Первое издание этой книги стало классическим образцом литературы по искусственному интеллекту. Оно было принято в качестве учебного пособия больше чем в 600 университетах 60 стран мира и получило высокую оценку как окончательный итог обобщения...

Искусственный интеллект (ИИ)  широкая область знаний; именно поэтому данная книга имеет такой большой объем. Авторы попытались достаточно полно описать теоретические основы искусственного интеллекта, включая математическую логику, теорию вероятностей и теорию непрерывных функций, раскрыть суть таких понятий, как восприятие, рассуждение, обучение и действие, а также описать все технические средства, созданные в рамках этого научного направления, начиная с микроэлектронных устройств и заканчивая межпланетными автоматическими зондами. Большой объем данной книги обусловлен также тем, что авторы стремились представить достигнутые результаты достаточно глубоко, хотя в основной части каждой главы они старались охватить только самые важные идеи, касающиеся рассматриваемой темы. Указания, позволяющие получить более полные сведения, при ведены в библиографических заметках в конце каждой главы. Эта книга имеет подзаголовок ‘‘Современный подход’’. С помощью этого довольнотаки малосодержательного названия авторы хотели подчеркнуть, что пытались представить в ней в рамках единого способа изложения все современные достижения в области искусственного интеллекта, а не описать каждое отдельное его направление в его собственном историческом контексте. Авторы приносят свои извинения представителям тех направлений, которые стали выглядеть не столь значимыми, как они заслуживают, лишь изза того, что для их описания принят такой подход. Главной объединяющей темой этой книги является идея интеллектуального агента. Авторы определяют искусственный интеллект как науку об агентах, которые получают результаты актов восприятия из своей среды и выполняют действия, при чем каждый такой агент реализует функцию, которая отображает последовательности актов восприятия в действия. В данной книге рассматриваются различные способы представления этих функций, в частности продукционные системы, реактивные агенты, условные планировщики в реальном масштабе времени, нейронные сети и системы, действующие на основе теории решений. Авторы трактуют роль обучения как распространения сферы деятельности проектировщика на неизвестную среду и показывают, какие ограничения налагает указанный подход к обучению на проект агента, способствуя применению явного представления знаний и таких же способов формирования рассуждений. Кроме того, авторы рассматривают робототехнику и системы технического зрения не как независимо определяемые научные направления, а как области знаний, позволяющие обеспечить более успешное достижение целей, стоящих перед агентами, и подчеркивают важность учета того, в какой среде агент решает поставленные перед ним задачи, при определении соответствующего проекта агента. Основная цель авторов состояла в том, чтобы изложить идеи, которые были сформулированы в исследованиях по искусственному интеллекту, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении последних двух тысячелетий в тех областях знаний, которые стали стимулом к развитию искусственного интеллекта. Мы старались избегать чрезмерного формализма при изложении этих идей, сохраняя при этом необходимую точность. При любой возможности мы приводили алгоритмы на псевдокоде, чтобы конкретизировать излагаемые идеи; краткие сведения о применяемом нами псевдокоде содержатся в приложении Б. Реализации этих алгоритмов на нескольких языках программирования можно найти на сопровождающем Webузле книги (aima.cs.berkeley.edu). Настоящая книга прежде всего предназначена для использования в базовом университетском курсе или в последовательности курсов. Она может также использоваться в курсе по специальности (возможно, с добавлением материала из некоторых основных источников, предложенных в библиографических заметках). Кроме того, данная книга характеризуется всесторонним охватом тематики и большим количеством подробных алгоритмов, поэтому применима в качестве основного справочника для аспирантов, специализирующихся в области искусственного интеллекта, а также будет небезынтересна профессионалам, желающим выйти за пределы избранной ими специальности. При этом единственным требованием является знакомство с основными понятиями информатики (алгоритмы, структуры данных, классы сложности) на уровне студентавторокурсника. Для понимания материала по нейронным сетям и подробного ознакомления со сведениями о статистическом обучении полезно освоить исчисление на уровне студента первого курса. Часть необходимых сведений из области математики приведена в приложении А.

Часть I. Искусственный интеллект
Глава 1. Введение
Глава 2. Интеллектуальные агенты

Часть II. Решение проблем
Глава 3. Решение проблем посредством поиска
Глава 4. Информированный поиск и исследование пространства состояний
Глава 5. Задачи удовлетворения ограничений
Глава 6. Поиск в условиях противодействия

Часть III. Знания и рассуждения
Глава 7. Логические агенты
Глава 8. Логика первого порядка
Глава 9. Логический вывод в логике первого порядка
Глава 10. Представление знаний

Часть IV. Планирование
Глава 11. Основы планирования
Глава 12. Планирование и осуществление действий в реальном мире

Часть V. Неопределенные знания и рассуждения в условиях неопределенности
Глава 13. Неопределенность
Глава 14. Вероятностные рассуждения
Глава 15. Вероятностные рассуждения во времени
Глава 16. Принятие простых решений
Глава 17. Принятие сложных решений

Часть VI. Обучение
Глава 18. Обучение на основе наблюдений
Глава 19. Применение знаний в обучении
Глава 20. Статистические методы обучения
Глава 21. Обучение с подкреплением

Часть VII. Общение, восприятие и осуществление действий
Глава 22. Общение
Глава 23. Вероятностная обработка лингвистической информации
Глава 24. Восприятие
Глава 25. Робототехника

Часть VIII. Заключение
Глава 26. Философские основания
Глава 27. Настоящее и будущее искусственного интеллекта

Приложение А. Математические основы
Приложение Б. Общие сведения о языках и алгоритмах, используемых в книге

Норвиг П.
Питер Норвиг - директор подразделения Search Quality компании Google, а также член AAAI и член исполнительного совета этой ассоциации. Перед этим он возглавлял подразделение Computational Sciences Division в исследовательском центре NASA Ames Research Center, а также руководил проводимыми в комитете NASA (National Aeronautics and Space Administration - Национальный комитет no аэронавтике и исследованию космического пространства) исследованиями и разработками по искусственному интеллекту и робототехнике. Еще раньше он занимал должность руководителя исследовательских работ в компании Junglee, где под его руководством была разработана одна из первых служб извлечения информации в Internet, и должность старшего научного сотрудника в подразделении компании Sun Microsystems Laboratories, которое работало над интеллектуальным информационным поиском. Он получил степень бакалавра наук по прикладной математике в Университете Брауна и степень доктора философии по информатике в Калифорнийском университете, г. Беркли. Он занимал должность профессора в Университете Южной Калифорнии и работал на факультете научно#технических исследований в Беркли. Ему принадлежат больше 50 публикаций по компьютерным наукам, в том числе книги Case Studies in Common Lisp, Verbmobil: A Translation System for Face
to
Face Dialog и Intelligent Help Systems for UNIX.