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本書介紹人工智能的理論、方法、技術(shù)及其應(yīng)用，除了討論那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)。此外，本書使用比較多的篇幅論述了人工智能的應(yīng)用，包括新增的預(yù)訓(xùn)練模型、基于LLM的Agent等內(nèi)容。本書包括下列內(nèi)容：①人工智能的起源與發(fā)展，人工智能的研究與應(yīng)用領(lǐng)域；②知識表示與推理、不確定推理、因果推理等；③盲目搜索、啟發(fā)式搜索、博弈搜索、貪婪局部搜索、模擬退火算法、遺傳算法等搜索技術(shù)；④Agent、基于大模型的Agent、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、QLearning算法、深度強化學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)和方法；⑤智能規(guī)劃、自然語言處理、信息搜索、語言翻譯、語音識別、閱讀理解、ChatGPT、群體智能、機器人等應(yīng)用；⑥人工智能倫理與安全、人工智能治理。本書適用于高等學(xué)校計算機類專業(yè)本科生和非計算機專業(yè)研究生人工智能課程教學(xué)，也可作為科技人員深入學(xué)習(xí)人工智能的參考書。

本書第3版被評為“首屆教材二等獎”，首批入選“十二五”普通高等教育本科規(guī)劃教材。本書是在第3版基礎(chǔ)上修訂后的新版。本書立足時代背景，力求形成“以不變的基本理論與方法為主體，充分反映人工智能技術(shù)發(fā)展水平，以培養(yǎng)學(xué)生具備繼續(xù)學(xué)習(xí)能力為目標”的教學(xué)思路，使學(xué)生學(xué)習(xí)和掌握人工智能核心基礎(chǔ)知識，筑牢基礎(chǔ)。本書介紹人工智能的理論、方法、技術(shù)及其應(yīng)用，除了討論仍然有用的和有效的基本原理與方法之外，著重闡述新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，特別是近期發(fā)展起來的方法與技術(shù)。此外，用比較多的篇幅論述人工智能的應(yīng)用，包括人工智能新的應(yīng)用研究。本書注重基礎(chǔ)，知識體系完整，知識點前沿，強化實踐。內(nèi)容的可讀性好，語言簡練，深入淺出，通俗易懂。力圖體現(xiàn)三方面特點：一是“基礎(chǔ)性”；二是“實踐性”；三是“前瞻性”。本書是作者多年來在高等學(xué)校一線從事人工智能課程建設(shè)和教學(xué)實踐的結(jié)晶。適用于國內(nèi)大多數(shù)普通高校計算機及相關(guān)專業(yè)，以及不同教學(xué)條件學(xué)校的人工智能課程教學(xué)的需要。理論授課注重案例式教學(xué)和啟發(fā)式教學(xué)，以便為實踐做好鋪墊。上一版附錄給出的28個人工智能課程大作業(yè)，本書以案例及思考題的方式給出。本書附錄介紹了人工智能編程語言Python和手寫體識別案例。提供了豐富的導(dǎo)學(xué)資源（電子書、慕課視頻、案例程序等），設(shè)置了具有挑戰(zhàn)性的人工智能實驗，并對實驗提出了較高的自主完成要求。

前言
我和本教材主編賁可榮教授與人工智能的緣分有一段類似的經(jīng)歷。我們都是本科學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，碩士期間學(xué)習(xí)數(shù)理邏輯和計算機科學(xué)理論。攻讀博士學(xué)位期間，又共同師從陳火旺院士，開展人工智能與軟件工程交叉研究。賁可榮教授博士論文研究采用自動推理技術(shù)證明程序正確性，屬于AI4SE，我的博士論文研究面向智能體的人工智能程序設(shè)計語言，屬于SE4AI，我們在人工智能方面的“童子功”都屬于符號主義學(xué)派的范疇。雖然在我們研究生期間，Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型的出現(xiàn)激起了連接主義人工智能的一朵浪花，但符號主義人工智能的主導(dǎo)地位不可撼動，我和賁可榮教授對自己能夠在當(dāng)時的人工智能主航道上學(xué)習(xí)和工作倍感榮幸。然而，很快我和賁可榮教授共同經(jīng)歷了之后人工智能由熱轉(zhuǎn)冷的全過程。后來，我們又作為研究生導(dǎo)師，共同見證了因深度學(xué)習(xí)帶來的連接主義人工智能的再次興起，符號主義學(xué)派似乎被冷落了，大語言模型熱潮又一次喚起人們對通用人工智能的憧憬。
學(xué)派分野帶來的學(xué)科區(qū)分在人工智能領(lǐng)域十分明顯，導(dǎo)致三種人工智能學(xué)派你方唱罷我登場。可以預(yù)見，自主機器人和具身智能將帶來行為主義人工智能的大發(fā)展。實現(xiàn)具身智能的關(guān)鍵在于具身智能體對環(huán)境的感知、互動、適應(yīng)、決策和行動，需要有效連接思考、感知與行動三大智能空間，從而推動全自主無人系統(tǒng)的具身智能技術(shù)發(fā)展。未來人工智能發(fā)展需要三種人工智能學(xué)派的大合唱，取長補短，走向融合和集成，共同為人工智能的發(fā)展做出貢獻。為此亟須人工智能學(xué)科交叉問題，以及復(fù)合型人工智能人才培養(yǎng)問題，這里既包括融合三種人工智能學(xué)派的知識體系，也包括人工智能對人類未來發(fā)展的新挑戰(zhàn)新認知。令人敬佩的是，賁可榮教授始終保持著學(xué)生時代對人工智能研究的熱情投入，以及對人工智能發(fā)展的敏銳洞察。這種投入和洞察反映在了他主編的這本《人工智能》教材持續(xù)迭代升級之中。本書具有如下特點。
一是以人為本，緊跟時代步伐。站在立德樹人的角度，融入楷模引領(lǐng)、典型應(yīng)用、大國工匠、使命擔(dān)當(dāng)、批判思維、敢為人先、風(fēng)險管控等德育元素，結(jié)合人工智能學(xué)科特點，因勢利導(dǎo)，培養(yǎng)學(xué)生高尚的道德情操。
二是以融為先，系統(tǒng)設(shè)計內(nèi)容。站在學(xué)科交叉的角度，闡述智能感知、智能推理、智能決策和智能行動所涉及的基本概念、基礎(chǔ)理論、基本方法，內(nèi)容涵蓋了ACM和IEEECS制定的新版人工智能知識點。體系嚴謹，選材精練，講解翔實。
三是以實為要，直面問題建模。站在提升能力的角度，通過每一章節(jié)“濕漉漉”的案例讓學(xué)習(xí)者找到感覺，參與其中，提高解決復(fù)雜問題的實踐能力，每章后的思考題也為學(xué)生課后實踐提供了拓展空間。
本教材、的前序版本先后評為普通高等學(xué)�！笆晃濉币�(guī)劃教材、“十二五”普通高等教育本科規(guī)劃教材、首屆教材二等獎、“十四五”普通高等教育本科規(guī)劃教材。我希望本教材能夠為人工智能課程教學(xué)提供范本，更希望在智能時代到來之時，有更多的相關(guān)專業(yè)本科生、相關(guān)學(xué)科研究生、人工智能愛好者能夠從中受益，成為新時代人工智能大合唱中不可或缺的、生動和諧的聲部。

王懷民
國防科技大學(xué)教授
中國科學(xué)院院士人工智能（第4版）前言人工智能發(fā)展歷程可以從兩個角度來分析。優(yōu)質(zhì)，整個人工智能的發(fā)展可以看成怎么解決搜索問題的過程，開始是利用搜索，而后希望采取高級搜索來尋找精確解。因為我們面臨的問題會越來越復(fù)雜，尋找精確解不太可行，只好采取近似搜索的方法。所以使用優(yōu)化算法、隨機算法，以及更為廣泛的學(xué)習(xí)方法。第二，從如何處理知識表示的角度看待人工智能，這觸及人工智能的本質(zhì)和技術(shù)難點�；谝�(guī)則的學(xué)習(xí)其目的是把人類對事物的理解形式化，從而希望機器能夠有效和人類認知對齊以達到智能的目的。迄今為止，這條路徑成效有限，轉(zhuǎn)而采取較為可行的基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的方法，即用統(tǒng)計數(shù)據(jù)來代表知識表示，然后在數(shù)據(jù)上運行算法。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)的進一步表示，使得系統(tǒng)可以更為有效地進行端對端學(xué)習(xí)。
思路的改變對人工智能的發(fā)展起到了關(guān)鍵作用。例如，模式識別、自然語言處理、語音識別、視覺處理等都從統(tǒng)計方法上獲得了巨大的成功。此外，從統(tǒng)計學(xué)的數(shù)據(jù)建模到計算機的算法建模，人工智能則從機器學(xué)習(xí)中看到了新的路徑。
根據(jù)人工智能的發(fā)展歷史，人工智能主要是要處理三個任務(wù)： ①識別，可以把識別看作搜索的一個高級形態(tài)； ②決策； ③生成。而這三個任務(wù)剛好又和機器學(xué)習(xí)的三大學(xué)習(xí)范式——有監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)相一致。
1. 感知智能、認知智能和決策智能
按照問題智能處理的水平可將智能分為感知智能、認知智能和決策智能。
感知智能的核心在于模擬人的視覺、聽覺和觸覺等感知能力，目前用于完成人可以簡單完成、重復(fù)度較高的工作，如人臉識別、語音識別等。其核心業(yè)務(wù)目標是提高效率，降低成本。在智能能力方面，主要集中在模式識別層面，重在提升視覺、語音等場景中的效率，不具備理解和推理能力。
認知智能是指系統(tǒng)能推理、會理解，需要具有對信息的認知、理解、推理、存儲和轉(zhuǎn)換的能力，即與思維能力密切相關(guān)。推理是從已有的知識得出新的知識的思維形式，在推理中可以清楚地看到人類思維的創(chuàng)造性。
決策智能意味著能思考、會決策，在一種不確定的環(huán)境中做出合適的行動，或者做出合適的選擇和決定的能力。智能應(yīng)具備對不確定性環(huán)境的探索和發(fā)現(xiàn)。這里的環(huán)境，即指我們試圖用智能科學(xué)更好地了解、探索、建模和駕馭的物理世界、人類社會等系統(tǒng)。決策智能主要基于對不確定環(huán)境的探索，因此需要獲取環(huán)境信息和自身的狀態(tài)，從而進行自主決策，并使得由環(huán)境反饋的收益最大。
2. 大語言模型
大語言模型主要利用語言數(shù)據(jù)，而現(xiàn)在則希望使用語言、圖像和音頻等融合的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)�？紤]到計算機視覺、自然語言處理和語音識別等也是由機器學(xué)習(xí)發(fā)展起來的，所以，現(xiàn)代人工智能可以理解成通過機器學(xué)習(xí)及由其驅(qū)動而發(fā)展起來的計算機視覺、自然語言處理和語音識別等技術(shù)來實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的現(xiàn)實交互。
大語言模型是指具備數(shù)十億乃至萬億參數(shù)，通過高達萬億詞元數(shù)量的文本語料訓(xùn)練出來的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。大語言模型在語言理解和生成上取得了出色的成績，其發(fā)展歷史可以追溯到2013年的Word2Vec，但直到近年諸如GPT3、LaMDA、PaLM、PaLM2、LLaMA、LLaMA2、CodeLLaMA、WizardMath 等大模型的出現(xiàn)，才使得大語言模型的應(yīng)用得到普及。廣義的大模型則包含語言、聲音、視覺等多模態(tài)任務(wù)，其典型代表是Flamingo和GPT4。大語言模型能夠發(fā)展到如此高度，得益于充分利用注意力機制進行序列建模的變換器網(wǎng)絡(luò)（Transformer）架構(gòu)以及稀疏變換器網(wǎng)絡(luò)這樣的變種。最近，變換器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)最終統(tǒng)一了語言、視覺、聲音和多模態(tài)的建模。大語言模型支持通過提示工程實現(xiàn)應(yīng)用于特定任務(wù)的情境學(xué)習(xí)，展示了強大的通用能力，并預(yù)示了通用人工智能曙光初現(xiàn)。此外，知識更新、事實憑據(jù)、復(fù)雜推理等對智能系統(tǒng)至關(guān)重要，知識圖譜在其中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。
3. 智能系統(tǒng)
智能系統(tǒng)是一類能夠模擬人類智能，具有感知、理解、學(xué)習(xí)、推理、決策和交互等能力的計算機系統(tǒng)。智能系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境和目標自主或半自主地進行決策和行動，能夠處理復(fù)雜、不確定和動態(tài)的任務(wù)。智能系統(tǒng)的核心目的是利用人工智能方法和技術(shù)解決實際問題，其發(fā)展過程與人工智能相伴相生。
智能系統(tǒng)具備根據(jù)用戶需求動態(tài)地調(diào)整決策和行動的自適應(yīng)性，

賁可榮，海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，長期從事人工智能、軟件工程等方面的教學(xué)科研工作。主編《人工智能》入選“十二五”普通高等教育本科規(guī)劃教材，評為首屆教材建設(shè)獎教材二等獎。指導(dǎo)畢業(yè)58名碩士研究生和13名博士研究生。發(fā)表學(xué)術(shù)論文180余篇，出版編著譯著20余部。擔(dān)任大學(xué)人工智能組組長、大學(xué)MOOC組組長、大學(xué)研究生教學(xué)督導(dǎo)。CCF理論計算機科學(xué)專委副主任、軟件工程專委委員、CCF杰出會員。《計算機科學(xué)與探索》《計算機工程與科學(xué)》等編委�！逗＼娦萝娛伦兏飬矔肪幬瘯敝魅�、《人工智能應(yīng)用叢書》編委會副主任。擔(dān)任軍委裝發(fā)國家安全重大基礎(chǔ)研究項目組，軍委裝發(fā)人工智能裝備應(yīng)用基礎(chǔ)技術(shù)專業(yè)組成員，軍委裝發(fā)海軍人工智能裝備應(yīng)用專業(yè)組副組長。被評為骨干教師、首屆湖北省研究生導(dǎo)師、海軍名師工作室領(lǐng)銜名師、第三屆大學(xué)教學(xué)名師，獲院校育才獎金獎。張彥鐸，湖北文理學(xué)院黨委副書記、院長，博士生導(dǎo)師，教授，國務(wù)院政府特殊津貼獲得者，湖北省有突出貢獻的中青年，國家一流本科專業(yè)建設(shè)點“智能科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)負責(zé)人，湖北教學(xué)團隊“新一代人工智能新工科教學(xué)團隊”負責(zé)人。長期從事智能控制理論研究與智能系統(tǒng)研發(fā)等工作。創(chuàng)建了湖北省優(yōu)質(zhì)支機器人足球隊，連續(xù)獲得14項冠軍。主編教材《人工智能（第3版）》獲得首屆教材建設(shè)獎教材二等獎，獲得第九屆湖北省高等學(xué)校教學(xué)成果一等獎1項。盧濤，武漢工程大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院人工智能學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。長期從事模式識別、智能機器人和機器視覺等方面的科研與教學(xué)工作。發(fā)表學(xué)術(shù)80余篇，出版專著2部，獲得第九屆湖北省教學(xué)成果一等獎1項，二等獎1項。張獻，海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院講師。從事軍事智能、軟件質(zhì)量等方面教學(xué)科研工作，主講人工智能、人工智能應(yīng)用實踐、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)等課程。先后參與國家自然科學(xué)、國防973、海軍重大專項等科研項目10余項，發(fā)表SCI/EI等學(xué)術(shù)論文20余篇；參與編寫《人工智能（第3版）》等教材4部，譯著1部。指導(dǎo)學(xué)生獲學(xué)科競賽特等獎1項、一等獎1項等。先后獲得和全軍征文評比一等獎各1項、教學(xué)案例比賽二等獎2項，CCF武漢地區(qū)首屆“青年教師學(xué)術(shù)風(fēng)采展示論壇”二等獎1項，榮獲個人三等功2次、“四有”個人1次，入選學(xué)校人才托舉工程。

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