具体描述
《人工智能导论:方法与系统》旨在向读者介绍人工智能的核心知识与最新进展，使读者建立起对于人工智能的总体认识，为以后进入人工智能各分支的研究和应用奠定基础。人工智能是一个庞杂的学科体系，从概念上讲，一切为复制生物智能而做出的努力都可纳入其中。如何能够系统、全面、简洁地描述人工智能的全貌而不显得凌乱，绝非易事。编者在为本科生讲授“人工智能基础”课程时，就感到涵盖自己所欲讲授全部内容的教材或书籍尚不多见，需要查阅许多不同资料才能获取相关信息，于是萌生撰写此书的念头，并一路坚持下来，直至此书面世。
为了详尽地阐述人工智能的核心知识，必须有一条主线将这些知识串联起来。《人工智能导论:方法与系统》所确定的主线是从实现人工智能的角度，将有关知识划分为哲学基础和工程实践两大块。哲学基础是实现人工智能的不同哲学思想和在相应思想指导下的具体方法；工程实践则是有关方法在实际问题中的应用和集成，以及方法实现所需要的软硬件条件。
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读后感
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用户评价
我太太，她是个搞纯艺术的，完全跟技术不沾边，她那天随手翻了几页，居然对里面的“模糊逻辑”章节产生了兴趣。她不是在乎那个数学公式，而是对我解释说，这就像是她调色板上的颜色——你不能说某个颜色“绝对是”红色或“绝对是”橙色，它总是在一个过渡地带，充满不确定性，但正是这种不确定性构成了美感。这本书的叙述风格，在某些地方，确实跳脱了那种典型的理工科教科书的冰冷和精确。它的文字里，偶尔会流露出一种哲学思辨的味道，尤其是在讨论“智能的本质”和“图灵测试的局限性”时。我记得有一段特别有意思，作者引用了某个早期AI学者的观点，将机器的“学习”比作“在迷宫中寻找出口”，强调了试错和剪枝的重要性，而不是一味地灌输数据。这让我开始反思，我们现在过度迷恋于“大数据驱动”的黑箱模型，是不是在无意中丢弃了对“推理”和“可解释性”的早期追求。如果说现代AI是一辆装载了涡轮增压引擎的跑车，那么这本书就像是在细致地拆解和讲解内燃机的工作原理，它让你清楚地知道火花塞是如何点燃燃料的。我期待的是加速，但它给了我燃烧的化学反应细节。对于想深入理解智能系统底层逻辑，而不是仅仅停留在调用API层面的读者来说，这本“导论”提供了一种更深沉的视角，虽然它没有直接告诉你如何构建下一代大模型，但它让你明白，无论技术如何迭代，那些关于“决策”、“表示”和“搜索”的核心难题从未真正消失。
评分这本书的写作视角，非常注重“形式化”和“公理化”的构建。它试图将智能建立在一个坚固的数学和逻辑基石之上，强调完备性、一致性、可判定性这些概念。这种严谨性在处理涉及概率和不确定性的章节时尤为明显，作者会非常耐心地铺陈贝叶斯理论的每一步推导，并详细讨论马尔可夫假设的适用范围和局限。然而，在当今这个大数据和深度学习主导的时代，很多实际问题往往是通过“统计拟合”而非“逻辑演绎”来解决的。我阅读时总有一个挥之不去的感觉：这本书似乎预设了一个“理性人”或“完美信息”的计算环境，而现实世界的AI应用，充斥着噪音、缺失值和非结构化的混乱。举个例子，在讨论自然语言处理时，它花费了大量篇幅介绍基于上下文无关文法（CFG）的句法分析，这在解析简单、结构明确的句子时是有效的，但对于现代互联网上那些充满俚语、缩写和多重歧义的复杂表达，这种方法显得力不从心。它提供了一个完美的理论蓝图，但对如何处理“现实世界的脏数据”这个问题，着墨甚少，这使得它的“导论”价值，在某种程度上，更偏向于理论基础的训练，而非面向应用的实战指南。
评分最让我感到意外的是，这本书在“伦理”和“社会影响”方面的讨论，出乎意料地深入，而且视角非常具有前瞻性，尽管这本书的出版年份并不算特别新。它没有像很多近年的读物那样，简单地停留在“AI会抢走工作”或者“需要更公平的算法”这类表层讨论。相反，它回溯到了早期AI研究人员对“机器意识”和“自主性边界”的探讨。作者花了相当大的篇幅来分析“机器责任”的问题——如果一个基于逻辑推理的专家系统做出了错误的医疗诊断，责任应该归于设计者、使用者，还是系统本身？这种探讨超越了单纯的技术层面，触及了法律和哲学的核心。这种对“为什么要做AI”而非“如何做AI”的追问，让我停下了飞速翻页的手指。它迫使读者思考，当我们赋予系统越来越大的自主权时，我们到底在构建一个工具，还是在创造一个潜在的代理人？这种深刻的、几乎是形而上的讨论，在很多侧重于快速落地的技术手册中是看不到的。这本书的价值，因此，不只在于教会你技术操作，更在于塑造你对这项技术未来走向的敬畏和审慎态度。
评分说实话，这本书的排版和插图，简直是上个世纪的遗风。字体偏小，而且很多图示都是那种线条画，黑白分明，缺乏现代教材那种鲜艳的色彩和动态的示意图。这使得我在阅读涉及复杂算法（比如A*搜索算法的动态演示，或者反向传播的向量运算过程）时，需要花费额外的精力在脑海中构建三维的运行模型。我习惯了通过动画和交互式的例子来学习新概念，这本书完全依赖于读者的想象力和抽象思维能力。它没有提供任何配套的在线资源链接，没有GitHub代码库，甚至连参考文献的引用格式都显得有点陈旧。我尝试去搜索书里提到的几个关键代码实现案例，发现它们大多是基于Fortran或Lisp编写的早期程序，在现代Python环境中运行起来需要大量的适配工作。这让我感觉，这本书更像是一个博物馆里的珍贵藏品，它完整地记录了历史的原貌，但要把它搬到现代的生产线上使用，需要一个专业的“文物修复师”。对于一个希望立刻上手实践的工程师来说，这种“古典主义”的教育方式，带来的挫败感是真实存在的。它要求读者具备极高的自驱力和信息整合能力，去弥补现代教学工具所提供的便捷性上的缺失。
评分这本书，说实话，我拿到手里的时候，心里是有点打鼓的。封面设计得挺简洁，但那种“导论”二字，总让人觉得是不是又是那种老掉牙的理论堆砌，或者干脆就是给本科生应付期末考试准备的入门读物。我本身在工业界摸爬滚打了几年，对AI的应用侧稍微了解一些，但理论基础总觉得像个漏斗，总有些关键的脉络抓不住。刚翻开目录，心里咯噔一下，果然是那些经典章节：历史沿革、搜索算法、知识表示、逻辑推理……我的预期是，也许能找到一些关于Transformer架构的最新进展，或者至少是深度学习如何在特定领域（比如时序预测）的最新突破。结果呢，这本书似乎更像是一份穿越时空的邀请函，把我带回了符号主义和连接主义交锋的年代。它对早期的专家系统倾注了大量的篇幅，详细描述了DENDRAL和MYCIN的架构细节，这对于理解AI的“根”很有帮助，但对于我目前急需解决的那个实时决策问题来说，帮助有限。它更像是在教你如何用算盘解决微积分问题，虽然原理相通，但工具显然不是最优选。不过，抛开功利性不谈，它对AI发展脉络的梳理，那种“曲径通幽”的叙事方式，确实有它独特的美感，只是这种美感，在快节奏的工程实践中，显得有些奢侈。我期望的“导论”是能快速搭起一个现代AI框架的脚手架，这本书给我的更像是一份关于“建筑美学”的精深探讨，从地基到梁柱的古典结构，非常扎实，但没有最新的环保材料或智能家居系统的介绍。
评分我只是试试看能不能找到
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评分课上用的教材，很不好买……但我觉得编的还不错
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