阅读过本系列丛书一《从人脑到人工智能：带你探索AI的过去和未来》的读者已经了解到人工智能的起源与发展的过程，阅读过本系列丛书二《人工智能的应用：酷炫的AI让你脑洞大开》的读者已经了解到身边正在改变我们生活的人工智能。但也许你仍感到意犹未尽并充满好奇。你虽然已经知道了人工智能是什么，人工智能能做什么，但是你仍不清楚人工智能内部是怎么运作的。机器并非直接就能有某项智能，就像人并非出生便能行走，只有当机器的创造者去赋予它这种智能的时候，它才有可能表现出相应的智能。你也许会问，我们究竟是怎么赋予机器某项智能的，为什么人工智能能够在一些智能上表现得比人类更加厉害，例如围棋。为了让没有太多专业知识的读者也能尽量读懂人工智能的“内幕”——内部实现方法，便有了这本书。
2019年寒假前夕，俞勇教授开始筹划编写一套面向青少年AI学习的丛书，全套丛书共分四册，本书是第3册《人工智能技术入门：让你也看懂的AI“内幕”》，本书内容涉及高等数学知识，比如线性代数、概率统计与优化理论等，这些数学基础可能会超出你的知识储备。尽管如此，我们希望通过结合实例讲解，绕过部分涉及高等数学的内容，力求让你掌握人工智能的主干技术内容和思维方式。
本书从构思开始到最终成稿，只有短短的半年时间。期间，我们对各部分的内容不断进行增删修改，以期本书的内容更加完整和准确。例如起初，在搜索策略部分并没有讲到博弈的内容，但实际上博弈是人工智能领域一个非常重要的部分，所以最终加上了第四章博弈中的搜索。一开始在逻辑推理部分有更多有趣的案例和内容，但由于篇幅
前言
人工智能技术入门——让你也看懂的AI“内幕”有限，我们只能忍痛割爱地删减掉其中一部分。而对于机器学习部分，内容是最多的，我们更是进行了反复的修改和讨论。为了更加清楚地呈现人工智能技术，我们在一开始的内容上不断添加一些案例故事，希望能更好地帮助读者理解。在审阅阶段，参与本书不同章节的编写人员相互之间进行审阅，力图做到不同章节内容的合理性与一致性；最后参与第二册丛书的编写人员也被邀请加入审阅过程。本书的第一部分由朱耀明编写，第二部分由杨阳编写，第三部分的第八章、第九章和第十章分别由沈键、卢冠松和陈力恒编写。同时，感谢陈子薇绘制书中的漫画插图，感谢任侃、粟锐、吴宪泽、周思锦、秦佳锐和杨正宇对本书初稿的审阅。
从这本书中可以读到本书主要介绍三种人工智能方法：搜索策略、逻辑推理和机器学习，分别是本书的三个部分。首先会在第一部分和第二部分分别介绍两类经典的人工智能方法——搜索策略与逻辑推理，然后在第三部分深入浅出介绍机器学习的主流方法。搜索和推理在早期的人工智能领域占据着非常重要的地位，而在如今的人工智能时代，基于大数据的机器学习方法更是举足轻重。
搜索策略是人工智能中发展最早的技术，所谓搜索策略就是根据问题的现状不断寻找可利用的知识，构造一条代价最小的规划路线，从而解决问题的过程。搜索技术主要分为无信息搜索（盲目搜索）、有信息搜索（启发式搜索）和博弈中的搜索。在人工智能研究的初期，有信息搜索算法曾一度是人工智能的核心课题。逻辑推理是人工智能中非常重要的经典技术，所谓逻辑推理就是尝试从个体事物中概括出普遍道理的过程。数理逻辑是智能推理的基础，我们可以利用已有的知识和一些特定的规则推理出新的知识。产生式规则则是一些人为规定的指令，告诉机器在什么条件下该执行什么动作。利用产生式规则融合特定领域的知识库后形成的专家系统在一些特定领域上也曾取得不菲成就而风靡一时。
机器学习是人工智能时下最为热门、应用最为广泛的技术。所谓机器学习就是赋予机器通过大数据来学习某一智能的能力。机器学习根据问题的特性主要可以分为三种范式：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是最基本的机器学习类别，根据标签数据学习得到一种预测标签的能力。无监督学习则是在没有标签的情况下，致力于挖掘数据本身的一些内在性质。强化学习是在一个动态环境中，经由不断试错，然后根据反馈找到一个更好的策略。
前 言3
如何使用这本书本书可作为读者的自学读物，但需要读者掌握一些基本的数学概念，例如函数、导数、向量。就算读者完全没有这些数学基础，本书也能在一定程度上提供对不同方法的直观解释。本书各部分没有严格的阅读顺序要求，读者可以自行选择感兴趣的技术方法开始阅读。本书还可作为中学人工智能相关课程的辅助读物。看到这里，读者也许会有些望而生畏。但实际上，人工智能的方法并没有多么玄妙深奥。如果你们细细阅读书中内容，可以发现这些方法其实并不复杂。为此，本书也竭力将之后的内容描述得通俗易懂，我们希望不具备专业基础知识的读者也能通过阅读本书对人工智能的方法有一些清晰的认识与了解。我们相信，认真好学的读者在阅读完本书后一定能够有所收获，人工智能的未来也终究是属于你们的。
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