具体描述
本书系统地阐述了人工智能的基本原理、方法和应用技术，比较全面地反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。全书共分为十二章。第一章简要介绍人工智能的概况。第二章至第六章阐述人工智能的基本原理和方法，重点论述知识表示、搜索策略、自动推理、机器学习等。第七章至第八章，介绍专家系统、自然语言理解等应用技术。第九章至第十章，阐述当前人工智能的研究热点，包括本体知识系统、主体(agent)技术等。第十一章讨论基于数据的计算智能，重点介绍神经网络、遗传算法和人工生命。最后一章展望人工智能的发展。
本书力求科学性、实用性、可读性好。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，让学生在有限的时间内，掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能习题的求解能力。
本书可以作为高等院校有关专业的研究生和高年级本科生的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。
作者简介
目录信息
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读后感
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用户评价
在阅读过程中，我多次停下来，仔细回味作者在某些观点上的论述。他对于“强人工智能”与“弱人工智能”的区分，以及对“通用人工智能”未来可能性的探讨，都让我思考良多。这本书并没有给我一个明确的答案，告诉我们人类是否能够最终创造出与人类智能完全等同的机器，而是呈现了当前学术界和工业界对于这一终极目标的各种观点和探索方向。我尤其喜欢作者在描述“创造力”和“意识”这些人类独有特质时所展现的审慎。他指出，当前的人工智能在模拟和模仿这些特质方面取得了令人瞩目的进展，但要真正实现它们，仍然面临着巨大的理论和技术障碍。这种对未知保持敬畏的态度，让我觉得作者是一个严谨而有思想的探索者，他引导我认识到，人工智能的征途还很漫长，而我们对智能本身的理解，也还有很长的路要走。
评分我之前对人工智能的理解，更多地来自于新闻报道和碎片化的信息，这让我感到一种知识上的不完整。而这本书就像一个宝库，将所有分散的知识点串联起来，形成了一个完整而系统的认知体系。作者在介绍不同人工智能技术时，总会提及它们之间的联系和演变，让我能够清晰地看到这个领域是如何一步步发展壮大的。我特别欣赏他对“深度学习”的阐释，他并没有仅仅罗列其优势，而是深入分析了其成功的背后原因，包括大数据、计算能力的提升以及算法的创新。这让我明白，技术的进步往往是多方面因素共同作用的结果。这本书的价值在于，它不仅传授了知识，更培养了我一种批判性思维，让我能够更客观地去评估人工智能的潜力和局限性，而不是盲目地追捧或抵触。
评分读完这本书，我最大的感受是，人工智能不再是一个遥远、抽象的概念，而是与我们的生活紧密相连的现实。作者用他独特的笔触，将那些看似复杂的技术，变得如此鲜活和 relatable。他对于人工智能在各个行业应用的描绘，让我看到了它改变世界的巨大潜力，也让我对未来充满了希望。我尤其喜欢他对于“人机协作”的探讨，他认为未来并非是人工智能取代人类，而是人与人工智能的协同合作，共同创造更美好的未来。这让我感到一种轻松和鼓舞，不再对人工智能心存畏惧。这本书不仅丰富了我的知识，更重要的是，它改变了我对人工智能的认知，让我能够以一种更加开放和积极的态度去面对这个充满机遇与挑战的新时代。
评分作者在书中对于未来人工智能发展趋势的预测，也给我留下了深刻的印象。他不仅仅局限于当前的热点技术，还着眼于更长远的未来，探讨了诸如脑机接口、量子计算与人工智能的结合等前沿领域。我尤其对关于“通用人工智能”的章节感到兴奋，它描绘了一个更加智能化的未来世界，也让我对接下来的科技发展充满了期待。作者并没有像某些科幻小说那样，将人工智能描绘成一种纯粹的威胁或救世主，而是呈现了一种更加 nuanced 的视角。他强调了人类在未来人工智能发展中的主导作用，以及我们如何通过合理的规划和引导，确保人工智能的发展能够为人类社会带来福祉。这本书让我意识到，未来并非命中注定，而是掌握在我们自己手中，我们如何运用和发展人工智能，将直接塑造我们的未来。
评分我曾担心这本书会过于理论化，充斥着我难以理解的数学公式和算法细节，但事实证明我的担忧是多余的。作者巧妙地将理论与实践相结合，通过大量真实世界的案例，展示了人工智能是如何渗透到我们生活的方方面面。从智能推荐系统，到自动驾驶汽车，再到医疗诊断辅助，每一个案例都被细致地剖析，让我看到那些看不见的“智能”是如何工作的，以及它们对社会产生的深刻影响。我尤其对关于自然语言处理的部分印象深刻，作者描绘了计算机是如何理解和生成人类语言的，以及在这个过程中所面临的挑战。那些关于词向量、循环神经网络的讨论，虽然涉及一定的技术深度，但都被作者用通俗易懂的语言解释清楚，甚至让我对那些我日常使用的语音助手产生了全新的认识。这本书让我明白，人工智能并非遥不可及的未来科技，它早已融入了我们的现在，并正在以前所未有的速度改变着我们的世界。
评分这本书中最让我着迷的部分，莫过于作者对人工智能伦理和社会影响的深入探讨。在技术飞速发展的背后，我们不得不面对随之而来的各种挑战和争议。这本书并没有回避这些敏感话题，反而以一种客观而审慎的态度，引导读者思考人工智能带来的潜在风险，例如数据隐私、算法偏见、就业冲击等等。我尤其欣赏作者在分析算法偏见时所举的例子，他揭示了数据本身可能存在的歧视性，以及这些歧视性如何被人工智能放大，从而导致不公平的结果。这让我开始反思，我们在拥抱人工智能带来的便利的同时，是否也应该更加关注其背后可能存在的“隐形”问题。作者并没有提供简单的答案，而是鼓励读者进行独立思考，这正是这本书的价值所在。它不仅仅是一本关于技术的书，更是一本关于如何与未来科技共存的书，它让我开始审视自己对人工智能的理解，以及我们作为社会个体，应该承担的责任。
评分随着阅读的深入，我越发感受到作者在构建知识体系时的用心良苦。他并没有将人工智能简单地归类为某一个单一的技术或学科，而是将其视为一个庞大而互联的生态系统。从早期的专家系统，到后来的机器学习，再到如今炙手可热的深度学习，每一个分支的发展都被赋予了清晰的脉络和相互之间的联系。我特别欣赏作者对于机器学习算法原理的阐释，他运用了一些非常巧妙的比喻，将那些抽象的数学模型变得易于理解。例如，在解释“监督学习”时，他将其比作教导孩子认识事物的过程，通过大量的“标签”数据，让算法“学会”识别规律。而对于“无监督学习”，他又形象地将其描述为让孩子自己去探索和发现事物之间的联系。这种将复杂的理论“具象化”的能力，极大地降低了我的阅读门槛，让我能够更深入地理解不同算法的核心思想，以及它们各自的优势和局限性。这本书并没有让我变成一个人工智能专家，但我相信，通过它，我已经建立起了一个扎实而全面的认知框架，能够更自信地去理解和讨论这个领域的新发展。
评分我一直对人工智能的“学习”过程感到好奇，而这本书恰好为我揭开了这层神秘的面纱。作者在解释机器学习的“训练”过程时，用了很多生动的比喻。他将训练数据比作学生手中的教材，将算法模型比作学生的大脑，将训练过程比作学生通过反复练习来吸收知识。我尤其对“神经网络”的结构和工作原理的介绍印象深刻，作者将其比作人脑神经元的连接方式，并详细解释了信息是如何在这些连接中传递和处理的。这让我对那些看似“神奇”的人工智能应用，如图像识别、语音合成等，有了更深入的理解。它不再是黑箱操作，而是可以通过一步步的逻辑来解释的。这种清晰的解释，极大地提升了我对人工智能的信任感，也让我更加愿意去了解和使用它。
评分在阅读过程中，我发现作者在叙述时，总能恰到好处地融入一些哲学性的思考。他对于“智能”本身的定义，以及人工智能是否能够拥有“意识”和“情感”的讨论，都引发了我对人类自身存在的深层思考。他引用了许多哲学家和认知科学家的观点，并将它们与人工智能的发展相结合，为我提供了一个全新的视角来审视这些问题。我尤其喜欢他对于“图灵测试”的深入解读，他不仅仅介绍了这个测试本身，还探讨了其局限性，以及是否能够真正衡量机器是否具有“智能”。这让我意识到，我们对于“智能”的定义本身，就充满了主观性和哲学色彩。这本书不仅仅是在讲解技术，更是在引导我们思考，什么是真正意义上的“智能”，以及我们在追求人工智能的过程中，是否也应该更加理解和珍视人类自身的智能。
评分这本书的封面上那个简洁而有力的“人工智能”字样，在我拿到它之前就已经在我脑海中勾勒出了无数的可能性。我曾无数次在科幻电影、新闻报道、甚至日常对话中听到这个词，它既是驱动未来发展的强大引擎，也潜藏着一些令人不安的未知。我抱着一种既好奇又略带审慎的心态翻开了它，期待着能有一个清晰的脉络来理解这个复杂而迷人的领域。翻阅的第一个瞬间，我注意到它并不是那种堆砌专业术语、充斥着晦涩公式的教科书。相反，作者的笔触显得尤为平易近人，仿佛在与一位老友侃侃而谈，将那些曾经在我脑海中模糊不清的概念，一点点地抽丝剥茧，展现在我眼前。我尤其喜欢作者在描述早期人工智能发展历程时所使用的那些生动的例子，那些关于逻辑推理、符号处理的讨论，虽然是几十年前的探索，却依然充满了智慧的光芒，让我看到了人类最初对智能本质的深刻追问。它并没有直接告诉我“什么叫人工智能”，而是让我通过历史的视角，理解了它之所以存在的缘由，以及在漫长的发展过程中，人类是如何一步步逼近那个目标，又遭遇了怎样的瓶颈。这种循序渐进的叙述方式，让我感觉自己不是在被动接受信息，而是在参与一场思维的探险。
评分课程需要，跑去图书馆啃了两三个星期。应该来说是AI的基础性课程，内容非常详实。但需要有数理逻辑、推理等基础知识才能读懂。
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