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简明人工智能

  • 作 者:焦李成
  • 书代号:564700
  • I S B N:978-7-5606-5345-7
  • 出版日期:2019-09
  • 印刷日期:2019-09
  • 业务分类:本科;
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本书以简明的方式系统地论述了人工智能的基础知识及其拓展和应用。全书共16章,前10章介绍人工智能学科的基础知识,包括人工智能的发展历史、知识的表示、搜索策略、确定性推理、不确定性推理、专家系统、神经网络、智能计算、机器学习和模式识别;接下来5章进行了拓展,讲述了混合智能系统和表示学习,还介绍了神经网络在模式识别和图像处理中的应用、自然计算在聚类上的应用,并介绍了多目标优化算法及动态多目标优化;最后一章介绍了人工智能领域的前沿技术及其展望。每章都附有习题、延伸阅读和参考文献。

本书可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、模式识别与人工智能等专业本科生及研究生的教材,同时可为相关领域的研究人员以及对自然计算和神经网络及其应用感兴趣的工程技术人员提供参考。

自从1956年在达特茅斯会议上诞生以来,人工智能经历了无数次的发展危机和机遇的洗礼,不断地完善、成长和壮大,成为一门重要的学科,也成为一个受到广泛关注的重要研究领域。

人工智能主要研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统,涉及机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。人工智能的快速发展将整个社会带入了一个智能化、自动化的时代,所有生活中出现的产品,从设计、生产、运输、营销到应用的各个阶段都或多或少存在着人工智能的痕迹,人工智能正深刻地改变着我们的社会与经济形态,在新世纪的网络和知识经济时代中发挥着重要作用。

计算能力提升、数据爆发增长、机器学习算法进步、投资力度加大,这些都是推动新一代人工智能快速发展的关键因素。实体经济数字化、网络化、智能化转型演进给人工智能带来巨大的历史机遇,使其展现出极为广阔的发展前景。人工智能自诞生以来,越来越广泛地应用于不同的领域,包括知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

人工智能给全社会尤其是自动化、机器人领域带来了极大的发展机遇。过去这几十年里,我们经历了几波比较大的浪潮。第一波是个人计算机浪潮,给信息领域带来了颠覆性影响。紧接着是互联网浪潮,成就了一大批互联网公司,如谷歌、百度等。接下来是移动互联网的新一波浪潮,苹果、华为等都是乘着这波浪潮成长起来的公司。下一波浪潮一定是人工智能,是新一代的人工智能公司。

现在机器和系统的大部分知识是软件知识。对于一个机器或系统,我们会给它现成的软件和大数据集并对它进行不断的训练,让它不断与人聊天、对话,不断调整反馈,逐步成熟,而未来的机器和系统需要的则不仅仅是现成的软件知识,还应该具有开放性获取知识的能力。

人类之所以一直在进步,是因为知识本身是开放的,我们得到了知识,然后教给学生,或写成书籍贡献给社会,在这个基础上,别人再去添加新的知识,社会得到这些知识之后就会不停地进步。所以人类社会一定是开放的,这样的道理同样适用于人工智能,适用于机器人。

2017年我国人工智能政策的密集颁布和推陈出新是历史上其他产业前所未有的,这说明了人工智能产业发展的划时代的重要性和紧迫性。我们每个人只有全面、科学和前瞻性地了解了人工智能,才能幸福地生活在这个新时代。

本书以一种全新的视野和思路,从人工智能基础到高级人工智能,从理论到应用,由易到难地展开人工智能领域的全面介绍。全书分为16章。首先介绍人工智能的产生、发展、研究目标及其涉及的技术领域,帮助读者认识和了解人工智能;接着详细介绍了“知识表示”“搜索策略”“推理技术”等基础理论;之后选取几个主要的人工智能领域——“专家系统”“人工神经网络”“计算智能”“机器学习”“模式识别”“表示学习”,由浅至深地介绍了各领域的理论知识、基本算法、应用方向,并辅以经典案例,帮助读者理解和学习人工智能;最后全方位地分析并阐述了当前人工智能的产业化方向,探索了未来人工智能的广阔发展前景,鼓励更多学者、读者投身到人工智能的研究中来。

展望未来,相信在今后的一二十年内,人工智能会在全行业引起巨大的变革。这些变革会是在每一个不同垂直领域内的深耕,比如棋类游戏、疾病诊断、金融、安防、交通等。人工智能系统会基于更大规模的数据和更强的计算能力,在这些垂直领域内不断优化,直至达到或超越人类专家的水平。这些发展势必会对社会、劳务、立法、伦理等一系列领域产生深远影响。然而在可预见的未来,人工智能并不会威胁到人类的安全,因为人类还没有开发出针

对复杂场景的通用人工智能技术。

我们依托智能感知与图像理解教育部重点实验室、智能感知与计算国际联合实验室及智能感知与计算国际联合研究中心,于2014年成立了类脑计算与深度学习研究中心,致力于类脑计算与深度学习的基础与应用研究,搭建了多个深度学习应用平台,并在智能计算、深度学习理论与应用等方面取得了突破性的进展。本书中智能计算基础、混合智能系统、深度神经网络模式识别、群体智能聚类、进化多目标与动态优化等内容是我们在该领域研究工作的初步

总结。

本书的出版离不开团队多位老师和研究生的支持与帮助,感谢团队中侯彪、刘静、公茂果、李阳阳、王爽、张向荣、吴建设、缑水平、尚荣华、刘波、田小林、王涵丁、刘园园、尚凡华、梁雪峰等教授以及马晶晶、马文萍、白静、朱虎明、张小华、曹向海、冯婕等副教授的关心支持与辛勤付出。感谢王蓉芳、张丹、唐旭、任博、冯志玺等老师在学术交流过程中无私的付出与生活上的关心。同时,特别感谢张浪浪、周汝南、王芳芳、任蕊、刘江迪、李艺帆、朱贤武、孙梦花、陈维柱、刁许玲、丁锐、曾祁泽、刘海艳等研究生在整理、写作、校对过程中无私付出的辛勤劳动与努力,感谢李建霞、王锐楠等博士生帮忙校勘并修正了许多笔误。

本书中高级人工智能部分我们团队在该领域工作的一个小结,也汇聚了西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室、智能感知与计算国际联合实验室及智能感知与计算国际联合研究中心同人的集体智慧。在本书出版之际,特别感谢邱关源先生及保铮院士30多年来的悉心培养与教导,特别感谢徐宗本院士、张钹院士、李衍达院士、郭爱克院士、郑南宁院士、谭铁牛院士、马远良院士、包为民院士、郝跃院士、陈国良院士、韩崇昭教授,

IEEE Fellows管晓宏教授、张青富教授、张军教授、姚新教授、刘德荣教授、金耀初教授、周志华教授、李学龙教授、吴枫教授、田捷教授、屈嵘教授、李军教授和张艳宁教授,以及马西奎教授、潘泉教授、高新波教授、石光明教授、李小平教授、陈莉教授、王磊教授等多年来的关怀、帮助与指导,感谢教育部创新团队和国家“111”创新引智基地的支持;同时,我们的工作也得到西安电子科技大学领导及国家自然科学基金(61836009、U1701267、61876141、61672405、61621005、61871310,61773300、61772399、61473215、61806156、61876220、61876221、61773304、61806154、61802295、61801351、61877066、61801353、61806157)、陕西省自然科学基金重点项目2019J2-26、重大专项计划(91438201、91438103)等科研项目的支持,特此感谢。

本书已进行了多番校对,但由于水平有限,书中恐仍有不妥之处,恳请广大读者批评指正。

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