本书将在回顾基于知识的问题求解技术的基础上，介绍这些人工智能高级技术，包括研究背景、基本概念和实现方法，使读者对这些技术有一个全面和深入的认识，并由此为应用和进一步研究这些技术奠定必要的基础。本书也可供工程技术人员参考使用。

本书是与“十一五”国家级规划教材《人工智能基础》(第2版)配套的研究生“人工智能”课程教材。《人工智能基础》(第2版)以问题求解、知识表示、KB(基于知识的)系统、自动规划、机器学习等关于人工智能的基础级技术为主要内容，但仅依赖这些基础级技术，并不足以支持高性能应用的开发和运行。为此，本书从推动高性能智能软件的研究和应用角度，对人工智能的高级技术作全面的导论性介绍，包括20世纪80年代开发的KB系统高级技术、非单调推理和软计算、基于范例的推理、关于时间和空间的推理，90年代兴起的Agent技术和多Agent协同工作，进入21世纪后机器学习研究与应用的新进展，以及新一代网络计算的技术基础及其智能化。

本书将在回顾基于知识的问题求解技术的基础上，介绍这些人工智能高级技术，包括研究背景、基本概念和实现方法，使读者对这些技术有一个全面和深入的认识，并由此为应用和进一步研究这些技术奠定必要的基础。本书也可供工程技术人员参考使用。

第一章 绪论

 1．1 人工智能研究的发展

 1．2 人工智能应用研究的发展趋势

 1．3 基于知识的软件智能化技术

1．3．1 知识处理技术的深化

1．3．2 对KB系统现状的反思

1．3．3 软件智能化实践

1．3．4 开发人工智能高级技术

 本章小结

 习题

 参考文献

第二章 基于知识的问题求解

 2．1 知识表示

 2．2 问题求解

2．2．1 问题求解的基本方法

2．2．2 问题求解的组织

 2．3 KB系统

2．3．1 KB系统的一般概念

2．3．2 知识获取和KB系统开发

2．3．3 KB系统开发工具和环境

 2．4 知识级分析

2．4．1 表示和知识

2．4．2 计算机系统的功能分级

2．4．3 知识级

2．4．4 知识级细节

2．4．5 结论

 2．5 符号推理的高级技术

2．5．1 基于假设的推理

2．5．2 从属和辩证

……

第三章 KB系统的高级技术

第四章 非单调推理和软计算

第五章 基于范例的推理

第六章 关于时间和空间的推理

第七章 机器学习研究与应用的新进展

第八章 Agent技术和信息基础设施智能化

第九章 新一代网络计算的技术基础及其智能化