人工智能是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。本书介绍人工智能的理论、方法和技术及其应用，除了讨论那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，特别是近期发展起来的方法和技术。此外，用比较多的篇幅论述人工智能的应用，包括互联网智能等新增内容。 本书包括下列内容： ①简述人工智能的起源与发展，人工智能的定义、人工智能与计算机的关系以及人工智能的研究和应用领域； ②论述知识表示、推理和不确定推理的主要方法，包括谓词逻辑、产生式系统、语义网络、框架、脚本、面向对象、归结推理、非单调推理、主观Bayes方法、确定性理论、证据理论、模糊逻辑和模糊推理等； ③讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索、MIN-MAX搜索、α-β剪枝和约束满足等；并研究一些比较高级的搜索技术，如贪婪局部搜索、局部剪枝搜索、模拟退火算法和遗传算法等； ④介绍分布式人工智能与Agent、计算智能、机器学习、反向传播神经网络、Hopfield神经网络和知识发现等已成为当前研究热点的人工智能技术和方法； ⑤比较详细地分析人工智能的主要应用领域，涉及自动规划系统、自然语言处理、信息检索、语言翻译、语音识别、机器人和互联网智能等。 本书适合作为面向计算机专业大学高年级和非计算机专业研究生的人工智能课程的教材，也可作为希望深入学习人工智能的科技人员的参考书。

智能与意识、思维和记忆以及问题求解、直觉、创造性、语言和学习有关，而且还与理解和感觉，如运动技能、预测环境能力、处理复杂世界的能力、在学校的表现和智商（IQ）测试情况的表现等有关。 智能与人工智能 1. 智能的定义 智能的定义有多种，比如，“智能是进行抽象思维的能力。" ; “智能是学习或者从经验中获益的能力。" ; “智能是学习到的或者学习以调整自己适应环境的能力。" ; “智能是充分调整自己去适应生命中的相对较新的情况。" ; “智能是接受知识的能力以及所拥有的知识。" ，等等。但要理解这些定义，最好的方法是通过问题来体会。 通过寻找感兴趣的问题来推进研究（例如，狗如何会跑并且抓住飞盘？为什么老鼠很快学会在迷宫中寻找方向？蚂蚁在寻找食物的长途旅行之后如何会寻找到回到巢穴的路？人如何走路？人如何在一堆人当中认出一张面孔？) ，然后尝试去了解这种特定的行为如何产生。是否愿意把任何这些行为称作智能，依赖于个人偏好。 我们在直觉上认为的智能总是包括两个特殊性质： 顺应性和多样性。简而言之，主体（Agent）总是遵从其所处环境的自然和社会规则，利用这些规则去产生多样行为。例如，所有动物、人类以及机器人必须遵从存在重力和摩擦以及移动需要能量的事实，绝不可能完全摆脱这些。但是适应并以一定方式利用这些限制条件使我们能够走路、奔跑、从杯子中喝水、将盘子放到桌子上、踢足球或骑自行车。多样性意味着主体能够进行多种行为，这样他/它能够对给定的情况作出适当的反应。一个仅走路，或仅下棋，或仅奔跑的主体在直觉上比起能用积木搭出玩具汽车、把啤酒倒进杯子和在一群挑剔的听众面前讲课的主体缺少智能。在...