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　　本書系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、實現(xiàn)技術(shù)及其應用，全面地反映了國內(nèi)外人工智能研究領域的新進展和發(fā)展方向。全書共19章，分為4個部分：第1部分是搜索與問題求解，用8章的篇幅系統(tǒng)地敘述了人工智能中各種搜索方法求解的原理和方法，內(nèi)容包括狀態(tài)空間和傳統(tǒng)的圖搜索算法、和聲算法、禁忌搜索算法、遺傳算法、免疫算法、粒子群算法、蟻群算法和Agent技術(shù)等；第2部分為知識與推理，用4章的篇幅討論各種知識表示和處理技術(shù)、各種典型的推理技術(shù)，還包括非經(jīng)典邏輯推理技術(shù)和非協(xié)調(diào)邏輯推理技術(shù)；第3部分為學習與發(fā)現(xiàn)，用3章的篇幅討論傳統(tǒng)的機器學習算法、神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)；第4部分為領域應用，用3章分別討論專家系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)和自然語言處理原理和方法。
　　這些內(nèi)容能夠使讀者對人工智能的基本概念和人工智能系統(tǒng)的構(gòu)造方法有一個比較清楚的認識，對人工智能研究領域里的*新成果有所了解。
　　本書強調(diào)先進性、實用性和可讀性，可作為計算機、信息處理、自動化和電信等IT相關(guān)專業(yè)的高年級本科生和研究生學習人工智能的教材，也可供從事計算機科學研究、開發(fā)和應用的教學和科研人員參考。

　　人工智能作為研究機器智能和智能機器的一門綜合性高技術(shù)學科，產(chǎn)生于20世紀50年代，曾經(jīng)在20世紀末經(jīng)歷了一個轟轟烈烈的研究和發(fā)展時期，并且取得過不少令人鼓舞的成就，至今它仍然是計算機科學中備受人們重視和非常具有吸引力的前沿學科，并不斷衍生出很多新的研究方向。
　　使計算機程序具有智能，能夠模擬人的思維和行為，一直是計算機科學工作者的理想和追求。盡管人工智能的發(fā)展道路崎嶇不平，自始至終充滿了艱辛，但不畏艱難地從事人工智能研究的科學工作者們并沒有放棄對這個理想的追求；盡管計算機科學其他分支的發(fā)展也非常迅猛，并不斷出現(xiàn)些新的學科領域，但是當這些學科的發(fā)展進一步深化的時候，人們不會忘記這樣一個共同的目標：要使計算機更加智能化。所以不同知識背景和專業(yè)的人們都密切關(guān)注人工智能這門具有嶄新思想和實用價值的綜合性學科，并正從這個領域發(fā)現(xiàn)某些新思想和新方法。
　　人工智能的研究范疇不只局限于計算機科學和技術(shù)，而是涉及心理學、認知科學、思維科學、信息科學、系統(tǒng)科學和生物科學等多個學科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設計、專家系統(tǒng)、知識庫、智能機器人、智能計算、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)等多個領域取得了舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。近幾年來，隨著計算機網(wǎng)絡，尤其是Internet的發(fā)展，多媒體、分布式人工智能和開放分布式環(huán)境下的多智體（multiagent）以及知識挖掘等計算機主流技術(shù)的興起，使得人工智能研究更加活躍，拓寬了其研究和應用的領域，正朝著健康和成熟的方向發(fā)展。
　　然而，也必須看到盡管人工智能取得了以上所述的許多成果，但是比起人工智能剛剛興起時許多專家的預想還相差甚遠，很多在當時過于樂觀的設想并沒有實現(xiàn)，探究其原因也許要追溯到目前人類對自身的思維規(guī)律和智能行為研究仍然處于探索階段，因此，人工智能研究要比這些專家的預想艱難、復雜得多。甚至到今天，對機器能否實現(xiàn)智能仍有爭論。這種狀況正如Lovelace女士一百多年前曾經(jīng)說過的：
　　在考慮任何新穎課題時，常常存在一種傾向，先是過高估計已發(fā)現(xiàn)是有趣或值得注意的東西。接著，當發(fā)現(xiàn)所研究的概念已超過曾一度保持不變的那些概念時，作為一種自然的反應，就會過低估計該事件的真實狀況。
　　因此，我們必須清楚地認識到：人工智能研究道路的曲折和艱難以及許多尖銳的爭論并不表明人工智能學科沒有前景，它只是向我們表明理解人類認知和智能的機制，探索“智力的形成”是人類面臨的最困難、最復雜的課題之一。擺在人工智能學科面前的任務是極其艱巨和復雜的，這需要廣大的計算機科學工作者不畏艱難，勇于探索，辛勤耕耘，共同開創(chuàng)人工智能發(fā)展的美好未來。
　　本書系統(tǒng)地闡述了人工智能的基本原理、實現(xiàn)技術(shù)及其應用，全面地反映了國內(nèi)外人工智能研究領域的最新進展和發(fā)展方向。全書共19章，分為4個部分。第1部分是搜索與問題求解，用8章的篇幅系統(tǒng)地敘述了人工智能中用各種搜索方法求解的原理和方法，內(nèi)容包括狀態(tài)空間和傳統(tǒng)的圖搜索算法、和聲算法、禁忌搜索算法、遺傳算法、免疫算法、粒子群算法、蟻群算法和Agent技術(shù)等；第2部分為知識與推理，用4章的篇幅討論各種知識表示和處理技術(shù)、各種典型的推理技術(shù)，還包括非經(jīng)典邏輯推理技術(shù)和非協(xié)調(diào)邏輯推理技術(shù)；第3部分為學習與發(fā)現(xiàn)，用3章的篇幅討論傳統(tǒng)的機器學習算法、神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)；第4部分為領域應用，用3章分別討論專家系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)和自然語言處理原理和方法以及智能機器人技術(shù)。
　　本書參考了許多較新的國外同類教材和其他文獻，力求保持新穎性和實用性，強調(diào)基本概念和基本觀點，注重理論和實際相結(jié)合，配備有大量輔助教學的演示實例及推理系統(tǒng)。
　　本書作為大學本科學習人工智能的教科書,雖然內(nèi)容較多,但可以選擇一些基本內(nèi)容，如問題求解、知識表達、推理等基本方法與技術(shù)以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等進行講授。本書也可以作為研究生教材和計算機專業(yè)工作者了解人工智能的自學用書。
　　作者在編寫本書時經(jīng)過了漫長的總結(jié)經(jīng)驗和收集意見的過程，并與若干老師和同事合作編寫了多種同類教材，得到了他們大量的幫助，在此向這些老師和同事表示衷心的感謝。
　　在本書的編寫過程中,作者參考了劉娟博士、金濤博士的博士論文,在編寫和搜集資料方面還得到了朱三元、粟藩臣、金敏、楊云水、操郡、朱煒、王丁彬、李珂、賀亢、陳杰、方博、何淼、劉巖、林仁富、黃一釗、劉思等博士和碩士研究生的大力支持，在此向他們表示衷心感謝。
　　由于水平所限，書中難免存在不足之處，懇請讀者批評指正，使本書得以改進和完善。
　　作者
　　2016年10月于漢口學院

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