Artificial Intelligence and the Design of Expert Systems (The Benjamin/Cummings series in artificial pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Benjamin-Cummings Publishing Company, Subs of Addison Wesley Longman, Inc

作者:George F. Luger

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1989-04-13

价格:USD 51.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780805301397

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Intelligence
• Expert Systems
• Knowledge Representation
• Inference
• Lisp
• Programming
• Computer Science
• Cognitive Science
• Machine Learning
• Problem Solving

洞察智能的本质：构建赋能决策的系统 在日新月异的技术浪潮中，人工智能（AI）已不再是科幻小说的遥远设想，而是深刻重塑我们工作、学习与生活方式的现实力量。而在这场智能革命的核心，专家系统（Expert Systems）作为人工智能的一个重要分支，扮演着举足轻重的角色。它们旨在捕捉和模拟人类专家在特定领域的深厚知识与推理能力，从而在复杂问题解决、辅助决策以及自动化任务等方面展现出强大的潜力。本书旨在深入剖析人工智能的内在机制，并在此基础上，揭示如何精心设计和构建能够有效模仿人类专家思维过程的智能系统。 人工智能的基石：探索智能的奥秘 理解专家系统的构建，离不开对人工智能领域 fundamental 概念的透彻把握。本书将带领读者从源头出发，循序渐进地探索人工智能的广阔天地。我们将首先追溯人工智能的哲学渊源与历史演进，了解人类对于“智能”这一概念的思考是如何一步步推动科学技术的发展，从早期的逻辑推理到后来的连接主义思潮，每一步都为我们构建更高级的智能系统奠定了理论基础。 接着，我们将深入探讨人工智能的核心理论与方法论。这包括但不限于： 表示（Representation）：信息如何被组织、编码和存储，以便机器能够理解和处理。我们将审视符号表示（如逻辑规则、语义网络）和分布式表示（如神经网络中的向量）的优缺点，以及它们在不同问题领域的适用性。理解有效的知识表示是构建任何智能系统的基础，它决定了系统能否准确地捕捉现实世界的复杂性。 搜索（Search）：如何在庞大的可能性空间中寻找最优解。我们将学习各种搜索策略，从简单的盲目搜索（如广度优先搜索、深度优先搜索）到更具智慧的启发式搜索（如A算法、爬山法）。这些搜索算法是解决诸如规划、路径查找、游戏对弈等问题的关键。 学习（Learning）：系统如何通过经验来改进其性能。我们将接触到机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习和强化学习。了解不同的学习模型，如决策树、支持向量机、神经网络，以及它们如何从数据中提取模式和知识，对于构建能够适应新情况的智能系统至关重要。 推理（Reasoning）：系统如何根据已有的知识得出新的结论。我们将研究不同的推理机制，如演绎推理、归纳推理和溯因推理。特别是，我们将重点关注逻辑推理，包括命题逻辑和一阶逻辑，以及如何利用规则和事实进行推理。 专家系统的蓝图：设计与构建的艺术 在对人工智能的通用原理有了扎实的理解之后，本书将聚焦于专家系统的独特设计与构建。专家系统之所以能够模仿人类专家的能力，关键在于其对特定领域知识的精确捕获和有效利用。 我们将详细剖析专家系统的典型架构，通常包括以下几个核心组件： 知识库（Knowledge Base）：这是专家系统的“大脑”，存储着特定领域内的所有知识。知识可以以多种形式表示，最常见的是规则（“IF-THEN”语句），例如“IF 医生诊断出患者发烧且咳嗽 THEN 考虑流感”。我们还将探讨其他知识表示方法，如框架（frames）、语义网络（semantic networks）和本体（ontologies），并分析它们在不同场景下的优势。知识库的构建是专家系统开发中最具挑战性也最关键的一步，它需要与领域专家的深度合作，确保知识的准确性、完整性和一致性。 推理引擎（Inference Engine）：这是专家系统的“思考者”，它负责根据知识库中的知识来解决问题。推理引擎通过应用各种推理策略（如前向链（forward chaining）和后向链（backward chaining））来推导出结论。前向链是从事实出发，一步步应用规则得出结论；后向链是从目标出发，寻找能够支持该目标的证据和规则。理解推理引擎的工作机制，对于设计能够有效分析和解决问题的系统至关重要。 用户接口（User Interface）：这是专家系统与用户进行交互的“窗口”。良好的用户接口能够使非技术用户也能够轻松地使用专家系统，并理解其推理过程。我们将讨论如何设计直观的用户界面，以及如何有效地向用户解释系统的推理过程和最终的建议，以增强系统的可信度和可用性。 解释器（Explanation Facility）：这是专家系统的一项重要功能，它能够解释系统是如何得出某个结论的。当用户对系统的决策感到困惑时，解释器可以提供推理链条，让用户了解背后的逻辑和依据。这对于建立用户对系统的信任，以及在必要时进行修正和改进至关重要。 构建过程中的挑战与策略 设计和构建一个成功的专家系统并非易事，它涉及一系列复杂的问题和挑战。本书将深入探讨这些挑战，并提供切实可行的策略来应对它们： 知识获取（Knowledge Acquisition）：这是专家系统开发中最耗时、最困难的环节之一。从领域专家那里提取隐性知识、显性知识，并将之转化为机器可理解的形式，需要精湛的访谈技巧、敏锐的观察能力以及对领域知识的深入理解。我们将介绍不同的知识获取方法，如结构化访谈、非结构化访谈、观察学习和案例分析，并讨论如何克服知识获取过程中的障碍，例如专家的表达能力、知识的碎片化以及概念的不一致性。 知识表示与管理（Knowledge Representation and Management）：选择合适的知识表示方法对于专家系统的效率和性能至关重要。不同的知识表示方法适用于不同类型的问题。例如，基于规则的系统适合于解决具有明确推理逻辑的问题，而基于框架的系统则更适合于描述复杂对象的结构和属性。我们将探讨如何有效地组织、维护和更新知识库，以确保系统能够随着领域的发展而不断进步。 推理机制的选择与优化（Selection and Optimization of Inference Mechanisms）：根据问题的性质和知识库的特点，选择最合适的推理引擎和推理策略是至关重要的。一个高效的推理引擎能够大大缩短解决问题的时间，提高系统的响应速度。我们将分析不同推理策略的优劣，以及如何针对特定问题进行推理机制的优化，例如通过引入不确定性推理（uncertainty reasoning）来处理模糊或不完整的信息。 系统评估与验证（System Evaluation and Validation）：如何衡量一个专家系统的性能？本书将介绍多种评估方法，包括与人类专家的比较、基于测试用例的性能评估以及用户满意度调查。确保专家系统能够准确、可靠地解决问题，并且其建议能够被用户接受和信任，是系统成功的关键。 应用领域与未来展望 专家系统已经被广泛应用于各个领域，并取得了显著的成效。本书将通过丰富的案例研究，展示专家系统在以下领域的应用： 医疗诊断与治疗：例如，DENDRAL 用于有机化学结构分析，MYCIN 用于诊断和治疗血液感染。 金融与商业：例如，风险评估、信贷审批、股票交易决策支持。 工业生产与工程：例如，故障诊断、生产调度、质量控制。 科学研究与教育：例如，辅助科研人员进行实验设计，为学生提供个性化学习指导。 展望未来，随着人工智能技术的不断发展，专家系统也将融入更先进的技术，如机器学习、自然语言处理和计算机视觉，从而变得更加智能、通用和强大。本书不仅旨在传授知识，更希望激发读者对人工智能与专家系统潜力的深入思考，以及在这一激动人心的领域中进行创新的热情。通过对人工智能基础理论的深入剖析，以及对专家系统设计与构建的详细阐述，本书将为读者提供一套坚实的理论框架和实践指南，赋能读者洞察智能的本质，并成功构建能够赋能决策的未来系统。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆