Modeling Decisions for Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Narukawa, Yasuo 编

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:2008-11-17

价格:USD 64.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540882688

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 决策建模
• 机器学习
• 数据科学
• 运筹学
• 优化
• 建模方法
• AI决策
• 风险分析
• 不确定性

《智能决策的建模艺术》 在这本深刻且富有洞察力的著作中，我们将一同踏上一段探索“决策”这一核心概念在人工智能领域建模的迷人旅程。本书并非泛泛而谈，而是深入剖析了如何构建、理解和优化由智能系统所做的每一个选择。我们关注的焦点，是如何将抽象的决策过程转化为具体的、可操作的、并且最终能够带来卓越表现的模型。 第一部分：决策建模的基石——理解与表征 在本书的开篇，我们首先将构建起坚实的理论基础。理解“决策”的本质，是构建任何有效模型的前提。我们将从哲学和认知科学的角度审视人类的决策过程，以此为参照，探讨人工智能系统在模拟和扩展人类决策能力时所面临的机遇与挑战。这并非对人类思维的简单复制，而是对“智能”在决策层面实现方式的深入挖掘。 决策的定义与分类： 我们将首先明确“决策”在人工智能语境下的含义。这包括区分不同类型的决策，例如确定性决策、概率性决策、序列决策、多准则决策等。理解这些分类至关重要，因为不同的决策类型需要不同的建模方法和算法。例如，一个简单的分类器做出一个二元决策，与一个机器人规划其在复杂环境中的一系列行动，其背后的建模原理和技术是截然不同的。 智能体与环境的交互： 智能决策总是发生在特定的环境中，并由一个或多个智能体执行。我们将详细探讨智能体（Agent）的概念，包括其感知能力、动作空间以及内部状态。同时，环境（Environment）的特性，如其动态性、不确定性、可观测性等，对决策建模也起着决定性的作用。理解智能体与环境之间的动态交互，是构建现实世界中智能决策系统的关键。我们将考察各种状态空间表示方法，从简单的离散状态到复杂的连续状态，以及如何有效地为环境建模，使其能够反映真实的物理或虚拟世界。 信息与不确定性的处理： 现实世界的决策往往伴随着不确定性。信息的不完整、感知误差、环境的随机性，都可能导致决策者在信息不足的情况下做出判断。本书将深入探讨如何量化和处理不确定性，例如使用概率分布、贝叶斯网络、模糊逻辑等工具来表征和推理不确定性。我们将研究各种信息获取和利用的策略，以及如何设计能够鲁棒地处理噪声和缺失数据的决策模型。理解并有效管理不确定性，是实现真正智能决策的关键一步。 目标与效用函数： 智能决策的最终目的在于实现某个目标，或者最大化某种“效用”。我们将探讨如何清晰地定义和量化这些目标，并通过构建效用函数（Utility Function）或奖励函数（Reward Function）来指导智能体的行为。这涉及到多目标优化、偏好建模以及如何在存在冲突目标时进行权衡。例如，一个自动驾驶汽车的决策模型需要平衡安全性、效率、舒适性以及遵守交通规则等多个目标，而效用函数的选择直接决定了其最终行为。 第二部分：核心建模技术——算法与框架 在奠定了坚实的理论基础之后，本书将进入更具实践性的核心内容，详细介绍支撑智能决策建模的各种算法和计算框架。我们将深入剖析这些技术的工作原理、适用场景以及优缺点，为读者提供构建和实现智能决策系统的实用工具。 搜索与规划： 在许多决策场景中，智能体需要在巨大的状态空间中搜索最优路径或行动序列。本书将详细介绍各种搜索算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、A搜索以及更高级的启发式搜索技术。对于序列决策问题，我们将深入探讨规划（Planning）技术，如动态规划（Dynamic Programming）、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）等。这些技术能够让智能体在面对复杂任务时，能够预测未来的后果并做出最优的长期决策。 机器学习在决策中的应用： 机器学习为智能决策建模提供了强大的数据驱动方法。我们将重点关注那些直接或间接支持决策的任务，例如： 监督学习与分类/回归： 用于预测特定情况下的最优行动或评估行动的潜在结果。例如，根据历史数据训练一个模型，预测在特定天气条件下，车辆应采用何种驾驶模式。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）： 这是本书着重探讨的关键领域之一。我们将深入介绍Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)、Policy Gradients等主流强化学习算法。RL使智能体能够通过与环境的试错交互，学习如何做出能够最大化累积奖励的决策。我们将探讨其在游戏、机器人控制、资源调度等领域的广泛应用。 模仿学习（Imitation Learning）： 当专家决策的奖励函数难以定义时，模仿学习提供了一种从专家演示中学习决策策略的方法。我们将介绍行为克隆（Behavioral Cloning）以及更复杂的逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）技术。 概率图模型： 概率图模型，如贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields），在建模具有复杂依赖关系的变量和进行概率推理方面非常强大。我们将探讨如何使用这些模型来表征系统的状态、推断潜在的原因以及预测未来的事件，从而支持更明智的决策。 博弈论与多智能体决策： 现实世界中的决策往往发生在多个智能体之间，它们可能相互合作，也可能相互竞争。本书将介绍博弈论的基本概念，包括纳什均衡（Nash Equilibrium）、零和博弈、合作博弈等，并探讨如何构建能够处理多智能体交互的决策模型。这将包括对分布式决策、协同规划以及在竞争环境中优化自身策略的研究。 第三部分：高级议题与未来展望 在掌握了核心的建模技术后，本书将进一步探讨更高级的议题，并展望智能决策建模的未来发展方向。我们将关注模型的鲁棒性、可解释性、适应性以及在更复杂场景中的应用。 可解释性与透明度（Explainable AI for Decision Making）： 随着人工智能系统在关键领域的应用越来越广泛，理解其决策过程的“原因”变得至关重要。我们将探讨如何构建可解释的决策模型，以及如何从黑箱模型中提取有意义的解释。这对于建立信任、进行调试以及满足法规要求都具有不可忽视的意义。 鲁棒性与安全性： 智能决策系统必须能够在面对对抗性攻击、数据扰动或未知环境变化时保持稳定和可靠。我们将研究提高模型鲁棒性的技术，以及如何在设计决策模型时将安全性置于首位。 模型验证与评估： 构建了决策模型之后，如何有效地验证其性能并进行准确评估是关键。本书将介绍各种评估指标和实验设计方法，确保所构建的决策模型能够真正满足预期需求。 适应性与在线学习： 许多现实世界的环境是动态变化的，智能决策系统需要具备适应这种变化的能力。我们将探讨在线学习（Online Learning）和迁移学习（Transfer Learning）等技术，使模型能够持续更新和适应新的数据和环境。 伦理与社会影响： 智能决策的广泛应用也带来了重要的伦理和社会影响。本书将触及公平性、偏见、责任归属等议题，并探讨如何设计更负责任、更符合伦理的智能决策系统。 前沿研究方向： 最后，我们将对当前智能决策建模领域的前沿研究方向进行展望，包括与人类的协同决策、情感计算在决策中的作用、具身智能（Embodied AI）的决策能力等，为读者提供对未来发展的洞察。 本书的目标读者 本书旨在为人工智能研究者、机器学习工程师、数据科学家、计算机科学专业学生以及任何对构建智能系统如何做出决策感兴趣的专业人士提供深入的指导。无论您是希望深入理解算法背后的原理，还是希望掌握实际构建和部署智能决策系统的技术，《智能决策的建模艺术》都将是您不可或缺的参考。我们将以严谨的逻辑、清晰的阐述和丰富的实例，带您领略智能决策建模的无限魅力。

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