本書由四篇共１７ 章組成 *篇是基礎(chǔ)理論篇 共九章(第１ ~ ９ 章)從整體角度介紹人工智能的基本概念與基礎(chǔ)理論 第二篇是應(yīng)用技術(shù)篇 共四章(第１０ ~１３ 章)介紹人工智能基礎(chǔ)理論與相關(guān)分支領(lǐng)域相融合所產(chǎn)生的新技術(shù) 第三篇是應(yīng)用篇 共三章(第１４ ~１６ 章)介紹智能產(chǎn)品的開發(fā)及目前廣為流行的四種應(yīng)用實(shí)例 第四篇是展望篇 共一章(第１７ 章)對(duì)人工智能學(xué)科今后發(fā)展提出建議和看法。在本書的編寫中堅(jiān)持三項(xiàng)原則:教材的現(xiàn)代性，即新的技術(shù)路線與新的體系，并形成新一代人工智能技術(shù)，教材的應(yīng)用性，即更加關(guān)注人工智能與其他學(xué)科、領(lǐng)域的融合，將人工智能應(yīng)用到多個(gè)行業(yè)中去，教材的引導(dǎo)性，即堅(jiān)持教材的入門與引導(dǎo)作用 本書的出版在一定程度上填補(bǔ)了新一代人工智能教材的空白本書適合作為人工智能、計(jì)算機(jī)類專業(yè)及相關(guān)專業(yè)人工智能課程教材及培訓(xùn)教材，也可作為人工智能應(yīng)用、開發(fā)人員的基礎(chǔ)讀物。
教材的現(xiàn)代性，即新的技術(shù)路線與新的體系，并形成新一代人工智能技術(shù)，教材的應(yīng)用性，即更加關(guān)注人工智能與其他學(xué)科、領(lǐng)域的融合，將人工智能應(yīng)用到多個(gè)行業(yè)中去，教材的引導(dǎo)性，即堅(jiān)持教材的入門與引導(dǎo)作用 本書的出版在一定程度上填補(bǔ)了新一代人工智能教材的空白
伴隨著ＡｌｐｈａＧｏ
的出現(xiàn)，人工智能得到了空前的關(guān)注，
特別是在大數(shù)據(jù)、互聯(lián)
網(wǎng)＋
等技術(shù)驅(qū)動(dòng)之下，人工智能已成為推動(dòng)新一輪產(chǎn)業(yè)和科技革新的動(dòng)力，占據(jù)著國(guó)
家戰(zhàn)略制高點(diǎn)的地位，
目前人工智能已列入我國(guó)戰(zhàn)略性發(fā)展學(xué)科中，并在眾多學(xué)科發(fā)
展中起到了頭雁的作用。
從另一個(gè)角度看，如果要評(píng)選當(dāng)前熱門的學(xué)科，人工智能肯定榜上有名，
國(guó)內(nèi)
眾多知名高校紛紛開設(shè)人工智能專業(yè)，預(yù)計(jì)２０１９
年還會(huì)有更多學(xué)校投入人工智能專業(yè)
建設(shè)中，一個(gè)人工智能研究、開發(fā)、應(yīng)用及人工智能人才培養(yǎng)的百花齊放局面正在形成，
面對(duì)這種形勢(shì)，迫切需要編寫適應(yīng)當(dāng)前發(fā)展要求的人工智能基礎(chǔ)性讀物，它可以
作為人工智能人才培養(yǎng)的基礎(chǔ)性教材，也可作為人工智能研究、開發(fā)、應(yīng)用人員從事實(shí)
際工作的輔導(dǎo)性讀物，
這種讀物就是人工智能導(dǎo)論
為編好教材，我們?cè)诰帉懼袌?jiān)持以下三項(xiàng)原則：
１. 教材的現(xiàn)代性
實(shí)際上從目前市場(chǎng)上看有關(guān)人工智能導(dǎo)論、人工智能原理之類的教材還是很多
的，但仔細(xì)探究就會(huì)發(fā)現(xiàn)適應(yīng)當(dāng)前人工智能發(fā)展需求的教材并不多，現(xiàn)在人工智能
已進(jìn)入第三個(gè)發(fā)展時(shí)期，并已形成新一代人工智能，這個(gè)時(shí)期人工智能的技術(shù)發(fā)展
特點(diǎn)體現(xiàn)在以下兩方面：
(１)新的技術(shù)路線
新一代人工智能的技術(shù)路線包含:
●
新的技術(shù)內(nèi)容
以深度學(xué)習(xí)(特別是其中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以知識(shí)圖譜為
知識(shí)表示(特別是由它所組成的知識(shí)庫)的現(xiàn)代推理方法是當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展新
的特色。
●
新的數(shù)據(jù)平臺(tái)
以大數(shù)據(jù)技術(shù)作為發(fā)展人工智能新的數(shù)據(jù)平臺(tái)，以支撐深度學(xué)習(xí)與現(xiàn)代推理方法
的發(fā)展。
１
●
新的計(jì)算平臺(tái)
以超級(jí)計(jì)算機(jī)、５Ｇ
通信、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)終端、人工智能芯片、傳感
技術(shù)以及多種人工智能專用軟件工具等所組成的高性能計(jì)算平臺(tái)。
(２)新的體系
新一代人工智能正在成為一門獨(dú)立、完整的一級(jí)學(xué)科，這需要一種新的體系，它應(yīng)
是有別于傳統(tǒng)的、老的體系，能適應(yīng)人工智能新發(fā)展的體系。
凡符合以上兩個(gè)特色的教材可稱為新一代人工智能教材，
可喜的是這種教材
已在我國(guó)出現(xiàn)，但可惜的是還比較少，
本書正是向此目標(biāo)努力的新一代人工智能
教材。
２. 教材的應(yīng)用性
從人工智能發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)看，應(yīng)用的受限一直是人工智能發(fā)展的瓶頸，每當(dāng)
人工智能應(yīng)用受到阻礙時(shí)就出現(xiàn)了人工智能發(fā)展的低潮，要保持人工智能的發(fā)展必須
不斷開拓應(yīng)用與多種領(lǐng)域、行業(yè)實(shí)現(xiàn)跨界融合發(fā)展，特別是與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)
展，同時(shí)通過應(yīng)用倒逼人工智能理論的發(fā)展并為其發(fā)展指明方向與目標(biāo)。
特別需要知道的是，正是由于人工智能在經(jīng)濟(jì)發(fā)展及社會(huì)發(fā)展中的重大應(yīng)用性，
才使人工智能學(xué)科上升成為國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略層次學(xué)科。
本書必須體現(xiàn)人工智能應(yīng)用性，它表示書中的內(nèi)容除了全面介紹人工智能內(nèi)容
外，更加要關(guān)注于人工智能與其他學(xué)科、領(lǐng)域的融合，將人工智能廣泛應(yīng)用到多個(gè)行業(yè)
與領(lǐng)域中去，同時(shí)還要更加關(guān)注將人工智能與計(jì)算機(jī)相結(jié)合，開發(fā)出更多的產(chǎn)品來，
這也是本書所努力追求的另一個(gè)目標(biāo)。
３. 教材的引導(dǎo)性
人工智能導(dǎo)論是人工智能的基礎(chǔ)性讀物，它具有入門性與引導(dǎo)性作用? 由
于人工智能是一門學(xué)科，其內(nèi)容涉及從理論、開發(fā)到應(yīng)用，從上游、中游到下游等多方
面，但它不是一本百科全書，在編寫中堅(jiān)持其引導(dǎo)性與入門性原則，具體體現(xiàn)為:
(１)從整體角度對(duì)人工智能學(xué)科有一個(gè)完整、系統(tǒng)的介紹，使讀者對(duì)此學(xué)科有一個(gè)
全面、整體、系統(tǒng)的了解與認(rèn)識(shí)。
(２)對(duì)人工智能學(xué)科中的整個(gè)體系、基礎(chǔ)概念、基本理論、主要方法、融合思路、開
發(fā)原則以及應(yīng)用實(shí)例等做全面介紹，但在介紹中并不著重于細(xì)節(jié)化描述而注重于概念
性與關(guān)聯(lián)性。
(３)在全面介紹的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)突出:突出介紹那些具有整體性、基礎(chǔ)性的內(nèi)容，突
出介紹那些具有新一代技術(shù)發(fā)展特點(diǎn)的內(nèi)容?突出介紹內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)性以及突出介
紹那些有開發(fā)、應(yīng)用價(jià)值的內(nèi)容。
根據(jù)以上三個(gè)編寫原則，本書的內(nèi)容由四篇共１７
章組成：
第一篇是基礎(chǔ)理論篇，共九章(第１ ~９
章)，
該篇從整體角度介紹人工智能的基
本概念與基礎(chǔ)理論。
第二篇是應(yīng)用技術(shù)篇，共四章(第１０ ~１３
章) 該篇介紹人工智能基礎(chǔ)理論與相
關(guān)分支領(lǐng)域融合所產(chǎn)生的新技術(shù)，在人工智能直接應(yīng)用中有重要理論指導(dǎo)作用的技
術(shù)，
它們分別模擬人類視覺、聽覺、語言等能力以及包括大腦、五官、四肢等器官綜合
處理能力。
第三篇是應(yīng)用篇，共三章(第１４ ~１６
章)，該篇介紹智能產(chǎn)品的開發(fā)及目前廣為
流行的四種應(yīng)用實(shí)例。
第四篇是展望篇，共一章(第１７
章)，對(duì)人工智能學(xué)科今后的發(fā)展提出建議與
看法。
本書突出新技術(shù)、新體系及新應(yīng)用，適合作為人工智能、計(jì)算機(jī)類專業(yè)及相關(guān)專業(yè)
人工智能課程教材及培訓(xùn)教材，也可作為人工智能應(yīng)用、開發(fā)人員的基礎(chǔ)讀物，
本書由徐潔磐編著，由南京大學(xué)陳世福教授審稿，本書還得到南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟
件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的支持，在此特表示感謝，同時(shí)為簡(jiǎn)化閱讀?凡書中標(biāo)有
★標(biāo)志的內(nèi)容為選學(xué)內(nèi)容。
由于作者水平所限，不足之處望讀者不吝賜教，聯(lián)系方式: ｘｕｊｉｅｐａｎ＠
ｎｊｕ. ｅｄｕ. ｃｎ，
徐潔磐
于南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系
南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室
２０１９
年５ 月
徐潔磐：南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系教授，博導(dǎo)。主要研究計(jì)算機(jī)理論與數(shù)據(jù)庫技術(shù)，曾任中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事，離散數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)計(jì)算機(jī)理論專業(yè)委員會(huì)副主任，數(shù)據(jù)庫專委會(huì)委員。教育部計(jì)算機(jī)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)第一、二屆委員。1957年南京大學(xué)數(shù)學(xué)系畢業(yè)，1963年蘇聯(lián)莫斯科大學(xué)數(shù)理邏輯副博士研究生畢業(yè)，1957年至今南京大學(xué)數(shù)學(xué)系、計(jì)算機(jī)系講師，副教授、教授。
第一篇 基礎(chǔ)理論篇
第１
章 總論 ………………………………………………………………… ２
１. １ 人工智能發(fā)展歷史………………………………………………………… ２
１. ２ 人工智能概念介紹………………………………………………………… ７
１. ３ 人工智能發(fā)展三大學(xué)派 ………………………………………………… １０
１. ４ 人工智能的學(xué)科體系 …………………………………………………… １１
小結(jié) ……………………………………………………………………………… １６
習(xí)題１ …………………………………………………………………………… １７
第２
章 知識(shí)及知識(shí)表示 ………………………………………………… １８
２. １ 概述 ……………………………………………………………………… １８
２. ２ 產(chǎn)生式表示法 …………………………………………………………… ２０
２. ３ 狀態(tài)空間表示法 ………………………………………………………… ２３
２. ４ 謂詞邏輯表示法 ………………………………………………………… ２６
２. ５ 知識(shí)圖譜表示法 ………………………………………………………… ３２
小結(jié) ……………………………………………………………………………… ３５
習(xí)題２ …………………………………………………………………………… ３６
第３
章 知識(shí)組織與管理知識(shí)庫介紹 …………………………… ３７
３. １ 知識(shí)庫概述 ……………………………………………………………… ３７
３. ２ 知識(shí)庫發(fā)展歷史 ………………………………………………………… ４０
３. ３ 典型知識(shí)庫系統(tǒng)介紹 …………………………………………………… ４１
小結(jié) ……………………………………………………………………………… ４８
習(xí)題３ …………………………………………………………………………… ５０
第４
章 知識(shí)獲取之搜索策略方法 …………………………………… ５１
４. １ 概述 ……………………………………………………………………… ５１
４. ２ 盲目搜索 ………………………………………………………………… ５２
４. ３ 啟發(fā)式搜索 ……………………………………………………………… ５３
４. ４ 博弈樹的啟發(fā)式搜索 …………………………………………………… ５６
小結(jié) ……………………………………………………………………………… ５９
習(xí)題４ …………………………………………………………………………… ５９
Ⅰ
第５
章 知識(shí)獲取之推理方法 …………………………………………… ６０
５. １ 知識(shí)推理基本理論 ……………………………………………………… ６０
５. ２ 謂詞邏輯自然推理 ……………………………………………………… ６１
５. ３ 謂詞邏輯的自動(dòng)定理證明 ……………………………………………… ６５
５. ４ 知識(shí)推理方法之評(píng)價(jià) …………………………………………………… ７３
小結(jié) ……………………………………………………………………………… ７４
習(xí)題５ …………………………………………………………………………… ７４
第６
章 知識(shí)獲取之機(jī)器學(xué)習(xí)方法 …………………………………… ７６
６. １ 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 …………………………………………………………… ７６
６. ２ 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) …………………………………………………………… ７９
６. ３ 決策樹 …………………………………………………………………… ８６
６. ４ 貝葉斯方法 ……………………………………………………………… ９２
６. ５ 支持向量機(jī)方法 ………………………………………………………… ９５
６. ６ 關(guān)聯(lián)規(guī)則方法 …………………………………………………………… ９７
６. ７ 聚類方法 ………………………………………………………………… １０３
６. ８ 遷移學(xué)習(xí) ………………………………………………………………… １０６
６. ９ 強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法…………………………………………………………… １０８
小結(jié) …………………………………………………………………………… １０９
習(xí)題６ ………………………………………………………………………… １１０
第７
章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) …………………………………… １１１
７. １ 淺層學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)…………………………………………………… １１１
７. ２ 深度學(xué)習(xí)概述…………………………………………………………… １１２
７. ３ 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…………………………………………………………… １１４
小結(jié) …………………………………………………………………………… １２１
習(xí)題７ ………………………………………………………………………… １２３
第８
章 知識(shí)獲取之知識(shí)圖譜方法 …………………………………… １２４
８. １ 知識(shí)圖譜中的知識(shí)獲取概述 ………………………………………… １２４
８. ２ 知識(shí)圖譜中的知識(shí)獲取方法 ………………………………………… １２４
８. ３ 著名的知識(shí)圖譜介紹…………………………………………………… １２７
８. ４ 知識(shí)圖譜中的知識(shí)存儲(chǔ)………………………………………………… １２９
８. ５ 知識(shí)圖譜的應(yīng)用………………………………………………………… １３０
小結(jié) …………………………………………………………………………… １３０
習(xí)題８ ………………………………………………………………………… １３１
第９
章 知識(shí)獲取之 Ａｇｅｎｔ 方法 ……………………………………… １３３
９. １ Ａｇｅｎｔ 介紹 ……………………………………………………………… １３３
Ⅱ
９. ２ 多 Ａｇｅｎｔ ………………………………………………………………… １３７
９. ３ 移動(dòng) Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １３９
９. ４ 智能 Ａｇｅｎｔ ……………………………………………………………… １４０
小結(jié) …………………………………………………………………………… １４１
習(xí)題９ ………………………………………………………………………… １４２
第二篇 應(yīng)用技術(shù)篇
第１０
章 知識(shí)工程與專家系統(tǒng) ………………………………………… １４４
１０. １ 知識(shí)工程與專家系統(tǒng)概述 …………………………………………… １４４
１０. ２ 專家系統(tǒng)組成 ………………………………………………………… １４６
１０. ３ 專家系統(tǒng)分類 ………………………………………………………… １４８
１０. ４ 專家系統(tǒng)開發(fā) ………………………………………………………… １４８
１０. ５ 傳統(tǒng)專家系統(tǒng)與新一代專家系統(tǒng) …………………………………… １５１
小結(jié) …………………………………………………………………………… １５２
習(xí)題１０ ………………………………………………………………………… １５３
第１１
章 計(jì)算機(jī)視覺 …………………………………………………… １５５
１１. １ 計(jì)算機(jī)視覺概述 ……………………………………………………… １５５
１１. ２ 計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分析和理解 …………………………………… １５８
１１. ３ 計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用 ……………………………………………………… １６０
小結(jié) …………………………………………………………………………… １６３
習(xí)題１１ ………………………………………………………………………… １６５
第１２
章 自然語言處理 ………………………………………………… １６６
１２. １ 自然語言處理之自然語言理解 ……………………………………… １６７
１２. ２ 自然語言處理之自然語言生成 ……………………………………… １７３
１２. ３ 語音處理 ……………………………………………………………… １７４
１２. ４ 自然語言處理應(yīng)用實(shí)例 ……………………………………………… １８１
小結(jié) …………………………………………………………………………… １８３
習(xí)題１２ ………………………………………………………………………… １８５
第１３
章 機(jī)器人 …………………………………………………………… １８７
１３. １ 機(jī)器人概述 …………………………………………………………… １８７
１３. ２ 機(jī)器人組織結(jié)構(gòu) ……………………………………………………… １９０
１３. ３ 機(jī)器人工作原理 ……………………………………………………… １９１
１３. ４ 機(jī)器人的應(yīng)用 ………………………………………………………… １９２
小結(jié) …………………………………………………………………………… １９６
習(xí)題１３ ………………………………………………………………………… １９８
Ⅲ
第三篇 應(yīng) 用 篇
第１４
章 大數(shù)據(jù)技術(shù) …………………………………………………… ２０１
１４. １ 大數(shù)據(jù)技術(shù)概述 ……………………………………………………… ２０１
１４. ２ 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái) ……………………………………………………… ２０４
１４. ３ 大數(shù)據(jù)軟件平臺(tái)Ｈａｄｏｏｐ …………………………………………… ２０４
１４. ４ 大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn) ＮｏＳＱＬ ………………………………………… ２０７
１４. ５ 大數(shù)據(jù)計(jì)算 …………………………………………………………… ２０８
１４. ６ 大數(shù)據(jù)用戶接口與可視化 …………………………………………… ２１２
小結(jié) …………………………………………………………………………… ２１２
習(xí)題１４ ………………………………………………………………………… ２１４
第１５
章 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā) ……………………………………… ２１６
１５. １ 概述 …………………………………………………………………… ２１６
１５. ２ 人工智能應(yīng)用開發(fā)的三大要素 ……………………………………… ２１７
１５. ３ 人工智能應(yīng)用開發(fā)系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ………………………………………… ２２０
１５. ４ 人工智能應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)流程 ………………………………………… ２２３
１５. ５ 人工智能應(yīng)用的三種典型方法 ……………………………………… ２２５
小結(jié) …………………………………………………………………………… ２２６
習(xí)題１５ ………………………………………………………………………… ２２７
第１６
章 人工智能的應(yīng)用系統(tǒng) ………………………………………… ２２８
１６. １ 自動(dòng)駕駛與網(wǎng)聯(lián)車 …………………………………………………… ２２８
１６. ２ 人臉識(shí)別 ……………………………………………………………… ２３４
１６. ３ 機(jī)器翻譯 ……………………………………………………………… ２３９
１６. ４ 智能醫(yī)學(xué)圖像處理 …………………………………………………… ２４２
小結(jié) …………………………………………………………………………… ２４７
習(xí)題１６ ………………………………………………………………………… ２４９
第四篇 展 望 篇
第１７
章 人工智能發(fā)展展望 …………………………………………… ２５２
１７. １ 人工智能學(xué)科發(fā)展 …………………………………………………… ２５２
１７. ２ 人工智能所引發(fā)的社會(huì)問題及其解決 ……………………………… ２５４
小結(jié) …………………………………………………………………………… ２５７
習(xí)題１７ ………………………………………………………………………… ２５８
參考文獻(xiàn)
………………………………………………………………………
２５９
書單推薦
