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书籍 信息

 

本书从AI的视角探讨如何认识和理解我们的 世界 。

第一部分介绍计算基础和 人工智能 的 哲学 背景，涵盖人工 智能 的起源、作为迭代优化的 编程 以及支持人工智能应用构建的表示法和高级 语言 工具。第二部分介绍支持人工智能 研究 和发展的四种范式中的三种——基于符号的、联结主义的和遗传的/涌现的 ，分别给出初始 项目 及应用，并讨论了这些范式的优势和局限性。第三部分在贝叶斯的背景下，将 理性 主义、经验主义和 实用主义 的哲学传统结合起来，最后以作者提出的主动的、务实的、模型修正的现实主义认识论立场作为结尾。

本书适合对人工智能、 计算机 科学 等领域的 历史 、发展及 未来 挑战感兴趣的读者 阅读 。

作者简介:
George F. Luger，新 墨西哥 大学 计算机科学 荣休教授。在新墨西哥大学时，他也是 心理 学系和 语言学 系教授，致力于 认知 科学和计算语言学方面的跨学 科研 究。他曾与洛斯阿拉莫斯国家实验室、桑迪亚国家实验室以及许多公司开展合作项目。他目前从事咨询 工作 ，关注 自然 语言处理、 网络 智能体 设计 和基于深度 学习 的 数据 分析等。

目录:
第1章 创建计算机程序：一个认识承诺
第2章 历史基础
第3章 现代 人工智能，以及我们如何走到 今天
第4章 基于符号的人工智能及其理性主义假定
第5章 人工智能的关联 方法 与联结主义方法
第 6 章 进化 计算与智能
第7章 建构主义和解与认识论立场
第8章 基于贝叶斯的建构主义计算模型
第9章 走向一种主动的、务实的、模型修正的现实主义

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