《世界著名計(jì)算機(jī)教材精選 人工智能：一種現(xiàn)代的方法(第3版)》是最、最經(jīng)典的人工智能教材，已被全世界100多個(gè)國(guó)家的1200多所大學(xué)用作教材。
《世界著名計(jì)算機(jī)教材精選 人工智能：一種現(xiàn)代的方法(第3版)》的版而系統(tǒng)地介紹了人工智能的理論和實(shí)踐，闡述了人工智能領(lǐng)域的核心內(nèi)容，并深入介紹了各個(gè)主要的研究方向。全書分為七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“問題求解”，第III部分“知識(shí)、推理與規(guī)劃”，第IV部分“不確定知識(shí)與推理”，第V部分“學(xué)習(xí)”，第VI部分“通信、感知與行動(dòng)”，第VII部分“結(jié)論”?！妒澜缰?jì)算機(jī)教材精選 人工智能：一種現(xiàn)代的方法(第3版)》既詳細(xì)介紹了人工智能的基本概念、思想和算法，還描述了其各個(gè)研究方向最前沿的進(jìn)展，同時(shí)收集整理了詳實(shí)的歷史文獻(xiàn)與事件。另外，本書的配套網(wǎng)址為教師和學(xué)生提供了大量教學(xué)和學(xué)習(xí)資料。
本書適合于不同層次和領(lǐng)域的研究人員及學(xué)生，是高等院校本科生和研究生人工智能課的教材，也是相關(guān)領(lǐng)域的科研與工程技術(shù)人員的重要參考書。
美國(guó)伯克利大學(xué)與Google人工智能科學(xué)家合作編寫，全世界100多個(gè)國(guó)家1200多所大學(xué)使用
Stuart Russell，1962年生于英格蘭的Portsmouth。他于1982年以一等成績(jī)?cè)谂＝虼髮W(xué)獲得物理學(xué)學(xué)士學(xué)位，并于1986年在斯坦福大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)的博士學(xué)位。之后他進(jìn)入加州大學(xué)伯克利分校，任計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，智能系統(tǒng)中心主任，擁有Smith-Zadeh工程學(xué)講座教授頭銜。1990年他獲得國(guó)家科學(xué)基金的“總統(tǒng)青年研究者獎(jiǎng)”(Presidential Young Investigator Award)，1995年他是“計(jì)算機(jī)與思維獎(jiǎng)”(Computer and Thought Award)的獲得者之一。1996年他是加州大學(xué)的Miller教授(Miller Professor)，并于2000年被任命為首席講座教授(Chancellor's Professorship)。1998年他在斯坦福大學(xué)做過Forsythe紀(jì)念演講(Forsythe Memorial Lecture)。他是美國(guó)人工智能學(xué)會(huì)的會(huì)士和前執(zhí)行委員會(huì)委員。他已經(jīng)發(fā)表100多篇論文，主題廣泛涉及人工智能領(lǐng)域。他的其他著作包括《在類比與歸納中使用知識(shí)》(The Use of Knowledge in Analogy abd Induction).以及(與Eric Wefald合著的)《做正確的事情：有限理性的研究》(Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality)。
Peter Norvig，現(xiàn)為Google研究院主管(Director of Research)，2002-2005年為負(fù)責(zé)核心Web搜索算法的主管。他是美國(guó)人工智能學(xué)會(huì)的會(huì)士和ACM的會(huì)士。他曾經(jīng)是NASAAmes研究中心計(jì)算科學(xué)部的主任，負(fù)責(zé)NASA在人工智能和機(jī)器人學(xué)領(lǐng)域的研究與開發(fā)，他作為Junglee的首席科學(xué)家?guī)椭_發(fā)了一種最早的互聯(lián)網(wǎng)信息抽取服務(wù)。他在布朗( Brown)大學(xué)得應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位，在加州大學(xué)伯克利分校獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)的博士學(xué)位。他獲得了伯克利“校友和工程創(chuàng)新獎(jiǎng)”，從NASA獲得了“非凡成就勛章”。他曾任南加州大學(xué)的教授，并是伯克利的研究員。他的其他著作包括《人工智能程序設(shè)計(jì)范型：通用Lisp語(yǔ)言的案例研究》(Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp)和《Verbmobil：一個(gè)面對(duì)面對(duì)話的翻譯系統(tǒng)》(Verbmobil:A Translation System for Face-to-FaceDialog)，以及《UNIX的智能幫助系統(tǒng)》(lntelligent Help Systemsfor UNIX)。
第1部分 人工智能
第1章 緒論
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的基礎(chǔ)
1.3 人工智能的歷史
1.4 近期發(fā)展水平
1.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)與歷史注釋
習(xí)題
第2章 智能Agent
2.1 Agent和環(huán)境
2.2 好的行為：理性的概念
2.3 環(huán)境的性質(zhì)
2.4 Agent的結(jié)構(gòu)
2.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)與歷史注釋
習(xí)題
第Ⅱ部分 問題求解
第3章 通過搜索進(jìn)行問題求解
3.1 問題求解Agent
3.2 問題實(shí)例
3.3 通過搜索求解
3.4 無(wú)信息搜索策略
3.5 有信息(啟發(fā)式)的搜索策略
3.6 啟發(fā)式函數(shù)
3.7 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)與歷史注釋
習(xí)題
第4章 超越經(jīng)典搜索
4.1 局部搜索算法和化問題
4.2 連續(xù)空間中的局部搜索
4.3 使用不確定動(dòng)作的搜索
4.4 使用部分可觀察信息的搜索
4.5 聯(lián)機(jī)搜索Agent和未知環(huán)境
4.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)與歷史注釋
習(xí)題
第5章 對(duì)抗搜索
5.1 博弈
5.2 博弈中的優(yōu)化決策
5.3 a-p剪枝
5.4 不的實(shí)時(shí)決策
5.5 隨機(jī)博弈
5.6 部分可觀察的博弈
5.7 博弈程序發(fā)展現(xiàn)狀
5.8 其他途徑
5.9 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)與歷史注釋
習(xí)題
第6章 約束滿足問題
6.1 定義約束滿足問題
6.2 約束傳播：CSP中的推理
6.3 CSP的回溯搜索
6.4 CSP局部搜索
6.5 問題的結(jié)構(gòu)
6.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)與歷史注釋
習(xí)題
第Ⅲ部分 知識(shí)、推理與規(guī)劃
第7章 邏輯Agent
7.1 基于知識(shí)的Agent
7.2 Wumpus世界
7.3 邏輯
7.4 命題邏輯：一種簡(jiǎn)單邏輯
7.5 命題邏輯定理證明
7.6 有效的命題邏輯模型檢驗(yàn)
7.7 基于命題邏輯的Agent
7.8 本章小結(jié)
……
第Ⅳ部分 不確定知識(shí)與推理
第V部分 學(xué)習(xí)
第Ⅵ部分 通訊、感知與行動(dòng)
第Ⅶ部分 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
這個(gè)例子說明理性不等于。理性是使期望的性能較大化，而是使實(shí)際的性能較大化。對(duì)Agent而言是不太合理的要求。關(guān)鍵是如果我們期望Agent最終能采取事實(shí)上好的行動(dòng)，設(shè)計(jì)滿足這樣要求的Agent是不可能的——除非我們能改進(jìn)水晶球或者時(shí)間機(jī)器的性能。
因此，對(duì)理性的定義并不要求全知，因?yàn)槔硇缘倪x擇只依賴于到當(dāng)時(shí)為止的感知序列。我們還要確保沒有因漫不經(jīng)心而讓Agent進(jìn)行愚蠢的活動(dòng)。例如，如果Agent穿行繁忙的馬路前沒有觀察道路兩邊的情況，那么它的感知序列就不可能告訴它有大卡車在高速接近。我們對(duì)理性的定義會(huì)說現(xiàn)在可以穿過馬路嗎？不會(huì)！首先，根據(jù)信息不全的感知序列穿行馬路是不理性的：不觀察的情況下穿行發(fā)生事故的風(fēng)險(xiǎn)太大了。其次，理性Agent應(yīng)該在走上街道之前選擇“觀察”行動(dòng)，因?yàn)橛^察有助于較大化期望性能。為了修改未來的感知信息而采取行動(dòng)——有時(shí)稱為信息收集——是理性的重要部分，將在第16章中深入討論。真空吸塵器清潔Agent在初始未知的環(huán)境中必須探查，這為我們提供了信息收集的第二個(gè)實(shí)例。
我們的定義不僅要求理性Agent收集信息，而且要求Agent從它所感知的信息中盡可能多的學(xué)習(xí)。Agent最初的設(shè)定可能反映的是環(huán)境的先驗(yàn)知識(shí)，但隨著Agent經(jīng)驗(yàn)的豐富這些知識(shí)會(huì)被改變或者增加。在一些極端的情況中環(huán)境被當(dāng)成先驗(yàn)知識(shí)。在這樣的情況下，Agent不再需要感知和學(xué)習(xí)；它只要正確地行動(dòng)就可以。當(dāng)然，這樣的Agent是脆弱的?？紤]一下蜣螂。蜣螂做窩并產(chǎn)卵后，會(huì)從附近的糞堆取回一個(gè)糞球堵住窩的入口。如果糞球在路途中脫離了它的掌握，蜣螂還會(huì)繼續(xù)趕路，并做動(dòng)作用不存在的糞球塞住入口，而不會(huì)注意到糞球已經(jīng)不見了。蜣螂進(jìn)化時(shí)在它的行為里內(nèi)建了假設(shè)，當(dāng)該假設(shè)被破壞時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生不成功的行為。黑足泥蜂要聰明一些。雌蜂先挖一個(gè)洞，出去叮一只毛蟲并拖回洞，再次進(jìn)洞查看，再把毛蟲拖到洞里，然后產(chǎn)卵。毛蟲在黑足泥蜂孵卵期間作為食物來源。到目前為止一切似乎順利，但是假如有昆蟲學(xué)家在雌蜂檢查地洞的時(shí)候把毛蟲挪開幾英寸，雌蜂就會(huì)回到計(jì)劃中“拖毛蟲到地洞”的步驟，繼續(xù)進(jìn)行不做任何修改的計(jì)劃，甚至在發(fā)生過很多次毛蟲被移動(dòng)的干擾后仍然如此。雌蜂無(wú)法知道它天生的計(jì)劃是失敗的，因而也不會(huì)改變計(jì)劃。
Agent依賴于設(shè)計(jì)人員的先驗(yàn)知識(shí)而不是它自身的感知信息，這種情況我們會(huì)說該Agent缺乏自主性。理性Agent應(yīng)該是自主的——它應(yīng)該學(xué)習(xí)，以彌補(bǔ)不完整的或者不正確的先驗(yàn)知識(shí)。例如，學(xué)會(huì)預(yù)見灰塵出現(xiàn)的地點(diǎn)和時(shí)間的吸塵器清潔Agent，顯然就能比不會(huì)預(yù)見的Agent要做得好。實(shí)踐中，很少要求Agent從一開始就自主：當(dāng)Agent沒有或者只有很少的經(jīng)驗(yàn)時(shí)，它的行為往往是隨機(jī)的，除非設(shè)計(jì)人員提供一些幫助。因此就像進(jìn)化為動(dòng)物提供了足夠的內(nèi)建的反射，以使它們能生存足夠長(zhǎng)的時(shí)間進(jìn)行學(xué)習(xí)一樣，給人工智能的Agent提供一些初始知識(shí)以及學(xué)習(xí)能力是合理的。當(dāng)?shù)玫疥P(guān)于環(huán)境的充足經(jīng)驗(yàn)后，理性Agent的行為才能獨(dú)立于它的先驗(yàn)知識(shí)有效地行動(dòng)。從而，與學(xué)習(xí)相結(jié)合使得我們可以設(shè)計(jì)在很多不同環(huán)境下都能成功的理性Agent。
……
基本用書，很不錯(cuò)
還不錯(cuò)的書!
書很好很厚，還沒看，應(yīng)該有點(diǎn)難吧。物流太差了，收到包裹書在外面裸露著，而且有點(diǎn)壓壞了
質(zhì)量?jī)?yōu)良 值得
英文的 不錯(cuò)
書很厚，還沒來得及看完，不過看內(nèi)容是相當(dāng)?shù)挠猩疃龋^續(xù)看。
快遞包裝太簡(jiǎn)陋了 運(yùn)過來都破了 書也有點(diǎn)不平整
收到的書破了一個(gè)角?。?！雖然不影響閱讀，但就讓人不開森！！原本是預(yù)計(jì)31號(hào)送達(dá)的，為什么變成31號(hào)才發(fā)貨？？！
對(duì)于中學(xué)生 是 開發(fā)興趣的很好的課外教輔資料。
感覺有點(diǎn)名過其實(shí)了一樣，翻譯很不完善，很多問題沒詳細(xì)分析，想拿這個(gè)入門恐怕會(huì)非常困難。
書寫的很好，很喜歡，很有幫助，努力學(xué)習(xí)中，經(jīng)濟(jì)實(shí)惠！！充實(shí)的很
雖然知道英文版的會(huì)更好 但是這么經(jīng)典的書中文的翻譯應(yīng)該問題不大 要慢慢學(xué)習(xí)
很經(jīng)典的計(jì)算機(jī)教材，翻譯偏生硬，對(duì)照英文版才能理解。
發(fā)現(xiàn)當(dāng)當(dāng)網(wǎng)從下訂單到出貨是相當(dāng)?shù)姆爆崳?而且還是物流公司，速度。。。。。。
第一次在當(dāng)當(dāng)購(gòu)物 感覺很不錯(cuò)的樣子 今后再來
雖然書很厚，但是也不便宜，不過我覺得值得購(gòu)買，這是一本大書，首先是很全面，其次里面的很多思想，是作者博覽前人大量著作，寫出來的，看完這一本，你在對(duì)智能思想的認(rèn)識(shí)會(huì)上一個(gè)臺(tái)階。書封面不防水，好好保護(hù)，別沒看完就壞了
這是一本所在行內(nèi)業(yè)內(nèi)的著名作品，很適合各種級(jí)別的人士收藏選讀～
好貴的書，孩子要看，沒辦法啊，只好買了吧！為什么這么貴啊！只有認(rèn)為知識(shí)是無(wú)價(jià)的！
書是好書，就是包裝就一層塑料袋，一起買的兩本書，另一本書被砸壞了，不過當(dāng)當(dāng)售后很快就換了，服務(wù)一流
要是有更多的實(shí)例就好了，建議結(jié)合每一章內(nèi)容出一本實(shí)例及所用語(yǔ)言教程。比如語(yǔ)言有PROLOG，PYTHON，LISP，C++，JAVA，對(duì)接觸“人工智能”時(shí)間不長(zhǎng)的人的學(xué)習(xí)進(jìn)度有很大阻力
經(jīng)典教材，雖然丟了一本，但還是痛下手，又買了一本。不過值得。
書的內(nèi)容比較淺顯……想學(xué)好AI的話，算法，概率論，數(shù)理邏輯和線性代數(shù)都是要好好學(xué)習(xí)的
算是課本，人工智能入門，我很有興趣，希望能夠認(rèn)真學(xué)習(xí)。
翻譯不咋的，考慮到是人工智能的巨作，還是值得好好看的
人工智能的寶典，值得總總體上對(duì)人工智能進(jìn)行了解
人工智能的權(quán)威教材，學(xué)習(xí)人工智能務(wù)必要看一看
人工智能的經(jīng)典教材，篇幅很大，需要耐心研讀，必有收獲！
對(duì)人工智能領(lǐng)域作了一個(gè)全面而且比較詳細(xì)的介紹，但是欠缺深度，可能是AI是一個(gè)太過寬泛的領(lǐng)域吧。
