這本由stuart 和 peter 寫的ai經典入門之作，洋洋灑灑的有1千多頁，被我用一年的業餘時間終於看完了。有何收穫？很難用一兩句話說清，好在都記錄在筆記本上。
整本書的結構是先介紹搜尋演算法，搜尋可以用於找出從初始狀態到目標狀態的一系列動作變化。在第二部分主要介紹邏輯，基於邏輯的機械人也稱為以知識為基礎的機械人，之所以使用邏輯是為了表示知識。第三部分介紹規劃(planning),它指的是設計一系列的動作最終達到目的，是現在ai方面的主流，因為它使用到搜尋和邏輯方面的內容。 第四部分是介紹基於概率的邏輯推理，包括貝葉斯網路，隱藏馬爾可夫模型等。
第五部分是介紹機器學習等內容。後面還介紹人工智慧在道德方面的東西。
如果要做出像人一樣思考的程式，那麼儲存知識和學習知識都是必不可少的。乙個是知識表示，它代表人腦中的記憶，儲存各種有用的資訊；然後需要知識的推導，把知識運用到實際中；當自身的知識技能不夠的時候，需要通過學習來提高技能。這是模擬人解決問題的一般模型。
但是根據這樣的模型，就能獲得真正的智慧型麼？人工智慧分為強人工智慧和弱人工智慧，強人工智慧的目標是把機械人做成能思考，有感情和意識的機器。弱人工智慧則只需把機械人做到具有某種智慧型行為即可。根據現在的科技，人類智慧型在弱人工智慧領域取得了不少成就，但是在強人工智慧的領域還是難有進境。
人工智慧 一種現代的方法 第2章 智慧型Agent
agent的本質，完美性，環境多樣性，分類 環境agent感知序列 該agent所接收到的是所有輸入資料的完整歷史。agent函式 描述agent行為，將任意給定感知序列對映為行動 agent程式 人造agent函式的實現。理性的概念 理性對每個可能的感知序列，根據已有的感知序列提供的證據和agen...
人工智慧 一種現代方法 第1章 緒論
人工智慧 ai artificial intelligence is the science of machines that think humanly 認知建模 think rationally 思維法則 act humanly 圖靈測試 act rationally 理性agent 上面這個定...
人工智慧 一種現代方法 第4章 超越經典搜尋
2018.3.23 很多現實生活中的最優化問題目標與路徑是不相關的，諸如布局問題 八皇后問題。區域性搜尋演算法對於解決純粹的最優化問題十分有效，根據目標函式找到全域性最優狀態。即代價的全域性最小值，目標函式的全域性最大值。定義 不斷向值增大的方向移動，直到到達區域性最優 也被稱為貪婪區域性搜尋，貪婪...