人工智能原理-從計算到謀算的模型 原理與方法 李昂生 9787030797469 【台灣高等教育出版社】

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書名：人工智能原理-從計算到謀算的模型 原理與方法
ISBN：9787030797469
出版社：科學
著編譯者：李昂生
頁數：289
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1696850
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內容簡介

本書是人工智慧基本原理的綱領性科學總結。全書由五部分構成。第一部分分析現有的物理世界科學體系下的人工智慧技術的根本缺陷；第二部分介紹基於數理邏輯與計算原理的人工智慧原理與技術；第三部分介紹基於深度神經網路的機器學習的數學原理、計算原理；第四部分介紹人工智慧的博弈理論和量子人工智慧；第五部分介紹我國學者創立的人工智慧的信息科學原理。提出人工智慧的智能論題：一個自我意識主體的智能就是該自我意識主體的信息，即智能=信息。實現了基於科學原理的「有算有謀」的人工智慧，奠定了人工智慧科學的基礎。 本書可供信息領域各專業本科生、研究生、研究人員參考，可供科學研究廣泛領域的專業人員參考，也可供關心人工智慧和信息科學現狀、未來發展的各界人員參考。

作者簡介

李昂生，北京航空航天大學教授。2003年國家傑出青年基金獲得者，2008年中國科學院百人計劃入選者。現任中國人工智慧學會人工智慧基礎專業委員會主任。 1993年中國科學院軟體研究所研究生畢業，獲理學博士學位。1993年7月-2018年7月在中國科學院軟體研究所工作，分別於1995、1999年被聘為副研究員、研究員。分別於1998年1月1999年1月、2000年2月2002年2月在英國Leeds大學做訪問學者、研究員。2008年9月-2009年3月在美國Cornell大學做訪問科學家。2012年1月-2012年3月，在英國劍橋大學牛頓數學研究所做訪問學者。2018年7月至今，就職于北京航空航天大學計算機學院。 主要研究包括：計算理論、信息科學的數學原理和人工智慧的信息科學原理，取得一系列原始創新成果。2016年，提出編碼樹概念，建立了信息世界對象的層譜抽象認知方法的數學模型，提出了結構熵的度量，創立了「結構資訊理論」。2016年以來，創建「信息世界的數學原理」，提出了信息世界的層譜抽象科學範式，建立了以離散系統的微積分，即信息演算理論，和信息生成原理、信息解碼原理為三大支柱的信息的數學原理；建立了以（觀察）學習的信息理論、自我意識的信息理論和博弈/謀算理論為三大支柱的「人工智慧的信息科學原理」。目前的主要研究工作是《孫子兵法》的科學原理。

目錄

第一部分 人工智慧總論
第1章 人工智慧簡介
1 1 人工智慧的科學思想起源
1 2 人工智慧的數理邏輯原理
1 3 人工智慧的計算原理
1 4 圖靈對機器智能的研究
1 5 人工智慧研究的興起
1 6 符號主義人工智慧
1 7 連接主義人工智慧
1 8 行為主義人工智慧
1 9 人工智慧的數學、物理挑戰
1 10 人工智慧的重大科學挑戰
1 10 1 數學、物理對象的可分性
1 10 2 信息世界對象的不可分性
1 10 3 信息世界對象的可定義性問題
1 10 4 人學習的基本問題
1 10 5 自我意識的基本問題
1 10 6 博弈/謀算的基本科學問題
1 10 7 本節小結
1 11 信息科學重大挑戰性問題
1 11 1 經典資訊理論
1 11 2 生成策略
1 11 3 解碼策略
1 11 4 信息的模型
1 11 5 信息基本定律
1 11 6 信息科學的定義
1 11 7 信息的數學理論
1 12 信息科學原理
1 13 本章小結
參考文獻
第二部分 邏輯推理人工智慧與計算人工智慧
第2章 符號主義人工智慧
2 1 命題知識表示與推理
2 1 1 命題邏輯
2 1 2 命題推理問題
2 1 3 命題可滿足性求解方法
2 1 4 模型計數
2 1 5 知識編譯
2 2 自動定理證明
2 2 1 自動定理證明的起源、發展與現狀
2 2 2 Herbrand定理
2 2 3 合一與匹配
2 2 4 歸結原理
2 2 5 歸結原理的改進策略
2 2 6 等詞推理
2 2 7 幾何定理證明和數學機械化
2 2 8 定理證明器競賽和著名定理證明器
2 3 約束可滿足性求解
2 4 基於模型的診斷
2 4 1 MBD問題
2 4 2 國內外總體研究現狀
2 5 神經符號系統
2 5 1 神經符號系統的背景
2 5 2 神經符號系統研究現狀
2 5 3 神經符號系統的挑戰及未來研究方向
參考文獻
第3章 大數據演算法與可信計算理論
3 1 大數據演算法計算模型
3 1 1 亞線性時間演算法
3 1 2 亞線性空間演算法
3 1 3 動態圖演算法
3 1 4 大規模并行計算
3 1 5 數據降維
3 2 滿足可信需求的演算法
3 2 1 魯棒性
3 2 2 公平公正
3 2 3 隱私保護
第4章 難解問題的智能演算法
4 1 難解問題圖學習方法求解
4 1 1 路徑規劃問題
4 1 2 最大割問題
4 1 3 作業調度問題
4 1 4 其他難解問題
4 2 難解問題強化學習求解
4 2 1 基於無模型的強化學習方法
4 2 2 基於有模型的強化學習方法
4 3 總結與展望
參考文獻
第三部分 神經網路人工智慧與生物人工智慧
第5章 神經網路的數學原理
5 1 神經網路的背景及意義
5 1 1 神經網路的發展歷史
5 1 2 神經網路對人工智慧發展的作用
5 1 3 神經網路給人工智慧帶來的挑戰
5 2 神經網路的數學原理的內涵
5 2 1 研究意義
5 2 2 分析視角
5 2 3 基本框架
5 2 4 研究趨勢
5 3 神經網路的傳統理論
5 3 1 表達能力
5 3 2 泛化能力
5 3 3 優化能力
5 4 前沿發展
5 4 1 對自適應優化器的分析
5 4 2 基於神經網路結構的優化分析
5 4 3 優化器的隱式正則分析
5 4 4 神經網路的精確泛化估計
5 4 5 表示所需參數量下界
5 5 未來展望
5 5 1 設計適用不同場景的安全性度量
5 5 2 構建以安全為中心的神經網路理論
5 5 3 發展可信可控的神經網路模型
第6章 神經網路的計算原理
6 1 經典神經網路的計算原理
6 1 1 表示學習
6 1 2 前饋神經網路
6 1 3 神經網路訓練
6 2 面向序列數據的神經網路
6 2 1 循環神經網路
6 2 2 轉換器
6 2 3 時序卷積神經網路
6 3 圖神經網路
6 3 1 圖表示學習
6 3 2 圖神經網路的基礎原理
6 3 3 圖神經網路前沿
參考文獻
第四部分 數學人工智慧與物理人工智慧
第7章 人工智慧的博弈理論
7 1 均衡計算
7 1 1 納什均衡
7 1 2 納什均衡的存在性
7 1 3 納什均衡的計算
7 1 4 納什均衡的計算複雜性
7 2 人工智慧中的合作博弈
7 2 1 合作博弈
7 2 2 合作博弈的表示和演算法
7 2 3 合作博弈在多智能體系統中的應用
7 2 4 結論
7 3 本章小結
參考文獻
第8章 量子人工智慧
8 1 概述
8 2 量子學習方法介紹
8 2 1 HHL演算法
8 2 2 量子奇異值變換
8 2 3 量子吉布斯採樣
8 2 4 變分量子電路
8 3 量
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