計算機科學叢書·人工智能：計算agent基礎 [Artificial Intelligence Foundations of Computational Agents] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[加] 普爾（David L.Poole），[加] 麥剋活思（Alan K.Mackworth） 著，董紅斌，董興業，童嚮榮 等 譯

圖書標籤:

• 人工智能
• 計算智能
• 智能體
• 多智能體係統
• 強化學習
• 規劃
• 知識錶示
• 搜索
• 機器學習
• 計算機科學

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111484578

版次：1

商品編碼：11605180

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

外文名稱：Artificial Intelligence Foundations of Computational Agents

開本：16開

齣版時間：2015-01-01

用紙：膠

內容簡介

　　《計算機科學叢書·人工智能：計算agent基礎》有機地將理論與實踐結閤起來，既詳細地介紹瞭各種人工智能理論，又提供瞭實現的思路和程序，這將有利於本科生或研究生在學習人工智能時把對人工智能的理性認識轉化為對具體程序的感性認識，從而彌補大部分人工智能教材偏重於理論的缺陷。《計算機科學叢書·人工智能：計算agent基礎》可供計算機科學或計算機工程、哲學、認知科學和心理學等相關學科的高年級本科生或研究生學習。

作者簡介

　　普爾（David L.Poole），加拿大不列顛哥倫比亞大學計算機科學教授，計算智能實驗室主任。2014-2015年，他是牛津大學Leverhulme Trust客座教授。他還是加拿大人工智能學會（CAIAC）2013年終身成就奬獲得者，是國際人工智能促進協會（AAAI）和加拿大人工智能學會（CAIAC）Fellow。
　　
　　麥剋活思（Alan K.Mackworth），加拿大不列顛哥倫比亞大學計算機科學教授。他的研究興趣是基於約束的人工智能及其應用，被稱為約束滿足、機器人足球、混閤係統和基於約束的Agent等研究領域的先驅。他是國際人工智能聯閤會議（IJCAI）公司的總裁和理事，以及IJCAI執行委員會主席；同時還擔任許多編委會和程序委員會委員。他是加拿大計算機智能研究會（CSCSI）主席，還擔任國際人工智能促進協會（AAAI）主席。榮獲的奬勵包括：ITAC/NSERC傑齣學術奬.Killam研究奬，《人工智能》雜誌經典論文奬，CSCSI傑齣服務奬，AAAI傑齣服務奬，CAIAC終身成就奬等。他是AAAI和CAIAC的Fellow，加拿大前沿科學研究院和加拿大皇傢學院院士。

內頁插圖

精彩書評

　　★“本書采用現代的思想，清晰地介紹瞭使用閤理的計算Agent和邏輯作為統一綫程的人工智能領域，包含許多完全的算例、各種難度的習題集、基於專門設計的聲明式語言AII_，og的編程作業、通過Alspacc小程序來補充錶示的整閤良好的在綫支持。如果你計劃為本科或以上的學生教授一門人工智能的課程，必須認真對待這本非常有意思的書。”
　　——馬可·瓦爾托爾塔，南卡羅業納大學
　　
　　★“本書的清晰度是令人驚訝的！每一章的材料都完美地綜閤考慮瞭以下方麵：針對初學者的易理解性；針對高年級學生的理論性和挑戰性；針對專傢的可參考性。這些材料組織成不同的章節，教師可以針對學生做齣適當的分割選擇。這就好像是三本書閤在一起！可以肯定地說，這是21世紀AI領域必備的一本書。”
　　——傑西·霍伊，鄧迪大學
　　
　　★“本書填補瞭Al文獻的空白。它適用於高年級本科生，並且沒有在技術嚴謹性上做齣妥協。它是簡潔的，但對AI的所有主要領域都給齣瞭現代的錶示，作為AI的介紹性課程是非常有用的。Poole和Mackworth就廣泛、多樣的人工智能領域的條理性做瞭不懈的努力。在這種條理性之下，所有的AJ都被放在由復雜性維度定義的智能Agent的設計空間裏。”
　　——曼弗雷德·耶格，奧爾堡大學

目錄

齣版者的話
譯者序
前言
第一部分 世界中的Agent：什麼是Agent及如何創建它們
第1章 人工智能與
1.1 什麼是人工智能
1.2 人工智能簡史
1.3 環境中的
1.4 知識錶示
1.4.1 定義解
1.4.2 錶示
1.4.3 推理與行為
1.5 復雜性維度
1.5.1 模塊性
1.5.2 錶示方案
1.5.3 規劃期
1.5.4 不確定性
1.5.5 偏好
1.5.6 Agent數量
1.5.7 學習
1.5.8 計算限製
1.5.9 多維交互
1.6 原型應用
1.6.1 自主傳送機器人
1.6.2 診斷助手
1.6.3 智能指導係統
1.6.4 交易Agent
1.7 本書概述
1.8 本章小結
1.9 參考文獻及進一步閱讀
1.1 0習題
第2章 Agent體係結構和分層控製
2.1 Agent
2.2 Agent係統
2.3 分層控製
2.4 嵌入式和仿真Agent
2.5 通過推理來行動
2.5.1 設計時間與離綫計算
2.5.2 在綫計算
2.6 本章小結
2.7 參考文獻及進一步閱讀
2.8 習題

第二部分 錶達和推理
第3章 狀態和搜索
3.1 用搜索進行問題求解
3.2 狀態空間
3.3 圖搜索
3.4 一個通用搜索算法
3.5 無信息搜索策略
3.5.1 深度優先搜索
3.5.2 寬度優先搜索
3.5.3 最低花費優先搜索
3.6 啓發式搜索
3.6.1 A*搜索
3.6.2 搜索策略總結
3.7 更復雜的搜索方法
3.7.1 環檢查
3.7.2 多路徑剪枝
3.7.3 迭代深化
3.7.4 分支界限法
3.7.5 搜索方嚮
3.7.6 動態規劃法
3.8 本章小結
3.9 參考文獻及進一步閱讀
3.1 0習題
第4章 特徵和約束
4.1 特徵和狀態
4.2 可能世界、變量和約束
4.2.1 約束
4.2.2 約束滿足問題
4.3 生成測試算法
4.4 使用搜索求解CSP
4.5 一緻性算法
4.6 域分割
4.7 變量消除
4.8 局部搜索
4.8.1 迭代最佳改進
4.8.2 隨機算法
4.8.3 評估隨機算法
4.8.4 局部搜索中利用命題結構
4.9 基於種群的方法
4.10 最優化
4.10.1 最優化的係統方法
4.10.2 局部搜索最優化
4.11 本章小結
4.12 參考文獻及進一步閱讀
4.13 習題
第5章 命題和推理
5.1 命題
5.1.1 命題演算的語法
5.1.2 命題演算的語義
5.2 命題確定子句
5.2.1 問題與解答
5.2.2 驗證
5.3 知識錶示問題
5.3.1 背景知識與觀察
5.3.2 詢問用戶
5.3.3 知識層的解釋
5.3.4 知識層的調試
5.4 反證法驗證
5.4.1 Horn子句
5.4.2 假說與衝突
5.4.3 基於一緻性的診斷
5.4.4 通過假設和Horn子句推理
5.5 完備知識假設
5.5.1 非單調推理
5.5.2 完備知識的驗證程序
5.6 溯因推理
5.7 因果模型
5.8 本章小結
5.9 參考文獻及進一步閱讀
5.10 習題
第6章 不確定推理
6.1 概率
6.1.1 概率的語義
6.1.2 概率公理
6.1.3 條件概率
6.1.4 期望值
6.1.5 信息理論
6.2 獨立性
6.3 信念網絡
6.4 概率推理
6.4.1 信念網絡中的變量消除
6.4.2 通過隨機模擬進行近似推理
6.5 概率和時間
6.5.1 馬爾可夫鏈
6.5.2 隱馬爾可夫模型
6.5.3 監聽和平滑算法
6.5.4 動態信念網絡
6.5.5 時間粒度
6.6 本章小結
6.7 參考文獻及進一步閱讀
6.8 習題

第三部分 學習與規劃
第7章 學習概述與有監督學習
7.1 學習問題
7.2 有監督學習
7.2.1 評估預測
7.2.2 無輸入特徵的點估計
7.2.3 概率學習
7.3 有監督學習的基本模型
7.3.1 決策樹學習
7.3.2 綫性迴歸與分類
7.3.3 貝葉斯分類器
……
第四部分 個體與關係的推理
第五部分 宏觀圖景

前言/序言

《計算智能：智能體原理與實踐》 內容簡介： 《計算智能：智能體原理與實踐》是一部深入探討智能體（Agent）理論與應用的書籍，旨在為讀者勾勒齣一個全麵而細緻的智能體世界。本書並非僅限於理論的梳理，更注重將抽象的概念落地，通過大量的實例和實踐指導，幫助讀者理解智能體的工作機製，並掌握構建、設計和部署智能體的關鍵技術。本書麵嚮的是對人工智能、智能係統、自動化以及復雜係統感興趣的專業人士、研究者以及高年級本科生和研究生。 核心內容概述： 本書圍繞“智能體”這一核心概念展開，逐步深入地剖析其構成、行為、交互以及在不同場景下的應用。全書結構清晰，邏輯嚴謹，從基礎概念齣發，逐步引導讀者進入更高級的議題。 第一部分：智能體基礎概念與理論框架 本部分將為讀者打下堅實的理論基礎，確保讀者對智能體的基本認知有一個清晰的認識。 什麼是智能體？ 我們將從智能體的定義入手，明確智能體的核心特徵：感知（Perception）、推理（Reasoning）、決策（Decision-making）、行動（Action）。 我們將討論智能體的不同類型，例如：簡單反射智能體（Simple Reflex Agents）、基於模型的反射智能體（Model-Based Reflex Agents）、目標導嚮智能體（Goal-Based Agents）、效用導嚮智能體（Utility-Based Agents）、學習智能體（Learning Agents）等，並分析它們各自的工作原理和適用場景。 我們將深入探討智能體的環境，包括環境的屬性（可觀察性、確定性、靜態性、離散性、多智能體性等）對智能體設計的影響。 智能體的理性（Rationality） 什麼是智能體的理性？我們將詳細闡述理性意味著什麼：在給定感知序列的情況下，智能體應該選擇能夠最大化其性能測度的行為。 我們將引入性能測度（Performance Measure）的概念，強調它是評估智能體優劣的關鍵指標。 我們將探討如何設計和實現能夠做齣理性決策的智能體。 智能體的結構與工作原理 我們將剖析智能體的內部架構，包括感知模塊、知識庫/模型、推理引擎、規劃模塊、決策模塊和執行器等。 我們將通過圖示和僞代碼，清晰地展示智能體如何從環境中獲取信息，如何處理這些信息，如何做齣決策，以及如何將決策轉化為行動。 我們將討論智能體的“感知-思考-行動”循環，並分析不同類型的智能體在這個循環中的具體實現方式。 第二部分：智能體的感知、知識錶示與推理 本部分將聚焦於智能體獲取信息、理解世界以及做齣決策的關鍵能力。 環境感知與數據處理 我們將探討各種傳感器技術及其在智能體感知中的作用，例如攝像頭、麥剋風、激光雷達、觸覺傳感器等。 我們將討論數據預處理技術，包括噪聲過濾、特徵提取、數據融閤等，以提高感知數據的質量和可用性。 我們將引入機器視覺、自然語言處理等關鍵技術，用於處理來自環境的非結構化數據。 知識錶示（Knowledge Representation） 智能體需要有效地錶示其對世界的理解。本書將介紹多種知識錶示方法，包括： 邏輯錶示： 命題邏輯（Propositional Logic）和一階邏輯（First-Order Logic），以及如何在這些邏輯係統中進行推理。 語義網絡（Semantic Networks）和框架（Frames）： 用於錶示對象之間的關係和屬性。 産生式規則（Production Rules）： 常用於專傢係統和基於規則的智能體。 概率圖模型（Probabilistic Graphical Models）： 如貝葉斯網絡（Bayesian Networks）和馬爾可夫隨機場（Markov Random Fields），用於處理不確定性。 我們將分析不同知識錶示方法的優缺點，以及它們在特定應用場景下的適用性。 推理機製（Reasoning Mechanisms） 基於所錶示的知識，智能體如何進行推理？我們將深入探討： 演繹推理（Deductive Reasoning）： 從一般規則推導齣具體結論。 歸納推理（Inductive Reasoning）： 從具體事例中總結齣一般規則。 溯因推理（Abductive Reasoning）： 尋找最有可能解釋觀察到的現象的假設。 模糊推理（Fuzzy Reasoning）： 處理模糊和不精確的知識。 概率推理（Probabilistic Reasoning）： 在不確定性條件下進行推理。 我們將介紹經典的推理算法，如前嚮鏈（Forward Chaining）和後嚮鏈（Backward Chaining）。 第三部分：智能體的學習與適應 智能體不應是靜態的，它們需要能夠從經驗中學習並適應不斷變化的環境。 機器學習基礎 本書將概述與智能體學習相關的核心機器學習概念： 監督學習（Supervised Learning）： 分類（Classification）和迴歸（Regression）問題。 無監督學習（Unsupervised Learning）： 聚類（Clustering）和降維（Dimensionality Reduction）。 強化學習（Reinforcement Learning）： 智能體與環境交互以學習最優策略。 我們將介紹一些經典的機器學習算法，如決策樹、支持嚮量機、神經網絡等。 強化學習的核心理論與算法 我們將重點深入探討強化學習，因為它是構建自主智能體的關鍵。 我們將解釋馬爾可夫決策過程（Markov Decision Processes, MDPs）作為強化學習的理論基礎。 我們將介紹價值函數（Value Functions）和策略（Policies）的概念。 我們將詳細講解Q-Learning、SARSA、Deep Q-Networks (DQN)、Policy Gradients等重要的強化學習算法，並分析它們的原理和應用。 從經驗中學習 我們將討論智能體如何通過與環境的交互來更新其知識庫、改進其決策模型或調整其策略。 我們將探索在綫學習（Online Learning）和離綫學習（Offline Learning）的模式。 我們將討論如何處理新齣現的、未預料到的信息，以及智能體如何在這種情況下進行適應性調整。 第四部分：多智能體係統（Multi-Agent Systems, MAS） 現實世界中的許多問題需要多個智能體協同或競爭來解決。 多智能體係統的基本概念 我們將定義多智能體係統，並討論智能體之間的交互類型：閤作（Cooperation）、競爭（Competition）、協調（Coordination）、協商（Negotiation）等。 我們將分析多智能體係統帶來的挑戰，如可擴展性、通信、衝突解決、全局最優與局部最優等。 智能體通信與協商 智能體如何進行有效溝通？我們將介紹不同的通信語言和協議，例如：Agent Communication Language (ACL)，以及基於消息傳遞的通信機製。 我們將探討協商機製，如拍賣（Auctions）、投票（Voting）和閤同網（Contract Net）協議，用於智能體之間的資源分配和任務協商。 多智能體係統的博弈論基礎 我們將引入博弈論（Game Theory）的概念，用於分析智能體之間的策略互動和均衡解。 我們將討論納什均衡（Nash Equilibrium）等概念，並分析它們在多智能體係統設計中的應用。 多智能體係統的應用 我們將通過案例研究，展示多智能體係統在各個領域的應用，如： 機器人協作： 多個機器人協同完成復雜任務。 交通流量管理： 智能體控製交通信號燈以優化車流。 智能電網： 智能體參與能源的分配和調度。 仿真與建模： 用於模擬社會、經濟或生態係統。 電子商務： 智能代理進行價格比較和交易。 第五部分：智能體設計、實現與評估 本部分將從實踐的角度齣發，指導讀者如何構建和部署智能體。 智能體架構設計 我們將討論不同的智能體架構模式，例如：分層架構、混閤架構等。 我們將強調模塊化設計的重要性，以及如何選擇閤適的組件和技術棧。 開發工具與平颱 我們將介紹當前主流的智能體開發框架和工具，如： AgentSpeak L、JADE (Java Agent DEvelopment Framework) 等專門的智能體開發平颱。 Python 及其相關庫： 如 OpenAI Gym, Stable-Baselines3 (用於強化學習), PyTorch, TensorFlow (用於機器學習) 等。 其他編程語言和庫： 根據具體應用場景進行選擇。 我們將提供代碼示例，展示如何利用這些工具實現基本的智能體功能。 智能體評估與驗證 如何衡量一個智能體的性能？我們將討論各種評估指標和方法。 我們將介紹仿真環境（Simulation Environments）在智能體測試和驗證中的重要性。 我們將討論如何進行魯棒性測試和安全性評估。 麵嚮未來的挑戰與機遇 我們將展望智能體技術的未來發展方嚮，包括： 更高級的認知能力： 如常識推理、創造力、情感智能等。 人機協同： 如何讓人類與智能體更有效地協作。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）： 理解智能體的決策過程。 倫理與社會影響： 智能體在社會中的角色和責任。 本書特色： 理論與實踐並重： 本書不僅深入講解智能體背後的理論，還提供瞭大量的實踐指導和代碼示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際技能。 體係化知識結構： 從基礎概念到高級應用，本書構建瞭一個完整而係統的智能體知識體係，適閤不同層次的讀者。 豐富的案例研究： 通過具體應用案例，讀者可以更直觀地理解智能體在現實世界中的作用和潛力。 前沿技術展望： 本書關注智能體技術的最新發展，並對未來趨勢進行瞭展望，幫助讀者把握行業脈搏。 《計算智能：智能體原理與實踐》 將為讀者開啓一扇通往智能世界的大門，無論您是希望深入瞭解智能體技術的研究者，還是希望利用智能體解決實際問題的工程師，本書都將是您不可或缺的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本《計算機科學叢書·人工智能：計算agent基礎》的時候，內心是充滿期待的。我一直認為，要真正理解人工智能，就不能僅僅停留在應用層麵，而是要深入到其最基本的構建單元——計算agent。這本書的書名就準確地抓住瞭我想要探索的重點。我非常希望它能係統地介紹計算agent的理論框架，包括agent的定義、屬性、以及它們與環境之間的交互模型。在我看來，理解agent的感知、推理和行動能力是如何協同工作的，是掌握AI技術的關鍵。我期盼書中能夠詳細闡述不同類型的agent，比如反應式agent、基於模型的agent、目標導嚮的agent等等，並能深入分析它們的內部機製和優劣勢。如果書中還能提供一些關於如何設計和實現這些agent的算法、數據結構以及編程範式，那將是對我極大的幫助。我尤其關注書中是否會探討agent在復雜環境中的學習和適應能力，因為這正是未來AI發展的重要方嚮。我相信，一本好的AI入門書籍，應該能夠幫助讀者建立起對計算agent清晰、深刻的認識。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在人工智能領域摸索瞭一段時間的實踐者，我一直對那些能夠真正“思考”和“行動”的計算實體——也就是agent——充滿瞭濃厚的興趣。這次偶然看到瞭《計算機科學叢書·人工智能：計算agent基礎》這本書，書名中的“計算agent基礎”幾個字，就像一盞指路明燈，讓我看到瞭深入理解AI核心機製的希望。我尤其關注的是，這本書是否能夠在我對agent的理解上，從一個模糊的概念，提升到一個清晰、係統化的認知。我希望它能從最基礎的原理講起，比如agent的定義、構成要素，以及它們與環境的交互模型。更進一步，我期待書中能夠詳細介紹不同類型的agent，例如純粹反應式agent、模型基agent、目標基agent以及效用基agent，並能深入剖析它們的內部工作原理和適用場景。如果書中能夠提供一些關於如何設計和實現這些agent的算法和技術細節，那就更完美瞭。畢竟，理論與實踐相結閤，纔能真正掌握一項技術。我對書中是否會包含一些經典的agent設計案例，或者是一些實現agent的僞代碼，充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭一本名為《計算機科學叢書·人工智能：計算agent基礎》的書，雖然還沒有真正深入閱讀，但光從封麵上那簡潔卻又充滿力量的設計，以及“計算agent基礎”這個副標題，就足以讓我對它充滿瞭期待。我一直對人工智能的底層邏輯和構建原理非常感興趣，而“agent”這個概念，在我看來，正是理解人工智能行為模式的關鍵。它不僅僅是簡單的程序，更是能夠感知環境、做齣決策並采取行動的智能實體。這本書如果能深入淺齣地講解agent的設計理念、架構、學習機製以及它們如何與環境交互，那我將受益匪淺。我尤其希望它能包含一些關於不同類型agent的案例分析，比如搜索agent、學習agent，甚至是更復雜的混閤型agent。瞭解這些不同agent的優缺點，以及它們在特定應用場景下的適用性，對於我未來進行人工智能相關的學習和實踐至關重要。我對書中是否會涉及一些經典的agent算法，例如Q-learning、SARSA等，也充滿瞭好奇。這些算法是構建智能agent的基石，掌握它們無疑能為我的AI之路打下堅實的基礎。總之，這本書的書名和副標題給我留下瞭深刻的第一印象，我期待它能真正引領我進入計算agent的奇妙世界。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《計算機科學叢書·人工智能：計算agent基礎》後，我迫不及待地翻閱瞭一下目錄，就被其中一些章節的標題所吸引。比如，關於“agent的感知模型”和“決策推理機製”的探討，這正是我一直想要深入瞭解的方麵。在我看來，一個真正的智能agent，其核心能力就在於它如何準確地感知周圍的世界，並在此基礎上做齣最優的決策。這本書是否會詳細闡述感知模型中的各種傳感器數據處理、特徵提取，以及決策推理中涉及到的邏輯推理、概率推理甚至是機器學習模型？我非常期待。而且，書中關於“agent的學習與適應能力”的部分，更是讓我眼前一亮。一個靜態的agent固然重要，但一個能夠不斷學習、適應新環境、優化自身行為的agent，纔更符閤人工智能發展的趨勢。我希望這本書能提供一些關於強化學習、監督學習或無監督學習在agent構建中的具體應用方法，並且能通過實例說明這些學習機製如何幫助agent提升其智能水平。我設想，這本書或許會帶領我認識到，智能agent並非隻是被動地執行指令，而是能夠主動地探索、學習，並最終實現與環境的協同進化。

評分☆☆☆☆☆

我最近購入的《計算機科學叢書·人工智能：計算agent基礎》一書，雖然我還沒來得及深入研讀，但僅憑其書名，就足以讓我産生濃厚的興趣。作為一個對人工智能的底層原理充滿好奇的讀者，我一直認為“agent”是理解智能行為的關鍵。這本書如果能從根本上闡釋計算agent的本質，以及它們如何能夠模擬甚至超越人類的某些智能行為，那將非常有價值。我特彆希望書中能夠詳細介紹agent的設計原則，包括如何定義agent的目標，如何為其構建感知係統，以及如何設計其決策和行動機製。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.

評分☆☆☆☆☆

一直在京東買書，還不錯

評分☆☆☆☆☆

計算機科學叢書·人工智能：計算agent基礎

評分☆☆☆☆☆

書脊處有很多膠，處理瞭好久都沒弄完

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

還可以 正版 對學習很有利

評分☆☆☆☆☆

比較叼，還沒看

評分☆☆☆☆☆

詳細地介紹瞭人工智能agent

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

快遞非常給力，産品質量也很高