基于范例的推理进展//Advances in case-based reasoning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Roth-Berghofer, Thomas R.; Guvenir, H. Altay; Goker, Mehmet H.

出品人:

页数:566

译者:

出版时间:2006-12

价格:768.40元

装帧:

isbn号码:9783540368434

丛书系列:

图书标签:

• 案例推理
• 知识工程
• 人工智能
• 机器学习
• 问题求解
• 专家系统
• 认知科学
• 决策支持系统
• 模式识别
• 计算智能

探索智能系统的演进：从符号逻辑到深度学习的跨越 图书名称： 智能系统的前沿探索：逻辑、学习与认知模型 图书简介： 本书旨在深入剖析现代人工智能（AI）领域内，从经典符号推理范式到新兴统计学习范式的演进历程、核心理论框架及其前沿应用。它并非关注特定技术流派的单一分支，而是以宏大的历史视角和跨学科的分析框架，描绘出驱动智能体发展的关键思想和技术变革。 第一部分：奠基：符号推理的辉煌与局限 本部分将追溯人工智能学科的起源，详细考察基于逻辑和规则的符号系统如何构建早期的智能模型。我们将重点探讨： 1. 形式逻辑与知识表示： 深入阐述一阶谓词逻辑、描述逻辑（Description Logics）在知识工程中的作用。分析如何通过本体论（Ontology）构建结构化的世界模型，以及如何利用演绎推理机制（如分辨率、前向/后向链式推理）来解决特定领域的规划和决策问题。我们将考察经典专家系统的结构、构建方法、成功案例，以及它们在处理不确定性和常识推理时遭遇的瓶颈。 2. 规划与搜索算法的精进： 详细解析状态空间搜索理论，包括A、IDA等启发式搜索算法的理论基础和效率分析。更进一步，我们将讨论经典规划理论（如STRIPS、PDDL）在复杂任务分解与调度中的应用，以及它们在现实世界中面对状态爆炸问题的应对策略。 3. 认知科学的交汇： 探讨早期AI研究如何借鉴认知心理学模型，尝试模拟人类的记忆、问题解决和决策过程。分析认知架构（如SOAR、ACT-R）的设计原则，及其在模拟人类认知功能方面的尝试与挑战。 第二部分：范式转换：概率模型与不确定性处理 随着环境复杂性和数据量的增加，纯粹的符号方法在处理不确定性、噪声数据和学习能力方面的不足日益凸显。本部分聚焦于概率论如何被引入AI的核心，成为连接感知与决策的桥梁。 1. 贝叶斯方法的复兴与深化： 详细讲解贝叶斯网络（Bayesian Networks）的结构、参数学习和推理算法（如信念传播、变分推理）。探讨马尔可夫随机场（MRF）和条件随机场（CRF）在线性序列和结构化预测中的关键地位，分析它们在自然语言处理和图像分割中的早期应用。 2. 统计学习的兴起： 介绍监督学习、无监督学习和强化学习的基本框架。重点分析支持向量机（SVM）、决策树族群（如随机森林、提升树）的理论基础和泛化能力。讨论如何在统计框架下定义“学习”和“泛化误差”，以及模型选择和交叉验证的重要性。 3. 概率图模型的融合： 探讨概率图模型如何整合了符号结构与统计不确定性，为处理复杂、多模态数据提供了统一的数学工具。分析动态贝叶斯网络（DBN）在时间序列分析和隐性状态跟踪中的应用。 第三部分：深度学习革命：特征学习与大规模表示 本部分将聚焦于当前AI领域最具影响力的技术——深度神经网络。我们将从神经科学启发出发，探究深层结构如何实现对原始数据的端到端特征提取和表示学习。 1. 神经网络的基础与训练： 详述多层感知机（MLP）的数学原理，重点解析反向传播算法（Backpropagation）的机制及其在现代计算框架下的优化策略。深入分析激活函数、损失函数和正则化技术（如Dropout、批标准化）对训练稳定性和性能的决定性影响。 2. 核心架构的演变： 全面解析卷积神经网络（CNN）在空间数据处理上的突破，及其在计算机视觉任务中的统治地位。随后，深入探讨循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效地处理序列依赖性。 3. 表征学习与迁移能力： 重点讨论自监督学习（Self-Supervised Learning）和预训练模型（Pre-trained Models）的范式，分析词嵌入（Word Embeddings）、BERT等模型如何构建出高维、语义丰富的通用表示。探讨表示学习如何降低特定任务对大量标注数据的依赖，实现知识的有效迁移。 第四部分：前沿交叉与未来挑战 最后一部分将目光投向当前智能系统面临的最新挑战，以及跨学科研究正在探索的边界。 1. 可解释性与可靠性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，理解和信任AI决策变得至关重要。本章探讨后hoc（事后解释）方法（如LIME、SHAP）和内在可解释性设计，以及确保模型鲁棒性、对抗样本防御的研究进展。 2. 具身智能与世界模型： 讨论如何将学习到的知识和感知能力与物理交互相结合。分析强化学习在机器人控制和复杂环境探索中的最新突破，以及构建能够预测环境动态的“世界模型”对于实现通用智能的意义。 3. 迈向通用人工智能（AGI）： 探讨当前研究在融合符号推理的严谨性与深度学习的感知能力方面的努力，例如神经符号计算（Neuro-Symbolic AI）的最新进展。分析如何通过模仿人类的学习效率和知识泛化能力，来构建更具适应性和认知灵活性的未来智能系统。 本书特色： 本书避免了对任何单一技术流派的偏袒，而是旨在为读者提供一个全面的、批判性的视角，理解智能系统设计哲学是如何在不同的历史阶段、不同的数学工具之间进行权衡和迭代的。它强调理论基础的严谨性，同时紧密结合实际领域的应用进展，适合于希望全面掌握人工智能发展脉络的高级学生、研究人员及资深工程师阅读。

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说实话，这本书的开篇部分，我用了比预想中更长的时间去消化。并非内容晦涩，而是信息的密度实在太高，我不得不放慢节奏，时常停下来回溯前面的论述，以确保每一个逻辑链条都完整无误。它对**推理过程的符号化表达**的探讨，可以说是将这个领域提升到了一个更高的哲学层面。书中对“记忆的遗忘与重构”过程的类比，非常精妙，它使得我们能够从人类认知学的角度去审视机器的学习过程。我特别喜欢作者们在论证过程中穿插的一些历史典故和思想家的观点，这些“软性”的元素，巧妙地平衡了技术内容的硬核，让阅读体验充满了层次感和人文关怀。这本书的价值不在于提供即刻可用的“答案”，而在于提供一套完整、严谨的“提问框架”。它迫使读者去思考：我们到底在模拟什么？我们模拟得够像吗？这种内省式的引导，对于任何致力于原创性研究的人来说，都是无价之宝。它不是工具书，更像是一本思想的催化剂。

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我是在一个非常偶然的机会下接触到这本书的，当时我正为一篇文献综述的收尾工作焦头烂额，急需一种既有深度又具备前瞻性的参考资料。这本书给我的震撼，更多来自于它在**跨领域应用案例**上的广度与深度。我本以为它会局限于传统的计算机科学范畴，但深入阅读后发现，它对生物信息学、金融风险评估乃至艺术创作辅助等多个领域的渗透与结合描述得淋漓尽致。那种将抽象模型置于具体情境中进行剖析的手法，极大地拓宽了我的思路。书中对“相似性度量”的讨论，更是令我茅塞顿开——它不再仅仅是一个数学公式的展示，而是被赋予了情境化的意义，如何定义“相似”本身就是一门艺术。尤其欣赏的是，作者们在讨论局限性时，毫不避讳地指出了现有方法的不足之处，并且给出了未来可能的突破方向，这种坦诚和批判性思维，才是真正优秀的学术著作所应具备的品质。读罢之后，我感觉自己对未来几年该领域的研究趋势有了一个大致的把握，这比单纯掌握几个工具函数要宝贵得多。

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这本书的装帧和纸张质量非常棒，有一种沉甸甸的、值得珍藏的感觉。从技术细节上来说，我对书中关于**多模态数据融合推理**的章节印象最为深刻。当前许多研究都集中于单一维度的优化，但这本书却大胆地提出了一个整合视觉、文本乃至感官输入的统一推理架构。作者在描述这个架构时，引用了非常多的类比，比如“信息孤岛的连接”或者“感官的交响乐”，这些生动的比喻，极大地帮助我理解了其背后的复杂机制。更令人称道的是，作者在描述实现难点时，几乎是手把手地展示了如何处理数据异构性和时间序列对齐的问题。我过去尝试解决类似问题时，总是在精度和实时性之间难以取舍，而这本书提供了一种全新的视角——也许我们应该先定义一个“可接受的模糊性边界”，而不是一味追求完美同步。这种务实而又富有远见的态度，让这本书的实用价值与理论价值达到了完美的统一。

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作为一个长期关注人工智能伦理与可解释性研究的学者，我对于这本书中关于**决策路径透明度**的论述给予了极高的评价。在很多以黑箱模型为主导的领域，清晰地展示“为什么会做出这个判断”是极其困难的。这本书并没有回避这个难题，而是深入探讨了如何通过对“最相似案例”的回溯链条，构建一个可被人类理解的解释系统。书中提供的模型结构图，清晰地展示了每一步推理是如何被历史数据所锚定的，这种严谨的溯源机制，对于建立用户信任至关重要。我在阅读到有关**领域知识动态更新**的章节时，感受到了一种前所未有的启发——如何在不推翻现有知识体系的前提下，平滑地引入新的、甚至相互矛盾的案例，以适应快速变化的世界。全书的行文风格在保持学术严谨性的同时，又充满了探索者的激情，它不是终点，而是一个邀请，邀请读者带着这本书所提供的工具和视角，去迎接更深层次的挑战。

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这本书的排版真是让人眼前一亮，封面设计简洁却富有深意，初次翻阅时就被那种沉稳的专业感所吸引。尽管我个人对这个领域的研究尚处于探索阶段，但光是目录的梳理和章节之间的逻辑过渡，就体现出作者团队在构建知识体系上的深厚功底。特别是引言部分，它没有用大量晦涩的术语堆砌，而是用一种近乎叙事的方式，娓娓道来这项技术的发展脉络和核心思想，这对于我们这些非核心专家来说，无疑是一剂强心针。我特别留意了其中关于**知识表示与检索效率优化**那几页，作者们似乎尝试了一种全新的框架来平衡检索的广度与精准度，这在我目前的课题中正是一个亟待解决的瓶颈。书中提供的那些图示和流程图，简洁到近乎禅意，却将复杂的算法结构剖析得清晰透彻，让人读起来丝毫没有那种面对枯燥教科书的疲惫感。它更像是一次精心策划的学术漫步，每走一步都能看到新的风景，体会到设计者的匠心独运。整体阅读下来，我感觉作者们在努力拉近理论与实践的距离，使那些高深的理论变得触手可及，这无疑是成功的重要标志之一。

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