Artificial Intelligence

Artificial Intelligence pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:The MIT Press
作者:Winston, Patrick H.; Brown, Richard H.;
出品人:
页数:508
译者:
出版时间:1982-2-24
价格:USD 55.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780262730587
丛书系列:The MIT Press Classics Series
图书标签:
  • 人工智能
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 神经网络
  • 自然语言处理
  • 计算机视觉
  • 机器人
  • 算法
  • 数据科学
  • 未来科技
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具体描述

The broad range of material included in these volumes suggests to the newcomer the nature of the field of artificial intelligence, while those with some background in AI will appreciate the detailed coverage of the work being done at MIT. The results presented are related to the underlying methodology. Each chapter is introduced by a short note outlining the scope of the problem begin taken up or placing it in its historical context. Contents, Volume I: Expert Problem Solving: Qualitative and Quantitative Reasoning in Classical Mechanics; Problem Solving About Electrical Circuits; Explicit Control of Reasoning; A Glimpse of Truth Maintenance; Design of a Programmer's Apprentice; Natural Language Understanding and Intelligent Computer Coaches: A Theory of Syntactic Recognition for Natural Language; Disambiguating References and Interpreting Sentence Purpose in Discourse; Using Frames in Scheduling; Developing Support Systems for Information Analysis; Planning and Debugging in Elementary Programming; Representation and Learning: Learning by Creating and Justifying Transfer Frames; Descriptions and the Specialization of Concept; The Society Theory of Thinking; Representing and Using Real-World Knowledge.

《人工智能》是一部引人入胜的书籍,它深入探讨了人工智能(AI)的迷人世界,涵盖了从其历史根源到塑造我们未来的前沿发展。这本书带领读者踏上一段旅程,了解是什么驱动了我们对创造智能机器的渴望,以及我们如何一步步实现这一目标。 本书的开篇追溯了人工智能的起源,描绘了早期思想家们对思维、意识和机器能力的好奇心。读者将了解到科幻小说如何激发了科学界对构建能够思考和行动的机器的最初设想,以及像艾伦·图灵这样的先驱者如何为这一领域奠定了理论基础。它详细介绍了那些奠定了人工智能研究基石的早期理论和实验,例如逻辑推理、符号处理和专家系统,这些都是构建早期AI系统的关键。 接着,本书将焦点转移到机器学习,这是现代人工智能的核心。读者将了解机器学习的基本原理,包括监督学习、无监督学习和强化学习。书中会详细解释这些学习范式的工作原理,以及它们如何使计算机能够从数据中学习模式、做出预测和做出决策。例如,在监督学习的部分,它会深入探讨回归和分类算法,解释它们如何应用于识别图像、预测股票价格或诊断疾病。在无监督学习中,读者将学习聚类和降维技术,以及它们在发现数据中的隐藏结构和进行数据压缩方面的作用。而强化学习则会生动地展示智能体如何在与环境的交互中通过试错来学习最优策略,例如在游戏AI或机器人控制中的应用。 深度学习是本书的另一大重点。读者将深入了解神经网络的结构和运作机制,特别是多层感知机、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。书中会详细阐述这些网络的原理,以及它们在图像识别、自然语言处理和语音识别等复杂任务中取得的突破性成就。例如,关于CNN的部分,会详细介绍卷积层、池化层和全连接层如何协同工作,从而实现对图像特征的有效提取。对于RNN,则会深入解析其循环连接如何使其能够处理序列数据,如文本和时间序列,从而在机器翻译和文本生成等领域发挥关键作用。 本书还探讨了人工智能在各个领域的实际应用。读者将看到AI如何正在改变医疗保健,从辅助诊断到个性化治疗方案的制定。它会展示AI在金融领域的应用,例如欺诈检测、算法交易和风险管理。在交通运输方面,本书会深入介绍自动驾驶汽车的开发进展,以及AI如何优化交通流量和提高出行安全。此外,书中还会涉及AI在制造业、零售业、教育和娱乐等领域的广泛影响,揭示AI如何提升效率、创造新的商业模式并改变人们的生活方式。 除了技术层面的介绍,本书还深刻地思考了人工智能带来的伦理和社会影响。它探讨了人工智能的偏见问题,以及如何确保AI系统的公平性和透明度。书中会讨论AI对就业市场的影响,以及人类在智能自动化时代的角色。此外,它还会深入探讨AI的安全性问题,例如如何防止AI被滥用,以及如何构建可信赖和负责任的AI系统。本书鼓励读者思考“强人工智能”的可能性,即能够像人类一样进行广泛认知能力的AI,以及这将对人类社会产生的深远影响。 《人工智能》以一种清晰、易懂的方式呈现了复杂的技术概念,同时也鼓励读者进行批判性思考。这本书不仅适合那些希望了解AI基础知识的初学者,也适合那些对AI前沿研究和未来发展充满兴趣的专业人士。它是一份对我们这个时代最具变革性技术之一的全面而深入的探索,为读者打开了一扇通往未来世界的大门,让他们能够更好地理解和塑造我们与智能机器共存的未来。

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