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机器智能/全国高等学校智能科学与技术专业规划教材
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机器智能/全国高等学校智能科学与技术专业规划教材

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        精彩书评

          世界上已经存在许多成熟的《人工智能》教材版本。
          获得更多赞颂的,恐怕要数人工智能领域的两位后起之秀StuartJ. Russell和Peter Norvig于1995年首次出版、2003年再版的《Artificial Intelligence: A ModernApproach》。这部长篇巨作号称找到并建立了一种 “人工智能的现代方法”,能够把人工智能领域原来“三分天下,各据一隅” 的不同学派统一起来。因此被世界上90多个国家的900多所大学作为教材。实属世所罕见!
          与Russell和Norvig的巨著有着异曲同工之妙的,是斯坦福大学老一辈人工智能学者Nils J.Nilsson于1998年出版的《ArtificialIntelligence: A New Synthesis》。这本书强调的“新的综合方法”,其实与“一种现代的方法”颇为相近,也是以Agent为载体把各种不同方法的结果“汇集”起来,只是在具体的处理上各有特色。
          这两部人工智能新著,都清晰地描绘了一个现实:国际学术界对于人工智能领域长期存在的“三分天下,各据一隅”现状深感不满,都在努力寻求实现“三分归一统”的“统一之道”。
          在这种国际学术背景下,本书作者力图寻求三分一统的规律所在,突破“三分天下”的格局,跳出“只见树木,不见森林”的境地,为读者提供完整统一的智能理论和方法,努力寻求人工智能理论的有机统一,即智能生成机制。也就是“知识的外部生态过程:信息—知识—智能的转换”。更准确地说,智能生成机制是“本体论信息—认识论信息—知识—智能”的转换。这是具有创新性和开拓性的工作!
          在经典教材好书如林的情况下,作者没有选择编写经典《人工智能》教材的轻松之路,而是选择了编写《机器智能》的艰苦之路。不仅抓住了“智能生成机制”(知识的外生态过程),从而引入机制模拟的人工智能理论,而且抓住了知识的内部生态过程,因而得到了“基于经验知识的结构模拟人工智能、基于规范知识的功能模拟人工智能、基于常识知识的行为模拟人工智能,分别是机制模拟的三个相辅相成的特例”的结论,于是实现了“机器(人工)智能的统一”,实现了Russell、Norvig、Nilsson等人希望实现而没有实现的目标。
          一位伟大的哲人说过,不讲现实不行,没有理想更不行;但现实的东西都不是理想的东西;理想的东西都不是现实的东西。本书虽然具备足够的出版价值,但还需要不断进步,,希望能够得到读者的批评指正。
          ——主审钟义信

          机器智能课程的开设让我们对智能科学与技术专业有了更深刻的认识。在李蕾老师的课堂上我们不仅学到了知识更学到了方法。这种方法在未来的学习中也能让我们受益匪浅。
          ——马颖

          机器智能是我非常有收获的一门课。感谢李老师、王老师编写的教材,非常清晰明了。这本书让我对人工智能的发展有了系统了解。同时,书中的实验,比如实现BP神经网络,使得我们对它的理解更为深刻。
          ——李可

          通过这本书的系统学习,我们不仅可以获取丰富多层次的知识,还能掌握大量的方法。这本书深入浅出,对于初学者而言,是学习探索智能领域不可多得的法宝。
          ——何荷

          针对神经网络部分,书中讲得特别详细透彻,特别是权值调整部分,相对网上很多资料,讲得清楚许多。我们通过书中内容,很好地理解神经网络模型的机制,为深度神经网络的学习奠定了坚实基础。
          ——李可

          《机器智能》是一本清楚实用的好书,里面许多经典算法在今后的专业学习中会得到广泛的应用,可以使我们对人工智能有基本的理解。
          ——姜博凡

          通过学习《机器智能》这本书,我们对人工智能有了基本的认知,浅尝各种高级的算法,也让我们惊叹于智能的博大精深,它带领我们走进了一个全新的万花世界。
          ——黄祖莹

          《机器智能》内容详实,涵盖了行为模拟、结构模拟、功能模拟这三个人工智能的主要思想领域,深入浅出,一步一步地引导着我进入人工智能的大门,当年学习的BP神经网络,如今依然印象深刻。
          ——卢文聪

          机器智能是智能科学技术的基本概念之一。《机器智能》从科学和技术入手,揭示了社会发现的规律,让读者深刻意识到当今社会智能发展的重要性。继而从本质内在、研究方法、机器情感、宏观应用、微观应用、未来展望等方面详细介绍了机器智能。循循善诱,丝丝入扣,图文结合,可让初学者全面了解机器智能,也可让研究者深入探索智能领悟!
          ——邝伊萍

          机器智能让一个看似冰冷的程序可以进行智能的判断和识别。BP神经网络模拟人类的信息反馈模式对于事物进行认知的方式,并利用计算机强大的计算功能实现了“机器看世界”!启发式算法则提高了机器的智能性,对于取得zui优方案有很重要的意义。
          ——金晓芙

          如果你对人工智能技术充满好奇,那么《机器智能》一定是了解人工智能世界的书!这本书的贡献不在于技术多么丰富,多么前沿,而在于将人工智能领域的总体脉络和历史上闪耀的具有转折意义的技术,以易于理解的方式展示在读者眼前。这本书既能成为读者了解人工智能领域的科普读物,也是学习人工智能技术基础的优秀教材,它将带领读者遨游一个新的世界!
          ——熊翼

          机器智能引我进入了机器思想的大门,人与机器思考机制的互动蕴含了丰富的数学和计算机原理,这种巧妙的结合都能在机器智能这门课和《机器智能》这本书上体会到。
          ——李诗瑶

          哲学家们两千多年来一直致力于理解和解决宇宙的两大问题,人类是如何思考的?人类以外的物体是否也能够思考?哲学的特质允许这些争论一直存在。但事实上,工程师和科学家们已经造出了具有智能的机器。
          ——张路铭

          《机器智能》是我目前为止看到的对机器智能技术介绍全面的入门级读物。这本书为我打开了通向人工智能的大门,介绍了智能发展趋势,对主流模型算法论述得非常简明易懂。从这个意义来讲,这本书值得我们反复阅读,反复思考,反复总结。
          ——杨凌山

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