计算机科学丛书·人工智能：计算agent基础 [Artificial Intelligence Foundations of Computational Agents] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] 普尔（David L.Poole），[加] 麦克活思（Alan K.Mackworth） 著，董红斌，董兴业，童向荣 等 译

图书标签:

• 人工智能
• 计算智能
• 智能体
• 多智能体系统
• 强化学习
• 规划
• 知识表示
• 搜索
• 机器学习
• 计算机科学

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111484578

版次：1

商品编码：11605180

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

外文名称：Artificial Intelligence Foundations of Computational Agents

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶

内容简介

　　《计算机科学丛书·人工智能：计算agent基础》有机地将理论与实践结合起来，既详细地介绍了各种人工智能理论，又提供了实现的思路和程序，这将有利于本科生或研究生在学习人工智能时把对人工智能的理性认识转化为对具体程序的感性认识，从而弥补大部分人工智能教材偏重于理论的缺陷。《计算机科学丛书·人工智能：计算agent基础》可供计算机科学或计算机工程、哲学、认知科学和心理学等相关学科的高年级本科生或研究生学习。

作者简介

　　普尔（David L.Poole），加拿大不列颠哥伦比亚大学计算机科学教授，计算智能实验室主任。2014-2015年，他是牛津大学Leverhulme Trust客座教授。他还是加拿大人工智能学会（CAIAC）2013年终身成就奖获得者，是国际人工智能促进协会（AAAI）和加拿大人工智能学会（CAIAC）Fellow。
　　
　　麦克活思（Alan K.Mackworth），加拿大不列颠哥伦比亚大学计算机科学教授。他的研究兴趣是基于约束的人工智能及其应用，被称为约束满足、机器人足球、混合系统和基于约束的Agent等研究领域的先驱。他是国际人工智能联合会议（IJCAI）公司的总裁和理事，以及IJCAI执行委员会主席；同时还担任许多编委会和程序委员会委员。他是加拿大计算机智能研究会（CSCSI）主席，还担任国际人工智能促进协会（AAAI）主席。荣获的奖励包括：ITAC/NSERC杰出学术奖.Killam研究奖，《人工智能》杂志经典论文奖，CSCSI杰出服务奖，AAAI杰出服务奖，CAIAC终身成就奖等。他是AAAI和CAIAC的Fellow，加拿大前沿科学研究院和加拿大皇家学院院士。

内页插图

精彩书评

　　★“本书采用现代的思想，清晰地介绍了使用合理的计算Agent和逻辑作为统一线程的人工智能领域，包含许多完全的算例、各种难度的习题集、基于专门设计的声明式语言AII_，og的编程作业、通过Alspacc小程序来补充表示的整合良好的在线支持。如果你计划为本科或以上的学生教授一门人工智能的课程，必须认真对待这本非常有意思的书。”
　　——马可·瓦尔托尔塔，南卡罗业纳大学
　　
　　★“本书的清晰度是令人惊讶的！每一章的材料都完美地综合考虑了以下方面：针对初学者的易理解性；针对高年级学生的理论性和挑战性；针对专家的可参考性。这些材料组织成不同的章节，教师可以针对学生做出适当的分割选择。这就好像是三本书合在一起！可以肯定地说，这是21世纪AI领域必备的一本书。”
　　——杰西·霍伊，邓迪大学
　　
　　★“本书填补了Al文献的空白。它适用于高年级本科生，并且没有在技术严谨性上做出妥协。它是简洁的，但对AI的所有主要领域都给出了现代的表示，作为AI的介绍性课程是非常有用的。Poole和Mackworth就广泛、多样的人工智能领域的条理性做了不懈的努力。在这种条理性之下，所有的AJ都被放在由复杂性维度定义的智能Agent的设计空间里。”
　　——曼弗雷德·耶格，奥尔堡大学

目录

出版者的话
译者序
前言
第一部分 世界中的Agent：什么是Agent及如何创建它们
第1章 人工智能与
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能简史
1.3 环境中的
1.4 知识表示
1.4.1 定义解
1.4.2 表示
1.4.3 推理与行为
1.5 复杂性维度
1.5.1 模块性
1.5.2 表示方案
1.5.3 规划期
1.5.4 不确定性
1.5.5 偏好
1.5.6 Agent数量
1.5.7 学习
1.5.8 计算限制
1.5.9 多维交互
1.6 原型应用
1.6.1 自主传送机器人
1.6.2 诊断助手
1.6.3 智能指导系统
1.6.4 交易Agent
1.7 本书概述
1.8 本章小结
1.9 参考文献及进一步阅读
1.1 0习题
第2章 Agent体系结构和分层控制
2.1 Agent
2.2 Agent系统
2.3 分层控制
2.4 嵌入式和仿真Agent
2.5 通过推理来行动
2.5.1 设计时间与离线计算
2.5.2 在线计算
2.6 本章小结
2.7 参考文献及进一步阅读
2.8 习题

第二部分 表达和推理
第3章 状态和搜索
3.1 用搜索进行问题求解
3.2 状态空间
3.3 图搜索
3.4 一个通用搜索算法
3.5 无信息搜索策略
3.5.1 深度优先搜索
3.5.2 宽度优先搜索
3.5.3 最低花费优先搜索
3.6 启发式搜索
3.6.1 A*搜索
3.6.2 搜索策略总结
3.7 更复杂的搜索方法
3.7.1 环检查
3.7.2 多路径剪枝
3.7.3 迭代深化
3.7.4 分支界限法
3.7.5 搜索方向
3.7.6 动态规划法
3.8 本章小结
3.9 参考文献及进一步阅读
3.1 0习题
第4章 特征和约束
4.1 特征和状态
4.2 可能世界、变量和约束
4.2.1 约束
4.2.2 约束满足问题
4.3 生成测试算法
4.4 使用搜索求解CSP
4.5 一致性算法
4.6 域分割
4.7 变量消除
4.8 局部搜索
4.8.1 迭代最佳改进
4.8.2 随机算法
4.8.3 评估随机算法
4.8.4 局部搜索中利用命题结构
4.9 基于种群的方法
4.10 最优化
4.10.1 最优化的系统方法
4.10.2 局部搜索最优化
4.11 本章小结
4.12 参考文献及进一步阅读
4.13 习题
第5章 命题和推理
5.1 命题
5.1.1 命题演算的语法
5.1.2 命题演算的语义
5.2 命题确定子句
5.2.1 问题与解答
5.2.2 验证
5.3 知识表示问题
5.3.1 背景知识与观察
5.3.2 询问用户
5.3.3 知识层的解释
5.3.4 知识层的调试
5.4 反证法验证
5.4.1 Horn子句
5.4.2 假说与冲突
5.4.3 基于一致性的诊断
5.4.4 通过假设和Horn子句推理
5.5 完备知识假设
5.5.1 非单调推理
5.5.2 完备知识的验证程序
5.6 溯因推理
5.7 因果模型
5.8 本章小结
5.9 参考文献及进一步阅读
5.10 习题
第6章 不确定推理
6.1 概率
6.1.1 概率的语义
6.1.2 概率公理
6.1.3 条件概率
6.1.4 期望值
6.1.5 信息理论
6.2 独立性
6.3 信念网络
6.4 概率推理
6.4.1 信念网络中的变量消除
6.4.2 通过随机模拟进行近似推理
6.5 概率和时间
6.5.1 马尔可夫链
6.5.2 隐马尔可夫模型
6.5.3 监听和平滑算法
6.5.4 动态信念网络
6.5.5 时间粒度
6.6 本章小结
6.7 参考文献及进一步阅读
6.8 习题

第三部分 学习与规划
第7章 学习概述与有监督学习
7.1 学习问题
7.2 有监督学习
7.2.1 评估预测
7.2.2 无输入特征的点估计
7.2.3 概率学习
7.3 有监督学习的基本模型
7.3.1 决策树学习
7.3.2 线性回归与分类
7.3.3 贝叶斯分类器
……
第四部分 个体与关系的推理
第五部分 宏观图景

前言/序言

《计算智能：智能体原理与实践》 内容简介： 《计算智能：智能体原理与实践》是一部深入探讨智能体（Agent）理论与应用的书籍，旨在为读者勾勒出一个全面而细致的智能体世界。本书并非仅限于理论的梳理，更注重将抽象的概念落地，通过大量的实例和实践指导，帮助读者理解智能体的工作机制，并掌握构建、设计和部署智能体的关键技术。本书面向的是对人工智能、智能系统、自动化以及复杂系统感兴趣的专业人士、研究者以及高年级本科生和研究生。 核心内容概述： 本书围绕“智能体”这一核心概念展开，逐步深入地剖析其构成、行为、交互以及在不同场景下的应用。全书结构清晰，逻辑严谨，从基础概念出发，逐步引导读者进入更高级的议题。 第一部分：智能体基础概念与理论框架 本部分将为读者打下坚实的理论基础，确保读者对智能体的基本认知有一个清晰的认识。 什么是智能体？ 我们将从智能体的定义入手，明确智能体的核心特征：感知（Perception）、推理（Reasoning）、决策（Decision-making）、行动（Action）。 我们将讨论智能体的不同类型，例如：简单反射智能体（Simple Reflex Agents）、基于模型的反射智能体（Model-Based Reflex Agents）、目标导向智能体（Goal-Based Agents）、效用导向智能体（Utility-Based Agents）、学习智能体（Learning Agents）等，并分析它们各自的工作原理和适用场景。 我们将深入探讨智能体的环境，包括环境的属性（可观察性、确定性、静态性、离散性、多智能体性等）对智能体设计的影响。 智能体的理性（Rationality） 什么是智能体的理性？我们将详细阐述理性意味着什么：在给定感知序列的情况下，智能体应该选择能够最大化其性能测度的行为。 我们将引入性能测度（Performance Measure）的概念，强调它是评估智能体优劣的关键指标。 我们将探讨如何设计和实现能够做出理性决策的智能体。 智能体的结构与工作原理 我们将剖析智能体的内部架构，包括感知模块、知识库/模型、推理引擎、规划模块、决策模块和执行器等。 我们将通过图示和伪代码，清晰地展示智能体如何从环境中获取信息，如何处理这些信息，如何做出决策，以及如何将决策转化为行动。 我们将讨论智能体的“感知-思考-行动”循环，并分析不同类型的智能体在这个循环中的具体实现方式。 第二部分：智能体的感知、知识表示与推理 本部分将聚焦于智能体获取信息、理解世界以及做出决策的关键能力。 环境感知与数据处理 我们将探讨各种传感器技术及其在智能体感知中的作用，例如摄像头、麦克风、激光雷达、触觉传感器等。 我们将讨论数据预处理技术，包括噪声过滤、特征提取、数据融合等，以提高感知数据的质量和可用性。 我们将引入机器视觉、自然语言处理等关键技术，用于处理来自环境的非结构化数据。 知识表示（Knowledge Representation） 智能体需要有效地表示其对世界的理解。本书将介绍多种知识表示方法，包括： 逻辑表示： 命题逻辑（Propositional Logic）和一阶逻辑（First-Order Logic），以及如何在这些逻辑系统中进行推理。 语义网络（Semantic Networks）和框架（Frames）： 用于表示对象之间的关系和属性。 产生式规则（Production Rules）： 常用于专家系统和基于规则的智能体。 概率图模型（Probabilistic Graphical Models）： 如贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields），用于处理不确定性。 我们将分析不同知识表示方法的优缺点，以及它们在特定应用场景下的适用性。 推理机制（Reasoning Mechanisms） 基于所表示的知识，智能体如何进行推理？我们将深入探讨： 演绎推理（Deductive Reasoning）： 从一般规则推导出具体结论。 归纳推理（Inductive Reasoning）： 从具体事例中总结出一般规则。 溯因推理（Abductive Reasoning）： 寻找最有可能解释观察到的现象的假设。 模糊推理（Fuzzy Reasoning）： 处理模糊和不精确的知识。 概率推理（Probabilistic Reasoning）： 在不确定性条件下进行推理。 我们将介绍经典的推理算法，如前向链（Forward Chaining）和后向链（Backward Chaining）。 第三部分：智能体的学习与适应 智能体不应是静态的，它们需要能够从经验中学习并适应不断变化的环境。 机器学习基础 本书将概述与智能体学习相关的核心机器学习概念： 监督学习（Supervised Learning）： 分类（Classification）和回归（Regression）问题。 无监督学习（Unsupervised Learning）： 聚类（Clustering）和降维（Dimensionality Reduction）。 强化学习（Reinforcement Learning）： 智能体与环境交互以学习最优策略。 我们将介绍一些经典的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。 强化学习的核心理论与算法 我们将重点深入探讨强化学习，因为它是构建自主智能体的关键。 我们将解释马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）作为强化学习的理论基础。 我们将介绍价值函数（Value Functions）和策略（Policies）的概念。 我们将详细讲解Q-Learning、SARSA、Deep Q-Networks (DQN)、Policy Gradients等重要的强化学习算法，并分析它们的原理和应用。 从经验中学习 我们将讨论智能体如何通过与环境的交互来更新其知识库、改进其决策模型或调整其策略。 我们将探索在线学习（Online Learning）和离线学习（Offline Learning）的模式。 我们将讨论如何处理新出现的、未预料到的信息，以及智能体如何在这种情况下进行适应性调整。 第四部分：多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS） 现实世界中的许多问题需要多个智能体协同或竞争来解决。 多智能体系统的基本概念 我们将定义多智能体系统，并讨论智能体之间的交互类型：合作（Cooperation）、竞争（Competition）、协调（Coordination）、协商（Negotiation）等。 我们将分析多智能体系统带来的挑战，如可扩展性、通信、冲突解决、全局最优与局部最优等。 智能体通信与协商 智能体如何进行有效沟通？我们将介绍不同的通信语言和协议，例如：Agent Communication Language (ACL)，以及基于消息传递的通信机制。 我们将探讨协商机制，如拍卖（Auctions）、投票（Voting）和合同网（Contract Net）协议，用于智能体之间的资源分配和任务协商。 多智能体系统的博弈论基础 我们将引入博弈论（Game Theory）的概念，用于分析智能体之间的策略互动和均衡解。 我们将讨论纳什均衡（Nash Equilibrium）等概念，并分析它们在多智能体系统设计中的应用。 多智能体系统的应用 我们将通过案例研究，展示多智能体系统在各个领域的应用，如： 机器人协作： 多个机器人协同完成复杂任务。 交通流量管理： 智能体控制交通信号灯以优化车流。 智能电网： 智能体参与能源的分配和调度。 仿真与建模： 用于模拟社会、经济或生态系统。 电子商务： 智能代理进行价格比较和交易。 第五部分：智能体设计、实现与评估 本部分将从实践的角度出发，指导读者如何构建和部署智能体。 智能体架构设计 我们将讨论不同的智能体架构模式，例如：分层架构、混合架构等。 我们将强调模块化设计的重要性，以及如何选择合适的组件和技术栈。 开发工具与平台 我们将介绍当前主流的智能体开发框架和工具，如： AgentSpeak L、JADE (Java Agent DEvelopment Framework) 等专门的智能体开发平台。 Python 及其相关库： 如 OpenAI Gym, Stable-Baselines3 (用于强化学习), PyTorch, TensorFlow (用于机器学习) 等。 其他编程语言和库： 根据具体应用场景进行选择。 我们将提供代码示例，展示如何利用这些工具实现基本的智能体功能。 智能体评估与验证 如何衡量一个智能体的性能？我们将讨论各种评估指标和方法。 我们将介绍仿真环境（Simulation Environments）在智能体测试和验证中的重要性。 我们将讨论如何进行鲁棒性测试和安全性评估。 面向未来的挑战与机遇 我们将展望智能体技术的未来发展方向，包括： 更高级的认知能力： 如常识推理、创造力、情感智能等。 人机协同： 如何让人类与智能体更有效地协作。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）： 理解智能体的决策过程。 伦理与社会影响： 智能体在社会中的角色和责任。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解智能体背后的理论，还提供了大量的实践指导和代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 体系化知识结构： 从基础概念到高级应用，本书构建了一个完整而系统的智能体知识体系，适合不同层次的读者。 丰富的案例研究： 通过具体应用案例，读者可以更直观地理解智能体在现实世界中的作用和潜力。 前沿技术展望： 本书关注智能体技术的最新发展，并对未来趋势进行了展望，帮助读者把握行业脉搏。 《计算智能：智能体原理与实践》 将为读者开启一扇通往智能世界的大门，无论您是希望深入了解智能体技术的研究者，还是希望利用智能体解决实际问题的工程师，本书都将是您不可或缺的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本名为《计算机科学丛书·人工智能：计算agent基础》的书，虽然还没有真正深入阅读，但光从封面上那简洁却又充满力量的设计，以及“计算agent基础”这个副标题，就足以让我对它充满了期待。我一直对人工智能的底层逻辑和构建原理非常感兴趣，而“agent”这个概念，在我看来，正是理解人工智能行为模式的关键。它不仅仅是简单的程序，更是能够感知环境、做出决策并采取行动的智能实体。这本书如果能深入浅出地讲解agent的设计理念、架构、学习机制以及它们如何与环境交互，那我将受益匪浅。我尤其希望它能包含一些关于不同类型agent的案例分析，比如搜索agent、学习agent，甚至是更复杂的混合型agent。了解这些不同agent的优缺点，以及它们在特定应用场景下的适用性，对于我未来进行人工智能相关的学习和实践至关重要。我对书中是否会涉及一些经典的agent算法，例如Q-learning、SARSA等，也充满了好奇。这些算法是构建智能agent的基石，掌握它们无疑能为我的AI之路打下坚实的基础。总之，这本书的书名和副标题给我留下了深刻的第一印象，我期待它能真正引领我进入计算agent的奇妙世界。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《计算机科学丛书·人工智能：计算agent基础》后，我迫不及待地翻阅了一下目录，就被其中一些章节的标题所吸引。比如，关于“agent的感知模型”和“决策推理机制”的探讨，这正是我一直想要深入了解的方面。在我看来，一个真正的智能agent，其核心能力就在于它如何准确地感知周围的世界，并在此基础上做出最优的决策。这本书是否会详细阐述感知模型中的各种传感器数据处理、特征提取，以及决策推理中涉及到的逻辑推理、概率推理甚至是机器学习模型？我非常期待。而且，书中关于“agent的学习与适应能力”的部分，更是让我眼前一亮。一个静态的agent固然重要，但一个能够不断学习、适应新环境、优化自身行为的agent，才更符合人工智能发展的趋势。我希望这本书能提供一些关于强化学习、监督学习或无监督学习在agent构建中的具体应用方法，并且能通过实例说明这些学习机制如何帮助agent提升其智能水平。我设想，这本书或许会带领我认识到，智能agent并非只是被动地执行指令，而是能够主动地探索、学习，并最终实现与环境的协同进化。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《计算机科学丛书·人工智能：计算agent基础》的时候，内心是充满期待的。我一直认为，要真正理解人工智能，就不能仅仅停留在应用层面，而是要深入到其最基本的构建单元——计算agent。这本书的书名就准确地抓住了我想要探索的重点。我非常希望它能系统地介绍计算agent的理论框架，包括agent的定义、属性、以及它们与环境之间的交互模型。在我看来，理解agent的感知、推理和行动能力是如何协同工作的，是掌握AI技术的关键。我期盼书中能够详细阐述不同类型的agent，比如反应式agent、基于模型的agent、目标导向的agent等等，并能深入分析它们的内部机制和优劣势。如果书中还能提供一些关于如何设计和实现这些agent的算法、数据结构以及编程范式，那将是对我极大的帮助。我尤其关注书中是否会探讨agent在复杂环境中的学习和适应能力，因为这正是未来AI发展的重要方向。我相信，一本好的AI入门书籍，应该能够帮助读者建立起对计算agent清晰、深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我最近购入的《计算机科学丛书·人工智能：计算agent基础》一书，虽然我还没来得及深入研读，但仅凭其书名，就足以让我产生浓厚的兴趣。作为一个对人工智能的底层原理充满好奇的读者，我一直认为“agent”是理解智能行为的关键。这本书如果能从根本上阐释计算agent的本质，以及它们如何能够模拟甚至超越人类的某些智能行为，那将非常有价值。我特别希望书中能够详细介绍agent的设计原则，包括如何定义agent的目标，如何为其构建感知系统，以及如何设计其决策和行动机制。Furthermore, I'm keen to explore if the book delves into the complexities of agent autonomy and learning, concepts that are central to the advancement of artificial intelligence. The prospect of understanding how agents can adapt to dynamic environments and improve their performance over time is particularly exciting. I'm also interested in whether the book provides a comparative analysis of different agent architectures and their respective strengths and weaknesses in various application domains.

评分☆☆☆☆☆

作为一个在人工智能领域摸索了一段时间的实践者，我一直对那些能够真正“思考”和“行动”的计算实体——也就是agent——充满了浓厚的兴趣。这次偶然看到了《计算机科学丛书·人工智能：计算agent基础》这本书，书名中的“计算agent基础”几个字，就像一盏指路明灯，让我看到了深入理解AI核心机制的希望。我尤其关注的是，这本书是否能够在我对agent的理解上，从一个模糊的概念，提升到一个清晰、系统化的认知。我希望它能从最基础的原理讲起，比如agent的定义、构成要素，以及它们与环境的交互模型。更进一步，我期待书中能够详细介绍不同类型的agent，例如纯粹反应式agent、模型基agent、目标基agent以及效用基agent，并能深入剖析它们的内部工作原理和适用场景。如果书中能够提供一些关于如何设计和实现这些agent的算法和技术细节，那就更完美了。毕竟，理论与实践相结合，才能真正掌握一项技术。我对书中是否会包含一些经典的agent设计案例，或者是一些实现agent的伪代码，充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

逼格太高，感觉不明觉厉…

评分☆☆☆☆☆

支持一下人工智能，应该很好看

评分☆☆☆☆☆

物流比较快 在6.1买的 好划算

评分☆☆☆☆☆

送货速度很快，书也不错，专业教材

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很好！很好！很好！很好！

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谁能告诉我包装好的书里面怎么会有一个蟋蟀标本？

评分☆☆☆☆☆

人工智能还不错的一本书，物流也很快

评分☆☆☆☆☆

还可以

评分☆☆☆☆☆

快递给力，书质量号。