书籍摘要

《人工智能：现代方法（第4版）》是由斯图尔特·罗素（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）合著的经典教材，全面覆盖了人工智能领域的理论基础与实践应用。本书自1995年首次出版以来，已成为全球1500多所大学的教材，是人工智能领域的权威著作。

内容概述

本书共分为七大部分，共28章，系统地介绍了人工智能的基础理论、问题求解方法、知识表示与推理技术、不确定性处理、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学以及人工智能的哲学、伦理和社会影响。

在人工智能基础部分，书中探讨了人工智能的定义、历史发展以及与哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机科学、控制理论和语言学等学科的关系。作者详细讨论了人工智能的目标，包括通过图灵测试、类人行为、类人思考、理性思考和理性行为等不同维度，并强调了人工智能在现代社会中的重要性。

问题求解章节介绍了智能体如何通过搜索算法找到实现目标的动作序列。书中详细讨论了无信息搜索策略（如广度优先搜索、深度优先搜索和一致代价搜索）和有信息搜索策略（如A*搜索和启发式搜索）。作者通过罗马尼亚寻径问题等经典示例，展示了不同搜索算法的性能和适用场景。

在知识、推理和规划部分，书中探讨了逻辑智能体、一阶逻辑、逻辑推理方法以及知识表示和自动规划。作者通过Wumpus世界等示例，展示了如何使用逻辑和推理技术解决复杂问题，并介绍了命题逻辑和一阶逻辑的形式化方法。

不确定知识和不确定推理章节介绍了概率推理、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络以及概率编程。书中详细讨论了如何在不确定性环境下进行推理和决策，并通过案例研究展示了贝叶斯网络在实际问题中的应用。

机器学习部分是本书的重点之一，涵盖了样例学习、概率模型学习、深度学习和强化学习。作者详细介绍了监督学习、无监督学习、集成学习、神经网络、卷积网络、循环神经网络以及强化学习中的Q学习和深度强化学习等前沿技术。

在沟通、感知和行动章节，书中探讨了自然语言处理、计算机视觉和机器人学的最新进展。作者介绍了语言模型、句法分析、语义理解、图像分类、物体检测、三维重建以及机器人导航和人机交互等技术，并展示了这些技术在实际应用中的效果。

最后，人工智能的哲学、伦理和安全性部分讨论了人工智能的极限、机器是否能真正思考、人工智能的伦理问题（如隐私、公平性和安全性）以及人工智能对未来社会的影响。作者呼吁读者关注人工智能的长期发展，并思考如何确保人工智能技术造福人类。

本书特色

• 全面性：覆盖了人工智能领域的所有重要子领域，包括基础理论、算法实现和实际应用。
• 前沿性：新增了深度学习、强化学习和概率编程等最新研究成果，反映了人工智能领域的最新进展。
• 实践性：提供了丰富的算法实现、代码示例和在线资源，方便读者学习和实践。
• 哲学思考：深入探讨了人工智能的伦理、社会影响和哲学问题，引导读者思考技术发展的长远意义。

《人工智能：现代方法（第4版）》不仅适合高等院校人工智能相关专业的本科生和研究生作为教材，也是人工智能从业者和研究人员的必备参考书。