人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。本书系统介绍人工智能的理论、方法、技术及其应用，除了讨论仍然有用的和有效的基本原理与方法之外，着重阐述新的和正在研究的人工智能方法与技术，特别是近期发展起来的方法与技术。此外，用比较多的篇幅论述人工智能的应用，包括人工智能新的应用研究。

本书适合作为高等学校计算机专业高年级本科生和非计算机专业研究生人工智能的教材，也可作为希望深入学习人工智能的科技人员的参考书。

高等学校计算机教育规划教材。随着人工智能学科的发展，课程的内容也在不断更新。美国IFEE和ACM共同制定的Computing Curricula 2001／2005中，人工智能课程除包括人工智能概论、问题状态与搜索、知识表示、机器人学等传统内容外，还增加了机器学习，智能体、自然语言处理。语音处理，知识库系统、神经网络、遗传算法等内容。

本书按照国内外最新课程大纲的要求，介绍人工智能的理论、方法、技术及其应用，除了讨论仍然有用的和有效的基本原理与方法之外，着重阐述新的和正在研究的人工智能方法与技术，特别是近期发展起来的方法与技术。此外，用比较多的篇幅论述人工智能的应用，包括新的应用研究。

第1章 绪论

1.1 人工智能的定义与发展

1.2 人类智能与人工智能

1.2.1 智能信息处理系统的假设

1.2.2 人类智能的计算机模拟

1.3 人工智能各学派的认知观

1.4 人工智能的研究与应用领域

1.4.1 智能感知

1.4.2 智能推理

1.4.3 智能学习

1.4.4 智能行动

1.5 未来50年的人工智能问题

习题

第2章 知识表示和推理

2.1 概述

2.1.1 知识和知识表示

2.1.2 知识一策略一智能

2.1.3 人工智能对知识表示方法的要求

2.1.4 知识的分类

2.1.5 知识表示语言问题

2.1.6 现代逻辑学的基本研究方法

2.2 命题逻辑

2.2.1 语法

2.2.2 语义

2.2.3 命题演算形式系统：PC

2.3 谓词逻辑

2.3.1 语法

2.3.2 语义

2.3.3 谓词逻辑形式系统FC

2.3.4 一阶谓词逻辑的应用

2.4 归结推理

2.4.1 命题演算中的归结推理

2.4.2 谓词演算中的归结推理

2.4.3 谓词演算归结反演的合理性和完备性

2.5 产生式系统

2.5.1 产生式系统的组成部分

2.5.2 产生式系统的基本过程

2.5.3 产生式系统的控制策略

2.6 知识表示的其他方法

2.6.1 语义网络

2.6.2 框架

2.6.3 面向对象

2.7 基于知识的系统

2.7.1 知识获取

2.7.2 知识组织

2.7.3 知识应用

2.8 小结

习题

第3章 搜索技术

3.1 引言

3.2 盲目搜索方法

3.2.1 宽度优先搜索

3.2.2 深度优先搜索

3.2.3 迭代加深搜索

3.3 启发式搜索

3.3.1 启发性信息和评估函数

3.3.2 最好优先搜索算法

3.3.3 通用图搜索算法

3.3.4 A*算法

3.3.5 迭代加深A*算法

3.4 问题归约和AND-OR图启发式搜索

3.4.1 问题归约的描述

3.4.2 AND-OR图表示

3.4.3 AO*算法

3.5 博弈

3.5.1 极大极小过程

3.5.2 a-B过程

3.6 约束满足搜索

……