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第1章 绪论1

1.1 人工智能的定义和发展2

1.1.1 人工智能的定义2

1.1.2 人工智能的起源与发展3

1.2 人工智能的各种认知观7

1.2.1 人工智能的主要学派7

1.2.2 对人工智能的争论8

1.3 人类智能与人工智能10

1.3.1 研究认知过程的任务10

1.3.2 智能信息处理系统的假设10

1.3.3 人类智能的计算机模拟12

1.4 人工智能的研究目标和内容12

1.4.1 人工智能的研究目标12

1.4.2 人工智能研究的基本内容13

1.5 人工智能的研究与计算方法15

1.5.1 人工智能的研究方法15

1.5.2 人工智能的计算方法17

1.6 人工智能的研究和应用领域18

1.7 人工智能对人类的影响22

1.7.1 人工智能对经济的影响22

1.7.2 人工智能对社会的影响23

1.7.3 人工智能对文化的影响24

1.8 对人工智能的展望25

1.8.1 更新的理论框架25

1.8.2 更好的技术集成26

1.8.3 更成熟的应用方法26

习题127

第2章 知识表示29

2.1 知识及其表示概述29

2.2 状态空间法31

2.2.1 问题状态描述32

2.2.2 状态图示法33

2.2.3 状态空间表示举例34

2.3 问题归约法36

2.3.1 问题归约描述36

2.3.2 与或图表示38

2.3.3 问题归约机理40

2.4 谓词逻辑法43

2.4.1 谓词公式43

2.4.2 谓词演算44

2.4.3 置换与合一46

2.5 产生式表示法48

2.6 语义网络法49

2.6.1 二元语义网络的表示49

2.6.2 多元语义网络的表示51

2.6.3 基于语义网络的知识推理52

2.7 框架表示57

2.7.1 框架理论及特点57

2.7.2 框架的构成58

2.7.3 框架的推理61

2.8 面向对象表示63

2.8.1 面向对象的概念63

2.8.2 面向对象表示中的类继承64

2.8.3 面向对象表示的推理实例65

2.9 剧本表示69

2.9.1 剧本的构成69

2.9.2 剧本的推理70

2.10 过程表示71

习题273

第3章 搜索技术75

3.1 盲目搜索75

3.1.1 图搜索策略75

3.1.2 宽度优先搜索78

3.1.3 深度优先搜索80

3.1.4 等代价搜索82

3.2 启发式搜索84

3.2.1 启发式搜索策略84

3.2.2 有序搜索84

3.2.3 A算法87

3.3 博弈树搜索90

3.3.1 博弈概述90

3.3.2 极小极大分析法90

3.3.3 α-β剪枝技术91

3.4 遗传算法93

3.4.1 遗传算法的基本原理94

3.4.2 遗传算法的结构96

3.4.3 遗传算法的性能97

3.5 模拟退火算法99

3.5.1 模拟退火算法的模型99

3.5.2 模拟退火算法的简单应用100

3.5.3 模拟退火算法的参数控制问题102

3.6 免疫算法102

3.6.1 免疫计算概述102

3.6.2 免疫算法的基本原理103

3.6.3 几种免疫算法106

习题3107

第4章 推理技术109

4.1 消解原理109

4.1.1 子句集的求取109

4.1.2 消解推理规则112

4.1.3 含有变量的消解式113

4.1.4 消解反演求解过程114

4.2 规则演绎系统118

4.2.1 正向规则演绎系统118

4.2.2 逆向规则演绎系统123

4.2.3 双向规则演绎系统126

4.3 产生式系统128

4.3.1 产生式系统的结构128

4.3.2 产生式系统的表示130

4.3.3 产生式系统的推理135

4.4 定性推理137

4.4.1 定性推理概述137

4.4.2 定性模型推理138

4.5 不确定性推理141

4.5.1 确定性与不确定性推理141

4.5.2 概率推理141

4.5.3 Bayes推理145

4.5.4 模糊逻辑推理146

4.6 非单调推理148

4.6.1 默认推理148

4.6.2 非单调推理系统150

习题4153

第5章 机器学习155

5.1 机器学习概述155

5.1.1 机器学习的定义和研究意义155

5.1.2 机器学习的发展史156

5.2 机器学习的主要策略与基本结构157

5.3 常见的几种学习方法158

5.3.1 机械学习158

5.3.2 基于解释的学习161

5.3.3 基于事例的学习163

5.3.4 基于概念的学习166

5.3.5 基于类比的学习168

5.3.6 基于决策树的学习169

5.3.7 强化学习174

5.4 基于神经网络的学习177

5.4.1 神经网络的组成与特性177

5.4.2 基于BP网络的学习179

5.4.3 基于Hopfield网络的学习183

5.4.4 深度学习186

5.4.5 基于神经网络的推理191

习题5195

第6章 专家系统197

6.1 专家系统概述197

6.1.1 专家系统的定义和一般特点197

6.1.2 专家系统的结构与类型198

6.1.3 专家系统的建造步骤202

6.2 基于规则的专家系统203

6.2.1 基于规则的专家系统的基本结构204

6.2.2 基于规则的专家系统的特点204

6.2.3 基于规则的专家系统举例205

6.3 基于框架的专家系统206

6.3.1 基于框架的专家系统的概念206

6.3.2 基于框架的专家系统的继承、槽和方法207

6.3.3 基于框架的专家系统举例210

6.4 基于模型的专家系统211

6.4.1 基于模型的专家系统的概念211

6.4.2 基于模型的专家系统举例212

6.5 专家系统的设计、评价与开发213

6.5.1 专家系统的设计213

6.5.2 专家系统的评价214

6.5.3 专家系统开发工具217

6.6 专家系统设计举例221

6.6.1 专家知识的描述221

6.6.2 知识的使用226

6.6.3 决策的解释228

6.6.4 MYCIN系统概述229

6.7 新型专家系统231

6.8 知识发现232

6.8.1 知识发现的发展和定义233

6.8.2 知识发现的处理过程234

6.8.3 知识发现的方法235

习题6237

第7章 自动规划系统239

7.1 自动规划概述239

7.1.1 规划的概念和作用239

7.1.2 规划的分类和问题分解途径242

7.2 基于谓词逻辑的规划244

7.2.1 规划世界模型的谓词逻辑表示244

7.2.2 基于谓词逻辑规划的基本过程246

7.3 STRIPS规划系统247

7.3.1 积木世界的机器人规划247

7.3.2 STRIPS规划系统251

7.4 分层规划255

7.4.1 长度优先搜索255

7.4.2 NOAH规划系统255

7.5 基于专家系统的机器人路径规划258

7.6 轨迹规划简介264

习题7265

第8章 自然语言理解267

8.1 语言及其理解的一般问题267

8.1.1 语言和语言理解267

8.1.2 自然语言理解研究的进展和发展趋势269

8.1.3 自然语言理解过程的层次272

8.2 词法分析273

8.3 句法和语法的自动分析275

8.3.1 句法模式匹配和转移网络275

8.3.2 扩充转移网络276

8.3.3 词汇功能语法278

8.4 语义分析281

8.5 句子理解282

8.5.1 简单句的理解方法283

8.5.2 复合句的理解方法285

8.6 语料库语言学287

8.7 机器翻译289

8.8 语音识别292

8.8.1 语音识别的发展历史292

8.8.2 语音识别的基本原理292

8.8.3 语音识别中的难点293

8.8.4 语音识别的关键技术294

8.9 应用举例295

8.9.1 自然语言自动理解系统295

8.9.2 自然语言问答系统297

习题8299

第9章 智能控制301

9.1 智能控制概述301

9.1.1 智能控制的产生和发展301

9.1.2 智能控制的定义304

9.2 智能控制的研究领域304

9.3 智能控制的学科结构理论308

9.3.1 二元结构理论308

9.3.2 三元结构理论309

9.3.3 四元结构理论310

9.4 智能控制的特点与系统一般结构312

9.4.1 智能控制的特点312

9.4.2 智能控制系统的一般结构313

9.5 智能控制系统314

9.5.1 递阶智能控制系统314

9.5.2 专家控制系统317

9.5.3 模糊控制系统320

9.5.4 学习控制系统323

9.5.5 神经控制系统326

9.6 其他智能控制系统328

9.6.1 进化控制329

9.6.2 免疫控制330

9.6.3 基于Web的控制332

习题9334

第10章 人工智能程序设计335

10.1 符号和逻辑处理编程语言335

10.2 LISP语言336

10.2.1 LISP的特点和数据结构337

10.2.2 LISP的基本函数339

10.2.3 递归和迭代342

10.2.4 LISP编程举例345

10.3 PROLOG语言348

10.3.1 语法与数据结构348

10.3.2 PROLOG程序设计原理349

10.3.3 PROLOG编程举例351

10.4 专用开发工具与人工智能机352

习题10353

参考文献354