人工智能

出版者:机械工业出版社

作者:卢格尔

页数:903

出版时间:2005-9

价格:88.00元

isbn号码:9787111172680

丛书系列:经典原版书库

具体描述

这是一本经典的人工智能教材，已被宾夕法尼亚州立大学、南加利福尼亚大学、马里兰大学圣玛丽斯学院、密歇根科技大学、密西西比州立大学、波特兰州立大学等多所著名大学采用为人工智能课程的指定教材。

　　书中从人工智能（AI）的历史及其应用开始介绍，涵盖了AI问题求解的研究工具、AI和知识密集型问题求解的表示法、机器学习、重要的AI应用领域、人工智能编程语言LISP和PROLOG等方面的内容，讨论了智能系统科学的可能性问题，以及现在AI面临的挑战和目前AI的局限，并探讨了人工智能的未来。本书中的算法用类Pascal的伪代码描述，使算法清晰易读。

　　阅读本书要求学生已经学过离散数学课程，包括谓词演算和图论的基本知识，并且学过数据结构课程，包括树、图、递归搜索，会使用堆栈、队列和优先级队列。

读后感

这本书有700多页,而且纸张不错,所以显得特别厚. 我手头有Nilsson的那本薄很多的书,但是Luger这本充满了 例子的更符合我的口味.去公司的公交车上的时间很漫长, 这本书陪了我有一段时间,现在回想起来,还是很感谢Luger 辛苦写了这么一本涵盖了人工智能很多方面的入门书. 其中...  

这本书有700多页,而且纸张不错,所以显得特别厚. 我手头有Nilsson的那本薄很多的书,但是Luger这本充满了 例子的更符合我的口味.去公司的公交车上的时间很漫长, 这本书陪了我有一段时间,现在回想起来,还是很感谢Luger 辛苦写了这么一本涵盖了人工智能很多方面的入门书. 其中...  

这么有趣的东西，当年的老师是如何讲到我睡着的呢，我很好奇。 什么时候AI才会开始普遍渗透日常软件呢？ 自然语言处理、机器学习的技术应用到客户端的话，可以大大提高可用性，个人电脑完全可以成为我们的小秘嘛。  

这么有趣的东西，当年的老师是如何讲到我睡着的呢，我很好奇。 什么时候AI才会开始普遍渗透日常软件呢？ 自然语言处理、机器学习的技术应用到客户端的话，可以大大提高可用性，个人电脑完全可以成为我们的小秘嘛。  

这本书有700多页,而且纸张不错,所以显得特别厚. 我手头有Nilsson的那本薄很多的书,但是Luger这本充满了 例子的更符合我的口味.去公司的公交车上的时间很漫长, 这本书陪了我有一段时间,现在回想起来,还是很感谢Luger 辛苦写了这么一本涵盖了人工智能很多方面的入门书. 其中...  

用户评价

这本书，从拿到手的那一刻起，我就被它沉甸甸的质感和封面那简洁而充满力量的“人工智能”几个字所吸引。迫不及待地翻开，期待着能够深入了解这个正在深刻改变我们世界的概念。然而，当我沉浸其中时，我发现作者的叙事方式如同涓涓细流，缓缓地勾勒出一幅关于人类思维、创造力以及我们与技术互动的宏大图景。书中并没有直接切入那些复杂的算法或者枯燥的代码，而是从更宏观的视角出发，探讨了人类意识的本质，我们是如何学习、感知、以及做出决策的。作者巧妙地将哲学思辨与心理学洞察相结合，引导读者去思考，究竟是什么赋予了我们“智能”？人工智能又该如何模仿甚至超越这种“智能”？我特别欣赏作者对历史的回溯，从早期关于思维机器的猜想，到后来计算机科学的蓬勃发展，再到如今人工智能的迅猛崛起，每一个阶段的演变都充满了引人入胜的故事和深刻的见解。这不仅仅是一本关于技术的书，更是一次关于人类自身智能奥秘的探索之旅。它让我重新审视了自己思考问题的方式，以及我们与周围世界互动时所依赖的那些看不见的智能模式。整本书读下来，我感到自己的视野被极大地拓宽了，对“智能”的理解也变得更加多元和深刻。它没有给我现成的答案，但却给了我无穷无尽的思考方向，这正是我想从一本优秀的书籍中获得的。

从这本书的字里行间，我感受到作者对“智能”这个概念的深刻理解和独特见解。他没有停留在对技术细节的堆砌，而是将“智能”置于一个更广阔的生命和认知领域中进行审视。书中关于“学习”的探讨尤其让我印象深刻。作者将人类的学习过程比作一场永无止境的探索，通过试错、模仿、归纳和推理，不断地构建和完善自己的认知模型。他认为，人工智能的发展，也是在模仿甚至超越这个过程。书中还大量引用了关于生物学和神经科学的知识，来解释大脑是如何运作的，以及我们是如何产生思维和意识的。这让我对人工智能的“模仿”对象有了更清晰的认识。它并非一本提供具体代码或算法的书籍，而更像是一次关于“智能”本质的哲学之旅。它引导我跳出对技术的迷恋，去思考“智能”的真正含义，以及人类在其中扮演的角色。它让我对人工智能的未来充满了期待，同时也感到一丝敬畏，因为它触及了我们作为生命体的最核心的特征。

这本书的叙事方式非常吸引人，它没有直接抛出枯燥的技术定义，而是通过一种非常“人性化”的语言，将复杂的话题娓娓道来。作者擅长用类比和故事来解释概念，让我这个非技术背景的读者也能轻松理解。我尤其喜欢书中关于“感知”的讨论。我们是如何通过眼睛看到世界，通过耳朵听到声音，并通过大脑将这些信息整合成连贯的体验的？作者将这些过程与人工智能的传感器和数据处理能力进行了有趣的对比。他认为，人工智能在感知能力上，正在逐步接近甚至超越人类，但同时，他也指出了人工智能在“理解”和“情感”上的局限性。书中还涉及了大量的伦理和社会问题，比如人工智能的责任归属，以及人工智能对就业市场的影响等等。这些话题让我感到非常贴近现实，也促使我开始更深入地思考人工智能带来的社会变革。它不是一本教你如何编写AI程序的书，而是一本让你理解AI的“为什么”和“会怎样”的书。它帮助我建立了一个关于人工智能的宏观框架，让我能够更好地理解新闻报道中的各种AI进展，并且对其背后的原理有一个大致的把握。

这本书给我带来的最深刻印象，是它对于“创造力”的全新解读。我一直以为创造力是人类独有的、难以捉摸的神圣光环，但在这本书中，作者却试图将其分解为一系列更小的、可被分析和理解的组成部分。他通过对艺术、音乐、文学等领域的观察，展示了人类如何在已有的素材和规则之上，通过组合、变异、重塑等方式来产生新的想法。这让我开始意识到，人工智能在创造性任务上，或许也并非遥不可及。书中关于“学习”的讨论也让我受益匪浅。作者并没有简单地将学习等同于记忆，而是强调了“理解”和“迁移”的重要性。他认为，真正的人工智能，不仅仅是能够记忆大量数据，更重要的是能够从数据中学习到普遍的规律，并将这些规律应用到新的、未知的场景中。这让我对当前人工智能的发展方向有了更清晰的认识。这本书并非提供具体的代码或者算法，而是更偏向于一种思想的启迪。它引导我跳出技术细节，去思考“智能”背后的本质，以及人类与人工智能之间可能存在的联系和差异。它让我开始更主动地去观察周围的世界，去思考那些看似理所当然的“智能”现象，究竟是如何运作的。

翻开这本书，我立刻被它所营造的氛围所吸引。作者以一种沉静而富有洞察力的笔触，描绘了人类智能的多样性和复杂性。书中并没有直接去探讨那些算法的深度，而是从更宏观的层面，审视了“智能”在不同生命体和不同系统中所体现的形态。我非常欣赏作者对“适应性”的强调。无论是生物的进化，还是人类的学习过程，都离不开不断地适应环境、调整策略。人工智能的崛起，也正是对这种适应性的一种极致追求。书中穿插了许多关于人类大脑工作机制的介绍，让我对我们自身的认知能力有了全新的认识。作者认为，我们的大脑是一个高度并行、并且能够进行复杂联想的系统，这与当前一些人工智能的单线程、基于规则的模式存在本质区别。这本书让我开始重新思考，何谓真正的“智能”？它是否仅仅是计算能力和数据处理能力？还是包含了理解、情感、创造力和自我意识等更深层次的元素？它没有直接给出答案，但却引发了我一系列深刻的思考，让我对“智能”这个概念有了更广阔的理解视野，并且开始反思我们与智能机器之间的关系，以及未来可能的发展方向。

读完这本书，我最大的感受是，它提供了一种非常独特的视角来理解我们所处的信息时代。作者并没有直接去讲解如何构建一个AI模型，或者如何训练一个神经网络，而是更侧重于讨论“智能”本身的概念，以及它如何在不同形式的系统中体现出来。书中反复强调了“模式识别”和“预测”这两个核心概念，并以此来解释为什么许多看似复杂的智能行为，在某种程度上是可以被模拟和学习的。我印象深刻的是，作者引用了许多关于人类学习和进化的例子，来类比人工智能的发展过程。他认为，人工智能的进步，某种程度上也是在模仿人类通过试错、经验积累和环境适应来获取和运用知识的过程。书中对于“决策”的探讨也给我留下了深刻印象。我们是如何在不确定性中做出选择的？我们的大脑是如何权衡利弊、预测后果的？作者试图通过分析这些人类特有的决策机制，来为人工智能的设计提供一些启示。这本书并没有给我提供操作性的编程技巧，但它却让我对“智能”这两个字有了更深层次的理解。它像是一面镜子，照出了我们自己的认知能力，同时也让我们开始思考，那些由我们创造出来的“智能”系统，究竟离我们有多远，又会在哪些方面超越我们。

这本书的结构安排非常有意思，仿佛将读者带入了一场循序渐进的探索。一开始，我以为会看到关于机器学习、深度学习等等技术细节的详细介绍，但出乎意料的是，作者选择了一个更为柔和的切入点。他通过大量的案例和故事，生动地描绘了人类在不同领域展现出的各种“智能”行为。从孩童学习语言的惊人速度，到艺术家创作的灵感迸发，再到科学家解决复杂问题的逻辑推理，这些都成为了作者探讨的素材。他试图解构这些看似神秘的智能过程，将其还原为一系列可理解的模式和机制。我尤其喜欢其中关于“直觉”的章节，作者并没有将其神秘化，而是从经验积累、潜意识处理信息等角度进行分析，让我对许多“灵光一闪”的时刻有了全新的认识。此外，书中还穿插了一些关于认知偏差和思维陷阱的讨论，这让我不禁反思自己在日常生活中是如何受到这些因素影响的。这本书记载的不仅仅是关于“人工智能”的知识，更像是一本关于“人类智能”的百科全书，它让我们更加了解自己，同时也为理解人造智能提供了坚实的基础。它并非一味地强调技术的进步，而是将技术置于更广阔的人类认知和社会背景之下进行审视，这种深度和广度是我在阅读许多同类书籍时难以遇到的。

这本书给我的感觉，更像是一次关于“理解”的深刻解读，而非简单的技术介绍。作者以一种非常独特的方式，将人类认识世界、学习知识、以及进行创造的过程进行了细腻的描绘。他认为，人工智能的进步，不仅仅是计算能力的提升，更重要的是能否达到人类那种“理解”的深度。书中关于“语境”和“意义”的讨论，让我受益匪浅。人工智能如何才能真正理解一段话的含义，而不仅仅是识别其中的词汇？它如何才能理解不同情境下的细微差别？作者通过大量的例子，展示了人类在理解复杂语境方面的优势，同时也指出了人工智能在这方面仍面临的挑战。这本书并没有给我提供现成的答案，而是提供了一种思考问题的框架。它让我开始更关注人工智能的“软实力”，比如共情、推理、常识以及创造力，而不是仅仅关注它的“硬实力”，比如运算速度和数据存储能力。它让我对“智能”这个概念有了更立体、更全面的认识，并且对人工智能的未来发展方向有了更清晰的思考。

这本书给我的感觉，就像是打开了一扇通往全新认知世界的大门。作者以一种非常平易近人的方式，将“智能”这个宏大而复杂的概念展现在读者面前。他并没有直接去讲解那些复杂的算法和模型，而是通过对人类自身学习、感知和创造过程的深入剖析，来引导读者理解人工智能的本质。我尤其欣赏书中关于“模式识别”和“预测”的讨论。作者认为，人工智能的核心能力，就在于能够从海量数据中发现隐藏的模式，并基于这些模式进行预测。这让我对许多 AI 应用，比如推荐系统、图像识别等，有了更清晰的理解。书中还涉及了大量的哲学思考，比如“意识”的本质，以及人工智能是否有可能拥有真正意义上的“情感”和“意识”。这些话题虽然没有明确的答案，但却极大地拓展了我的思维边界，让我对人类自身和我们创造的技术有了更深刻的反思。它并不是一本实操性的技术手册，而是一本引导你思考的“思想启蒙书”，它让你用全新的视角去审视“智能”，以及我们与这个飞速发展的技术之间的关系，为理解人工智能的未来发展提供了坚实的基础。

阅读这本书，我仿佛置身于一场关于未来科技的哲学探讨之中。作者并没有急于展示人工智能的强大功能，而是先从人类自身的认知能力入手，层层剥茧地揭示了“智能”的奥秘。他通过分析人类的记忆、学习、推理和决策过程，来为理解人工智能的构建提供理论基础。我尤其喜欢书中关于“经验”和“知识”的讨论。人类智能的强大之处，在于我们能够从有限的经验中提取出普遍的规律，并将其应用到全新的情境中。作者认为，人工智能在这一点上仍然面临巨大的挑战。他通过大量的案例，展示了人类在模糊、不确定环境下做出准确判断的能力，并将其与人工智能的精确但往往缺乏弹性的处理方式进行了对比。这本书让我对人工智能的边界和潜力有了更深刻的认识。它并不是一本关于如何“制造”AI的书，而是关于如何“理解”AI的书。它引导我跳出对技术本身的狂热，去思考人工智能的本质、它可能带来的影响，以及我们应该如何与这种新兴的智能形式共存。这种宏观的视角，让我对科技的未来有了更理性、更具建设性的思考。