人工智能第2版史忠植_史忠植_9787111742685_河北知行文化传播有限公司

本书系统地介绍了人工智能的基本原理、方法和应用技术，全面反映了国内外人工智能研究领域的最新进展和发展方向。全书共12章。第1章简要介绍了人工智能的概况。第2~6章阐述了人工智能的基本原理和方法，重点论述了知识表示、自动推理、不确定性推理、机器学习和神经网络等。第7章和第8章介绍了专家系统、自然语言处理等应用技术。第9~11 章阐述了当前人工智能的研究热点，包括分布式人工智能与智能体、智能机器人和互联网智能等。第12章探讨了类脑智能，展望人工智能的发展。
本书力求科学性、实用性和先进性，可读性强。内容由浅入深、循序渐进，条理清晰，让学生在有限的时间内掌握人工智能的基本原理与应用技术，提高对人工智能习题的求解能力。
本书可以作为高等院校计算机科学与技术、自动化、智能科学与技术等相关专业的研究生和高年级本科生的人工智能课程教材，也可以供从事人工智能研究与应用的科技人员学习参考。

《人工智能》自2016年出版以来，广受读者欢迎，出版社已经第9次印刷。在此期间，人工智能飞速发展。党的二十大报告指出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。为了反映该领域的最新成果和进展，本书在第1版基础上做了重要补充和修改，修改内容如下:
1)第1章重写了人工智能发展史，将人工智能的发展史划分为形成期、符号智能和数据智能3个时期。
2）第5章增加了联邦学习。联邦学习是一种分布式机器学习技术，其核心思想是通过在多个拥有本地数据的数据源之间进行分布式模型训练，在不需要交换本地个体或样本数据的前提下，仅通过交换模型参数或中间结果的方式，构建基于虚拟融合数据下的全局模型，从而实现数据隐私保护和数据共享计算的平衡。联邦学习是最有可能解决数据孤岛问题的技术。
3）第8章增加了大语言模型。大语言模型通常指包含数千亿（或更多）参数的语言模型，使用大量文本数据训练，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型代表着人工智能领域的重大进步，这部分重点介绍美国OpenAI聊天机器人程序ChatGPT的关键技术。
4）第10章智能机器人，增加了基于GENISAMA 通用图灵机模型的发育机器人的介绍。与传统图灵机不同，发展网络（Development Networks，DN）学习图灵机是一种超级图灵机。GENISAMA即为接地性（Grounded）、涌现性(Emergent)、自然性(Natural)、增量性(Incremental)、技巧性(Skilled)、专注性(Attentive)、动机性(Motivated)和抽象性(Abstractive)。
5）第12章类脑智能，删去了认知计算的有关内容，增加了中国脑科学计划的介绍。中国脑科学计划以阐释人类认知的神经基础（认识脑）为主体和核心 (一体)，同时展现“两翼”:其中一翼是大力加强预防、诊断和治疗脑重大疾病的研究(保护脑);另一翼是在大数据快速发展的时代背景下，受大脑运作原理及机制的启示，通过计算和系统模拟推进人工智能的研究(模拟脑)。
自从2022年12月OpenAI发布ChatGPT以来，以通用人工智能为代表的人工智能技术变革进入了加速发展的快车道。通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）指具有像人类一样的思考能力，可以从事多种工作的机器智能，以区别于当下已取得显著进展的单一能力人工智能，如语音识别、机器视觉、机器翻译等，以及近期最为火爆的ChatGPT。大模型被普遍认为是通往通用人工智能的重要途径。随着具备更优“思考”和“辨别”能力的多模态GPT-4上线，通用人工智能再次引起社会广泛关注和热烈探讨。根据目前展示出来的能力，我们离通用人工智能时代并不遥远，下一步要多考虑让大模型连接现实世界，通过自身学习、跨模态学习等，让大模型与现实世界“对齐”。虽然人工智能大模型的演进速度和智能表现令人欣喜，市场需求和投资热情空前高涨，但依然存在算法优化、算力突破、数据安全、隐私保护、伦理规范等技术和社会方面的问题，通用人工智能带来的这场变革既是挑战也是机遇，我们应积极探索通用人工智能的可能性和潜力，同时也应警惕通用人工智能带来的风险和挑战。

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