透過AI認知世界 Knowing Our World: An Artificial Intelligence Perspective

喬治·F.盧格爾(George F. Luger) 新墨西哥大學計算機科學榮休教授。在新墨西哥大學時，他也是心理學系和語言學系教授，致力於認知科學和計算語言學方面的跨學科研究。他曾與洛斯阿拉莫斯國家實驗室、桑迪亞國家實驗室以及許多公司開展合作項目。他目前從事咨詢工作，關註自然語言處理、網絡智能體設計和基於深度學習的數據分析等。除本書外，他還著有Artificial Intelligence:Structures and Strategies for Complex Problem Solving (2009)和Cognitive Science: The Science of Intelligent Systems (1994)。

譯者序
前言
謝
第一分開始
第1章創建電腦程式：一個認識承諾… 2
1.1 導言與本書重點… 2
1.2 計算基礎… 6
1.2.1 圖靈機… 8
1.2.2 波斯產生式系統與一元減法… 13
1.3 電腦語言、表示法與搜尋… 18
1.4 總結… 31
第2章 基礎… 33
2.1 瑪麗‧雪萊、弗蘭肯斯坦與普羅米修斯… 35
2.2早期希臘思想… 37
2.3 後期希臘人：柏拉圖、歐幾裏德與亞裡斯多德… 39
2.4 後中世紀或現代哲學… 43
2.5 英國經驗主義者：霍布斯、洛克和休謨… 49
2.6 跨越經驗主義/理性主義的鴻溝：巴魯赫‧斯賓諾莎… 50
2.7 跨越經驗主義/理性主義的鴻溝：伊曼努爾‧康德… 52
2.8 美國實用主義：皮爾士、詹姆斯和杜威… 54
2.9 計算的數學基礎… 58
2.10 圖靈測驗與人工智能的誕生… 64
2.11 總結… 69
第3章 現代人工智能，以及我們如何走到今天… 71
3.1 人工智能的三個成功案例… 72
3.1.1 IBM的深藍…72
3.1.2 IBM的沃森… 74
3.1.3 谷歌和AlphaGo … 75
3.2 非常早期的人工智能和1956年達茅斯夏季研討會…… 77
3.2.1 邏輯理論家…… 78
3.2.2 幾何定理證明…… 79
3.2.3 下跳棋的程序…… 79
3.2.4 1956 年達茅斯夏季研討會…… 80
3.3 人工智能：試試定義… 84
3.4 人工智能：早期段落… 88
3.4.1 整潔派和邋遢派… 88
3.4.2 人工智能：基於「模仿人類」還是「只是好的工程」 …… 89
3.5 認知科學的誕生… 94
3.6 人工智能實踐的一般主題：符號化，聯結主義，遺傳/湧現，隨機… 101
3.7 總結… 107
第二分現代人工智能：複雜問題求解的結構和策略
第4章基於符號的人工智能及其理性主義假定… 112
4.1 理性主義觀：狀態空間搜尋… 113
4.1.1 圖論：狀態空間的起源… 114
4.1.2 搜尋狀態空間… 116
4.1.3 狀態空間搜尋實例：家系統… 125
4.2 基於符號的人工智能：持續的重要貢獻… 133
4.2.1 機器學：資料探勘… 134
4.2.2 物理環境建模… 137
4.2.3 業知識：在任何需要的地方… 138
4.3 符號系統視角的勢和限制… 140
4.3.1 基於符號的模型和抽象… 141
4.3.2 泛化問題和過度學… 143
4.3.3 為什麼沒有真正的基於符號的智慧系統… 146
4.4 總結… 148
第5章 人工智能的關聯方法與聯結主義方法… 151
5.1 語意圖的行為主義傳統與實現…151
5.1.1 意義的圖形表示基礎… 152
5.1.2 語意網絡… 155
5.1.3 基於關聯的語意網絡的現代應用… 160
5.2 經網絡或連結主義網絡… 162
5.2.1 早期研究：麥卡洛克、皮茨與赫布… 163
5.2.2 反向傳播網絡… 173
5.3 經網絡與深度學… 180
5.3.1 AlphaGo Zero與AlphaZero … 185
5.3.2 機器人導航：PRM-RL … 185
5.3.3 深度學與電子遊戲… …… 187
5.3.4 深度學和自然語言處理…… 188
5.4 認識問題和基於關聯的表示…… 192
5.4.1 歸納偏差、透明度和泛化…… 192
5.4.2 經網絡和符號系統…… 195
5.4 .3 為什麼我們沒能建構大腦… 197
5.5 總結… 199
第6章 進化計算與智慧… 202
6.1 演化計算簡介… 202
6.2 遺傳演算法及範例… 205
6.2.1 旅行商問題… 209
6.2.2 遺傳程式設計… 213
6.2.3 例：開普勒行星運動第三定律… 219
6.3 人工生命：複雜性的湧現… 221
6.3.1 人工生命… 224
6.3.2 現代人工生命法…… 228
6.4 演化計算與智慧：認識問題… 234
6.5 關於第二分的總結… 238
6.5.1 歸納偏差：理性主義的先驗論… 238
6.5.2 經驗主義的困境… 239
6.6 總結… … 241
第三分走向主動的、務實的、模型修正的現實主義
第7章建構主義和解與知識論立場… 247
7.1 對經驗主義、理性主義與實用主義人工智能的回應… 247
7.2 建構主義和解… 251
7.3 五個假設：知識論立場的基礎… 255
7.4 現代知識論的基礎… 258
7.5 總結… 265
第8章基於貝葉斯的建構主義計算模型… 268
8.1 貝葉斯立場的推導… 269
8.2 貝氏信念網絡、知覺與診斷… 276
8.3基於貝葉斯的語音和對話建模… 285
8.4 複雜環境中的診斷推理… 290
8.5 總結… 295
第9章走向一種主動的、務實的、模型修正的現實主義… 298
9.1 本書籍摘要… 298
9.2 透過探索建構模型… 301
9.3 模型修正與適應… 306
9.4 人工智能實務工作者的專案是什麼… 312
9.5 現代認識論的意義、與基礎… 319
9.5.1 新實用主義、庫恩、羅蒂與科學方法… 319
9.5.2 一種類別錯誤… 325
9.5.3 認知經科學：關於人類加工的見解… 327
9.5.4 論人的存在：現代知識論立場… …… 329
參考文獻…… 337