具体描述
《智能科学技术著作丛书•面向智能体的知识工程》是从代表未来计算模式—智能体的视角论述知识工程的基本概念、方法和技术。全书共分11章，第1章论述知识工程问题的提出；第2章给出智能体的评价标准—理性； 第3、4、7、8章分别讨论了智能体工作的四种策略：目标、逻辑、效用、学习：第5章讨论了智能体工作的基础知识表示—本体；第6章讨论了常识及其推理；第9章和第10章详细介绍了知识系统开发环境Prolog及知识系统应用案例;第11章讨论了多智能体及其通信问题。
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我对人工智能领域一直抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够模拟人类认知过程、实现自主学习和决策的智能体。而《面向智能体的知识工程》这个书名，恰恰点出了实现这一目标的关键要素。“知识工程”意味着对知识的系统性构建、表示、管理和应用，而“智能体”则是这些知识的载体和执行者。我非常好奇，这本书会如何将这两者结合起来，为我们描绘出一幅完整的蓝图。我期待书中能够深入探讨智能体需要哪些类型的知识，比如关于环境的知识、关于自身能力的知识、关于任务的知识，甚至关于因果关系的知识。更重要的是，这些知识应该如何被表示，以便于智能体进行高效的推理和学习？是符号化的表示，还是基于统计学的表示，亦或是两者的结合？“工程”一词，也让我对书中可能包含的实际方法和技术充满了期待。它是否会提供一套行之有效的知识工程框架，来指导我们如何构建、维护和更新智能体的知识库？书中是否会介绍一些具体的知识获取技术（如信息抽取、知识图谱构建），知识表示技术（如本体论、逻辑规则），以及知识推理技术（如逻辑推理、机器学习推理）？我希望这本书能够为我揭示，如何通过科学、系统的知识工程方法，来打造出更具鲁棒性、适应性和智能性的代理，从而推动人工智能的进步。
评分这本书的书名《面向智能体的知识工程》立刻引起了我对人工智能领域深层机制的探索欲望。我一直认为，真正赋予智能体“智能”的关键在于它所拥有的“知识”以及处理和运用这些知识的能力。而“知识工程”正是系统性地解决这一问题的学科。我非常期待这本书能够深入阐述“知识”在智能体设计中的核心地位，以及“知识工程”如何扮演“基石”的角色。它会如何定义智能体所需要的“知识”？是具体的规则和事实，还是更抽象的概念和关系？“工程”二字，则暗示了书中将包含一系列实用的技术和方法，用于有效地构建、管理和利用这些知识。我非常好奇，书中是否会详细介绍如何从各种来源（例如，文本数据、图像数据、交互历史等）获取并表示知识，使其能够被智能体高效地检索和推理。例如，知识图谱的构建和使用，或者本体论的设计和应用。此外，我也非常关注智能体如何运用这些知识来完成任务。书中是否会探讨不同的推理技术，如逻辑推理、概率推理、案例推理等，以及它们如何被集成到智能体的决策过程中？我希望这本书能够为我提供一个清晰的知识工程框架，能够指导我们如何系统性地为智能体构建强大的知识能力，从而使它们能够更好地理解世界、做出更明智的决策，并实现更高级的智能行为。
评分这本书的书名《面向智能体的知识工程》在我看来，直接点明了人工智能领域的一个核心议题：如何构建能够执行复杂任务、具备一定自主性并且能够与环境进行有效交互的智能体。而“知识工程”作为一个研究领域，其目标就是系统地开发、获取、表示、管理和应用知识。将这两个概念结合起来，无疑指向了一个非常具有前景和挑战性的研究方向。我之所以对此书充满期待，是因为我一直认为，智能体的“智能”很大程度上取决于其所拥有的知识以及运用这些知识的能力。“工程”这个词，则暗示了书中会涉及一系列具体的技术、方法和工具，而不仅仅是理论性的探讨。我非常好奇，书中会如何定义“智能体”所需的“知识”，以及这些知识应该以何种形式被表示出来，以便于智能体的理解、推理和执行。例如，是符号化的知识表示，还是基于统计学或机器学习的隐式知识？更重要的是，“知识工程”如何为智能体的“学习”和“决策”提供支撑？它是否会介绍如何从数据中自动提取和构建知识，又如何利用这些知识来进行有效的推理和规划？这本书是否会提出一套完整的知识工程方法论，用于指导智能体的设计和实现，使得智能体能够更高效、更鲁棒地完成任务？我希望这本书能够深入浅出地解析这些复杂的问题，并提供一些具有启发性的案例，展示知识工程在智能体发展中的实际价值。
评分《面向智能体的知识工程》这个书名，一出现就牢牢抓住了我的注意力。我一直认为，真正智能的生命体（无论是生物还是人造的）其核心能力都离不开对“知识”的深度理解和灵活运用。而“智能体”这个概念，在人工智能领域中，恰恰代表了那种能够主动感知、分析、决策并执行行动的实体。那么，如何为这些智能体“注入”或者说“构建”所需的知识，并且以一种“工程化”的方式来完成，便成了关键问题。我非常期待书中能够探讨智能体需要哪些类型的知识，比如关于环境的知识、关于自身能力的知识、关于任务目标的知识，乃至关于其他智能体的知识。而且，这些知识是如何被表示、组织、存储和检索的？“知识工程”这个词，听起来就带有一种系统性和规范性，它暗示了我们不能仅仅依赖偶然的获取，而是需要有目的地、有条理地去构建和管理知识。我特别想知道，这本书会提供怎样的“工程”方法论，来应对构建智能体知识体系的复杂性。例如，在知识的获取过程中，是否存在自动化或半自动化的工具和流程？在知识的推理过程中，如何确保智能体的决策既有逻辑性又有创造性？书中是否会介绍一些具体的知识工程范式，并且展示它们如何应用于不同类型的智能体（例如，机器人、虚拟助手、游戏AI等）？我渴望了解这本书如何 bridging the gap（弥合差距），将抽象的知识理论与具体的智能体实践紧密结合。
评分《面向智能体的知识工程》这个书名，瞬间勾起了我对于人工智能核心机制的好奇心。我一直认为，智能体的“智能”并非凭空产生，而是建立在一套精密的知识体系之上，并且能够通过“工程化”的手段来构建和管理。我迫切想知道，这本书会如何定义智能体所需的“知识”，以及这些知识应该以何种方式被组织和表示，以便于智能体进行有效的学习、推理和行动。所谓的“工程化”，在我看来，意味着书中会涉及一套系统性的方法论，一套可以遵循的流程和技术，来确保智能体的知识体系是可靠、可扩展且高效的。我非常好奇，书中是否会探讨如何从各种来源（例如，传感器数据、用户交互、先验知识库等）获取知识，并将其转化为智能体能够理解和利用的形式？例如，是在设计阶段就构建好知识库，还是让智能体在运行时动态地学习和更新知识？更重要的是，我关心的是智能体的“推理”能力。它如何运用这些知识来解决问题、做出决策，甚至预测未来？书中是否会介绍不同的知识表示方法和推理机制，并探讨它们在构建不同类型智能体（如决策支持系统、机器人导航、自然语言处理代理等）中的适用性？我希望这本书能够为我提供一个全面的视角，让我理解如何通过知识工程，为智能体注入“智慧”，使其能够更好地理解世界，并以更智能的方式与之互动。
评分《面向智能体的知识工程》这个书名，一出现就勾起了我对人工智能深层机制的好奇。我一直觉得，智能体之所以能够表现出“智能”的行为，并非仅仅依靠算法的执行，更重要的是它所拥有的“知识”和运用知识进行“推理”的能力。而“知识工程”恰恰是系统性地解决这些问题的学科。我非常好奇，这本书会如何界定“知识”在智能体中的角色，以及“知识工程”的具体实践方法。例如，智能体需要哪些层级的知识？是从底层的感知数据到高层的概念理解，还是关于自身操作能力的专业知识？又或者是关于如何与其他智能体协作的社交知识？“工程”二字，让我预感到书中不会只是停留在概念层面，而是会深入到如何具体地构建、维护和更新智能体的知识库。我希望书中能够探讨一些实用的知识表示方法，例如本体论、规则系统、语义网络等，以及它们如何被应用于不同的智能体场景。更重要的是，我关心的是“推理”环节。智能体如何利用已有的知识来解决新的问题？书中是否会介绍一些先进的推理技术，例如基于逻辑的推理、基于概率的推理、基于约束的推理，甚至可能是启发式推理？我期待这本书能够为我揭示一个清晰的知识工程框架，能够指导如何将零散的知识点汇聚成一个能够驱动智能体高效运作的有机整体，并展现出知识工程在构建更加强大、更具适应性的智能体方面的巨大潜力。
评分这本书的标题——《面向智能体的知识工程》——立刻在我脑海中勾勒出一幅图景：智能体，这个能够感知、思考、行动并与环境交互的独立实体，其核心竞争力很大程度上源自其所掌握和运用的一切“知识”。而“知识工程”则似乎是构建、管理和运用这些知识的系统性学科。我对此深感好奇，因为“工程”一词往往伴随着严谨的设计、可控的实现和可衡量的结果。我迫切想知道，在智能体的世界里，知识工程是如何体现这种“工程化”的特质的。它是否意味着有一套标准化的流程来“生产”智能体所需的知识？例如，如何从原始数据中抽取有用的信息，并将其转化为智能体能够理解和利用的形式？书中会详细阐述如何对这些知识进行组织、存储和检索，以支持智能体在瞬息万变的外部环境中做出快速而准确的决策吗？更进一步，我关心的是知识的“推理”部分。智能体不仅仅需要“知道”，更需要“思考”。那么，知识工程如何赋能智能体的推理能力？它是否会介绍各种逻辑推理、概率推理、机器学习推理等方法，并探讨它们在智能体设计中的具体应用？这本书的出现，是否预示着我们可以通过更加系统化、工程化的方法，来构建出更具智能、更可靠、更可解释的智能体？我对书中所包含的具体技术细节，以及它们如何被整合在一起，形成一个能够支撑复杂智能体行为的知识体系，抱有极大的期待。
评分这本书的书名《面向智能体的知识工程》一开始就勾起了我的强烈好奇心。我一直对人工智能的发展及其背后的理论基础非常感兴趣，而“智能体”和“知识工程”这两个词的结合，无疑指向了AI领域一个非常核心且前沿的方向。我很好奇，这本书会如何将这两个概念融会贯通，构建出一个完整的知识体系。智能体作为AI最基本的行为单元，其智能的来源和体现很大程度上依赖于它所掌握和运用的知识。那么，如何有效地构建、表示、推理和管理这些知识，以赋予智能体更高级的认知能力和更灵活的行为策略，便是“知识工程”在智能体语境下的核心任务。我期待书中能够深入探讨智能体需要哪些类型的知识（例如，关于世界的常识性知识、关于自身能力的元认知知识、关于任务目标的领域知识等），以及这些知识是如何被智能体获取、组织和应用的。更进一步，我希望这本书能够阐述知识工程的方法论如何能够被巧妙地应用于构建具有自主学习、决策和交互能力的智能体。例如，在面对复杂多变的现实环境时，智能体如何通过知识工程的手段，从海量信息中提炼出有用的知识，并将其转化为指导行动的规则或模型？书中对“工程”二字的强调，也让我预感到这本书不仅仅是理论性的探讨，更会包含实用的技术和方法，或许还会涉及一些具体的框架或算法，这对我这样希望能够将理论付诸实践的读者来说，无疑是极大的吸引力。这本书的书名简洁而有力，似乎预示着它将为我们揭示智能体背后隐藏的知识奥秘，以及如何通过工程化的手段来驾驭这些奥秘，从而推动人工智能走向更高级的智能形态。
评分我一直以来都对“知识表示”这个概念颇为着迷，尤其是在谈论人工智能时。毕竟，机器要“思考”，首先需要能够“理解”和“存储”知识，而知识表示正是实现这一目标的关键环节。这本书的标题《面向智能体的知识工程》让我联想到，在智能体这个更为具象化的AI模型中，知识表示将扮演怎样的角色。智能体需要与环境互动，执行任务，而这些都需要它对所处的环境、自身的属性以及目标有一个清晰的“认知”。这种认知，归根结底就是以某种形式组织和存储起来的知识。我非常好奇书中会如何论述不同知识表示方法（比如符号表示、连接主义表示、混合表示等）在构建智能体时的适用性。例如，当一个智能体需要进行逻辑推理以解决某个问题时，可能需要符号化的知识表示；而当它需要从海量数据中学习模式并进行预测时，连接主义的表示方法或许更为合适。这本书是否会提出一种新的、更适合智能体需求的知识表示框架？它是否会探讨如何实现知识表示的动态更新和演化，以适应智能体在不断变化的环境中所遇到的新情况？此外，知识的“工程化”意味着什么？它是否意味着有一套系统化的方法来设计、构建和维护这些知识库，以确保智能体能够高效、准确地访问和利用知识？我期待书中能深入剖析这些问题，或许还能提供一些实际的案例，展示如何在具体的智能体应用中成功地运用知识表示技术。
评分这本书的书名《面向智能体的知识工程》让我立刻联想到，如果说智能体是人工智能的“行动者”，那么知识工程就是为其提供“智慧”的源泉。我一直对人工智能的“理解”和“思考”能力感到着迷，而这很大程度上依赖于智能体所拥有的知识及其处理知识的能力。因此，我非常期待这本书能够深入探讨“知识”在智能体中的具体形态和作用。它会是如何表示的？是显式的规则和事实，还是隐式的模式和关联？“工程”这个词，则暗示了书中会提供一套系统化的方法论，来指导如何构建、管理和应用这些知识，以赋予智能体更高级的认知能力。我很好奇，书中是否会阐述如何从海量的数据中抽取有用的知识，并将其组织成智能体能够高效检索和推理的结构？例如，是否会介绍本体构建、知识图谱构建等技术？同时，我也非常关注智能体的“推理”过程。智能体如何利用它所拥有的知识来解决各种问题，做出决策，甚至进行预测？书中是否会涵盖不同的推理技术，并讨论它们在智能体应用中的优缺点？我希望这本书能够为我提供一个清晰的知识工程框架，帮助我理解如何通过工程化的手段，来打造出更智能、更自主、更具泛化能力的智能体。
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