год-2006
1408 страниц
В книге AIMA (Artificial Intelligence: A Modern Approach) описываются теоретические базисы искусственного интеллекта (ИИ) , включая математическую логику, гипотезу вероятностей и гипотезу непрерывных задач, раскрывается суть подобных понятий, как восприятие, рассуждение, действие и обучение. Главной объединяющей темой монографии является идея интеллектуального агента (intelligent agent). Авторы определяют искусственный интеллект как науку об агентах, которые получают итоги актов восприятия из собственной среды и выполняют действия, при этом любой подобный агент реализует роль, которая отображает последовательности актов восприятия в действия. Рассматриваются разные способы понятия данных задач, в том числе продукционные системы, реактивные агенты, условные планировщики в реальном масштабе времени, нейронные сети и системы, действующие на основе гипотезы решений. Теоретическое описание иллюстрируется многочисленными алгоритмами, претворении в жизнь которых в виде готовых программ на Lisp, Python, Java, C++ и Prolog располагаются на сопровождающем книгу Web-узле (aima.cs.berkeley.edu) . Книга Искусственный интеллект (AI): современный подход (AIMA). 2-е изд. Стюарт Рассел предназначена для эксплуатации в базовом университетском курсе или в последовательности курсов по специальности. Применима в качестве основного справочника для аспирантов, специализирующихся в обл. искусственного интеллекта, и будет полезной программистам и профессионалам, желающим выйти за пределы избранной ими специальности.
Содержание книги Искусственный интеллект (AI): современный подход (AIMA). 2-е изд. Стюарт Рассел
Предисловие 24
Об авторах 31
ЧАСТЬ I. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ 33
Глава 1. Введение 34
Глава 2. Интеллектуальные агенты 75
ЧАСТЬ II. РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМ 109
Глава 3. Решение проблем посредством поиска 110
Глава 4. Информированный поиск и исследование пространства состояний 153
Глава 5. Задачи удовлетворения ограничений 209
Глава 6. Поиск в условиях противодействия 240
ЧАСТЬ III. ЗНАНИЯ И РАССУЖДЕНИЯ 281
Глава 7. Логические агенты 282
Глава 8. Логика первого порядка 341
Глава 9. Логический вывод в логике первого порядка 380
Глава 10. Представление знаний 440
ЧАСТЬ IV. ПЛАНИРОВАНИЕ 511
Глава 11. Основы планирования 512
Глава 12. Планирование и осуществление действий в реальном мире 564
ЧАСТЬ V. НЕОПРЕДЕЛЕННЫЕ ЗНАНИЯ И РАССУЖДЕНИЯ
В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ 621
Глава 13. Неопределенность 622
Глава 14. Вероятностные рассуждения 660
Глава 15. Вероятностные рассуждения во времени 718
Глава 16. Принятие простых решений 778
Глава 17. Принятие сложных решений 815
ЧАСТЬ VI. ОБУЧЕНИЕ 863
Глава 18. Обучение на основе наблюдений 864
Глава 19. Применение знаний в обучении 902
Глава 20. Статистические методы обучения 945
Глава 21. Обучение с подкреплением 1010
ЧАСТЬ VII. ОБЩЕНИЕ, ВОСПРИЯТИЕ И ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ДЕЙСТВИЙ 1045
Глава 22. Общение 1046
Глава 23. Вероятностная обработка лингвистической информации 1102
Глава 24. Восприятие 1141
Глава 25. Робототехника 1188
ЧАСТЬ VIII. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 1247
Глава 26. Философские основания 1248
Глава 27. Настоящее и будущее искусственного интеллекта 1277
Приложение А. Математические основы 1288
Приложение Б. Общие сведения о языках и алгоритмах,
используемых в книге 1297
Литература 1302
Предметный указатель 1373
