人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）（第6版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 卢格尔 著

图书标签:

• Artificial Intelligence
• Problem Solving
• Algorithms
• Heuristics
• Search
• Knowledge Representation
• Logic
• Machine Learning
• AI Applications
• Cognitive Science

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111256564

版次：1

商品编码：10058924

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 经典原版书库

开本：32开

出版时间：2009-03-01

用纸：胶版纸

页数：753

正文语种：英语

编辑推荐

　　《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）（第6版）》是一本经典的人工智能教材，全面阐述了人工智能的基础理论，有效结合了求解智能问题的数据结构以及实现的算法，把人工智能的应用程序应用于实际环境中，并从社会和哲学、心理学以及神经生理学角度对人工智能进行了独特的讨论。《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）（第6版）》新增内容新增一章，介绍用于机器学习的随机方法，包括一阶贝叶斯网络、各种隐马尔可夫模型，马尔可夫随机域推理和循环信念传播。
　　介绍针对期望大化学习以及利用马尔可夫链蒙特卡罗采

内容简介

　　《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）（第6版）》英文影印版由PearsonEducationAsiaLtd授权机械工业出版社少数出版。未经出版者书面许可，不得以任何方式复制或抄袭《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）（第6版）》内容。
　　仅限于中华人民共和国境内（不包括中国香港、澳门特别行政区和中国台湾地区）销售发行。
　　《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（英文版）（第6版）》封面贴有PearsonEducation（培生教育出版集团）激光防伪标签，无标签者不得销售。

作者简介

　　George F.Luger 1973年在宾夕法尼亚大学获得博士学位，并在之后的5年间在爱丁堡大学人工智能系进行博士后研究，现在是新墨西哥大学计算机科学研究、语言学及心理学教授。

内页插图

精彩书评

　　“在该领域里学生经常遇到许罗很难的概念，通过深刻的实例与简单明了的祝圈，该书清晰而准确垲阚述了这些概念。”
　　——Toseph Lewis，圣迭戈州立大学
　　“本书是人工智能课程的完美补充。它既给读者以历史的现点，又给幽所有莰术的宾用指南。这是一本必须要推荐的人工智能的田书。”
　　——-Pascal Rebreyend，瑞典达拉那大学
　　“该书的写作风格和全面的论述使它成为人工智能领域很有价值的文献。”
　　——Malachy Eat

目录

Preface
Publishers Acknowledgements
PART Ⅰ ARTIFIClAL INTELLIGENCE：ITS ROOTS AND SCOPE
1 A1：HISTORY AND APPLICATIONS
1.1 From Eden to ENIAC：Attitudes toward Intelligence，Knowledge，andHuman Artifice
1.2 0verview ofAl Application Areas
1.3 Artificial Intelligence A Summary
1.4 Epilogue and References
1.5 Exercises

PART Ⅱ ARTIFlClAL INTELLIGENCE AS REPRESENTATION AN D SEARCH
2 THE PREDICATE CALCULUS
2.0 Intr0血ction
2.1 The Propositional Calculus
2.2 The Predicate Calculus
2.3 Using Inference Rules to Produce Predicate Calculus Expressions
2.4 Application：A Logic-Based Financial Advisor
2.5 Epilogue and References
2.6 Exercises

3 STRUCTURES AND STRATEGIES FOR STATE SPACE SEARCH
3.0 Introducfion
3.1 GraphTheory
3.2 Strategies for State Space Search
3.3 using the state Space to Represent Reasoning with the Predicate Calculus
3.4 Epilogue and References
3.5 Exercises

4 HEURISTIC SEARCH
4.0 Introduction
4.l Hill Climbing and Dynamic Programmin9
4.2 The Best-First Search Algorithm
4.3 Admissibility,Monotonicity,and Informedness
4.4 Using Heuristics in Games
4.5 Complexity Issues
4.6 Epilogue and References
4.7 Exercises

5 STOCHASTIC METHODS
5.0 Introduction
5.1 The Elements ofCountin9
5.2 Elements ofProbabilityTheory
5.3 Applications ofthe Stochastic Methodology
5.4 BayesTheorem
5.5 Epilogue and References
5.6 Exercises

6 coNTROL AND IMPLEMENTATION OF STATE SPACE SEARCH
6.0 Introduction l93
6.1 Recursion.Based Search
6.2 Production Systems
6.3 The Blackboard Architecture for Problem Solvin9
6.4 Epilogue and References
6.5 Exercises

PARTⅢ CAPTURING INTELLIGENCE：THE AI CHALLENGE
7 KNOWLEDGE REPRESENTATION
7.0 Issues in Knowledge Representation
7.1 A BriefHistory ofAI Representational Systems
7.2 Conceptual Graphs：A Network Language
7.3 Alternative Representations and Ontologies
7.4 Agent Based and Distributed Problem Solving
7.5 Epilogue and References
7.6 Exercises

8 STRONG METHOD PROBLEM SOLVING
8.0 Introduction
8.1 Overview ofExpert Sygem Technology
8.2 Rule.Based Expert Sygems
8.3 Model-Based,Case Based and Hybrid Systems
8.4 Planning
8.5 Epilogue and References
8.6 Exercises
9 REASONING IN UNCERTAIN STUATIONS
9.0 Introduction
9.1 Logic-Based Abductive Inference
9.2 Abduction：Alternatives to Logic
9.3 The Stochastic Approach to Uncertainty
9.4 Epilogue and References
9.5 Exercises

PART Ⅳ
MACHINE LEARNING
10 MACHINE LEARNING：SYMBOL-BASED
10.0 Introduction
10.1 A Framework for Symbol based Learning
10.2 version Space Search
10.3 The ID3 Decision Tree Induction Algorithm
10.4 Inductive Bias and Learnability
10.5 Knowledge and Learning
10.6 Unsupervised Learning
10.7 Reinforcement Learning
10.8 Epilogue and Referenees
10.9 Exercises

11 MACHINE LEARNING：CONNECTIONtST
11.0 Introduction
11.1 Foundations for Connectionist Networks
11.2 Perceptron Learning
11.3 Backpropagation Learning
11.4 Competitive Learning
11.5 Hebbian Coincidence Learning
11.6 Attractor Networks or“Memories”
11.7 Epilogue and References
11.8 Exercises 506

12 MACHINE LEARNING：GENETIC AND EMERGENT
12.0 Genetic and Emergent MedeIs ofLearning
12.1 11Ic Genetic Algorithm
12.2 Classifier Systems and Genetic Programming
12.3 Artmcial Life and Society-Based Learning
12.4 EpilogueandReferences
12.5 Exercises

13 MACHINE LEARNING：PROBABILISTIC
13.0 Stochastic andDynamicModelsofLearning
13.1 Hidden Markov Models(HMMs)
13.2 DynamicBayesianNetworksandLearning
13.3 Stochastic Extensions to Reinforcement Learning
13.4 EpilogueandReferences
13.5 Exercises

PART Ⅴ
AD，ANCED TOPlCS FOR Al PROBLEM SOLVING
14 AUTOMATED REASONING
14.0 Introduction to Weak Methods inTheorem Proving
14.1 TIIeGeneralProblem SolverandDifiel"enceTables
14.2 Resolution TheOrem Proving
14.3 PROLOG and Automated Reasoning
14.4 Further Issues in Automated Reasoning
14.5 EpilogueandReferences
14.6 Exercises

15 UNDERs-rANDING NATURAL LANGUAGE
15.0 TheNaturalLang~~geUnderstandingProblem
15.1 Deconstructing Language：An Analysis
15.2 Syntax
15.3 TransitionNetworkParsers and Semantics
15.4 StochasticTools forLanguage Understanding
15.5 Natural LanguageApplications
15.6 Epilogue and References
15.7 Exercises
……
PART Ⅵ EPILOGUE
16 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS EMPIRICAL ENQUIRY

精彩书摘

　　postconditions of each action are in.the column below it. For example， row 5 lists the pre-conditions for pickup（X） and Column 6 lists the postconditions （the add and delete lists） ofpickup（X）. These postconditions are placed in the row of the action that uses them as pre-conditions, organizing them in a manner relevant to further actions. The triangle tablespurpose is to properly interleave the preconditions and postconditions of each of thesmaller actions that make up the larger goal. Thus, triangle tables address non-linearityissues in planning on the macro operator level; Partial-Order Planners （Russell and Norvig1995） and other approaches have further addressed these issues.
　　One advantage of triangle tables is the assistance they can offer in attempting torecover from unexpected happenings, such as a block being slightly out of place, or acci-dents, such as dropping a block. Often an accident can require backing up several stepsbefore the plan can be resumed. When something goes wrong with a solution the plannercan go back into the rows and columns of the triangle table to check what is true. Once theplanner has figured out what is still true within the rows and columns, it then knows whatthe next step must be if the larger solution is to be restarted. This is formalized with thenotion of a kernel.
　　The nth kernel is the intersection of all rows below and including the nth row and allcolumns to the left of and including the rtth column. In Figure 8.21 we have outlined thethird kernel in bold. In carrying out a plan represented in a triangle table, the ith operation（that is, the operation in row i） may be performed only if all predicates contained in the ithkernel aretrue. This offers a straightforward way of verifying that a step can be taken andalso supports systematic recovery from any disruption of the plan. Given a triangle table,we find and execute the highest-numbered action whose kernel is enabled.

前言/序言

　　I was very pleased to be asked to produce the sixth edition of my artificial intelligencebook. It is a compliment to the earlier editions， started over twenty years ago, that ourapproach to AI has been so highly valued. It is also exciting that, as new development inthe field emerges, we are able to present much of it in each new edition. We thank ourmany readers, colleagues, and students for keeping our topics relevant and our presenta-tion up to date.
　　Many sections of the earlier editions have endured remarkably well, including thepresentation of logic, search algorithms, knowledge representation, production systems,machine learning, and, in the supplementary materials, the programming techniquesdeveloped in Lisp, Prolog, and with this edition, Java. These remain central to the practiceof artificial intelligence, and a constant in this new edition.
　　This book remains accessible. We introduce key representation techniques includinglogic, semantic and connectionist networks, graphical models, and many more. Our searchalgorithms are presented clearly, first in pseudocode, and then in the supplementary mate-rials, many of them are implemented in Prolog, Lisp, and/or Java. It is expected that themotivated students can take our core implementations and extend them to new excitingapplications.
　　We created, for the sixth edition, a new machine learning chapter based on stochasticmethods （Chapter 13）. We feel that the stochastic technology is having an increasinglylarger impact on AI, especially in areas such as diagnostic and prognostic reasoning, natu-ral language analysis, robotics, and machine learning.

《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（第6版） 导论 在当今信息爆炸的时代，人类社会面临着前所未有的复杂挑战，从气候变化到疾病蔓延，从金融市场的波动到城市交通的拥堵，这些问题无一不展现出其多层面、动态性以及相互关联的特性。传统的研究方法和解决思路在应对这些日益增长的复杂性时显得力不从心。正是在这样的背景下，人工智能（AI）作为一种能够模拟、延伸和扩展人类智能的新兴领域，正以前所未有的速度和深度渗透到我们生活的方方面面，为理解和解决复杂问题提供了全新的视角和强大的工具。 人工智能的基石：构建智能系统的原理 《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（第6版）深入探讨了人工智能的核心构成要素，为读者构建了一个清晰、系统的认知框架。本书不仅仅是关于“做什么”，更重要的是“如何做”，它系统地梳理了构建智能系统所必需的底层原理和关键技术。 1. 问题求解（Problem Solving）的本质： 复杂问题求解是人工智能的核心目标之一。本书深入剖析了问题求解的多种范式。 状态空间搜索（State-Space Search）： 这是理解许多AI问题求解算法的基础。本书详尽介绍了状态空间的概念，包括初始状态、目标状态以及各种可能的动作（状态转移）。在此基础上，它系统地阐述了各类搜索算法，从基础的无信息搜索（如广度优先搜索BFS、深度优先搜索DFS）到更高效的有信息搜索（如贪心最佳优先搜索Greedy Best-First Search、A搜索）。对于每种算法，本书不仅讲解了其原理和实现方式，还深入分析了它们的优缺点，例如搜索效率、解的质量以及对内存的需求。通过大量的实例，读者可以直观地理解这些算法在实际问题中的应用，例如迷宫求解、地图导航等。 启发式搜索（Heuristic Search）： 面对日益增长的问题规模，盲目搜索变得不可行。本书重点介绍了启发式函数的设计原则和应用，以及如何利用启发式信息指导搜索过程，从而大幅提高搜索效率。A算法作为启发式搜索的经典代表，其原理、性能分析和改进方法得到详细阐述。 约束满足问题（Constraint Satisfaction Problems, CSPs）： 许多现实世界的问题可以建模为约束满足问题，例如调度、资源分配等。本书介绍了CSP的定义、变量、域和约束，并详细讲解了回溯搜索（Backtracking Search）及其各种约束传播技术（如前向检查Forward Checking、弧一致性Arc Consistency）和变量/值排序启发式方法，这些技术能够有效地剪枝搜索空间，加速求解过程。 局部搜索（Local Search）： 对于一些难以找到精确解的问题，局部搜索算法提供了近似最优解的有效途径。本书介绍了爬山法（Hill Climbing）、模拟退火（Simulated Annealing）、遗传算法（Genetic Algorithms）等代表性的局部搜索算法，并分析了它们在不同问题上的适用性和性能。 2. 知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）： 智能系统需要能够理解和运用知识。本书详细探讨了多种知识表示形式以及基于这些知识进行推理的方法。 逻辑（Logic）： 逻辑是AI知识表示和推理的基石。本书介绍了命题逻辑（Propositional Logic）和一阶逻辑（First-Order Logic）的基本概念、语法和语义。在此基础上，它详细讲解了各种推理方法，包括演绎推理（Deductive Reasoning），如模式匹配（Modus Ponens）、归结（Resolution）等，以及归纳推理（Inductive Reasoning）和溯因推理（Abductive Reasoning）。对于逻辑推理的计算复杂性，本书也进行了深入的分析。 概率方法（Probabilistic Methods）： 现实世界充满不确定性，概率方法为此提供了强大的建模工具。本书深入介绍了概率论的基础知识，并重点讲解了贝叶斯网络（Bayesian Networks）及其推理算法，如精确推理（Exact Inference）和近似推理（Approximate Inference）。此外，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）作为序列数据建模的重要工具，也得到详细阐述，并在语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。 其他知识表示形式： 除了逻辑和概率方法，本书还介绍了本体（Ontologies）、语义网络（Semantic Networks）和框架（Frames）等其他知识表示方法，以及它们在构建复杂知识图谱和专家系统中的作用。 3. 机器学习（Machine Learning）： 机器学习是赋予计算机从数据中学习能力的关键技术，也是现代AI发展的重要驱动力。 监督学习（Supervised Learning）： 这是最常见的机器学习范式，本书详细介绍了各种监督学习算法。 分类（Classification）： 包括决策树（Decision Trees）、支持向量机（Support Vector Machines, SVMs）、朴素贝叶斯（Naïve Bayes）以及逻辑回归（Logistic Regression）等。 回归（Regression）： 线性回归（Linear Regression）、多项式回归（Polynomial Regression）等。 集成学习（Ensemble Learning）： 如随机森林（Random Forests）和梯度提升（Gradient Boosting），它们通过组合多个弱学习器来构建更强大的模型。 无监督学习（Unsupervised Learning）： 在没有标签数据的情况下，无监督学习能够发现数据中的隐藏模式。本书介绍了聚类（Clustering）算法，如K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering），以及降维（Dimensionality Reduction）技术，如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和t-SNE。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）： 强化学习通过与环境的交互来学习最优策略。本书深入讲解了马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）、Q-learning、SARSA等核心概念和算法，并探讨了它们在游戏AI、机器人控制等领域的应用。 深度学习（Deep Learning）： 作为机器学习领域最热门的分支之一，深度学习凭借其强大的表示学习能力，在图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。本书详细介绍了神经网络（Neural Networks）的基本结构，包括前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）以及循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）和Transformer模型等，并阐述了它们在解决复杂感知和认知任务中的作用。 4. 规划（Planning）： 规划是AI系统生成一系列行动以达到目标的过程。 经典规划（Classical Planning）： 本书介绍了PDDL（Planning Domain Definition Language）等规划语言，以及STRIPS、ADL等规划表示方法。同时，讲解了如Graphplan、FF（Fast Forward）等经典规划器。 部分可观测马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Processes, POMDPs）： 针对信息不完全的环境，POMDPs提供了一种更普适的规划框架。 面向现实世界的规划： 本书还探讨了在不确定性、动态环境以及多智能体协作等复杂场景下的规划技术。 5. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）： 理解和生成人类语言是AI的重要挑战。 语言模型（Language Models）： 从N-gram模型到基于深度学习的语言模型，本书梳理了语言模型的发展脉络。 句法分析（Syntactic Parsing）： 探讨了如何分析句子的语法结构。 语义理解（Semantic Understanding）： 包括词义消歧、关系抽取等。 文本生成（Text Generation）： 介绍了如何让机器生成自然流畅的文本。 机器翻译（Machine Translation）： 阐述了统计机器翻译和神经机器翻译的发展。 6. 计算机视觉（Computer Vision）： 让机器“看见”并理解图像和视频是计算机视觉的目标。 图像特征提取（Image Feature Extraction）： 如SIFT、SURF等经典特征，以及CNN在特征学习中的作用。 目标检测与识别（Object Detection and Recognition）： 介绍了R-CNN系列、YOLO等主流算法。 图像分割（Image Segmentation）： 包括语义分割和实例分割。 场景理解（Scene Understanding）： 结合多种视觉技术，理解图像的整体内容。 7. 机器人学（Robotics）： 将AI的能力应用于物理世界，使机器人能够感知、决策和行动。 运动规划（Motion Planning）： 机器人如何在复杂环境中规划安全的路径。 感知与理解（Perception and Understanding）： 结合计算机视觉、传感器融合等技术。 控制（Control）： 如何设计稳定的控制器使机器人执行任务。 人机交互（Human-Robot Interaction）： 如何让机器人与人类进行自然友好的交互。 8. 哲学与伦理考量： 除了技术层面，本书也关注AI发展带来的深远影响。 智能的本质： 探讨了机器智能与人类智能的异同。 AI的局限性： 分析了当前AI技术面临的挑战和尚未解决的问题。 伦理和社会影响： 讨论了AI在就业、隐私、偏见、安全以及未来发展方向等方面可能带来的伦理和社会问题。 面向复杂的未来 《人工智能：复杂问题求解的结构和策略》（第6版）以其全面、深入的视角，系统地梳理了人工智能领域的最新进展和核心理论。它不仅为初学者提供了坚实的基础，也为资深研究者提供了丰富的参考。本书将理论知识与实际应用紧密结合，通过大量的案例分析和算法阐释，帮助读者掌握解决现实世界复杂问题的关键工具和方法。无论您是希望深入理解AI技术原理的研究人员，还是期望将AI应用于实际业务的工程师，亦或是对智能科学充满好奇的学生，本书都将是您不可或缺的宝贵资源，助您在人工智能的广阔天地中，开启探索复杂问题求解的新篇章。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我目前对人工智能的了解还停留在一些浅层的概念和应用层面，比如那些酷炫的AI绘画和智能助手。但每次看到“人工智能：复杂问题求解的结构和策略（第6版）”这个书名，我都会被一种莫名的敬畏感所吸引。它给我一种感觉，这本书就像是人工智能这座巍峨大厦的基石和蓝图，它所阐述的“结构”和“策略”，可能就是支撑起所有那些令人惊叹的应用的根本原理。我甚至联想到，这本书的作者们，一定是对人工智能的本质有着非凡的理解，他们能够将那些抽象、复杂的概念，梳理得井井有条，并且用清晰的语言表达出来。虽然我还没有机会去领略书中的具体内容，但单凭它“第6版”的更新频率，以及“复杂问题求解”的定位，我就能感受到它在人工智能领域无可撼动的权威性和实用性。我期待它能像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我，让我从一个对AI感到好奇的门外汉，逐渐理解其背后的逻辑和方法论。我深信，一旦我能够掌握书中提到的“结构”和“策略”，我将能够以一种全新的视角去审视和理解我所接触到的各种人工智能技术。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对人工智能充满好奇，但又觉得其概念过于抽象的人来说，一本能够清晰阐述“复杂问题求解的结构和策略”的书，简直就是救星。我常常在想，那些创造出强大AI模型的工程师们，他们是如何思考的？他们又是遵循什么样的“结构”和“策略”来一步步构建出这些令人惊叹的智能体的？《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（第6版）》这个书名，直接点出了我最想了解的核心——“方法论”。“结构”听起来像是组织和构建AI系统的骨架，而“策略”则更像是解决具体问题的智慧和技巧。我尤其期待“第6版”能带来哪些最新的关于AI架构和算法的更新，因为我知道人工智能领域发展非常迅速，一本能不断更新的书，必然是权威和前沿的保证。我还没有开始阅读，但我已经可以想象，通过这本书，我将不再仅仅是被动地接受AI带来的便利，而是能够更主动地去理解其背后的运作逻辑，甚至在自己的领域中，尝试运用这些“结构”和“策略”去解决那些困扰我的“复杂问题”。

评分☆☆☆☆☆

我敢说，对于任何一个对人工智能领域抱有真诚求知欲的人来说，这本《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（第6版）》都绝对是绕不开的存在。我在业界的朋友们，那些每天都在与机器学习、深度学习、自然语言处理打交道的技术大牛们，无一不把这本书奉为圭臬。他们常常在讨论中引用书中的概念，提及作者对某个经典算法的独到见解，甚至会因为书中对某个难题的不同表述而引发激烈的辩论。这种社区内的口碑和影响力，是任何宣传都无法比拟的。我能想象，翻开这本书，就像是进入了一个由无数智者共同构建的知识殿堂。书中传递的，绝不仅仅是冷冰冰的代码和公式，更是对问题本质的深刻洞察，是对智能涌现规律的精妙把握。我尤其好奇它对“复杂问题求解”的界定，以及书中为应对这些复杂性所提出的“结构”和“策略”究竟有多么创新和实用。虽然我还没来得及细读，但仅凭这种在资深从业者中的广泛认可度，我就确信这是一部值得投入时间和精力去深入研习的宝藏。它所承载的知识深度和广度，无疑将为我打开一扇通往人工智能更深层次理解的大门。

评分☆☆☆☆☆

每次我思考“人工智能”这个词，脑海中总会浮现出一些关于未来、关于智能的宏大想象。而《人工智能：复杂问题求解的结构和策略（第6版）》这个书名，恰好触及了我最想探索的那个核心——“复杂问题求解”。我的工作或学习中，经常会遇到各种棘手的问题，它们往往涉及多方面的因素，难以找到简单的解决方案。我一直觉得，人工智能最令人着迷的地方，就在于它能够提供一种全新的、超越人类直觉的思考和解决问题的方式。这本书，从它的名称来看，似乎正是致力于揭示这种能力的来源和实现路径。我迫不及待地想知道，书中提到的“结构”究竟是指哪些构成人工智能的内在组织方式？而“策略”又会涵盖哪些处理复杂问题的通用方法论？“第6版”的更新，更让我确信它紧跟时代步伐，囊括了近年来AI领域的最新突破。虽然我尚未阅读，但我已能感受到，这本书将是一场深入智慧源头的旅程，它将帮助我理解如何构建一个能够自主思考、解决复杂问题的“大脑”，无论这个大脑是人类的还是机器的。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是人工智能领域一座巍峨的里程碑，即使我尚未深入研读其内容，单是其厚重和严谨的出版信息就足以让人肃然起敬。我之所以对它充满期待，很大程度上是因为“第6版”这个标签。这意味着它经历了时间的检验，不断地被修正、扩充和完善，吸纳了数十年人工智能研究的最新进展和最深刻洞见。想象一下，一个如此庞大、复杂的领域，能够持续更新六个版本，其背后凝聚了多少智慧和心血？这不仅仅是一本书，更像是一部活着的百科全书，记录着人工智能从早期萌芽到如今蓬勃发展的全过程。我期待从中看到那些经典理论的深邃阐释，也渴望领略最新的技术突破如何被系统地整合进原有的知识框架。这本书的定位——“复杂问题求解的结构和策略”——本身就充满了吸引力。复杂问题，是我们日常生活中和科学探索中无处不在的挑战，而人工智能正是我们破解这些难题的强大工具。我相信，这本书所揭示的“结构”和“策略”将如同藏宝图一般，指引我如何构建解决问题的逻辑，如何设计有效的算法，如何理解人工智能背后的深层机制。虽然我还没有翻开书页，但它的存在本身就激励着我，让我对未来的学习和探索充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

价格好--8X折

评分☆☆☆☆☆

字太小了，看不清楚，不建议买！直接上网下电子版，或看中文版比较好，在有点失望！

评分☆☆☆☆☆

东西很不错，老婆很喜欢

评分☆☆☆☆☆

经典书，不多说，读吧

评分☆☆☆☆☆

很好，很有学习价值，想多买两本，没货了。

评分☆☆☆☆☆

关于ai的书，看看版数就只能是不错的书了，是32开的书

评分☆☆☆☆☆

东西质量很好。与描述的相符。

评分☆☆☆☆☆

英文版看起来比较原汁原味

评分☆☆☆☆☆

还没看，质量不错