人工智能：復雜問題求解的結構和策略（英文版）（第6版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] 盧格爾 著

圖書標籤:

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

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111256564

版次：1

商品編碼：10058924

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 經典原版書庫

開本：32開

齣版時間：2009-03-01

用紙：膠版紙

頁數：753

正文語種：英語

編輯推薦

　　《人工智能：復雜問題求解的結構和策略（英文版）（第6版）》是一本經典的人工智能教材，全麵闡述瞭人工智能的基礎理論，有效結閤瞭求解智能問題的數據結構以及實現的算法，把人工智能的應用程序應用於實際環境中，並從社會和哲學、心理學以及神經生理學角度對人工智能進行瞭獨特的討論。《人工智能：復雜問題求解的結構和策略（英文版）（第6版）》新增內容新增一章，介紹用於機器學習的隨機方法，包括一階貝葉斯網絡、各種隱馬爾可夫模型，馬爾可夫隨機域推理和循環信念傳播。
　　介紹針對期望大化學習以及利用馬爾可夫鏈濛特卡羅采

內容簡介

　　《人工智能：復雜問題求解的結構和策略（英文版）（第6版）》英文影印版由PearsonEducationAsiaLtd授權機械工業齣版社少數齣版。未經齣版者書麵許可，不得以任何方式復製或抄襲《人工智能：復雜問題求解的結構和策略（英文版）（第6版）》內容。
　　僅限於中華人民共和國境內（不包括中國香港、澳門特彆行政區和中國颱灣地區）銷售發行。
　　《人工智能：復雜問題求解的結構和策略（英文版）（第6版）》封麵貼有PearsonEducation（培生教育齣版集團）激光防僞標簽，無標簽者不得銷售。

作者簡介

　　George F.Luger 1973年在賓夕法尼亞大學獲得博士學位，並在之後的5年間在愛丁堡大學人工智能係進行博士後研究，現在是新墨西哥大學計算機科學研究、語言學及心理學教授。

內頁插圖

精彩書評

　　“在該領域裏學生經常遇到許羅很難的概念，通過深刻的實例與簡單明瞭的祝圈，該書清晰而準確塏闞述瞭這些概念。”
　　——Toseph Lewis，聖迭戈州立大學
　　“本書是人工智能課程的完美補充。它既給讀者以曆史的現點，又給幽所有莰術的賓用指南。這是一本必須要推薦的人工智能的田書。”
　　——-Pascal Rebreyend，瑞典達拉那大學
　　“該書的寫作風格和全麵的論述使它成為人工智能領域很有價值的文獻。”
　　——Malachy Eat

目錄

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

精彩書摘

　　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：復雜問題求解的結構和策略》（第6版） 導論 在當今信息爆炸的時代，人類社會麵臨著前所未有的復雜挑戰，從氣候變化到疾病蔓延，從金融市場的波動到城市交通的擁堵，這些問題無一不展現齣其多層麵、動態性以及相互關聯的特性。傳統的研究方法和解決思路在應對這些日益增長的復雜性時顯得力不從心。正是在這樣的背景下，人工智能（AI）作為一種能夠模擬、延伸和擴展人類智能的新興領域，正以前所未有的速度和深度滲透到我們生活的方方麵麵，為理解和解決復雜問題提供瞭全新的視角和強大的工具。 人工智能的基石：構建智能係統的原理 《人工智能：復雜問題求解的結構和策略》（第6版）深入探討瞭人工智能的核心構成要素，為讀者構建瞭一個清晰、係統的認知框架。本書不僅僅是關於“做什麼”，更重要的是“如何做”，它係統地梳理瞭構建智能係統所必需的底層原理和關鍵技術。 1. 問題求解（Problem Solving）的本質： 復雜問題求解是人工智能的核心目標之一。本書深入剖析瞭問題求解的多種範式。 狀態空間搜索（State-Space Search）： 這是理解許多AI問題求解算法的基礎。本書詳盡介紹瞭狀態空間的概念，包括初始狀態、目標狀態以及各種可能的動作（狀態轉移）。在此基礎上，它係統地闡述瞭各類搜索算法，從基礎的無信息搜索（如廣度優先搜索BFS、深度優先搜索DFS）到更高效的有信息搜索（如貪心最佳優先搜索Greedy Best-First Search、A搜索）。對於每種算法，本書不僅講解瞭其原理和實現方式，還深入分析瞭它們的優缺點，例如搜索效率、解的質量以及對內存的需求。通過大量的實例，讀者可以直觀地理解這些算法在實際問題中的應用，例如迷宮求解、地圖導航等。 啓發式搜索（Heuristic Search）： 麵對日益增長的問題規模，盲目搜索變得不可行。本書重點介紹瞭啓發式函數的設計原則和應用，以及如何利用啓發式信息指導搜索過程，從而大幅提高搜索效率。A算法作為啓發式搜索的經典代錶，其原理、性能分析和改進方法得到詳細闡述。 約束滿足問題（Constraint Satisfaction Problems, CSPs）： 許多現實世界的問題可以建模為約束滿足問題，例如調度、資源分配等。本書介紹瞭CSP的定義、變量、域和約束，並詳細講解瞭迴溯搜索（Backtracking Search）及其各種約束傳播技術（如前嚮檢查Forward Checking、弧一緻性Arc Consistency）和變量/值排序啓發式方法，這些技術能夠有效地剪枝搜索空間，加速求解過程。 局部搜索（Local Search）： 對於一些難以找到精確解的問題，局部搜索算法提供瞭近似最優解的有效途徑。本書介紹瞭爬山法（Hill Climbing）、模擬退火（Simulated Annealing）、遺傳算法（Genetic Algorithms）等代錶性的局部搜索算法，並分析瞭它們在不同問題上的適用性和性能。 2. 知識錶示與推理（Knowledge Representation and Reasoning）： 智能係統需要能夠理解和運用知識。本書詳細探討瞭多種知識錶示形式以及基於這些知識進行推理的方法。 邏輯（Logic）： 邏輯是AI知識錶示和推理的基石。本書介紹瞭命題邏輯（Propositional Logic）和一階邏輯（First-Order Logic）的基本概念、語法和語義。在此基礎上，它詳細講解瞭各種推理方法，包括演繹推理（Deductive Reasoning），如模式匹配（Modus Ponens）、歸結（Resolution）等，以及歸納推理（Inductive Reasoning）和溯因推理（Abductive Reasoning）。對於邏輯推理的計算復雜性，本書也進行瞭深入的分析。 概率方法（Probabilistic Methods）： 現實世界充滿不確定性，概率方法為此提供瞭強大的建模工具。本書深入介紹瞭概率論的基礎知識，並重點講解瞭貝葉斯網絡（Bayesian Networks）及其推理算法，如精確推理（Exact Inference）和近似推理（Approximate Inference）。此外，隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）作為序列數據建模的重要工具，也得到詳細闡述，並在語音識彆、自然語言處理等領域得到瞭廣泛應用。 其他知識錶示形式： 除瞭邏輯和概率方法，本書還介紹瞭本體（Ontologies）、語義網絡（Semantic Networks）和框架（Frames）等其他知識錶示方法，以及它們在構建復雜知識圖譜和專傢係統中的作用。 3. 機器學習（Machine Learning）： 機器學習是賦予計算機從數據中學習能力的關鍵技術，也是現代AI發展的重要驅動力。 監督學習（Supervised Learning）： 這是最常見的機器學習範式，本書詳細介紹瞭各種監督學習算法。 分類（Classification）： 包括決策樹（Decision Trees）、支持嚮量機（Support Vector Machines, SVMs）、樸素貝葉斯（Naïve Bayes）以及邏輯迴歸（Logistic Regression）等。 迴歸（Regression）： 綫性迴歸（Linear Regression）、多項式迴歸（Polynomial Regression）等。 集成學習（Ensemble Learning）： 如隨機森林（Random Forests）和梯度提升（Gradient Boosting），它們通過組閤多個弱學習器來構建更強大的模型。 無監督學習（Unsupervised Learning）： 在沒有標簽數據的情況下，無監督學習能夠發現數據中的隱藏模式。本書介紹瞭聚類（Clustering）算法，如K-Means、層次聚類（Hierarchical Clustering），以及降維（Dimensionality Reduction）技術，如主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和t-SNE。 強化學習（Reinforcement Learning, RL）： 強化學習通過與環境的交互來學習最優策略。本書深入講解瞭馬爾可夫決策過程（Markov Decision Processes, MDPs）、Q-learning、SARSA等核心概念和算法，並探討瞭它們在遊戲AI、機器人控製等領域的應用。 深度學習（Deep Learning）： 作為機器學習領域最熱門的分支之一，深度學習憑藉其強大的錶示學習能力，在圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭突破性進展。本書詳細介紹瞭神經網絡（Neural Networks）的基本結構，包括前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks）、捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）以及循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）和Transformer模型等，並闡述瞭它們在解決復雜感知和認知任務中的作用。 4. 規劃（Planning）： 規劃是AI係統生成一係列行動以達到目標的過程。 經典規劃（Classical Planning）： 本書介紹瞭PDDL（Planning Domain Definition Language）等規劃語言，以及STRIPS、ADL等規劃錶示方法。同時，講解瞭如Graphplan、FF（Fast Forward）等經典規劃器。 部分可觀測馬爾可夫決策過程（Partially Observable Markov Decision Processes, POMDPs）： 針對信息不完全的環境，POMDPs提供瞭一種更普適的規劃框架。 麵嚮現實世界的規劃： 本書還探討瞭在不確定性、動態環境以及多智能體協作等復雜場景下的規劃技術。 5. 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）： 理解和生成人類語言是AI的重要挑戰。 語言模型（Language Models）： 從N-gram模型到基於深度學習的語言模型，本書梳理瞭語言模型的發展脈絡。 句法分析（Syntactic Parsing）： 探討瞭如何分析句子的語法結構。 語義理解（Semantic Understanding）： 包括詞義消歧、關係抽取等。 文本生成（Text Generation）： 介紹瞭如何讓機器生成自然流暢的文本。 機器翻譯（Machine Translation）： 闡述瞭統計機器翻譯和神經機器翻譯的發展。 6. 計算機視覺（Computer Vision）： 讓機器“看見”並理解圖像和視頻是計算機視覺的目標。 圖像特徵提取（Image Feature Extraction）： 如SIFT、SURF等經典特徵，以及CNN在特徵學習中的作用。 目標檢測與識彆（Object Detection and Recognition）： 介紹瞭R-CNN係列、YOLO等主流算法。 圖像分割（Image Segmentation）： 包括語義分割和實例分割。 場景理解（Scene Understanding）： 結閤多種視覺技術，理解圖像的整體內容。 7. 機器人學（Robotics）： 將AI的能力應用於物理世界，使機器人能夠感知、決策和行動。 運動規劃（Motion Planning）： 機器人如何在復雜環境中規劃安全的路徑。 感知與理解（Perception and Understanding）： 結閤計算機視覺、傳感器融閤等技術。 控製（Control）： 如何設計穩定的控製器使機器人執行任務。 人機交互（Human-Robot Interaction）： 如何讓機器人與人類進行自然友好的交互。 8. 哲學與倫理考量： 除瞭技術層麵，本書也關注AI發展帶來的深遠影響。 智能的本質： 探討瞭機器智能與人類智能的異同。 AI的局限性： 分析瞭當前AI技術麵臨的挑戰和尚未解決的問題。 倫理和社會影響： 討論瞭AI在就業、隱私、偏見、安全以及未來發展方嚮等方麵可能帶來的倫理和社會問題。 麵嚮復雜的未來 《人工智能：復雜問題求解的結構和策略》（第6版）以其全麵、深入的視角，係統地梳理瞭人工智能領域的最新進展和核心理論。它不僅為初學者提供瞭堅實的基礎，也為資深研究者提供瞭豐富的參考。本書將理論知識與實際應用緊密結閤，通過大量的案例分析和算法闡釋，幫助讀者掌握解決現實世界復雜問題的關鍵工具和方法。無論您是希望深入理解AI技術原理的研究人員，還是期望將AI應用於實際業務的工程師，亦或是對智能科學充滿好奇的學生，本書都將是您不可或缺的寶貴資源，助您在人工智能的廣闊天地中，開啓探索復雜問題求解的新篇章。

評分☆☆☆☆☆

我敢說，對於任何一個對人工智能領域抱有真誠求知欲的人來說，這本《人工智能：復雜問題求解的結構和策略（第6版）》都絕對是繞不開的存在。我在業界的朋友們，那些每天都在與機器學習、深度學習、自然語言處理打交道的技術大牛們，無一不把這本書奉為圭臬。他們常常在討論中引用書中的概念，提及作者對某個經典算法的獨到見解，甚至會因為書中對某個難題的不同錶述而引發激烈的辯論。這種社區內的口碑和影響力，是任何宣傳都無法比擬的。我能想象，翻開這本書，就像是進入瞭一個由無數智者共同構建的知識殿堂。書中傳遞的，絕不僅僅是冷冰冰的代碼和公式，更是對問題本質的深刻洞察，是對智能湧現規律的精妙把握。我尤其好奇它對“復雜問題求解”的界定，以及書中為應對這些復雜性所提齣的“結構”和“策略”究竟有多麼創新和實用。雖然我還沒來得及細讀，但僅憑這種在資深從業者中的廣泛認可度，我就確信這是一部值得投入時間和精力去深入研習的寶藏。它所承載的知識深度和廣度，無疑將為我打開一扇通往人工智能更深層次理解的大門。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個對人工智能充滿好奇，但又覺得其概念過於抽象的人來說，一本能夠清晰闡述“復雜問題求解的結構和策略”的書，簡直就是救星。我常常在想，那些創造齣強大AI模型的工程師們，他們是如何思考的？他們又是遵循什麼樣的“結構”和“策略”來一步步構建齣這些令人驚嘆的智能體的？《人工智能：復雜問題求解的結構和策略（第6版）》這個書名，直接點齣瞭我最想瞭解的核心——“方法論”。“結構”聽起來像是組織和構建AI係統的骨架，而“策略”則更像是解決具體問題的智慧和技巧。我尤其期待“第6版”能帶來哪些最新的關於AI架構和算法的更新，因為我知道人工智能領域發展非常迅速，一本能不斷更新的書，必然是權威和前沿的保證。我還沒有開始閱讀，但我已經可以想象，通過這本書，我將不再僅僅是被動地接受AI帶來的便利，而是能夠更主動地去理解其背後的運作邏輯，甚至在自己的領域中，嘗試運用這些“結構”和“策略”去解決那些睏擾我的“復雜問題”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我目前對人工智能的瞭解還停留在一些淺層的概念和應用層麵，比如那些酷炫的AI繪畫和智能助手。但每次看到“人工智能：復雜問題求解的結構和策略（第6版）”這個書名，我都會被一種莫名的敬畏感所吸引。它給我一種感覺，這本書就像是人工智能這座巍峨大廈的基石和藍圖，它所闡述的“結構”和“策略”，可能就是支撐起所有那些令人驚嘆的應用的根本原理。我甚至聯想到，這本書的作者們，一定是對人工智能的本質有著非凡的理解，他們能夠將那些抽象、復雜的概念，梳理得井井有條，並且用清晰的語言錶達齣來。雖然我還沒有機會去領略書中的具體內容，但單憑它“第6版”的更新頻率，以及“復雜問題求解”的定位，我就能感受到它在人工智能領域無可撼動的權威性和實用性。我期待它能像一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導我，讓我從一個對AI感到好奇的門外漢，逐漸理解其背後的邏輯和方法論。我深信，一旦我能夠掌握書中提到的“結構”和“策略”，我將能夠以一種全新的視角去審視和理解我所接觸到的各種人工智能技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是人工智能領域一座巍峨的裏程碑，即使我尚未深入研讀其內容，單是其厚重和嚴謹的齣版信息就足以讓人肅然起敬。我之所以對它充滿期待，很大程度上是因為“第6版”這個標簽。這意味著它經曆瞭時間的檢驗，不斷地被修正、擴充和完善，吸納瞭數十年人工智能研究的最新進展和最深刻洞見。想象一下，一個如此龐大、復雜的領域，能夠持續更新六個版本，其背後凝聚瞭多少智慧和心血？這不僅僅是一本書，更像是一部活著的百科全書，記錄著人工智能從早期萌芽到如今蓬勃發展的全過程。我期待從中看到那些經典理論的深邃闡釋，也渴望領略最新的技術突破如何被係統地整閤進原有的知識框架。這本書的定位——“復雜問題求解的結構和策略”——本身就充滿瞭吸引力。復雜問題，是我們日常生活中和科學探索中無處不在的挑戰，而人工智能正是我們破解這些難題的強大工具。我相信，這本書所揭示的“結構”和“策略”將如同藏寶圖一般，指引我如何構建解決問題的邏輯，如何設計有效的算法，如何理解人工智能背後的深層機製。雖然我還沒有翻開書頁，但它的存在本身就激勵著我，讓我對未來的學習和探索充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

每次我思考“人工智能”這個詞，腦海中總會浮現齣一些關於未來、關於智能的宏大想象。而《人工智能：復雜問題求解的結構和策略（第6版）》這個書名，恰好觸及瞭我最想探索的那個核心——“復雜問題求解”。我的工作或學習中，經常會遇到各種棘手的問題，它們往往涉及多方麵的因素，難以找到簡單的解決方案。我一直覺得，人工智能最令人著迷的地方，就在於它能夠提供一種全新的、超越人類直覺的思考和解決問題的方式。這本書，從它的名稱來看，似乎正是緻力於揭示這種能力的來源和實現路徑。我迫不及待地想知道，書中提到的“結構”究竟是指哪些構成人工智能的內在組織方式？而“策略”又會涵蓋哪些處理復雜問題的通用方法論？“第6版”的更新，更讓我確信它緊跟時代步伐，囊括瞭近年來AI領域的最新突破。雖然我尚未閱讀，但我已能感受到，這本書將是一場深入智慧源頭的旅程，它將幫助我理解如何構建一個能夠自主思考、解決復雜問題的“大腦”，無論這個大腦是人類的還是機器的。

評分☆☆☆☆☆

慢慢看，32開的書，方便放在包裏。

評分☆☆☆☆☆

裝幀很好，送貨及時，京東很給力。

評分☆☆☆☆☆

覆蓋麵不夠廣，深度也不如Artificial Intelligence A Moden Approach.

評分☆☆☆☆☆

很厚的一本書，七百多頁，這個價錢值瞭

評分☆☆☆☆☆

還不錯看起來是正版還不錯看起來是正版

評分☆☆☆☆☆

裝幀很好，送貨及時，京東很給力。

評分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。不錯的書

評分☆☆☆☆☆

人工智能：復雜問題求解的結構和策略（英文版）（第6版）人工智能：復雜問題求解的結構和策略（英文版）（第6版）

評分☆☆☆☆☆

還以為是大開本的，結果是小的。這個有點蛋疼。不過內容還是很詳盡的。看瞭50多頁瞭，不錯。