Logic Programming and Automated Reasoning

Logic Programming and Automated Reasoning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Springer
作者:Pfenning, Frank
出品人:
页数:364
译者:
出版时间:1994-07-28
价格:USD 79.95
装帧:Paperback
isbn号码:9783540582168
丛书系列:
图书标签:
  • 逻辑编程
  • 自动推理
  • 人工智能
  • 知识表示
  • 程序验证
  • 约束求解
  • 定理证明
  • Prolog
  • 逻辑学
  • 计算理论
想要找书就要到 图书目录大全
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

《人工智能的优雅艺术:理解与构建智能系统》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角,以理解和构建人工智能系统。我们将抛开那些过分技术化的细节,专注于那些构成智能核心的普遍原则与优雅设计。本书不是一本操作手册,也不是一个算法的堆砌,而是一次关于“如何思考智能”的探索之旅,引导读者从根本上理解机器智能的运作机制及其潜能。 第一章:智能的基石——逻辑与推理的本质 我们从人类最核心的能力之一——逻辑推理出发。本章将追溯逻辑思维的源流,从亚里士多德的经典三段论到现代数理逻辑的严谨形式。我们将探讨什么是演绎推理、归纳推理和溯因推理,以及它们在日常生活和科学探索中的应用。理解这些推理模式,将为我们构建能够“思考”的机器奠定坚实的基础。我们将深入剖析命题逻辑和谓词逻辑的表达能力,了解如何将世界知识转化为机器可以理解和操作的形式。同时,本章也会讨论逻辑推理的局限性,以及如何通过引入不确定性和概率来弥补其不足。 第二章:知识的形态——如何表达世界 人工智能的核心任务之一是将现实世界的知识转化为机器可以处理的格式。本章将深入探讨知识表示的艺术,从最基本的符号表示到更复杂的语义网络、框架和本体论。我们将学习如何构建结构化的知识库,使得机器能够有效地存储、检索和组织信息。本章还将介绍产生式规则系统,以及它们如何模仿人类专家系统的决策过程。我们将考察不同知识表示方法的优缺点,以及在特定应用场景下如何选择最适合的表示方式。理解知识的表达,是赋予机器“理解”能力的第一步。 第三章:搜索的智慧——寻找解决方案的路径 智能行为往往需要在一个巨大的可能性空间中找到最优或可行的解决方案。本章将聚焦于搜索算法,这些算法是人工智能实现目标的关键。我们将从基础的盲目搜索(如广度优先搜索和深度优先搜索)开始,逐步过渡到更智能的启发式搜索(如A搜索)。本章将详细解析这些算法的工作原理,并通过生动的实例展示它们在路径规划、游戏对弈和问题求解等领域的强大威力。我们还将探讨冲突驱动学习和回溯等技术,以及如何在复杂的搜索空间中有效地管理和剪枝,以达到高效和最优的搜索结果。 第四章:学习的奥秘——从数据中汲取智慧 人类智能的一大特点是能够从经验中学习。本章将带您领略机器学习的魅力,它使得机器能够通过数据自动改进其性能。我们将介绍监督学习、无监督学习和强化学习这三大主流范式。在监督学习部分,我们将探讨回归和分类算法,如线性回归、逻辑回归、支持向量机以及决策树。在无监督学习部分,我们将研究聚类和降维技术,如K-Means和主成分分析。而强化学习将引导我们理解机器如何通过试错与环境交互来学习最优策略。本章将强调数据在机器学习中的核心作用,以及如何评估和改进学习模型的性能。 第五章:规划的艺术——制定行动的蓝图 智能系统的目标导向性要求它们能够规划一系列行动以达成特定目标。本章将深入探讨人工智能中的规划问题。我们将介绍经典的状态空间规划方法,以及如何利用操作符和目标来定义问题。本章将详细讲解STRIPS(Stanford Research Institute Problem Solver)等规划方法,并讨论如何处理规划中的不确定性和多智能体协作问题。我们将学习如何构建有效的规划器,使其能够生成清晰、可行且最优的行动序列。理解规划,是赋予机器“行动”能力的关键。 第六章:不确定性下的决策——在模糊中前行 现实世界充满不确定性,人工智能系统必须能够在这种不确定性中做出明智的决策。本章将聚焦于处理不确定性的技术,包括概率论和统计学在人工智能中的应用。我们将介绍贝叶斯定理及其在推理中的重要作用,以及如何构建概率图模型(如贝叶斯网络和马尔可夫链)来表示和推理不确定的知识。本章还将探讨模糊逻辑,它能够处理模糊的概念和程度,使其在控制系统和决策支持系统中得到广泛应用。通过本章的学习,读者将能够构建能够应对复杂多变环境的智能系统。 第七章:自然语言的对话——理解人类的语言 人工智能的最终目标之一是能够像人类一样理解和运用自然语言。本章将为您揭示自然语言处理(NLP)领域的奥秘。我们将从语言的结构和语义入手,探讨分词、词性标注、句法分析和语义分析等核心任务。本章将介绍基于规则的方法和统计机器学习方法在NLP中的应用,以及近年来深度学习在NLP领域带来的革命性进展,如词向量、循环神经网络(RNN)和Transformer模型。我们将探讨机器翻译、情感分析、问答系统等实际应用,以及如何让机器真正“理解”我们说的话。 第八章:感知世界的眼睛与耳朵——计算机视觉与语音识别 除了语言,智能系统还需要能够感知和理解我们所处的物理世界。本章将深入探讨计算机视觉和语音识别这两个重要的感知领域。在计算机视觉部分,我们将学习如何让机器“看”懂图像和视频,从边缘检测、特征提取到物体识别和场景理解。我们将介绍卷积神经网络(CNN)等强大的视觉模型。在语音识别部分,我们将探索如何将人类的语音转化为文本,涵盖声学模型、语言模型以及端到端的语音识别技术。通过本章,您将了解如何为人工智能赋予“视听”能力。 第九章:智能体与多智能体系统——协作与竞争 本章将探讨“智能体”的概念,即能够感知环境、独立思考并采取行动的自主实体。我们将研究单个智能体的设计原则,包括其感知、决策和行动循环。随后,我们将进一步探讨多智能体系统(MAS),在这种系统中,多个智能体相互协作或竞争以实现共同或各自的目标。我们将讨论智能体间的通信、协调与博弈论的应用,以及如何构建能够解决复杂分布式问题的多智能体系统。 第十章:伦理与未来——人工智能的责任与展望 随着人工智能能力的不断增强,其对社会的影响也日益显著。本章将回归到人工智能的更宏观层面,讨论与人工智能相关的伦理问题,如偏见、隐私、就业以及自主武器等。我们将思考如何负责任地开发和部署人工智能技术,确保其服务于人类的福祉。最后,本章将展望人工智能的未来发展方向,包括通用人工智能(AGI)、情感计算以及人机协作的新模式,并鼓励读者积极参与到这场塑造未来的变革中。 本书旨在启发读者对人工智能的深刻理解,并激发他们创造更智能、更美好世界的灵感。通过系统性的学习,您将能够掌握构建和理解人工智能系统的核心思想和关键技术。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

这本书如同一座隐藏在信息海洋深处的灯塔,指引着我探索逻辑编程和自动推理的神秘领域。初次翻阅,我便被其精炼的语言和严谨的结构所吸引。作者似乎深谙读者的学习路径,循序渐进地构建知识体系,从最基础的逻辑符号和规则,到复杂的推理算法和证明策略,每一个概念都得到了清晰的阐述和深入的剖析。在学习过程中,我常常沉浸在书中那些巧妙的例子和富有挑战性的练习题中,每一次成功解决问题都带来了巨大的成就感,也加深了我对抽象概念的理解。书中的一些论述,特别是关于回溯搜索和约束满足的章节,简直是艺术品,它们以最简洁有效的方式揭示了问题的本质,并提供了解决问题的通用框架。我尤其欣赏作者在讲解人工智能的逻辑基础时所展现的深刻洞察,它让我不再将人工智能视为一个黑箱,而是能够从更根本的逻辑层面去理解其运作机制。此外,书中对不同逻辑系统(如一阶逻辑、高阶逻辑)的比较分析,也极大地拓宽了我的视野,使我能够根据具体问题的需求选择最合适的逻辑工具。对于任何有志于在人工智能、形式化方法、软件验证等领域深入研究的学者和工程师来说,这本书无疑是一份不可多得的宝藏。它不仅仅是一本技术手册,更是一次思维的洗礼,一次对理性探索的致敬。

评分

《Logic Programming and Automated Reasoning》是一部令人惊叹的作品,它以其独特的视角和深刻的洞察力,彻底改变了我对计算机科学的理解。作者并没有仅仅停留在介绍语法和算法层面,而是深入探讨了逻辑编程和自动推理的哲学基础和理论根源。我被书中对“计算”本身的重新定义所震撼,它让我看到了逻辑推理作为一种计算形式的强大之处。书中对不同逻辑系统的严谨分析,以及它们在解决不同类型问题时的适用性,都为我提供了宝贵的指导。我尤其欣赏作者对自动推理中各种证明技术(如归结原理、自然推演)的深入讲解,它们以一种数学般精确的方式,展示了机器如何进行逻辑推理。通过书中对这些复杂算法的详细剖析,我不仅理解了它们的原理,更重要的是,我学会了如何去设计和实现自己的推理系统。这本书不仅仅是一本技术手册,更是一次思维的锻炼,它让我学会用更抽象、更系统的方式去思考问题。对于任何渴望在人工智能领域有所突破的开发者、研究者,甚至是对逻辑思维感兴趣的爱好者,这本书都将是一次难忘的阅读体验。

评分

这本书不仅仅是关于技术,更是一场关于逻辑思维的盛宴。《Logic Programming and Automated Reasoning》以其独特的视角,将逻辑编程和自动推理这两个看似遥远的领域巧妙地融合在一起。作者的语言精炼而准确,每一个概念都经过了细致的打磨,确保了信息的传递清晰无误。我尤其喜欢书中对“关系”和“规则”的强调,它们构成了逻辑编程的核心,也揭示了为何Prolog如此强大。通过书中大量的实例,我能够亲身体验到如何用逻辑来描述问题,并让计算机自动寻找解决方案。当阅读到自动推理的部分时,我被作者对各种证明算法的深入讲解所震撼,它们以一种数学般严谨的方式,展示了机器如何进行逻辑推理。这本书让我意识到,形式化方法并非枯燥的理论,而是构建可信赖的智能系统的基石。对我而言,这本书不仅仅是学习一门技术,更重要的是,它培养了我一种严谨的分析能力和对复杂问题的深度理解。它是一本值得反复阅读的经典之作。

评分

对于我而言,这本书不仅仅是关于逻辑编程和自动推理的教材,更是一部关于如何构建清晰、可验证思维的哲学著作。作者的语言简洁而有力,每一次的陈述都经过了深思熟虑,确保了信息的精确性和无歧义性。我尤其欣赏书中对于“逻辑”本身的探讨,它不仅仅是作为一种工具,更是作为一种思维方式的基石。书中对不同逻辑框架的介绍,例如命题逻辑、谓词逻辑,以及它们在实际问题中的应用,让我深刻理解了形式化建模的重要性。当我深入阅读到关于推理算法的部分时,我被作者对这些复杂机制的解释所震撼,它们以一种近乎数学诗歌般的美感,揭示了机器如何能够模拟甚至超越人类的逻辑推理能力。书中举例的那些自动化定理证明的场景,让我看到了未来人工智能发展的无限可能。我曾经在尝试理解一些复杂的算法时感到茫然,但这本书就像一盏明灯,照亮了我前行的道路。它让我不再仅仅是死记硬背公式,而是能够真正理解其背后的逻辑和意图。书中对于搜索策略的讨论,例如深度优先搜索和宽度优先搜索在推理过程中的应用,也让我对算法的效率和选择有了更深刻的认识。这本书不仅仅教会了我技术,更重要的是,它培养了我一种严谨、系统、富有洞察力的思维模式。

评分

这是一本能够彻底改变你对计算和智能看法的书。在我阅读之前,我总觉得逻辑编程和自动推理是属于少数极客的神秘领域,但这本书以其令人耳目一新的方式,将这些概念普及化,并展现了它们的强大力量。《Logic Programming and Automated Reasoning》就像一位经验丰富的向导,带领我穿越逻辑的迷宫,探索自动推理的奥秘。我特别喜欢作者在讲解各个推理技术时所采用的类比和直观解释,它们有效地弥合了理论与实践之间的鸿沟。书中对Horn子句和Resolution原理的阐述,让我一下子就明白了Prolog语言的精髓,也为我理解更复杂的逻辑系统打下了坚实的基础。而当涉及到自动推理的部分,作者对各种证明搜索策略的详细剖析,以及对证明过程的自动化实现,都让我叹为观止。我曾经对如何证明数学定理感到束手无策,但这本书让我看到,通过计算机的强大计算能力和逻辑推理能力,很多曾经看似不可能的任务,如今都已成为现实。书中对特定应用场景的案例分析,例如软件验证和知识表示,也让我看到了逻辑编程和自动推理在现实世界中的巨大价值。这本书不仅仅是一次知识的灌输,更是一次思维的重塑,它让我认识到,逻辑的力量是如此的强大,而自动推理是实现真正智能的关键。

评分

翻开《Logic Programming and Automated Reasoning》,我仿佛踏入了一个由严谨推理构筑的宏伟殿堂。这本书的书写风格,与其说是教授知识,不如说是邀请读者一同参与一场智力探险。作者并没有简单地罗列公式和定理,而是通过一系列引人入胜的论证和对比,引导读者去理解逻辑编程的强大之处,以及自动推理如何能够自动化人类的证明过程。我特别喜欢书中对于“声明式编程”理念的深入探讨,它彻底颠覆了我过去对编程的认知,让我意识到,很多时候,我们不必纠结于“如何做”,而应聚焦于“是什么”。这其中的妙处,在书中关于Prolog语言的介绍部分得到了淋漓尽致的体现。作者通过对Prolog语法和语义的细致讲解,以及大量的实例演示,让我真实地感受到了如何用逻辑规则来描述问题,并让计算机自动找到解决方案。而当涉及到自动推理的部分,书中对各种推理引擎的工作原理,如SLD-resolution和Tableau methods的解析,更是让我惊叹不已。这些复杂的算法,在作者的笔下变得清晰明了,仿佛能看到计算机在默默地进行着逻辑推演。我曾经对形式化验证和定理证明感到十分畏惧,但这本书的出现,极大地消除了我的顾虑,它让我看到了一个通往可信计算和智能系统设计的重要途径。这本书的价值,远不止于知识的传递,更在于它激发了我在逻辑思维和问题解决方面的潜能。

评分

这本书的深度和广度着实令人印象深刻,它如同一个宝库,里面蕴藏着关于逻辑编程和自动推理的各种精髓。《Logic Programming and Automated Reasoning》并非一本轻松易读的书,但它所带来的回报是巨大的。作者以一种高度专业但又不失启发性的方式,深入探讨了逻辑学的基本原理,以及如何将这些原理应用于构建智能系统。我尤其欣赏书中对各种逻辑演算和推理规则的详细介绍,它们构成了一个坚实的理论基础,为理解更复杂的算法奠定了基石。在阅读过程中,我常常会被书中那些精巧的例子所吸引,它们以一种优雅的方式展示了逻辑编程的声明式特性,以及自动推理的强大威力。我曾经对如何形式化地表示和解决问题感到困惑,但这本书为我提供了一个全新的视角,让我能够用逻辑的语言来描述问题,并利用计算机来寻找解决方案。书中对不同推理系统的比较和分析,也让我对各种方法的优缺点有了更清晰的认识。对我而言,这本书不仅仅是学习一门技术,更重要的是,它培养了我一种严谨的学术态度和对复杂问题的深度思考能力。这本书是一份值得反复研读的经典之作。

评分

我必须承认,《Logic Programming and Automated Reasoning》这本书所包含的内容,远超出了我最初的预期,其深度和广度令人咋舌。作者以一种极为精妙的方式,将逻辑学的理论基础与实际的编程技术和推理算法相结合,为读者构建了一个完整的知识体系。我尤其赞赏书中对不同逻辑形式化方法的详细阐述,以及它们在自动推理中的应用。作者并没有简单地罗列公式,而是通过深入浅出的解释,让我理解了这些概念背后的逻辑和思想。书中对Prolog语言的介绍,是我学习逻辑编程的入门,它让我看到了如何以声明式的方式来描述问题,并让计算机来解决。而当涉及到自动推理时,书中对各种搜索策略和证明技术的解析,更是让我惊叹于机器的逻辑推理能力。这本书不仅仅是一本技术手册,更是一次思维的挑战,它让我重新认识了逻辑的力量,以及它在人工智能领域的巨大潜力。对于任何希望在计算机科学、人工智能、形式化方法等领域深入研究的人来说,这本书都将是一份不可多得的财富。

评分

这是一本极具前瞻性的著作,它不仅解释了逻辑编程和自动推理的“是什么”,更深入探讨了“为什么”和“如何”。作者以一种充满智慧的方式,将抽象的逻辑概念转化为可操作的编程技术和推理策略。我被书中对逻辑的表达能力和计算能力之间关系的深刻洞察所吸引,它让我理解了为什么逻辑编程如此强大,以及为什么自动推理是实现人工智能的必由之路。书中对各种逻辑公式的推导过程,以及对证明树的构建,都充满了数学的美感和逻辑的严谨。我特别喜欢作者在讲解搜索算法时所采用的清晰条理,它使得原本复杂的算法变得容易理解和掌握。通过书中大量的实例,我能够亲身体验到如何用Prolog来解决各种问题,并感受到自动化推理带来的效率提升。这本书让我意识到,逻辑不再是枯燥的符号游戏,而是能够驱动智能机器解决现实世界问题的强大工具。对于任何希望在人工智能、软件工程、形式化验证等领域有所建树的人来说,这本书都将是他们不可或缺的参考。它不仅仅是一本书,更是一扇通往未来的窗户。

评分

这本书如同一张详细的藏宝图,指引着我去发现逻辑编程和自动推理的无限可能。作者以一种非常清晰且富有启发性的方式,将这些复杂的概念呈现在读者面前。我特别喜欢书中对Prolog语言的讲解,它以一种声明式的方式,让我能够专注于“问题是什么”而不是“如何解决”,极大地提高了编程效率。书中那些精妙的例子,让我能够直观地理解逻辑规则如何被转化为可执行的代码。而当涉及到自动推理的部分,作者对各种搜索策略和证明技术的深入剖析,更是让我惊叹于机器的逻辑推理能力。我曾经对形式化验证和定理证明感到望而生畏,但这本书以其易于理解的阐述方式,让我能够轻松地掌握这些核心概念。书中对不同逻辑系统的比较,也让我能够根据实际需求选择最合适的工具。对我来说,这本书不仅仅是一本技术书籍,更是一次思维的启蒙,它让我看到了逻辑的强大力量,以及它在构建智能系统中的关键作用。这本书的价值,远超乎我的想象。

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有