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作者简介
目录信息
History of Artificial Intelligence
Contemporary Artificial Intelligence
LOGICAL INTELLIGENCE
Propositional Logic
Basics of Propositional Logic
Resolution
Artificial Intelligence Applications
Discussion and Further Reading
First-Order Logic
Basics of First-Order Logic
Artificial Intelligence Applications
Discussion and Further Reading
Certain Knowledge Representation
Taxonomic Knowledge
Frames
Nonmonotonic Logic
Discussion and Further Reading
PROBABILISTIC INTELLIGENCE
Probability
Probability Basics
Random Variables
Meaning of Probability
Random Variables in Applications
Probability in the Wumpus World
Uncertain Knowledge Representation
Intuitive Introduction to Bayesian Networks
Properties of Bayesian Networks
Causal Networks as Bayesian Networks
Inference in Bayesian Networks
Networks with Continuous Variables
Obtaining the Probabilities
Large-Scale Application: Promedas
Advanced Properties of Bayesian Network
Entailed Conditional Independencies
Faithfulness
Markov Equivalence
Markov Blankets and Boundaries
Decision Analysis
Decision Trees
Influence Diagrams
Modeling Risk Preferences
Analyzing Risk Directly
Good Decision versus Good Outcome
Sensitivity Analysis
Value of Information
Discussion and Further Reading
EMERGENT INTELLIGENCE
Evolutionary Computation
Genetics Review
Genetic Algorithms
Genetic Programming
Discussion and Further Reading
Swarm Intelligence
Ant System
Flocks
Discussion and Further Reading
LEARNING
Learning Deterministic Models
Supervised Learning
Regression
Learning a Decision Tree
Learning Probabilistic Model Parameters
Learning a Single Parameter
Learning Parameters in a Bayesian Network
Learning Parameters with Missing Data
Learning Probabilistic Model Structure
Structure Learning Problem
Score-Based Structure Learning
Constraint-Based Structure Learning
Application: MENTOR
Software Packages for Learning
Causal Learning
Class Probability Trees
Discussion and Further Reading
More Learning
Unsupervised Learning
Reinforcement Learning
Discussion and Further Reading
LANGUAGE UNDERSTANDING
Natural Language Understanding
Parsing
Semantic Interpretation
Concept/Knowledge Interpretation
Information Extraction
Discussion and Further Reading
Bibliography
Index
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的语言风格非常学术化，用词精准，句式结构复杂且严谨，显然是为科班出身的研究人员量身定做的。我是在一个跨学科项目中需要快速了解计算机视觉（CV）中深度学习应用背景的情况下接触到它的。我特别希望了解，在目标检测领域，从R-CNN系列到YOLOv5/v7这类单阶段检测器的演进脉络，以及它们在处理小目标和遮挡物体时的性能差异和技术突破点。遗憾的是，书中对CV的介绍极其简略，仅用了寥寥数页，将其视为AI众多分支中的一个“附属应用”来提及。其中谈及的图像识别部分，似乎还停留在卷积神经网络（CNN）的早期阶段，对注意力机制（Attention Mechanisms）在视觉任务中的集成，以及Transformer架构如何颠覆了传统的CNN范式，几乎没有涉及。这让习惯了视觉领域快速迭代的读者感到有些愕然，仿佛翻开了一本停留在几年前的教科书。对于一个急需掌握最新的图像分割模型（如Mask R-CNN或其后续改进版）的实践者来说，这本书的价值更多体现在对AI领域历史的梳理上，而非对当前主流视觉技术栈的全面介绍。
阅读这本书的过程对我来说是一次思想上的“慢跑”，它不像那些快节奏的技术指南那样催促你立即动手实践，反而更像是一位经验丰富的老教授，在你面前娓娓道来他对整个领域发展的深邃见解。我本意是想找一本能指导我搭建自己的小型知识图谱（Knowledge Graph）系统的工具书，尤其是关于实体链接和关系抽取方面的最新进展，比如如何利用预训练语言模型（PLMs）的嵌入向量来增强图结构的学习。然而，这本书似乎完全避开了这些具体的技术实现细节。它更多地是在探讨知识表示的本质问题——“什么是知识？”以及“机器如何真正理解上下文的深层含义？”这种宏观的探讨固然引人入胜，但当我试图在实际项目中应用书中理论时，却发现缺乏直接可操作的步骤和推荐的库函数。例如，当它提到“语义鸿沟”时，并未提供任何现代NLP技术（如BERT、GPT系列）是如何量化和弥合这一鸿沟的具体案例或算法细节。如果说这本书是一幅描绘人工智能宏伟蓝图的油画，那么我需要的更像是一把能够精确操作的瑞士军刀。对于希望通过这本书来解决具体工程难题的读者，可能会感到有些力不从心，因为它提供的“为什么”远多于“怎么做”。
这本书的排版和印刷质量绝对是业界一流的，纸张的质感拿在手里非常舒服，字体大小适中，注释清晰地标注在页脚，阅读体验堪称享受。我之所以选择它，很大程度上是冲着其声称的“全面覆盖”现代AI领域的承诺来的。我主要对强化学习（RL）在机器人控制中的应用非常感兴趣，特别是关于探索与利用策略的权衡，以及如何利用离线RL来解决样本效率低下的问题。遗憾的是，全书关于RL的部分，我感觉像是蜻蜓点水，仅仅停留在定义和少数经典算法的简单介绍上，比如Q-learning和SARSA的基础框架。对于诸如PPO、SAC这类在业界被广泛应用的主流算法，书中却鲜有深入的数学推导或代码层面的剖析。我甚至期待能看到一些关于连续动作空间处理技巧的讨论，或是如何结合模型预测控制（MPC）来增强决策鲁棒性的章节。书中花了许多篇幅去解释符号逻辑推理的严谨性，虽然这部分论述得一丝不苟，但对于一个希望快速掌握最新RL前沿进展的学习者来说，这无疑是时间的浪费。这本书给我的感觉是，它更侧重于对AI学科早期基础的梳理和巩固，对近五年来的爆发式技术革新捕捉得不够及时和深入。
从这本书的结构来看，它似乎更侧重于对通用人工智能（AGI）的理想化构想和对过去几十年AI研究路径的回顾与反思，而非聚焦于当前最热门、商业化落地最成功的细分领域。我本来是希望从中找到关于联邦学习（Federated Learning）在数据隐私保护方面的最新算法进展和安全漏洞分析的。我期待看到关于如何设计高效的聚合算法，以及如何应对非独立同分布（Non-IID）数据带来的模型性能下降问题的深入探讨。然而，书中并未深入到这个层面。相反，它将大量的篇幅投入到了关于“图灵测试”的辩论，以及关于机器意识和“中文房间”思想实验的哲学思辨。这些讨论无疑拓宽了读者的思维边界，但对于一个正在尝试部署安全、高效、可扩展的分布式学习系统的工程师而言，这些内容缺乏直接的实践指导意义。书中对“隐私”的提及，也大多停留在概念层面，而没有触及到差分隐私（Differential Privacy）在模型训练中的具体应用参数设置或性能权衡。总而言之，这本书更像是为哲学家和历史学家准备的AI概论，对于追求最新工程技术的读者，其“当下性”略显不足。
这本书的封面设计得非常吸引人，色彩搭配大胆而又不失专业感，黑白灰的基调中点缀着一些跳跃的霓虹色线条，给人一种既传统又充满未来感的印象。当我第一次拿到它时，那种厚重感就让人觉得内容一定非常扎实。我本来是抱着学习前沿技术的心态来翻阅的，尤其期待能看到关于深度学习模型优化和大规模并行计算的最新进展。然而，通读几章下来，我发现这本书的侧重点似乎更偏向于对人工智能伦理、社会影响以及哲学层面的探讨。作者花费了大量的篇幅去论述“强人工智能”的潜在风险，以及如何建立一个负责任的AI发展框架。这固然重要，但对于一个迫切需要了解如何训练出更高效的Transformer模型，或者如何利用最新的图神经网络解决实际工业问题的读者来说，这些内容显得有些宏大和抽象。书中引用的案例大多是历史性的，例如早期的专家系统和符号主义的局限性，这让习惯了阅读SOTA（State-of-the-Art）论文的读者会觉得有些脱节。我理解理论基础的重要性，但如果能用更现代的例子来佐证这些深层次的思考，相信会更有助于连接理论与实践的桥梁。总体而言，它更像是一本关于AI“意义”的哲学思辨录，而非一本“如何构建”的工程手册。
