高级人工智能第三版电子书PDF下载完整高清版|百度网盘下载

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高级人工智能（第三版） 内容新颖，反映了人工智能领域的最新研究进展，总结了作者多年来的科研成果。全书力求从理论、算法、系统、应用等方面探讨人工智能的方法和关键技术。与高级人工智能第二版（第三版）相比，增加了两个章节。其他章节也进行了重大修改和补充。

简介

第 1-6 章讨论人工智能中的认知问题和自动推理，讨论逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理和概率推理；第 7-14 章侧重于机器学习和知识发现，涵盖归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；第 15 章讨论代理计算；第 16 章讨论互联网智能

人工思维模型

计算机的发展经历了两个阶段。第一阶段采用冯诺依曼架构，主要用于数值计算、文档处理、数据库管理和检索。这些应用程序具有明确定义的算法，并且很难编程。第二阶段是符号和逻辑的处理，主要是通过推理，对知识信息进行处理。如何确定有效的算法是研究的重点。上述所有应用都是具有明确定义和明确定义的理想世界问题。大多数现实世界的问题都具有不明确的结构，例如模式识别、问题解决和信息不完整的学习等，这些问题属于直观信息处理的范畴。

为了处理直观的信息，必须研究柔性信息处理的理论和技术。现实世界中所谓的柔性问题具有以下特点：

(1) 包含模糊或不确定信息的各种复杂情况的整合；

(2)主动获取必要的信息和知识，通过归纳学习将知识规范化；

（3）系统本身可以适应用户和环境的变化；

(4)按加工对象系统自组织；

(5) 容错处理能力。

实际上，具有大规模并行和分布式信息处理能力

人脑神经网络天然支持灵活的信息处理。因此，作者提出了一种人工思维模型

明确表明，人工智能将基于开放的自治系统，充分发挥各种处理范式的人工智能思维模型的优势，实现集体智能，以实现灵活的信息处理，解决现实世界的问题。问题。

逻辑学院

以麦卡锡和尼尔森为代表的逻辑学派主张用逻辑来研究人工智能，即用形式化的方法来描述客观世界。他们认为：

(1) 智能机器必须了解其环境；

(2) 通用智能机器应该能够以声明方式表达其关于其环境的大部分知识；

(3) 通用智能机器表达陈述性知识的语言至少要具备一阶逻辑的表达能力。在人工智能研究中，逻辑学派强调概念知识表示、模型论语义和演绎推理。麦卡锡主张任何事物都可以用一个统一的逻辑框架来表示，以常识推理中的非单调逻辑为中心。