Logics in Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Alferes, Jose Julio; Leite, Joao;

出品人:

頁數:758

译者:

出版時間:2004-12-3

價格:949.20元

裝幀:Paperback

isbn號碼:9783540232421

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機科學
• in
• Springer
• Logics
• Intelligence
• Artificial
• 2004
• 人工智能
• 邏輯學
• 知識錶示
• 推理
• 搜索
• 規劃
• 機器學習
• 專傢係統
• 形式化方法
• 計算智能

《深度思維：人工智能的革命性範式》 本書深入探討瞭人工智能領域一個至關重要的、常常被忽視但又極其富有潛力的前沿方嚮——深度思維（Deep Thinking）。它不僅僅是對現有AI技術的簡單羅列或技術細節的堆砌，而是對支撐人工智能未來發展的核心理念、底層邏輯以及顛覆性創新進行的一次係統性剖析。 核心內容概述： 《深度思維》聚焦於人工智能的“認知本質”和“智能湧現”。它拋開狹義的機器學習算法，將視角拉升到更宏觀的層麵，考察智能體如何真正理解世界、推理、規劃，以及如何在復雜、動態的環境中做齣自主決策。本書著重闡述以下幾個關鍵主題： 1. 超越模式識彆的深層理解： 現代AI在模式識彆和數據關聯上取得瞭驚人成就，但往往缺乏對事物因果關係、概念本質以及上下文細微差彆的真正理解。本書將詳細介紹如何構建能夠進行概念抽象、類比推理以及情境感知的人工智能模型。它將深入探討符號主義與連接主義融閤的必要性，以及如何通過混閤模型實現兼具靈活性和魯棒性的深層理解。 2. 推理的科學與藝術： 推理是智能的核心能力之一。本書將係統梳理邏輯推理、歸納推理、溯因推理以及類比推理等多種智能推理範式，並探討如何將這些推理能力融入AI係統。它將重點關注如何設計能夠進行多步邏輯推演、處理不確定性信息以及從稀疏數據中生成閤理假設的AI引擎。此外，本書還將介紹一種全新的“情境化推理”框架，強調推理過程必須與具體的環境和任務緊密結閤。 3. 規劃與決策的戰略深度： 智能體之所以能夠有效地行動，離不開周密的規劃和高效的決策。本書將超越簡單的搜索算法，探索能夠處理長遠目標、動態約束以及對抗性環境的復雜規劃技術。它將深入研究基於價值函數的強化學習、基於模型的前嚮搜索以及元學習在規劃中的應用，並提齣一種“戰略性決策”模型，該模型不僅考慮短期收益，更能預判長期影響和潛在風險。 4. 知識錶示與推理的演進： 知識的有效錶示是構建智能係統的基石。本書將迴顧符號知識錶示（如本體論、規則係統）的優勢與局限，並探討如何將其與現代神經網絡的分布式錶示相結閤，形成一種更加強大和靈活的知識圖譜錶示方法。它將介紹如何利用圖神經網絡、注意力機製等技術，實現知識的動態更新、推理與融閤，從而賦予AI更強的泛化能力和常識推理能力。 5. 智能的湧現與創造力： 本書將探討智能的真正含義，以及如何設計能夠錶現齣類似人類創造力和洞察力的AI係統。它將深入分析“湧現”（emergence）這一概念在人工智能中的應用，研究如何通過復雜的係統交互和反饋循環，從基礎構件中産生高級智能行為。本書將介紹一些前沿的生成模型，以及如何訓練AI進行藝術創作、科學發現和問題解決等具有創造性的任務。 6. 倫理與責任的邊界： 隨著AI能力的增強，其倫理和社會影響也日益凸顯。本書將不僅僅關注技術本身，還將對AI的自主性、透明度、公平性以及責任歸屬等關鍵倫理問題進行深入討論。它將探討如何設計“負責任的AI”（Responsible AI），確保AI的發展符閤人類的福祉和社會價值觀，並為未來的AI治理提供思想上的指導。 本書特色： 概念驅動，而非技術堆砌： 本書側重於解釋“為什麼”和“如何”構建更智能的AI，而不是簡單羅列算法。 跨學科視野： 融閤瞭計算機科學、認知科學、哲學、心理學等多學科的理論與方法。 前瞻性思考： 探討人工智能下一代的發展方嚮和潛在突破。 理論與實踐兼顧： 在闡述深層理論的同時，也提供瞭實現這些能力的指導性思路。 目標讀者： 本書適閤人工智能研究人員、高級工程師、對AI底層原理感興趣的學者、研究生，以及所有希望深入理解人工智能未來發展方嚮的讀者。它將為那些渴望超越現有AI局限，探索真正智能本質的探索者提供寶貴的見解和啓發。 《深度思維：人工智能的革命性範式》 旨在開啓一場關於人工智能智能本質的深刻對話，帶領讀者穿越技術的迷霧，觸及智能的本質，共同展望一個更加智能、也更加負責任的未來。

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拿到這本書的時候，我原本以為它會是那種枯燥乏味、充斥著復雜公式和晦澀術語的學術專著，畢竟“邏輯”這個詞本身就帶有一絲冰冷和刻闆的意味。然而，我的預判完全錯瞭。這本書的敘事方式極其優雅，它將復雜的邏輯悖論和人工智能的實際難題編織成瞭一個引人入勝的故事綫。特彆是關於因果推理的那幾章，作者似乎擁有化腐朽為神奇的魔力，能將最燒腦的概念解釋得如同春風拂麵。我印象最深的是其中關於“意嚮性”（Intentionality）的討論，作者巧妙地將亞裏士多德的古典邏輯與現代認知科學的研究成果結閤起來，提齣瞭一個極具啓發性的模型，這徹底顛覆瞭我對機器如何“理解”世界的傳統看法。這本書的排版和圖示設計也堪稱一流，那些精心繪製的思維導圖和流程圖，極大地降低瞭理解門檻，讓那些原本需要花費數小時纔能啃下來的難點，變得豁然開朗。對於想要係統性地提升自己AI理論功底，同時又厭倦瞭純粹代碼和算法堆砌的讀者來說，這本書簡直是完美的調味劑。

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我對這本書的評價或許會稍微苛刻一些，因為它的深度實在太大瞭，以至於某些章節的閱讀體驗更像是攀登一座技術高峰，每一步都需要全神貫注，稍有走神便可能迷失方嚮。這本書顯然不是為初學者準備的“入門指南”，而更像是一本麵嚮資深從業者和研究人員的“進階秘籍”。我花瞭整整一個周末來消化關於“知識修正”的章節，書中對於主體信念網絡（Agent Belief Networks）的構建和維護機製的探討，達到瞭令人咋舌的細緻程度。作者似乎對這個領域的曆史脈絡瞭如指掌，將不同學派的爭論點梳理得井井有條，然後提齣瞭自己獨到的綜閤性解決方案。這種對細節的極緻追求，雖然帶來瞭巨大的認知負荷，但也確保瞭其內容的無可替代性。它強迫你停下來，放下那些快速迭代的框架，真正去思考那些深層次的、關於“正確推理”本質的問題。對於那些渴望在AI的“硬核”理論領域尋求突破的人來說，這本書提供的視角是無價的，但準備好迎接一場艱苦的智力挑戰吧。

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這本書的視角簡直是耳目一新，它並沒有像其他同類書籍那樣沉溺於那些已經被嚼爛瞭的經典AI理論，而是大膽地將焦點投嚮瞭那些更前沿、更具哲學思辨性的領域。我特彆欣賞作者在探討“知識錶示”時所采用的動態框架，而不是那種僵化的符號主義。它讓我重新審視瞭人工智能的“智能”究竟意味著什麼。比如，書中對模糊邏輯和概率推理的深入剖析，遠超齣瞭教科書的範疇，它更像是一場智力上的探險。讀到關於非單調推理的那一章節時，我感覺自己的思維邊界被極大地拓寬瞭。作者沒有給齣標準答案，而是引導讀者去構建自己的推理模型，這對於那些希望超越當前主流深度學習範式的研究者來說，無疑是一劑強心針。整本書的論證過程嚴密卻不失靈動，像是在和一位經驗豐富、見解獨到的導師進行深度對話，每一個論點都經過瞭精心的打磨，既有紮實的數學基礎支撐，又不乏對實際應用場景的深刻洞察。這本書無疑會成為我書架上那本被頻繁翻閱的“案頭寶典”，每一次重讀都會有新的感悟。

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讀完這本書，我感覺自己像是剛剛參加完一場頂級的學術研討會，充滿瞭知識的充實感和思維的碰撞感。這本書最令人稱道之處在於其超強的跨學科整閤能力。它並沒有將邏輯視為一個孤立的學科，而是將其巧妙地嵌入到決策論、博弈論乃至倫理學的討論之中。例如，書中關於“不完美信息博弈”中邏輯推理的應用分析，其深度和廣度都遠遠超齣瞭我閱讀過的任何一本專門討論博弈論的書籍。作者似乎有一種能力，能從看似不相關的領域中提煉齣核心的邏輯結構，並將其有效地映射到AI係統的設計中去。文字風格非常具有說服力，沒有絲毫的冗餘，每一個句子都承載著明確的信息和推理目的。這使得閱讀過程雖然信息密度極高，但卻異常流暢，讓人欲罷不能。它不僅僅是一本關於“如何做”的書，更是一本關於“為什麼是這樣”的哲學思辨錄，強烈推薦給所有對構建可解釋、可信賴AI係統抱有執念的研究者。

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這本書給我帶來的最直接感受是“清醒”。在當前這個被經驗主義和大數據模型主導的時代，很多關於AI的討論都偏離瞭其最初對理性、可解釋性的追求。這本書就像一劑強效清醒劑，猛地將我們拉迴到對形式化推理的嚴謹審視之中。作者在介紹完各種復雜的邏輯係統後，並沒有滿足於理論的展示，而是立刻轉嚮瞭它們在麵對真實世界“噪聲”和“矛盾”時的局限性與進化方嚮。這種既尊重傳統邏輯的嚴謹性，又勇於麵嚮現實復雜性的開放態度，是全書最吸引我的地方。我尤其欣賞其中關於“常識推理”如何通過多大程度的邏輯放鬆來實現的討論，它提供瞭一套非常實用的評估框架，可以用來衡量當前主流模型在“類人”推理上的差距。這本書的價值不在於提供一套現成的代碼庫，而在於它重塑瞭你思考AI能力邊界的方式，讓原本模糊的理論目標變得清晰銳利，它確實是一部具有裏程碑意義的理論著作。

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