Planning in Intelligent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Van Wezel, Wout (EDT)/ Jorna, R. J. (EDT)/ Meystel, Alexander M. (EDT)/ Wezel, Wout Van (EDT)

出品人:

页数:574

译者:

出版时间:2006-3

价格:1291.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780471734277

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 规划
• 智能系统
• 自动化规划
• 问题求解
• 知识表示
• 搜索算法
• 决策制定
• 机器人学
• 机器学习

《规划与智能系统》 本书深度探索了智能系统中的核心问题——规划，旨在为读者构建一个坚实而全面的理论框架。我们不仅仅关注算法，更致力于解析规划背后的哲学思想、数学基础以及其在复杂现实世界中的应用。 核心概念与理论基石 本书首先会系统地阐述智能体（agent）如何进行规划。我们将从最基本的符号规划（symbolic planning）入手，介绍状态空间搜索（state-space search）和部分可观察马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Processes, POMDPs）等经典范式。读者将学习到如何定义问题域（domain）、问题实例（problem instance），以及诸如A、IDA等搜索算法如何有效地在巨大的状态空间中寻找最优解。 接着，我们将深入探讨非单调规划（non-monotonic planning）的理念，例如规划中的失效（deadlines）和前提条件（preconditions）之间的相互作用，以及如何处理不确定性。在此基础上，我们将引入概率规划（probabilistic planning）的概念，特别是马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）的理论基础。读者将理解如何在存在不确定性或随机性的环境中，通过学习和适应来制定最优策略。 现代规划范式与技术 随着人工智能技术的飞速发展，规划领域也涌现出许多前沿技术。本书将涵盖基于模型的规划（model-based planning）和无模型规划（model-free planning）的对比与融合。我们将详细介绍如蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）等在复杂游戏AI（如AlphaGo）中取得巨大成功的算法，并分析其在决策过程中的优势。 此外，本书还将关注机器学习技术如何赋能规划。我们将探讨如何利用深度学习（Deep Learning）来学习环境模型、策略函数，以及价值函数，从而实现端到端的规划。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）将是重点介绍的内容之一，分析其在自动驾驶、机器人控制、资源调度等领域的巨大潜力。 规划的挑战与前沿研究 规划并非易事，尤其是在面对动态、大规模、多智能体以及需要长期考量的复杂场景时。本书将深入剖析这些挑战，例如： 可扩展性问题（Scalability）： 如何在指数级增长的状态空间中进行有效规划？ 动态环境（Dynamic Environments）： 智能体如何应对不断变化的环境，实时调整其规划？ 不完全信息（Incomplete Information）： 当智能体无法完全了解环境状态时，如何进行规划？ 多智能体协作与竞争（Multi-agent Cooperation and Competition）： 在多个智能体共同行动的环境中，如何协调或竞争，实现整体目标？ 可解释性与安全性（Explainability and Safety）： 如何确保规划决策的透明度和可靠性，避免意外后果？ 为了应对这些挑战，本书将介绍一些正在蓬勃发展的研究方向，包括： 层次化规划（Hierarchical Planning）： 将复杂任务分解为更易于管理的子任务。 认知规划（Cognitive Planning）： 模拟人类的认知过程，如信念追踪（belief tracking）、意图识别（intent recognition）和意图推理（intention reasoning）。 在线规划（Online Planning）： 在执行过程中持续进行规划和调整。 以人为中心的规划（Human-Centric Planning）： 考虑人类偏好、价值观和社会规范。 实践应用与案例分析 理论知识最终需要落脚于实践。本书将通过详细的案例分析，展示规划技术在各个领域的实际应用。我们将探讨： 机器人学（Robotics）： 机器人路径规划、任务规划、操纵规划。 自动驾驶（Autonomous Driving）： 车辆轨迹生成、决策制定、交通流管理。 游戏AI（Game AI）： 策略游戏、棋类游戏、实时策略游戏中的智能体行为。 资源调度与优化（Resource Scheduling and Optimization）： 物流调度、生产线规划、能源管理。 自然语言处理（Natural Language Processing）： 对话系统中的意图识别和回复生成。 医疗保健（Healthcare）： 治疗方案规划、药物研发。 通过这些案例，读者将能够深刻理解规划技术如何解决现实世界中的复杂问题，并激发进一步的研究和创新。 面向读者 本书适合对人工智能、计算智能、机器学习、运筹学等领域感兴趣的研究者、工程师、研究生以及高级本科生。具备一定的数学基础（如概率论、线性代数）和编程经验的读者将能更好地掌握书中的内容。 《规划与智能系统》旨在成为一本引领读者深入理解和掌握智能系统规划的权威指南，赋能他们在不断变化的智能世界中设计和构建更强大、更智能的系统。

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从工具性和实践价值的角度来看，我发现这本书能提供的直接帮助非常有限。虽然书中提到了各种算法和架构，但几乎所有的描述都停留在理论层面，缺乏代码示例、具体的实现细节，或者甚至是建议的软件库版本。例如，在讨论到分布式智能体的协同优化时，书中描绘了一个非常理想化的场景，但对于如何在实际的云计算环境中处理网络延迟和数据同步的难题，却鲜有提及。我是一位希望将理论快速转化为实际产品的工程师，我需要的是那些“在真实世界中会出错”的细节，比如异常处理策略，或者如何进行大规模部署的性能调优。这本书更像是科学家的手稿，充满了对“可能是什么”的美好设想，却缺少了工程师需要的“如何做到”的蓝图。如果能附带一些开源项目链接或者关键算法的伪代码实现，哪怕只是作为附录，也会让这本书的实用价值飙升。目前，它更像是一本让你产生灵感，但无法直接上手操作的参考书。

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这本书的封面设计初见便抓人眼球，那种深邃的蓝与沉静的灰交织出的视觉效果，仿佛直接将你带入了一个充满未知与可能性的数字领域。我本来对接下来的内容抱有极高的期待，想象着能读到关于构建高度自主、能进行复杂决策的系统的最新理论突破。然而，当我翻开第一页，开始深入阅读时，那种预期的宏大叙事并未如期而至。书中的讨论似乎更侧重于对现有技术框架的梳理和回顾，而非前瞻性的创新。例如，在系统学习能力的部分，作者花费了大量的篇幅来阐述经典的机器学习算法的数学基础，这对于已经有一定基础的读者来说，显得有些冗余和重复。我更希望能看到一些关于如何处理高度不确定性环境下的实时决策优化，或者是在资源受限情况下，如何设计出既高效又鲁棒的智能代理的深入探讨。总体而言，内容缺乏那种能让人拍案叫绝的“新颖性”，更像是对既有知识体系的一次详尽的梳理，而非对未来智能系统蓝图的描绘。它更像是一本扎实的教科书，适合初学者建立基本概念，但对于那些追求前沿进展的实践者而言，可能略显平淡。

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这本书在组织结构上呈现出一种明显的前后失衡状态。前三分之一的内容铺陈得极为细致，几乎将智能系统中的每一个基础模块都进行了面面俱到的介绍，从数据预处理到基础的推理机制，内容详实到令人有些窒息。然而，一旦进入到探讨“高级认知功能”的部分，内容的深度和广度却急转直下。例如，对于“自我修正与元学习”这一被认为是现代智能系统的关键能力的主题，书中仅仅是泛泛而谈，提到了几个概念名称，随后便迅速转向了对某个特定传感器的应用分析。这种结构上的不平衡让我感到非常困惑，仿佛作者在前面耗尽了所有精力去描绘基础，却在真正需要展示其洞察力的地方留下了巨大的空白。如果能将基础部分的篇幅适当精简，把节省下来的空间投入到对复杂适应性行为建模的深入剖析上，这本书的价值会得到几何级的提升。现在的状态，更像是一份为入门者设计的概述，而非为专业人士准备的深度分析集。

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阅读体验上，我得坦白，这本书的行文风格对我来说是一次不小的挑战。作者似乎偏爱使用极为正式和冗长的学术句式，每一个论点的展开都如同进行一场严谨的法庭辩论，充满了大量的限定词和从句，这极大地拖慢了阅读的节奏。我不得不频繁地停下来，反复咀嚼那些句子，试图从中提取出核心信息。尤其是在讨论“决策过程透明化”的那一章，作者引用的案例和数学模型极其复杂，但最终得出的结论——即“增强可解释性对于提升用户信任至关重要”——却是一个相对直白且已经被广泛接受的观点。这让我感到有些不值。我期待的是具体的、可操作的工具和量化方法来衡量这种“透明度”，而不是哲学层面的探讨。如果能用更具象的、来自工业界失败或成功案例的叙述来支撑论点，或者采用更具对话性的语言来引导读者思考，这本书的吸引力无疑会大大增加。现在的版本，读起来更像是在攻克一座知识的迷宫，而不是享受一场思维的盛宴。

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我个人对于书中对“伦理与社会影响”这一章节的处理感到尤为失望。在当前人工智能飞速发展的背景下，关于偏见、公平性和问责制的讨论已不再是锦上添花的内容，而是系统设计中必须首先考虑的核心要素。然而，书中对这一部分的论述显得十分敷衍和滞后。它引用了一些多年前的经典伦理框架，但对于近年来出现的如对抗性攻击对系统公平性的破坏，以及深度伪造技术带来的信任危机等紧迫问题，几乎没有涉及。更令人遗憾的是，作者似乎将伦理问题视为一个独立于技术实现之外的“附加模块”，而非贯穿于需求定义、数据收集到模型部署全流程的设计约束。一本关于“智能系统”的书，如果不能深刻反思其对人类社会的影响和责任，那么其讨论的“智能”未免显得有些片面和不负责任。我期待看到的是一个将技术能力与社会责任深度融合的、具有前瞻性的讨论，而不是这种貌合神离的浅尝辄止。

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