人工智能原理

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出版者:科学出版社
作者:石纯一
出品人:
页数:446
译者:
出版时间:1993-10
价格:15.00
装帧:平装
isbn号码:9787302013075
丛书系列:
图书标签:
  • 人工智能
  • grgregregr
  • 人工智能
  • 原理
  • 计算机科学
  • 机器学习
  • 算法
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  • 数据处理
  • 编程
  • 模型
  • 认知科学
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具体描述

内容简介

本书介绍了人工智能原理的基本内容,包括自动推理、知识

表示、机器学习和自然语言理解等四个部分。全书共分十章:依次

讨论了归结方法、不确定推理方法、非单调推理方法、定性推理方

法,知识表示方法,机器学习的基本概念以及由实例和基于解释

的学习方法,最后讨论了自然语言的语法、语义分析。

本书可作为大学计算机系高年级大学生和研究生“人工智能

原理”课程的教材。也可作为从事计算机学科研究的教师和科研

人员参考。

好的,这是一份关于另一本图书的详细介绍,旨在避免提及《人工智能原理》这本书的任何内容: 图书名称:《星际航行与时间涟漪:超光速探索的理论与实践》 内容提要: 《星际航行与时间涟漪:超光速探索的理论与实践》深入剖析了人类文明迈向广袤宇宙所必须克服的物理学、工程学及哲学挑战。本书并非一部科幻小说集,而是聚焦于基于现有物理学框架(如广义相对论)的理论拓展与前沿设想的严谨论述。全书结构清晰,由浅入深,旨在为对高等物理、宇航工程以及未来学有浓厚兴趣的读者提供一个全面且具有高度可操作性的认知框架。 第一部分:基础物理学的边界重塑 本书的开篇部分,首先回顾了经典物理学在描述宏观尺度运动方面的成功,随后迅速聚焦于制约传统推进技术的核心障碍——光速极限。 第一章:时空几何的再审视 本章详细阐述了爱因斯坦场方程的基础概念,重点在于理解引力如何塑造时空结构。我们探讨了闵可夫斯基时空与黎曼流形之间的过渡,并引入了“曲率驱动”的概念,即不再试图通过线性加速来克服距离,而是寻求局部地改变目标空间和出发空间之间的几何关系。本章包含了大量数学模型,用以说明如何通过能量密度和压力张量来操控时空指标(metric tensor)。 第二章:负能量密度与奇异物质态 超光速旅行的理论模型,特别是那些试图规避因果律的解决方案,往往依赖于对奇异物质属性的探讨。本章将深入研究负能量密度在理论物理学中的地位,包括其与卡西米尔效应的联系,以及在构建稳定虫洞或曲速泡(Warp Bubble)结构中所扮演的角色。我们不会陷入纯粹的猜测,而是严格遵循量子场论对“平均零能量条件”的讨论,分析其在实际工程应用中的潜在可行性边界。 第三章:因果律与时间悖论的数学处理 探讨超光速航行不可避免地触及时间旅行的可能性。本章侧重于如何利用拓扑学工具(如闭合类时曲线,CTCs)来建模这些路径。作者详细分析了诺维科夫自洽性原则(Novikov Self-Consistency Principle)在这些模型中的应用,以及如何通过引入特定的边界条件来“软化”或“规避”逻辑悖论,从而在数学上构建一个物理上可接受的超光速时间线模型。 第二部分:推进系统的工程化设想 在理论基础建立之后,本书的第二部分转向了如何将这些高度理论化的概念转化为可实际操作的工程学蓝图。 第四章:虫洞的拓扑控制与稳定性维护 虫洞作为捷径,其核心挑战在于维持其喉部(throat)的开启和稳定。本章详细分析了维持虫洞开放所需的“负质量”等效物质的精确需求量和空间分布。我们引入了“拓扑锚定”的概念,即利用极其强大的、结构化的能量场来防止虫洞在穿越过程中因自身动力学不稳定性而坍缩。这部分包含对极端引力场下材料稳定性的有限元分析模型讨论。 第五章:曲速场(Alcubierre Drive)的能量约束与场形塑 对曲速驱动原理的经典分析往往被其天文数字般的能量需求所困扰。本章致力于探讨更具现实意义的能量优化方案。我们重点讨论了非对称场生成技术,即如何通过精确控制时空区域内的压力梯度,以最小化对负能量密度的依赖。此外,本章还探讨了“脉冲曲速”与“连续曲速”之间的效率权衡,并引入了“惯性阻尼系统”的设计初稿,用以解决飞船在离开曲速场时可能遭受的巨大潮汐力。 第六章:星际信号传输与量子纠缠的局域应用 在超光速旅行尚未成熟的过渡时期,如何实现即时或近乎即时的远距离通信成为关键。本章探讨了广义相对论框架下,量子纠缠现象在信息传递中的局限性,并着重介绍了一种基于“时空耦合振荡”的理论通信模型。该模型设想通过在两个遥远坐标系中同步激发电磁场的特定谐波,从而实现信息在空间分离度极大的情况下的“相位同步”传输。 第三部分:星际探索的社会与资源考量 本书的收尾部分跳脱出纯粹的物理学范畴,探讨了超光速技术一旦实现可能带来的社会结构、资源分配以及伦理挑战。 第七章:星际资源勘探与能量循环 星际航行需要巨大的、持续的能量供应。本章分析了如何有效利用目标星系内部的天然能量源,例如戴森球(Dyson Sphere)结构的可行性分析、黑洞吸积盘能量提取的效率评估,以及在无恒星系中进行有效聚变反应堆的启动策略。资源管理的重点在于如何实现自我维持的“循环经济”,减少对母星系的依赖。 第八章:星际社会形态的演化路径 如果旅行时间被缩短至数年甚至数月,人类的社会结构将如何变化?本章从社会动力学角度预测了“多星系文明”的治理模式。我们探讨了“时间相对性”对文化认同和法律体系带来的挑战,并提出了一种基于区块链技术的、跨越时区和光速延迟的“分布式主权”模型,用以维护星际间的政治稳定。 第九章:超越可见宇宙的哲学边界 在本书的结语部分,作者邀请读者思考:当人类能够轻易抵达遥远星系时,我们对“宇宙”的定义是否会发生根本性的转变?本章探讨了探索的终极意义,以及技术进步对人类自我认知的持续影响。 目标读者: 本书面向物理学、天体物理学、高级工程学领域的学生、研究人员,以及对前沿科学猜想与深层宇宙探索抱有强烈求知欲的普通读者。阅读本书需要具备一定的微积分和基础线性代数知识,以便更好地理解其中阐述的复杂数学模型。 本书特色: 理论深度与工程前瞻性的结合: 确保每一项理论推导都有明确的工程目标导向。 严格的数学基础: 大量引用现代微分几何和张量分析的工具。 避免重复论证: 每一章节都专注于解决一个独立的、关键性的超光速瓶颈。

作者简介

目录信息

目录
出版说明
前言
第一章 人工智能概述
1.1 人工智能的诞生和发展
1.2 什么是人工智能
1.3 90年代初人工智能进展
第二章 归结推理方法
2.1 命题逻辑的归结法
2.2 子句形
2.3 Herbrand定理
2.4 归结原理
2.5 归结过程的控制策略
2.6 归结法与prolog语言
2.7 非归结法
第三章 不确定和非单调推理方法
3.1 概述
3.2 不确定推理方法
3.3 非单调推理方法
3.4 定性推理方法
第四章 知识表示方法
4.1 概述
4.2 逻辑表示法
4.3 产生式表示法
4.4 语义网络表示法
4.5 框架表示法
4.6 面向对象的表示法
第五章 机器学习
5.1 为什么研究机器学习
5.2 什么是机器学习
5.3 机器学习的发展历史
5.4 学习的一种模型
5.5 机器学习的分类
5.6 机器学习的研究目标
5.7 机器学习的特点
第六章 实例学习
6.1 实例学习的两个空间模型
6.2 实例学习的分类
6.3 学习单个概念
6.4 学习多个概念
6.5 学习多步任务
6.6 基于解释的学习
第七章 其它学习方法
7.1 记忆学习
7.2 传授学习
7.3 类比学习
7.4 观察与发现学习
第八章 自然语言理解的任务和发展简史
8.1 什么叫自然语言理解
8.2 以关键词匹配为主流的早期历史
8.3 以句法语义分析为主流的中期历史
8.4 以走向实用化和工程化为特征的近期历史
第九章 句法分析
9.1 句法分析的地位
9.2 短语结构语言
9.3 乔姆斯基体系
9.4 语言串理论
9.5 转换语法
9.6 ATN语法
9.7 句法分析的确定性算法
9.8 基于合一的语法理论
9.9 定子句语法
第十章 语义分析
10.1 谓词-变元
10.2 LFL的形成规则
10.3 动词
10.4 名词
10.5 限定词
10.6 代词
10.7 副词
10.8 形容词
10.9 介词
10.10 连词
10.11 LFL中的非词义谓词
10.12 索引算子
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这本书的章节结构设计简直是教科书级别的典范,特别是它对知识体系的层层递进安排,让我感到无比的踏实。它没有一开始就猛攻最难啃的骨头,而是遵循着一个非常清晰的学习路径:从基础的概念定义、历史回顾开始,逐步过渡到核心的数学基础,然后才开始展开到具体的模型和应用。这种由浅入深、循序渐进的组织方式,避免了初学者常有的“一上来就被数学淹没”的挫败感。我尤其喜欢它在每个主要模块结束时设置的“回顾与展望”部分。这些总结部分不是简单的知识点罗列,而是以一种宏观的视角,将本章所学的内容放在整个知识体系中的位置进行定位,并巧妙地预告下一章将要解决的问题。这种结构让阅读的连贯性得到了极大的保障,我总能清楚地知道我现在所处的阶段,以及我距离掌握全部图景还有多远。它真正做到了“步步为营”,每走一步都感觉脚下是坚实的土地,而不是在云雾中摸索,这极大地增强了我在面对后续更复杂主题时的信心和动力。

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这本书的封面设计简直是直击灵魂,那种深邃的蓝色调配上抽象的几何图形,让人一眼就觉得这不是一本轻松读物,而是要带你深入探索某种未知领域的“密码本”。我拿到手的时候,那种沉甸甸的质感也让人心里一动,仿佛捧着一块沉睡已久的智慧结晶。我原本对这个领域只是略有耳闻,带着一种“了解一下”的心态翻开,结果完全被它叙事的节奏感给抓住了。作者的笔触非常细腻,他没有直接抛出那些拗口的术语,而是像一位经验老道的探险家,先给你描绘出广阔的背景和历史的脉络。我特别欣赏它对早期思想家们在面对“机器能否思考”这个哲学命题时的那种思辨深度,那些跨越了时代鸿沟的对话,读起来让人热血沸腾。它没有急于展示最新的算法突破,反而更注重构建一个坚实的知识地基,让我明白,现在所有的摩天大楼都是建立在这些看似古老却无比坚固的基石之上的。阅读的过程更像是一次深度的考古挖掘,每揭开一层,都能看到过去人们为之付出的心血和他们那近乎偏执的求知欲。这本书的叙事逻辑严密得像是数学证明,让人心悦诚服地跟随作者的思路前行,即便有些章节需要反复阅读才能彻底消化,但那种豁然开朗的体验是其他任何资料都无法比拟的。它让我意识到,这门学问的魅力,远不止于炫酷的技术演示,更在于其背后蕴含的哲学思辨和对人类认知边界的不断拓宽。

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我尝试着将这本书推荐给我那位对技术发展抱持怀疑态度的朋友,结果出乎意料地好,这得益于它在“伦理与未来影响”部分的处理方式。通常,这类书籍要么过于乐观地描绘一个技术乌托邦,要么就陷入过度恐慌的泥潭。但这本书采取了一种极其审慎且平衡的视角。它没有给我们标准答案,而是抛出了一系列尖锐的、需要我们共同面对的社会性难题。比如,关于数据偏见如何固化社会不公,以及自动化对劳动力市场可能造成的结构性冲击。作者在分析这些问题时,引用了大量的跨学科案例,从社会学、法学乃至人类学的角度来审视技术的双刃剑效应。最让我印象深刻的是,它探讨了“责任归属”的问题——当一个高度自主的系统出错时,我们应该追究程序设计者的责任,还是算法自身的决策?这种探讨不是蜻蜓点水,而是深入到了法律和道德的灰色地带。它没有试图去说服你相信某一种预设的未来,而是强烈地激发了读者去独立思考和参与构建一个负责任的技术生态系统的紧迫感。这本书读完后,我发现我不再只是一个被动接受技术的用户,而是开始以一个更具批判性眼光的公民身份来看待周围发生的一切变革。

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这本书的排版设计简直是灾难,我必须老实说。字体和行距的搭配给人一种强烈的压迫感,尤其是当遇到大段的公式推导时,那密集的文字和符号几乎要融为一体,让人看得眼睛发花。我常常需要在不同的光线下调整角度,甚至需要借助放大镜才能确保没有遗漏任何一个脚注或符号的上下标。这绝不是一本适合在睡前悠闲翻阅的读物,它要求你全神贯注,像是在进行一场严肃的审阅工作。不过,从另一个角度看,或许正是这种略显“硬核”的物理形态,无形中筛选了读者,它在告诉所有翻开它的人:“准备好了吗?我们要开始严肃地讨论了。”尽管阅读过程充满了与排版的“斗争”,但我发现自己对内容的专注度反而更高了。因为每一次试图理解一个段落,都需要付出额外的努力来克服视觉上的障碍,这种努力最终会转化为更深刻的记忆和理解。它迫使我放慢阅读速度,强迫我进行慢思考,这对理解深度逻辑结构是至关重要的。所以,虽然我抱怨排版,但我也承认,它间接提升了我的学习质量,尽管代价是几副需要更换的老花镜。

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说实话,我最欣赏这本书的地方,在于它处理复杂概念时那种近乎“反直觉”的清晰度。很多科普读物为了追求速度和广度,往往会把重要的逻辑环节一笔带过,导致读者在关键转折点上迷失方向。但这本书完全没有这个问题,它就像一个经验丰富的大厨在讲解一道复杂的法式料理,每一步骤、每一种调料的配比都交代得清清楚楚。我记得有一次读到关于决策树构建的部分,我之前看过好几个不同的解释版本,但总是抓不住那个“最优分割点”的精髓。这本书里,作者用了一个非常贴近生活的比喻——关于如何区分不同种类的水果——瞬间就打通了我的任督二脉。而且,它对数学公式的处理也十分巧妙,不是简单地堆砌推导过程,而是先解释这个公式试图解决什么问题,它背后的直觉是什么,然后再引出数学表达。这种“先知其然,后知其所以然”的结构,极大地降低了入门的心理门槛。它让你感觉,那些高高在上的理论,其实是可以被触摸和理解的,它们服务于解决现实世界中的具体难题,而非仅仅是学术圈的自娱自乐。读完这部分,我甚至开始尝试自己构建一些简化的模型来验证书中的观点,这种实践性的引导,是很多纯理论书籍所缺乏的宝贵财富。

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很久以前读过的,补漏……

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