书籍介绍
《人工智能：一种现代的方法（第3版）》是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。
《人工智能：一种现代的方法（第3版）》的最新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书分为七大部分：第1部分“人工智能”，第II部分“问题求解”，第III部分“知识、推理与规划”，第IV部分“不确定知识与推理”，第V部分“学习”，第VI部分“通信、感知与行动”，第VII部分“结论”。《人工智能：一种现代的方法（第3版）》既详细介绍了人工智能的基本概念、思想和算法，还描述了其各个研究方向最前沿的进展，同时收集整理了详实的历史文献与事件。另外，本书的配套网址为教师和学生提供了大量教学和学习资料。
本书适合于不同层次和领域的研究人员及学生，是高等院校本科生和研究生人工智能课的首选教材，也是相关领域的科研与工程技术人员的重要参考书。
AI导读
核心看点
- 全球高校通用AI教材，被誉为领域圣经。
- 以智能体为核心，串联逻辑、概率与学习。
- 理论结合自动驾驶、医疗等前沿应用实践。
适合谁读
- 计算机及相关专业本科生与研究生。
- 希望系统构建AI知识体系的从业者。
- 对人工智能底层原理感兴趣的读者。
读前提醒
- 内容深奥，建议配合英文原版对照阅读。
- 部分章节翻译生硬，需耐心克服阅读障碍。
- 数学基础薄弱者，建议先补概率统计知识。
读者共识
- 公认最权威、最全面的人工智能教科书。
- 知识体系宏大，适合查阅概念与建立框架。
- 虽厚且难，但常看常新，值得反复研读。
本导读基于书籍简介、目录、原文摘录、短评和书评生成，不等同于全文精读。
精彩摘录
- "不记得历史的算法注定要重复历史。 有3种方法可以解决这一问题。 第一，我们可以记住之前到达的所有状态（就像最佳优先搜索一样），这样能够检测到所有冗余路径，并只保留每个状态的最优路径。这适用于存在大量冗余路径的状态空间，当内存可以容纳下已达状态表时，它是首选方法。 第二，我们不必担心对过去的重复。在一些问题形式化中，很少或不可能出现两条路径到达相同状态。以装配问题为例，每个动作都会将一个零件添加到一个不断发展的装配中，零件是有序的，因此可以先添加A，然后再添加B，但不能先添加B，然后再添加A。对于这些问题, 如果我们不记录已达状态也不检查冗余路径，则可以节省内存空间。如果搜索算法会检查冗余路径，"
- "We can evaluate an algorithm's performance in four ways: Completeness: Is the algorithm guaranteed to find a solution when there is one? Optimality: Does the strategy find the optimal solution? Time complexity: How long does it take to find a solution? Space complexity: How much memory is needed to "
- "斯图尔特•罗素教授和彼得•诺维格博士的《人工智能：现代方法》一书，是美国最为经典、最具权威性的大学教科书。 说它经典，是因为这本书长期以来都是美国大部分知名大学人工智能课程的教科书，今天也已经被全世界1500多所大学采用为教材，其内容覆盖了到每一版出版时为止世界人工智能的主流技术和方法。说它权威，是因为这本书是几乎所有人工智能从业者的参考书，但凡人们对某些人工智能的概念发生争议时，就会以这本书的讲述为准。 2002年，我有幸成为诺维格博士的下属，先后在谷歌公司的搜索部门以及研究部门从事与机器学习相关的工作。 诺维格博士是作为人工智能专家和科技管理者，被谷歌公司请来负责研发工作的。在我和他共事的"
- "AI currently encompasses a huge variety of subfields, ranging from the general (learning and perception) to the specific, such as playing chess, proving mathematical theorems, writing poetry, driving a car on a crowded street, and diagnosing diseases. AI is relevant to any intellectual task; it is t"
- "The Turing Test, proposed by Alan Turing (1950), was designed to provide a satisfactory operational definition of intelligence. A computer passes the test if a human interrogator, after posing some written questions, cannot tell whether the written responses come from a person or from a computer."
- "•natural language processing to enable it to communicate successfully in English; •knowledge representation to store what it knows or hears; •automated reasoning to use the stored information to answer questions and to draw new conclusions; •machine learning to adapt to new circumstances and to dete"
- "Aristotle (384-322 B.C.), whose bust appears on the front cover of this book, was the first to formulate a precise set of laws governing the rational part of the mind. He developed an informal system of syllogisms for proper reasoning, which in principle allowed one to generate conclusions mechanica"
- "Notice that we said environment states, not agent states. if we define success in terms of agent's opinion of its own performance, an agent could achieve perfect rationality simply by deluding itself that its performance was perfect. Human agents in particular are notorious for "sour grapes"—believi"
作者简介
Stuart Russell，1986年进入加利福尼亚大学伯克利分校，任计算机科学系教授，曾担任系主任、人类兼容人工智能中心主任，也是史密斯–扎德（Smith-Zadeh）工程系讲席教授。1990年，获得了美国国家科学基金会（NSF）杰出青年科学家总统奖；1995年，成为计算机与思想奖的获奖人之一。美国人工智能协会（AAAI）、美国计算机协会（ACM）和美国科学促进协会的会士，牛津大学瓦德汉学院的荣誉院士和安德鲁·卡内基（Andrew Carnegie）院士。2012年到2014年，在巴黎担任布莱斯·帕斯卡（Blaise Pascal）主席。在人工智能领域发表了300多篇论文，涉及范围广泛。
Peter Norvig，曾任谷歌公司的研究总监、核心网络搜索算法的负责人。曾与他人合作共同教授了一门有16万名学生注册的在线人工智能课程，帮助开启了当下的大规模在线公开课程的大幕。曾担任美国宇航局艾姆斯研究中心计算科学部的负责人，负责人工智能和机器人学的研究和开发。曾任南加利福尼亚大学的教授和加利福尼亚大学伯克利分校、斯坦福大学的教师。美国人工智能协会和美国计算机协会的会士，以及美国艺术与科学院和加利福尼亚科学院的院士。
两位作者共同获得了2016年首届AAAI/EAAI杰出教育家奖。
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用户评论
花了两个月连滚带爬的通读一遍，相比那些推动人类社会发展的智慧的大脑，我乃为蝼蚁。真没想到当今这么热门的AI绝大部分的理论基础是建立在几百年前甚至千年前的伟大数学家（贝叶斯，马尔可夫，高斯等）和逻辑学家（布尔）的智慧结晶之上的，可见科技的发展是累积的、渐进的，而不是某个英雄的灵光乍现。
这翻译水平好意思出版啊？
整整一个多月的时间啃要这本经典，虽然能看懂的部分不足一半内容。即使如此，收获的东西也远超预期。第一次看到这本书，就被多达一千多页A4的容量所吓到，而目录上的条目是如此吸引人，因为它就是我一直想要解答的疑惑。自从读完《深入理解计算机系统》和《数学，确定性的消失》后，如何在机械的计算原理中实现人工智能，自主意识和其物理实现一直是心头的疑惑，本书看懂的部分从理性主义和经验主义两和角度讨论了人工智能的实现。理性模型的建模和算法，经验模型的决策建模和算法，构成了目前人工智能的基础，基于学习反馈的模型构成了它的进化。
【核心观点】不同人对AI的不同思考有两种分野：你关心的是“思考”or“行为”，前者是“对人的模拟”，而后者是一种理想化、理性化的“Agent（行动者）”在进行标准工作。本书的观点，是智能主要与“理性行为”（后者、图灵式的）相关，以此来设计“intelligent agent”如何采取一个环境中最好的可能行为。
必是今年最难啃的一本···
确实是该领域内不可多得的教材，别怪它大而不精，因为它是教材，而不是细分领域的论文，教材就该有教材的样子，既有广度，又能让人以后能够通过查找其他资料来深入的学习，一句话说明，通用类教材就是为了构建体系的。
人工智能的经典书籍
翻译让我感觉这个译者从来没读过简体中文出版的书籍。许多特定的名词采用的翻译都不是简体中文常用的，举几个例子把霍布斯的《利维坦》直接译成了“大海怪”，Ockham’s razor 译成了“奥坎姆”。这些就算了最可笑的是把分而治之译成了“分化-征服”？？学计算机这么久头一回见到有人这样讲，还以为是什么游戏的名字，我把divide-and-conquer 扔到谷歌翻译里都不会这样翻译
我不理解，为什么呢是艺术类必读书目
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