨论埋下伏笔。 第三章：计算的艺术——算法、数据结构与程序设计 在本章中，我们将把焦点从“什么”转向“如何”——即如何通过严谨的计算过程来实现智能。我们将深入探讨算法和数据结构在构建复杂智能系统中的不可或缺的作用。 我们将从算法的基本概念入手，理解其“输入-输出”的定义，以及“有限性”、“确定性”和“有效性”等关键属性。我们将介绍几种经典的算法设计范式，并分析它们在解决不同类型问题时的适用性： 分治法（Divide and Conquer）: 如何将大问题分解为更小的子问题，分别解决后再合并结果。例如，我们将以快速排序（Quicksort）为例，展示其高效性。 动态规划（Dynamic Programming）: 如何通过存储子问题的解来避免重复计算，从而优化解决问题的效率。我们将以斐波那契数列的计算或背包问题为例，说明动态规划的威力。 贪心算法（Greedy Algorithms）: 在每一步选择局部最优解，以期获得全局最优解。我们将分析其适用场景和潜在的局限性。 回溯算法（Backtracking）: 如何通过试探性地搜索解空间，并在发现死胡同时回溯，以找到所有可能的解。我们将以解决N皇后问题为例，展示回溯算法的精妙之处。 数据结构是支撑算法高效运行的骨架。本章将详细介绍几种基本且重要的数据结构： 线性结构: 数组、链表、栈、队列，及其在信息存储和访问中的不同特点。 树形结构: 二叉树、二叉搜索树、平衡树（如AVL树、红黑树），它们在组织和搜索层级化数据中的优势。我们将重点分析二叉搜索树的插入、删除和查找操作，以及平衡树如何解决性能退化的问题。 图结构: 图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），以及图遍历算法（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS）。我们将探讨图在表示网络、关系和路径问题中的强大能力。 程序设计语言的选择和实现技巧也将是本章讨论的一部分。我们将探讨不同编程范式（如命令式、函数式、面向对象）如何影响代码的结构和可维护性，以及如何通过清晰的代码风格和严谨的测试来确保程序的正确性和鲁棒性。最终，本章旨在强调，任何先进的智能算法，都需要扎实的编程基础和精巧的算法设计作为支撑。 第四章：智能的涌现——推理、学习与决策 本章将进入智能的核心机制：如何在给定的知识和数据基础上，进行有效的推理、学习，并最终做出智能决策。我们将超越静态的知识表示，探讨动态的智能过程。 首先，我们将深入探讨各种推理机制： 演绎推理（Deductive Reasoning）: 从一般原则推导出具体结论，遵循严格的逻辑规则。我们将进一步细化逻辑推理，包括推理的有效性、可靠性，以及形式化逻辑在证明定理和验证知识方面的作用。 归纳推理（Inductive Reasoning）: 从具体观察推导出一般性结论。我们将讨论归纳推理的挑战，例如样本的代表性、结论的概率性，以及其在科学发现和模式识别中的重要性。 溯因推理（Abductive Reasoning）: 从观察到的现象推断出最可能的解释。我们将分析溯因推理在诊断、故障排除和解释性AI中的应用。 接下来，我们将重点介绍机器学习（Machine Learning）这一驱动现代人工智能发展的强大引擎。本章将侧重于符号主义的机器学习方法，以及其与逻辑和规则的紧密联系： 决策树学习: 如何构建能够对数据进行分类或回归的树形模型。我们将分析ID3、C4.5等算法，以及它们在信息增益和剪枝方面的原理。 基于规则的学习: 如何从数据中直接提取出“如果-那么”形式的规则。我们将探讨关联规则挖掘（如Apriori算法）在发现潜在模式中的应用。 逻辑程序归纳（Inductive Logic Programming, ILP）: 将机器学习与逻辑推理相结合，从数据中学习逻辑程序。我们将讨论ILP如何结合了符号推理的强大能力和机器学习的泛化能力，在学习概念和关系的场景中尤为突出。 最后，本章将讨论智能体（Intelligent Agents）的决策过程。我们将介绍马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）作为一种数学框架，用于描述智能体在不确定环境中如何通过序列决策来最大化期望回报。我们将分析状态、动作、奖励和转移概率的概念，以及动态规划方法（如贝尔曼方程）在求解最优策略中的作用。此外，我们还将简要介绍博弈论（Game Theory）在多智能体交互和战略决策中的应用。本章将强调，智能不仅在于知识的存储，更在于如何运用这些知识进行有效的思考和行动。 第五章：跨越边界——符号计算的未来与智能的融合 本章将展望符号计算的未来发展方向，并探讨其与其他智能计算范式的融合，以期催生更强大、更通用的智能系统。 我们将首先反思符号主义方法的优势与局限。虽然符号方法在逻辑推理、知识表示和规划方面表现出色，但它在处理大规模、高维度、非结构化数据（如图像、声音）以及学习复杂模式方面存在固有困难。 在此基础上，我们将深入探讨神经网络（Neural Networks）和深度学习（Deep Learning）的兴起。我们将简要介绍神经网络的基本结构（神经元、层、激活函数），以及反向传播算法如何使网络能够从数据中学习。我们将重点关注深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的突破性进展，并探讨它如何填补了符号方法在感知和模式识别方面的空白。 然而，本章的重点并非简单地比较符号主义和连接主义（神经网络）的优劣，而是探讨两者如何协同工作，实现“混合智能”（Hybrid Intelligence）。我们将介绍几种融合策略： 神经符号方法（Neuro-Symbolic AI）: 将神经网络的学习能力与符号推理的解释性和逻辑性相结合。我们将讨论如何将符号知识引入神经网络训练，或者如何利用神经网络来增强符号系统的推理能力。例如，研究人员正在探索如何让神经网络理解和生成逻辑规则，或将神经网络的输出转化为符号表示以进行进一步推理。 符号嵌入（Symbolic Embeddings）: 将符号概念映射到低维向量空间，以便神经网络能够对其进行处理。这将使符号知识能够被融入到深度学习模型中，从而提高模型的泛化能力和可解释性。 知识图谱与深度学习的结合: 利用知识图谱（Knowledge Graphs）提供结构化知识，并将其与深度学习模型相结合，以增强模型的理解能力和推理能力。例如，在问答系统和推荐系统中，知识图谱可以提供丰富的上下文信息，而深度学习模型则可以利用这些信息进行更精准的预测。 此外，本章还将触及其他前沿领域，例如： 可解释人工智能（Explainable AI, XAI）: 强调智能系统决策过程的透明度和可理解性，这正是符号方法所擅长的。我们将探讨如何将符号推理的逻辑解释能力与机器学习模型的预测能力相结合，以构建更值得信赖的AI系统。 通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）: 探讨如何构建能够执行人类能够完成的任何智力任务的AI系统。这将需要超越单一的计算范式，而是融合多种智能技术，包括符号推理、机器学习、强化学习，以及可能我们尚未发现的智能形式。 结语：智慧的未来 《智慧之镜：探索人工智能与符号计算的交织》的最终目标，是引导读者超越对“人工智能”或“符号计算”的狭隘定义，认识到它们是理解和构建智能的两个重要视角。本书将智能的探索视为一个持续演进的旅程，一个融合了哲学思辨、逻辑严谨、计算艺术和学习演化的宏大事业。我们相信，通过对人类思维本质的深刻理解，以及对计算工具的精巧运用，我们必将能够创造出真正具有智慧的未来。这部著作旨在激发读者的好奇心，鼓励他们深入思考智能的奥秘，并参与到这场正在深刻改变我们世界的伟大变革之中。

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