具体描述
1997年12月第一版第一次印刷
本书系统地讲述了人工智能的基本概念、基本原理及其发展趋势，并列举了具有参考价值的人工智能程序和其法。本书总结了我们多年来的科研和教学成果及实践经验，内容涉及人工智能的大部分分支，取材新颖，内容丰富，由浅入深，层次分明。
全书内容包括人工智能的逻辑基础、知识表示技术、搜索策略、非精确性推理、人工智能语言、专家系统、专家系统开发工具、机器学习和人工神经网络等内容。书中各章均附有一定数量的习题，并列出相关的参考文献，以便引导读者进行更深入的学习和研究。
本书用作高等院校有关专业的高年级学生或研究生教材，亦可供从事计算机科学、人工智能等有关方面工作的科技人员参考。
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用户评价
读完《人工智能与知识工程》，我最大的感受就是，AI的进步并非一蹴而就，而是经历了漫长而曲折的探索过程。作者在书中详细回顾了人工智能发展的历史，从早期的逻辑推理，到符号主义的兴盛，再到连接主义的复兴，以及如今深度学习的时代。这种历史的回顾，让我看到了不同技术流派的演变和相互影响。他并没有简单地罗列事实，而是深入分析了每个时期人工智能研究的重点、遇到的挑战以及取得的突破。特别是他对“AI冬天”的论述，让我理解了技术发展过程中必然会经历的瓶颈和低谷。同时，作者也对未来的发展趋势进行了展望，他认为，将知识工程与机器学习相结合，是人工智能迈向更深层次智能的关键。这种对历史的梳理和对未来的预测，让我对人工智能这个领域有了更宏观、更深刻的理解，也更加佩服那些在人工智能领域默默耕耘的科学家们。
评分我对这本书的另一个深刻印象是它对“学习”的探讨。我一直认为机器学习就是数据驱动的算法优化，但这本书让我看到了“学习”的更多维度。从监督学习、无监督学习到强化学习，作者都进行了非常详尽的阐述。他不仅解释了算法的原理，更重要的是，他深入分析了每种学习范式背后的哲学思想和适用场景。例如，在讲到强化学习时，作者用了很多生动的例子，比如机器狗学习走路，或者AI玩游戏，这些都让我直观地感受到了“试错”和“奖励”机制如何驱动智能体的学习。更让我感到惊奇的是，作者还探讨了“迁移学习”和“终身学习”的概念，这正是目前AI领域非常前沿的研究方向。他解释了如何让AI能够将在一个任务上学到的知识迁移到另一个相似的任务上，或者能够持续地从新的经验中学习，而不会遗忘旧的知识。这让我看到了AI不仅仅是“记忆”数据，更是能够“进化”和“成长”。这种对学习机制的深入剖析，让我对AI的潜力有了更深的认识，也让我开始思考，未来的AI是否能够像人类一样，拥有真正的创造力和适应性。这本书让我觉得，AI的学习过程，其实也是人类自身学习过程的一种抽象和模拟，充满了智慧和挑战。
评分这本《人工智能与知识工程》在探讨“智能体”的设计和实现方面，为我打开了一扇新的窗户。我之前对“智能体”的理解，可能只停留在科幻电影里的机器人形象，但这本书让我明白，智能体是一个更广泛的概念，可以是软件程序，也可以是机器人，其核心在于能够感知环境、做出决策并采取行动。作者详细介绍了智能体的一些基本架构，比如感知-行动循环，以及更复杂的基于模型的智能体。我尤其喜欢他对“环境”和“智能体交互”的分析，这让我认识到，智能体的成功，很大程度上取决于它能否有效地理解并适应所处的环境。书中还涉及了“多智能体系统”，探讨了多个智能体之间如何协作、竞争，以及如何形成复杂的群体行为。这部分内容让我联想到现实世界中的交通管理、金融市场等等，都充满了多智能体协作的影子。这本书让我对如何设计和构建能够独立思考、自主行动的AI系统有了更清晰的认识，也让我看到了未来AI在解决复杂社会问题方面的巨大潜力。
评分这本书中关于“机器学习中的伦理与社会影响”的讨论，是我在阅读过程中最受触动的部分之一。在关注AI技术本身的同时，作者也深刻地探讨了AI发展所带来的伦理困境和社会挑战。他详细分析了偏见、公平性、隐私保护以及可解释性等问题，并且引用了大量的案例来佐证。例如，在人脸识别技术中存在的种族偏见，或者在招聘算法中可能出现的性别歧视，这些都让我认识到，技术并非中立，而是在发展过程中会不可避免地反映甚至放大社会原有的不公。作者提出的“负责任的AI”理念，让我开始思考，作为AI的研究者和开发者，应该承担怎样的社会责任。如何确保AI技术的发展服务于人类的福祉，而不是加剧社会矛盾？这个问题非常重要，也让我对AI的未来发展有了更审慎的思考。这本书让我明白，技术的进步，必须与伦理的思考同步，才能真正走向光明。
评分《人工智能与知识工程》在“知识工程”这一块的内容，对我来说是全新的领域，让我对如何构建和利用知识有了更系统化的认识。作者没有停留在理论层面，而是深入浅出地介绍了知识工程的整个流程，从知识的获取、表示、推理到应用。我印象特别深刻的是关于“知识获取”的讨论，它不仅仅是简单的从文本中提取信息，而是涉及到如何与领域专家进行交互，如何设计问卷，如何构建知识库。这让我意识到，AI的智能，很大程度上是建立在高质量的知识基础之上的。作者还详细介绍了各种知识表示技术，比如规则、语义网络、本体等，并且解释了它们在不同场景下的优劣。让我感到兴奋的是，这本书还介绍了如何利用自然语言处理技术来自动化知识的获取和更新，这让我看到了AI在“自学成才”方面的巨大潜力。总而言之，这部分内容让我明白，知识工程不仅仅是一门技术，更是一种系统性的思维方式，它帮助我们将零散的信息转化为有组织的、可被机器利用的知识，从而驱动更高级的人工智能应用。
评分《人工智能与知识工程》在“高级人工智能应用”部分的描述，让我对AI的未来充满了无限的遐想。作者并没有局限于理论，而是列举了大量AI在各个领域的实际应用案例，从自动驾驶、智慧医疗到智能制造、金融风控等等，让我看到了AI是如何深刻地改变着我们的世界。他详细分析了每个领域AI应用的特点和挑战，以及所需的关键技术。例如，在自动驾驶领域，他阐述了传感器融合、路径规划、决策控制等复杂的技术细节。在智慧医疗领域，他介绍了AI如何辅助医生进行疾病诊断、药物研发，甚至个性化治疗方案的制定。这些生动的案例，让我深刻地体会到AI的强大力量，以及它在解决现实世界难题方面的巨大潜力。这本书让我认识到，人工智能不仅仅是一门抽象的学科，更是能够切实地为人类社会带来积极影响的变革性技术。
评分这本书的“知识图谱”章节，绝对是点睛之笔。我之前对知识图谱的理解，仅仅停留在“连接”概念，但作者却将知识图谱的构建、表示和应用讲得如此透彻。他从本体论出发，解释了如何定义实体、属性和关系，以及如何构建大规模的知识图谱。让我惊叹的是，作者还介绍了多种知识图谱的推理技术，比如图的嵌入、图的神经网络等，这些技术能够让AI从知识图谱中发现隐藏的联系，进行更深层次的推理。我尤其欣赏他对知识图谱在搜索、推荐、问答等方面的实际应用案例的详细分析，让我看到了知识图谱如何成为驱动智能应用的核心引擎。这本书让我明白，知识图谱不仅仅是一种数据结构，更是一种能够让机器“理解”和“思考”世界的重要方式，是人工智能实现高级智能的关键技术之一。
评分《人工智能与知识工程》在“人机交互”方面的论述，为我描绘了未来人与AI协作的蓝图。我一直觉得，AI的最终目标是服务于人类，而如何让AI更好地理解人类的需求，并以人类更容易接受的方式进行交互，就显得尤为重要。作者详细探讨了语音识别、自然语言理解、情感计算等技术在人机交互中的应用，并分析了如何设计更自然、更直观的交互界面。让我印象深刻的是，书中还讨论了“共情AI”的概念，即AI如何理解和响应人类的情感，从而提供更具人性化的服务。例如，在心理咨询、老年人陪伴等领域，AI的情感能力将至关重要。此外，作者还展望了虚拟现实、增强现实与AI的结合，这将为我们带来前所未有的沉浸式交互体验。这本书让我对未来人与AI和谐共存的场景充满了憧憬，也让我更加期待AI在改善人类生活品质方面所能发挥的作用。
评分这本书在“推理”部分的讲解，是我之前从未接触过的深度。我一直以为AI的推理能力就是简单的逻辑判断，但作者却向我展示了更为复杂和 nuanced 的推理机制。从早期的专家系统，到后来的概率图模型，再到最新的深度学习中的推理能力，作者为我勾勒出了一幅AI推理能力发展的全景图。我尤其欣赏他对“不确定性推理”的阐述，因为现实世界充满了不确定性，而能够处理不确定性的AI，才更接近人类的智能。他详细介绍了贝叶斯网络、马尔可夫链等工具，解释了如何用概率的方式来表达和推理知识。这让我明白了，AI的“思考”过程，不仅仅是沿着一条确定的路径前进，更可能是在不断地评估可能性，做出最优的选择。此外，作者还探讨了“常识推理”的难题，这部分内容让我思考了很久。让AI理解并应用那些人类认为理所当然的常识，竟然如此困难。这不仅仅是数据量的问题，更是对世界模型构建的挑战。这本书让我意识到，AI的进步，不仅仅是算法的优化，更是对人类思维方式的深刻理解和模拟。
评分这本《人工智能与知识工程》真的让我大开眼界，原本以为AI只是冷冰冰的代码和算法，但读完之后，我才意识到它背后蕴含着多么深厚的思想和哲学。作者在开篇就对“智能”本身进行了深入的剖析，从不同学派的观点出发，探讨了什么是真正的认知，什么是意识，以及机器是否有可能拥有这些。我特别喜欢关于“符号主义”和“连接主义”的讨论，它们之间的争论历史悠久，作者却能将其讲得通俗易懂，并且清晰地阐述了它们各自的优势和局限性。尤其是关于知识表示的部分，我之前一直觉得知识是零散的，难以系统化，但这本书提供了一种全新的视角。它介绍了各种知识表示方法，比如逻辑表示、语义网络、框架表示等等，让我看到了如何将人类的知识结构化，并让机器能够理解和推理。我尤其对“本体论”的介绍印象深刻，它让我明白，要让AI真正“理解”世界，就必须先定义好世界中的“事物”以及它们之间的“关系”。这不仅仅是技术层面的问题，更是对我们自身认知模式的深刻反思。读这本书的过程，就像是在进行一场智力探险，每翻一页都有新的发现，让我对AI的未来充满了期待，也更加理解了它作为一门学科的博大精深。它不仅仅是一本关于技术的书，更是一本关于思维方式的书，引导我从更宏观的层面去审视人工智能的发展。
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