人工智能导论

简介 人工智能起源于20世纪50年代。 虽然发展了60多年,但在此期间,人工智能经历了资金耗尽、前景黯淡的寒冬,也经历了两次大发展的春天。 2006年以来,随着数据量的巨大增长、深度学习技术的应用、移动终端等生态系统的建立,人工智能发展极其迅速。 从Siri语音识别到无人驾驶,它们都是人工智能的载体。 涉及的技术和领域跨越多个学科,包括深度学习、智能识别、专家系统、神经网络、自然语言理解、知识发现、遗传算法、符号推理、智能机器人等。人工智能的本质是模拟甚至模拟超越人类智力。 它是指用机器来完成目前必须借助人类智能才能完成的所有任务。 英国数学家、计算机科学创始人阿兰·图灵在1950年发表的著名论文《计算机器与智能》中,详细讨论了“机器能否拥有智能”的问题,并提出了关于人工智能概念的三个重要命题。 首先,人工智能关注的是如何模拟人类的智能活动,而不是所有的心理活动; 其次,人工智能关注的是计算机的外部智能行为,而不是产生行为的内部过程; 第三,人工智能的主题是设计能够全面适应“人类环境”的单一智能体,而不是专门解决特定数学问题的算法。 因此,人工智能本质上是一种模拟甚至超越人类特定思想、意识、智慧的技术。

为了大力发展人工智能技术,世界各国也从国家战略层面加大对人工智能的部署,推出各自的人工智能计划。 2013年,欧盟委员会宣布人脑计划(HBP)为欧盟未来十年“新兴旗舰技术计划”,计划研发世界上第一个具有意识和智能的人造大脑; 同年,美国正式宣布“推进创新神经科学项目”“技术脑研究项目”,其目标是绘制出大脑所有活动的详细图景; 日本还于2014年宣布启动大脑研究项目Brain/MINDS,旨在通过建立动物模型来了解大脑如何工作并研究脑神经。 循环技术; 2017年我国人工智能政策的密集出台和创新,在其他行业中是史无前例的。 这说明了人工智能产业发展的划时代重要性和紧迫性。 只有对人工智能有全面、科学、前瞻性的认识,我们每个人才能更快更好地跟上时代潮流,提高自己的科学素养。 在学习人工智能的过程中,国内外出版了很多关于人工智能的书籍。 但有些过于关注人工智能的某个领域,或者内容过于艰深,对于初学者来说显得有些困难。 人工智能的分支很多,仅仅靠几本书很难完全掌握人工智能的奥秘。 本书主要面向文科学生和低年级理科学生,或其他领域希望对人工智能有广泛了解的研究人员。 本书共分为11章。 首先从人工智能的历史出发,介绍其概念、研究现状、三大流派等背景知识; 然后详细展示了两种主要的知识表示方法及其相应的搜索技术,并对谓词逻辑和模糊逻辑进行了具体介绍。 ; 然后还涉及遗传算法、群体智能算法和人工神经网络等计算智能技术,也介绍了机器学习和模式识别等人工智能的重要研究领域; 最后一章给出了新一代人工智能的几个经典应用。

本书力求系统、全面地介绍人工智能在各个领域的背景和分支。 在内容选择上,我们重点介绍通用的、最常用的方法,并尽可能全面、广泛地描述针对不同知识点的各种方法和策略。 在引言格式上,各章尽可能采用相同的叙述方式,统一的框架使全书连贯性又不失系统性。 对于每一种方法和策略,都会先给出一个简单的例子,供读者深入学习。 之后会给出类似方法的关键步骤,并在介绍该类方法时给出相应的总结。 对于深入的内容或扩展的知识,这本书是一本一体的书。 有兴趣的读者可以根据各章的参考文献进一步学习。 至于章节练习,既包括理解讨论题,也包括技术计算题。 希望读者通过这些练习能够巩固和掌握相关方法的精髓和基本概念。 本书的编写得到了西安电子科技大学教材基金的资助。 在本书的写作过程中,编辑们对书中的内容和诸多细节进行了多次讨论和协商,力求达到更高的质量。 尽管编者尽了最大的努力来创作和整理本书,但不足之处也在所难免。 欢迎各位专家和读者提出宝贵意见,不胜感激。编辑2021年3月西安电子科技大学

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