Advances in Artificial Intelligence 14th Biennial Conference of the Canadian Society for Computation

出版者:1 edition (2001年6月1日)

作者:Eleni Stroulia

页数:364

出版时间:2001年06月

价格:110.00

装帧:平装

isbn号码:9783540421443

具体描述

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This book constitutes the refereed proceedings of the 14th Artificial Intelligence Conference sponsored by the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, AI 2001, held in Ottawa, Canada, in June 2001.

The 24 revised full papers presented together with 14 posters were carefully reviewed and selected from around 70 submissions. Among the topics addressed are learning, data mining, searching, multi-agent systems, automated deduction, computational linguistics, constraint programming, agent learning, planning, classifier systems, heuristics, logic programming, and case-based reasoning.

用户评价

我之所以对这份记录感兴趣，更多是出于对学术规范和会议文化的探究心理。一本会议记录，其排版风格、引用格式、图表质量，都无声地诉说着主办方对学术严谨性的要求。我希望看到的，是不同作者们在面对相似的学术挑战时，采用了何种截然不同的表达方式和论证逻辑。毕竟，即使是同样的实验结果，不同的学者讲述出来，其说服力和感染力也大相径庭。这本书集合了众多口才各异的“讲述者”，他们的声音共同构成了2001年人工智能界的一次集体发声。我更倾向于那些结构清晰、逻辑严密，同时又不乏个人洞见的篇章。这类文集就像一桌丰盛的晚宴，每道菜肴的口味、用料都不同，需要细细品味，才能领略到背后主厨们的匠心独运，以及整个学术群体共同营造出的浓厚学术氛围。它记录的是研究成果，更是研究者群体的文化形态。

这本书的篇幅和结构暗示着，它不仅仅是一本简单的论文集，更像是一份详尽的学术年鉴。加拿大计算智能学会的这次会议，显然在当时是该领域一个重要的事件。我好奇的是，会议中是否设置了如“最佳论文奖”或“青年学者论坛”等环节？这些附加内容，往往能揭示出学会希望在未来重点培养和鼓励的方向。而且，由于是特定国家学会的会议，其议题设置可能更侧重于本国研究者的特色方向，比如在特定应用领域（如加拿大在资源管理或特定工业领域的人工智能应用）的研究深度。我期待能从中发现一些具有地域特色的创新点，而非完全被当时主流的美国或欧洲的研究趋势所主导。对比同期其他国际会议的焦点，这份“加拿大视角”的记录，无疑提供了一个独特的参照系，帮助我们构建更全面的全球AI图景。它提供了一种地方性的、但又具有国际影响力的学术视野。

坦白说，当我翻阅这类汇集了多篇独立研究成果的文集时，我通常会跳过那些过于技术性、需要大量数学推导的章节，转而寻找那些奠基性的、综述性的文章。这类文章往往能提供对某一子领域在2001年整体状况的宏观把握。例如，关于“模糊逻辑”或“专家系统”在当时是否仍是主流，或者“遗传算法”是否已经开始被更复杂的优化方法所取代。这种对技术生命周期的观察，是通过阅读这些历史文献才能获得的独特视角。我需要关注的是，这些早期的研究者是如何定义“智能”的，他们的假设前提是什么。如果能找到一篇对当时符号AI局限性的深刻反思，那将是极具价值的。因为正是对现有局限性的深刻认识，才催生了后来的重大突破。这本书就像是一份诊断报告，记录了21世纪初人工智能研究领域的“健康状况”和潜在的“病灶”。

作为一个热衷于追踪计算机科学思潮变迁的爱好者，我发现这类早期会议文集最迷人的地方在于它那种未经大规模筛选和提炼的“原生态”状态。与现在那些经过严格同行评议和结构优化的期刊论文不同，AI 2001的这些记录更像是研究者们在激烈的思想碰撞中诞下的原始火花。我设想，在渥太华的那个初夏时节，与会的学者们一定是围绕着这些论文进行了无数次充满激情的讨论，也许有成功的演示，也可能有尚未解决的难题。我想象着，当时的计算机资源和算力远不如今日丰厚，研究者们是如何在有限的条件下，构建出那些在今天看来可能略显简陋但却是开创性的模型。对我来说，这本书的价值不在于它能直接教我如何写出最先进的神经网络，而在于它能让我理解“为什么”某些研究路径在当时被认为是最有前途的。它关乎的是方法论的演进，是研究范式的迭代，这对于任何一个试图在当前领域深耕的人来说，都是至关重要的背景知识。那种对未知领域探索的纯粹热情，即使隔了二十多年，似乎也能透过纸页感受到。

这本厚重的文集甫一入手，便散发出一种沉甸甸的学术气息，封面简洁的设计也丝毫没有掩盖其内容的广博与精深。虽然我对其中具体的算法细节可能无法完全把握，但光是目录中那些密密麻麻的专题，就足以让人感受到人工智能领域在那个时代——2001年——所迸发出的蓬勃活力。我记得当时对于符号主义和连接主义的争论正酣，各类基于概率模型的新进展也开始崭露头角。这本书显然是那次加拿大计算智能学会双年会的记录，这意味着它汇集了来自北美乃至全球顶尖研究者们在特定时间点上的思考结晶。我尤其关注会议的组织者是谁，以及他们选择的那些主题方向，因为这些往往能反映出当时学界普遍认为最有潜力的研究前沿。例如，关于知识表示和推理的部分，是否已经开始出现向机器学习范式过渡的明显迹象？又或者，早期的自然语言理解在当时已经达到了怎样一个技术瓶颈？阅读这类会议记录的乐趣就在于，你可以像一个时间旅行者一样，去审视过去那些被寄予厚望的设想，看看它们最终是如何演变成今日我们习以为常的技术的，或者哪些路径被证明是迷人的死胡同。这本书无疑是研究人工智能发展史的绝佳“活化石”，它记录的不仅仅是技术，更是特定社群的智力交锋。