Expert System Applications (Symbolic Computation / Artificial Intelligence) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1988-06-01

价格:USD 107.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540187226

丛书系列:

图书标签:

• Expert Systems
• Artificial Intelligence
• Symbolic Computation
• Knowledge Representation
• Inference Engines
• Rule-Based Systems
• AI Applications
• Computer Science
• Logic Programming
• Automated Reasoning

智慧的边界：符号计算与人工智能的跨界探索 在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是遥远的科幻概念，而是深刻影响我们生活方方面面的现实力量。而支撑这一切的基石，正是对智能本质的不断追问与对计算能力的极限拓展。本书《智慧的边界：符号计算与人工智能的跨界探索》正是一次对这两大前沿领域——符号计算与人工智能——进行深度融合与前瞻性审视的尝试，旨在揭示它们之间错综复杂而又相辅相成的关系，并展望其共同塑造未来智能形态的无限可能。 我们常常被赋予“智能”这一概念，但究竟何为智能？它是逻辑推理的严谨，是模式识别的敏锐，是学习进化的能力，抑或是创造性思维的闪光？人工智能的研究者们不懈地试图将这些难以捉摸的特质转化为可执行的算法和模型。而符号计算，作为一种强调对知识进行符号化表示、推理和操作的计算范式，为人工智能提供了强大的理论框架和实现手段。它关注的不是数据的数值大小，而是数据所承载的意义、逻辑关系以及由此衍生的规则。这种以“符号”为核心的思维方式，与人类理解世界、进行思考的模式有着天然的契合，因此，它在早期人工智能的发展中扮演了至关重要的角色。 本书深入剖析了符号计算在人工智能领域的基石性作用。我们将从符号表示的艺术谈起，探讨如何将现实世界中的概念、关系和规则转化为计算机能够理解和处理的符号形式。这包括但不限于逻辑表达式、语义网络、本体论、规则库等多种表示方法。每一个符号的选择、组合和组织，都蕴含着对问题域深刻的理解，是构建智能系统的第一步。我们不仅会介绍这些表示方法的原理，更会结合具体的案例，展示它们如何有效地捕捉复杂信息，为后续的推理和决策奠定基础。 在此基础上，本书将重点阐述符号推理的强大威力。一旦知识被符号化，便可以通过一系列逻辑规则进行操作和推演，从而得出新的结论，解决复杂问题。我们将系统性地介绍各种符号推理技术，包括但不限于演绎推理、归纳推理、溯因推理以及模糊逻辑推理等。这些推理机制如同智能的“大脑”，能够根据已有的知识进行思考，模拟人类的决策过程。例如，在医疗诊断领域，符号推理可以帮助系统根据病人的症状和病史，结合医学知识库，推断出可能的疾病；在法律领域，它可以辅助分析案件证据，进行法律条文的匹配和推理，提高司法效率。本书将通过生动的案例分析，展示这些推理技术在不同应用场景下的实际效用，以及它们如何克服现实世界中的不确定性和模糊性。 然而，符号计算并非万能。在处理海量、异构、非结构化数据时，传统的符号表示和推理方法可能显得力不从心。而机器学习，特别是深度学习的兴起，为人工智能带来了革命性的突破。它擅长从数据中自动学习模式和规律，无需显式地进行符号化表示。这种“数据驱动”的方法，与符号计算的“知识驱动”形成了鲜明的对比，也因此引发了关于人工智能“究竟是符号还是连接”的长期争论。 本书并非简单地割裂或偏袒任何一方，而是致力于探索符号计算与机器学习的“跨界融合”。我们坚信，这两大范式并非相互排斥，而是可以相互借鉴、优势互补，共同迈向更强大的通用人工智能。我们将深入探讨如何将符号知识注入机器学习模型，以提升其可解释性、鲁棒性和泛化能力。例如，利用符号规则来引导深度学习模型的训练，使得模型不仅能做出准确预测，还能解释预测的依据，从而增强人类对AI的信任。反之，也可以利用机器学习技术来发现和提取隐藏在数据中的符号模式，从而丰富和完善符号知识库，形成一个良性循环。 本书还将重点关注符号计算在构建解释性人工智能（Explainable AI, XAI）方面的独特贡献。在许多关键领域，如金融、医疗、自动驾驶等，AI的决策过程必须是透明且可解释的。符号推理的显式逻辑结构使其天然具备解释能力，能够清晰地展示AI作出某个判断的原因和依据。我们将探讨如何利用符号模型来解释黑箱式的机器学习模型，揭示其内部的工作机制，以及如何构建完全由符号逻辑驱动的、易于理解和验证的智能系统。 此外，本书还将触及符号计算在其他人工智能分支中的应用，例如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、机器人学、知识图谱等。在NLP领域，符号方法在句法分析、语义理解等方面依然扮演着重要角色，并能与基于深度学习的序列模型相结合，实现更深层次的语言理解。在计算机视觉中，符号推理可以用于场景理解、对象关系推理，弥补单纯的模式识别所带来的局限性。知识图谱作为一种强大的知识表示形式，其构建和推理过程高度依赖于符号计算的原理，并在信息检索、智能问答等领域展现出巨大的潜力。 本书的另一个重要视角是探索符号计算与人工智能的未来发展趋势。随着计算能力的不断提升和算法的日益精进，我们正走向一个更加智能化的时代。符号计算与机器学习的深度融合，将催生出更具创造性、更适应复杂环境的新一代人工智能。我们将展望通用人工智能（AGI）的可能性，探讨符号系统如何帮助AI实现类人认知能力，如常识推理、因果推断、类比学习等。同时，我们也将关注符号计算在伦理、安全和可信赖AI等方面的贡献，思考如何在追求技术进步的同时，确保AI的发展符合人类社会的共同利益。 本书的内容设计严谨且系统，力求为读者提供一个全面而深入的视角。我们从基础的概念讲起，逐步深入到复杂的理论和实践应用。每一章都力求逻辑清晰，论证充分，并通过丰富的案例研究来佐证理论观点，使抽象的概念具象化。我们希望通过本书，能够激发读者对人工智能和符号计算领域更深层次的思考，理解它们是如何共同构建我们今日所见的智能世界，并共同塑造我们未来的生活。 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于人工智能领域的学生、研究人员、工程师，以及对人工智能技术感兴趣的任何人士。无论您是希望深入了解符号计算在AI中的作用，还是希望探索机器学习与符号方法的融合之道，亦或是对解释性AI和未来通用人工智能的展望感到好奇，本书都将为您提供宝贵的 insights。 总而言之，《智慧的边界：符号计算与人工智能的跨界探索》并非仅仅是一本技术手册，它更是一次对智能本质的哲学思考，一次对计算潜能的无限探索。通过对符号计算与人工智能两大驱动力的深度剖析与融合，我们希望能为读者打开一扇通往未来智能世界的大门，共同见证智慧的边界是如何被不断拓展和重塑的。

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