Foundations of Intelligent Systems 2003年第14届国际智能系统基础研讨会会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Ras, Zbigniew W.; Tsumoto, Shusaku; Zhong, Ning

出品人:

页数:697

译者:

出版时间:2003-12

价格:870.10元

装帧:

isbn号码:9783540202561

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 人工智能
• 机器学习
• 知识表示
• 推理
• 智能系统
• 计算智能
• 专家系统
• 神经网络
• 模糊系统
• 进化计算

探索智能的基石：前沿研究的汇集 2003年，智能科学领域迎来了一场思想的盛宴。在那一年，第14届国际智能系统基础研讨会（Foundations of Intelligent Systems）汇聚了全球顶尖的研究者和实践者，共同探讨智能系统发展的深层理论、核心方法以及新兴应用。《2003年第14届国际智能系统基础研讨会会议录》正是这场盛会的重要结晶，它以其严谨的学术态度、前瞻性的视角以及对基础理论的深刻洞察，为我们勾勒出了当时智能科学研究的版图，并为未来的发展奠定了坚实的基础。 本书并非简单罗列技术进展，而是深入智能系统的“基石”——那些构成智能现象的根本原理和模型。它着眼于智能的本质，探究智能行为是如何产生的，以及如何构建能够模拟、扩展甚至超越人类智能的系统。会议所涵盖的议题广泛而深刻，触及了机器学习、知识表示、推理、规划、不确定性处理、人机交互，乃至人工智能伦理等多个关键领域，共同编织出一幅关于理解与创造智能的宏伟画卷。 机器学习的深度探索：从数据到洞见的演进 在2003年，机器学习作为智能系统最核心的驱动力之一，吸引了大量目光。本书深入探讨了各种机器学习范式，包括但不限于： 监督学习的精进： 从经典的决策树、支持向量机到新兴的集成学习方法，研究人员在如何从标记数据中学习到准确的预测模型方面取得了显著进展。会议论文可能涵盖了新的算法设计，对现有算法性能的理论分析，以及在特定应用领域（如文本分类、图像识别）的优化实践。例如，关于如何提高模型泛化能力，减少过拟合的技术，或是如何处理大规模、高维度数据集的挑战，都是当时研究的热点。 无监督学习的突破： 对于如何从无标记数据中发现隐藏的模式、结构和关系，会议也进行了深入的探讨。聚类算法的改进，降维技术的发展，以及用于数据探索和可视化方法的创新，都可能出现在会议录中。这对于理解数据的内在规律，进行特征提取，以及构建更具鲁棒性的智能系统至关重要。 半监督学习与主动学习的兴起： 面对标注数据获取成本高昂的问题，半监督学习（利用少量标记数据和大量无标记数据）和主动学习（让模型智能地选择最有价值的数据进行标注）的研究在当时逐渐崭露头角。这些方法为解决实际应用中的数据稀缺性问题提供了新的思路。 概率图模型的强化： 贝叶斯网络、马尔可夫随机场等概率图模型在建模复杂概率关系和进行推理方面展现出强大的能力。会议可能包含关于这些模型的新推断算法，学习参数和结构的方法，以及它们在诊断、预测和决策支持等领域的应用。 强化学习的理论与实践： 对于智能体如何在与环境交互中学习最优策略，强化学习的研究一直备受关注。从探索与利用的权衡，到状态-动作价值函数的学习，再到更复杂的基于模型或无模型的学习算法，会议可能呈现了在理论分析和算法改进上的最新成果，以及在机器人控制、游戏AI等领域的初步探索。 知识表示与推理：智能大脑的构建模块 除了学习能力，智能系统还需要能够理解、存储和运用知识，并进行逻辑推理。本书对知识表示和推理机制的探索，触及了智能系统“思考”的核心： 语义网络与本体论： 如何用结构化的方式表示概念、属性和它们之间的关系，是知识表示的关键。会议可能探讨了不同形式的语义网络、知识图谱以及本体论的构建方法，以及如何利用这些结构化知识进行知识查询和推理。 逻辑推理与规则系统： 基于谓词逻辑、描述逻辑或其他形式化逻辑的推理引擎是智能系统的“大脑”。会议可能包含了新的推理算法，用于处理不完全信息、模糊信息或可撤销推理的方法，以及在专家系统、问题求解等领域的应用。 模糊逻辑与粗糙集： 面对现实世界中的模糊性和不确定性，模糊逻辑和粗糙集理论提供了有效的处理工具。会议可能探讨了如何构建模糊规则系统，进行模糊推理，以及如何利用粗糙集理论进行数据约简和知识发现。 常识推理与非单调推理： 模拟人类的常识性理解和在信息不完整时进行合理推断的能力，是实现更高级智能的重要方向。会议可能涉及了常识知识库的构建、常识推理的挑战以及非单调推理（当新信息出现时，原先的结论可能需要被修正）的理论和技术。 不确定性与决策：驾驭模糊的现实 现实世界充满了不确定性，智能系统必须能够有效地处理这些不确定性并做出明智的决策。本书对此进行了深入的剖析： 概率性不确定性处理： 除了前面提到的概率图模型，会议还可能探讨了贝叶斯方法、概率传播算法以及在不确定性下进行估计和预测的技术。 模糊性不确定性处理： 结合模糊逻辑，会议可能探讨了如何量化和处理语言变量、模糊规则以及模糊集合的推理。 决策理论与多准则决策： 如何在存在多个目标、冲突偏好或不确定结果的情况下做出最优决策，是决策理论的核心。会议可能涵盖了效用函数、风险分析、以及多属性决策分析（MCDM）等方法。 博弈论与多人决策： 在多个智能体相互作用的环境中，博弈论提供了分析和预测其行为的工具。会议可能探讨了合作与非合作博弈、纳什均衡以及在智能体之间协调决策的应用。 智能系统的应用与集成：从理论到实践的桥梁 基础理论的创新最终需要通过具体的应用来体现价值。本书还关注了如何将各种智能技术集成起来，构建解决实际问题的智能系统： 人机交互与用户建模： 如何设计自然、直观且高效的人机交互界面，以及如何通过分析用户行为来构建用户模型，以提供个性化的服务，是实现智能系统可用性的关键。 多模态信息融合： 智能系统往往需要处理来自不同源（如文本、图像、声音）的信息。会议可能探讨了如何有效地融合这些多模态数据，以获得更全面、更准确的理解。 智能代理与分布式智能： 智能代理（agents）的概念在当时已经深入人心，它们是能够自主感知、思考和行动的实体。会议可能涵盖了单个智能代理的设计，以及多个代理之间协作、竞争和协调的分布式智能系统。 特定领域的应用： 除了通用理论，会议还可能展示了智能技术在特定领域的应用，例如： 自然语言处理： 文本理解、机器翻译、问答系统等。 计算机视觉： 图像识别、目标检测、场景理解等。 机器人学： 路径规划、运动控制、自主导航等。 生物信息学： 基因序列分析、蛋白质结构预测等。 金融与商业智能： 欺诈检测、信用评估、市场预测等。 对未来的展望：持续演进的智能图景 《2003年第14届国际智能系统基础研讨会会议录》所呈现的，不仅是当年智能科学领域的研究现状，更是对未来发展方向的深刻洞察。会议论文中的讨论和提出的新思想，为后续的研究提供了宝贵的起点。尽管自2003年以来，智能科学经历了飞速的发展，特别是深度学习的崛起，但本书所强调的对基础理论的关注、对各种智能范式的探索、以及对不确定性处理的深入研究，其核心价值依然闪耀。 本书是研究人员、学生以及任何对智能系统底层原理和前沿发展感兴趣的人士的宝贵参考。它不仅能够帮助读者理解智能科学在2003年的发展脉络，更重要的是，它提供了一个反思和学习的视角，让我们能够更好地理解当前智能技术背后的思想根源，并为迎接未来更加智能化的世界做好准备。通过研读这些奠基性的工作，我们可以更清晰地看到，智能系统的发展是一个不断迭代、融合与创新的过程，而对基础的深刻理解，永远是推动这一进程的强大引擎。

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