人工智能 （第2版）

作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。

本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、高级专题以及现在和未来五部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，以及受到自然启发的搜索等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理，回顾了几十年来人...

作为计算机科学的一个分支，人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。

本书包括引言、基础知识、基于知识的系统、高级专题以及现在和未来五部分内容。第一部分从人工智能的定义讲起，就人工智能的早期历史、思维和智能的内涵、图灵测试、启发法、新千年人工智能的发展进行了简要论述。第二部分详细讲述了人工智能中的盲目搜索、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示和产生式系统等基础知识。第三部分介绍并探究了人工智能领域的成功案例，如DENDRAL、MYCIN、EMYCIN等经典的专家系统，振动故障诊断、自动牙科识别等新的专家系统，以及受到自然启发的搜索等。第四部分介绍了自然语言处理和自动规划等高级专题。第五部分对人工智能的历史和现状进行了梳理，回顾了几十年来人工智能所取得的诸多成就，并对其未来进行了展望。

本书系统、全面地涵盖了人工智能的相关知识，既简明扼要地介绍了这一学科的基础知识，也对自然语言处理、自动规划、神经网络等内容进行了拓展，更辅以实例，可以帮助读者扎扎实实打好基础。本书特色鲜明、内容易读易学，适合人工智能相关领域和对该领域感兴趣的读者阅读，也适合高校计算机专业的教师和学生参考。

史蒂芬·卢奇（Stephen Lucci）

拥有纽约市立大学的博士学位，目前在纽约市立大学教授计算机科学课程。他曾在高性能计算领域发表了多篇论文，并且是NASA 发起的MU-SPIN 项目的学术带头人。MU-SPIN 项目旨在为NASA 培养下一代*尖的科学家和工程师。

丹尼·科佩克（Danny Kopec）

拥有爱丁堡大学博士学位，目前在纽约市立大学布鲁克林学院和纽约市立大学研究生中心任教。他发表过多篇论文，并出版过几本书，还是一位国际象棋大师。

译者简介

林赐

软件设计师、网络工程师，毕业于渥太华大学系统科学硕士专业，已翻译出版《Python神经网络编程》等多本技术图书。