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目 录1

第1章 绪论1

1.1 人工智能实践2

1.2人工智能理论3

1.3智能的判定与度量5

1.4行为计算理论6

1.5 自动推理8

2.3 LISP交互方式 18

1.6本书结构10

本章小结11

背景资料12

练习12

第2章 符号编程14

2.1 基于规则的反应系统实例15

2.2 LISP简介16

4.6判别树的索引 117

2.4 LISP函数19

2.5环境、符号与作用域22

2.6 LISP函数的更多内容27

2.7表处理28

2.8迭代结构35

2.9程序调试37

2.10基于规则的反应系统回顾39

本章小结43

背景资料44

练习44

第3章 表达与逻辑48

3.1 命题逻辑49

3.2 P语言的形式化系统52

3.3 P语言中的自动定理证明57

3.4谓词演算60

3.5 PC语言的形式化系统64

3.6 PC语言中的自动定理证明68

3.7非单调逻辑76

3.8演绎检索系统79

本章小结83

背景资料84

练习85

LISP实现：数据依赖89

第4章 搜索92

4.1基本搜索问题93

4.2盲目搜索95

4.3启发式搜索101

4.4最优化与搜索105

4.5敌对搜索112

本章小结119

背景资料120

练习121

LISP实现：判别树123

第5章 学习127

5.1 归纳学习问题的分类127

5.2归纳推理理论130

5.3描述空间133

5.4决策树138

5.5网络学习方法143

5.6梯度导向搜索145

5.7感知器156

5.8径向基函数158

5.9动态环境中的学习163

本章小结170

背景资料171

练习171

LISP实现：利用LISP实现学习算法175

第6章 高级表达179

6.1 时序推理179

6.2情境演算180

6.3一阶区间时序逻辑185

6.4 时序知识管理188

6.5知识与信念190

6.6空间推理194

本章小结199

背景资料200

练习200

LISP实现：时序推理202

第7章 规划207

7.1 状态空间搜索207

7.2最小约束规划214

7.3分层抽象空间规划222

7.4 自适应规划226

7.5不完全信息规划230

7.6表达能力更强的动作模型235

本章小结239

背景资料240

练习241

LISP实现：半序规划的精化243

第8章 不确定性246

8.1不确定性推理的动机247

8.2概率论248

8.3概率网254

8.4决策论267

本章小结272

背景资料273

练习273

LISP实现：概率网中的推理274

9.1传感器与图像282

第9章 图像理解282

9.2 计算机视觉284

9.3人类视觉286

9.4视觉－恢复问题288

9.5图像描述的恢复301

9.6由轮廓复原形状307

9.7 由阴影复原形状311

9.8 由纹理复原形状315

9.9立体法317

9.10视觉运动分析320

9.11主动视觉325

9.12 应用326

本章小结330

背景资料331

练习333

LISP实现：多面体景物标记337

第10章 自然语言处理343

10.1语言成分343

10.2上下文无关文法345

10.3上下文无关文法分析347

10.4文法特性352

10.5基于图的有效句法分析356

10.6语义解释358

10.7自然语言生成364

10.8上下文中的自然语言366

10.9量词作用域371

本章小结372

背景资料372

练习372

LISP实现：简单分析器374

参考文献379