Artificial Intelligence 3e

计算智能体原理

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第三版现已发布

• 您可以从 Cambridge University Press 或当地书店，或者 Amazon 订购副本 (教师可以申请样书)。
• 完整文本现在可以免费访问，链接稳定。请参阅上面的“完整书籍”选项卡。
• 查看 来自顶级 AI 研究人员的推荐
• 第一版 和 第二版 仍然可用。
• 新增内容：
  • 关于深度学习、因果关系和社会影响的新章节
  • 全面修订
  • 每章中的社会影响部分为学生提供了关于 AI 的伦理和社会影响的背景知识
  • 更多关于现代机器学习的内容，使学生更好地理解现代 AI 的关键工具之一
  • 与 AIPython 更紧密的集成——书中算法的开源可运行伪代码（使用 Python 编写）。AIPython 设计为可读和可修改的，允许学生试验和修改代码。它还包括一些 GUI 来解释运行代码。

Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents , 第三版，由 David L. Poole 和 Alan K. Mackworth 编写，Cambridge University Press 于 2023 年出版，是一本关于人工智能 (AI) 科学的书籍。 它将人工智能视为智能计算智能体设计的科学研究。 本书结构为一个教科书，但它也适合广大专业人士和研究人员阅读。 在过去的几十年里，我们目睹了人工智能作为一门严肃的科学和工程学科的出现。 本书提供了一个易于理解的领域综合， 针对本科生和研究生。 它以一个多维设计空间（已被部分探索）的形式，对该领域的基础知识提供了一个连贯的愿景，将人工智能综合成一门综合性的科学。 与任何有价值的科学一样，人工智能既有连贯的形式理论，也有活跃的实验部分。 本书平衡了理论和实验，展示了如何将它们紧密地联系在一起。 它将 AI 的科学与其工程应用一起发展。

• 完整书籍 在线提供。 此 html 将保持稳定，只有在发现错误时才会更改。
• 我们为本书的许多主题提供了许多 在线学习资源。 本书与 AIPython 紧密协调：本书中伪代码的 Python 实现，旨在尽可能接近伪代码，并且能够进行实验。
• 提供 幻灯片 用于教学。
• 我们有一个来自第一次印刷的 勘误表。
• 教师可以从 Cambridge University Press 上的教师资源 获取（部分）解决方案手册和幻灯片来源（有关访问说明，请参阅 CUP FAQ）。幻灯片来源使用 LaTeX beamer 类，并包括所有图形（pdf 格式）和数百个答题器问题。我们计划在可预见的未来，每年 4 月、8 月和 12 月发布新版本。

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推荐语

• 这是一本重要的教科书。根据他们广泛的经验，作者将该领域一些最激动人心的新近发展（例如生成式 AI）与更传统的方法在统一的智能体框架内和谐地结合起来。这将拓宽那些对该领域相对较新的人的视野，对他们来说，AI 和深度学习几乎是同义词。 -- Yoav Shoham - Stanford University and AI21 Labs
• 这本书是一部杰作。它全面介绍了现代 AI 中的许多主题。解释的清晰性和捕捉复杂概念背后的直觉的能力使这本书对广大受众具有吸引力和吸引力。 -- Pascal Van Hentenryck - Georgia Institute of Technology
• 这个新版本提供了 AI 的最新描述，以一种可访问和统一的方式呈现该领域。我特别喜欢“关系后期”方法，其中一阶逻辑和关系 AI 在彻底涵盖了更基本的、基于特征的方法之后才被涵盖。作者提出的混合数据驱动/模型驱动的智能体设计方法对于开发可靠和值得信赖的智能系统至关重要。 -- Kevin Patrick Murphy - Google Brain, Probabilistic Machine Learning 作者
• Poole 和 Mackworth 现已成为经典的教科书，自第一版以来一直指导着我的高年级本科 AI 课程。结合在线资源，本书以连贯的结构呈现了全面的概述，具有技术实质和许多进一步学习的指针，从而促进了关键相关概念的学习。第三版更新了内容，涵盖了最近 AI 的巨大进步。 -- Jesse Hoey - University of Waterloo
• 机器学习在过去几年中取得了惊人的进步，但要收获新的能力，需要一个工程框架来构建计算智能体。本书向学生讲授使之成为可能的概念和技术。 -- Rodney Brooks - MIT and Robust AI
• 广泛、组织良好、最新且深入地涵盖了 AI 世界。大量的图表、算法和广泛的参考文献使这成为读者会反复参考的宝贵资源。讲师和学生将受益于精心设计的章末练习。每章中发人深省的社会影响部分和社会影响章节出色地解决了对人类的积极和有害影响。这些补充了强大的技术描述，明智地鼓励研究人员和从业者通过强调以人为本的 AI 来限制风险。Poole 和 Mackworth 是备受赞誉的专家，他们渴望热情而彻底地介绍他们的主题。 -- Ben Shneiderman - University of Maryland, Human-Centered AI 作者
• 人工智能：计算智能体基础的修订和扩展版应该成为 AI 教育的标准文本。计算机科学专业的学生将在这本书中找到对学习、推理和决策的许多计算模型的广泛且独特的连贯视角。尤其是因果推理专业的学生，将会很高兴地看到因果革命重新连接到其在形式逻辑和概率决策中的根源，并通过具体的算法、具有挑战性的练习和开源 AIPython 代码得到加强和巩固。强烈推荐。 -- Judea Pearl - UCLA, Turing Award winner and author of Causality and The Book of Why
• 这本教科书内容非常全面，涵盖了多年来引入和研究的所有主要 AI 范例。与此同时，它与最新的技术进步和关于社会影响的跨学科观点保持同步。我希望它能成为教师和学生的宝贵资源。 -- Peter Stone - University of Texas at Austin
• Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents 是一本伟大的 AI 教科书，由该领域的杰出领导者撰写。它以一种非常容易理解的风格涵盖了你想了解的关于 AI 的一切，并附有范围广泛的、经过深思熟虑的、具有挑战性的练习。我发现这本书是一个非常有价值的资源，不仅用于教学，而且更重要的是，它为 AI 当前前沿的广泛基础学科提供了一个更新的参考。 -- Rina Dechter - University of California Irvine, Constraint Programming 作者
• Poole 和 Mackworth 的书是我需要介绍人工智能的学生的首选资源。虽然之前的版本已经提供了该领域的完整概述，但较新的版本以一种清晰的方式组织了这些信息。基于智能体知道什么、世界上有什么以及其行为的影响是什么的主题划分允许 AI 内部主题的逻辑流程。作为一本全面的 AI 教科书，其中包括幻灯片、解决方案和代码，本书是 AI 讲师、学生、研究人员和从业者的书架上的必备品。 -- Sriraam Natarajan - University of Texas at Dallas
• 这是 AI 科学的一本伟大的基础书，使用一种简单的结构化方法涵盖了主要概念和技术。关于 AI 社会影响的广泛材料为负责任的 AI 设计和使用提供了急需的关注。AI 研究人员可以在这里找到不可或缺的基础知识和必要的伦理态度来创造有益的 AI 创新。 -- Francesca Rossi - IBM Fellow
• Poole 和 Mackworth 的书的最新版本在每一章中都强调了 AI 的社会影响，使其成为任何对 AI 感兴趣的人的必读之作，特别是那些将塑造其未来以确保这些强大技术造福社会并最大限度地减少危害的人。 -- Saleema Amershi - Microsoft Research
• 这本教科书为 AI 领域提供了一个了不起的介绍。通过将学习、推理和决策结合在一起，它展示了各个 AI 子领域之间丰富的相互联系。写作恰到好处，可以向学生介绍 AI 的不同方面。更新后的版本无缝地将深度学习中令人兴奋的发展整合到更广泛的 AI 背景中。该文本还强调了 AI 的社会影响，包括 AI 伦理和计算可持续性。 -- Carla Gomes - Cornell University
• Poole 和 Mackworth - AI 的两位先驱 - 对该领域进行了令人钦佩的广泛而完整的介绍，非常关注智能智能体。从深度学习到因果推理，从贝叶斯网络到知识图谱，从基本算法到有效的启发式方法，本书涵盖了广泛的重要主题，每个主题都附有一个及时的社会影响部分。强烈推荐！ -- Holger Hoos - RWTH Aachen
• Poole 和 Mackworth 的 Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents 3e 是一部杰作。这是一本全面且清晰的文本，它带领读者了解符号 AI 和机器学习中的核心概念，为广泛的本科生入门课程或重点研究生课程提供途径。对于学生和讲师来说，它都是一个杰出的资源。无论您是经验丰富的 AI 研究人员还是刚进入该领域的学生，您都会从阅读本书中学到很多东西。 -- Sheila McIlraith - University of Toronto
• 在一个与 AI 的本质失去联系的世界里，这是一股杰出的、清晰的清新空气。 -- Gary Marcus - NYU, Rebooting AI 作者
• 人工智能：计算智能体基础巧妙地提供了对 AI 思想的全面探索，展示了卓越的组织和清晰的表达。本书涵盖了 AI 中重要概念和方法的广泛弧线，涵盖了基本的技术主题、历史背景以及 AI 社会影响日益增长的重要性，使其成为学生和教育工作者的杰出主要文本，也是专业人士的宝贵参考。 -- Eric Horvitz - Technical Fellow and Chief Scientific Officer, Microsoft

** Copyright © 2023, David L. Poole and Alan K. Mackworth **