前言 　　在近代科学的发展上，人工智能是一个具有颠覆性的新领域。如何理解智能，以及如何创造智能，吸引了诸多科学先驱的深刻思考与探索。 　　在人工智能发展的历史上，有两个里程碑式的事件发挥了深远的影响。其一，阿兰·图灵在1950年的划时代论文《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)中提出著名的“图灵测试”，从科学的角度给出了智能的定义。其二，1956年，在达特茅斯学院，约翰·麦卡锡(John McCarthy)、马文·明斯基(Marvin Minsky)、纳撒尼尔·罗切斯特(Nathaniel Rochester)以及克劳德·香农(Claude Shannon)等学者们正式提出了人工智能的概念。从1956年至今的60多年里，人工智能受到了科学家们不断地研究与创新。 阿兰·图灵的论文《计算机器与智能》 　　从方法论上来说，人工智能可以说经历了三个主要的阶段。第一个阶段的核心是逻辑主义，其主要关注采用机器的手段进行逻辑推理。当时人们基于逻辑主义开发了很多专家系统，有不少数学家也成功地证明了数学定理。然而，由于这一方法在实际应用中的效果不尽如人意，人们开始探索新的方向。到了第二阶段，人工智能的主要关注点转向了连接主义，开始探索人工神经元网络。1975年，反向传播算法的提出使得多层神经网络的训练变成可能。但后来由于算法与算力等方面的限制，已有的算法也无法处理大数据量的问题。第三阶段可以认为是自2006年起至今，随着技术与算法的发展，深度神经网络开始进入人们的视野，并取得了显著的成功，比如2012年卷积神经网络在ImageNet图像识别比赛中一举夺魁，2016年AlphaGo系统击败李世石等。除了技术上的突破，人工智能技术也不断在实际中得到广泛的应用： 人脸识别、医疗影像的自动诊断、语音识别、金融科技、机器人、无人驾驶汽车等。这些新技术无不彰显着人工智能技术为人类生活带来的巨大影响。由于人工智能的重要性，多个国家将其提升到了国家战略地位。我国也在2017年的《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中提出“到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础”。 　　究竟人工智能的内涵是什么?目前的人工智能技术能达到什么程度，又存在着哪些局限性?如何才能持续推进人工智能的发展?要回答这些问题，我们需要对人工智能背后的技术与原理进行系统的学习与了解。因此，本书希望为读者介绍人工智能核心领域的基础原理与重要算法，为大家进一步深入学习人工智能打下坚实的基础。 　　本书由清华大学交叉信息研究院的师资团队成员担任编委。每位编委均为人工智能领域的专家，对领域的基础与前沿发展均有着良好的把握，且有多年“姚班”与“智班”的课堂教学经验。本书由姚期智院士主编，黄隆波副主编。全书共分为11章： 第0章为绪论，第1章为数学基础，第2章介绍搜索，第3章介绍机器学习，第4章讨论线性回归，第5章阐述决策树，第6章介绍集成学习，第7章介绍神经网络，第8章分析计算机视觉，第9章介绍自然语言处理，第10章介绍强化学习。第0章和第10章由黄隆波编写，第1章和附录A由马雄峰编写，第2章由张崇洁编写，第3章和第4章由袁洋编写，第5章和第6章由李建编写，第7章由赵行编写，第8章由高阳编写，第9章由吴翼编写。在章节的撰写上，编委们均以简单的例子为基础，详细介绍核心的原理，并以简洁的文字与数学语言具体描述原理及扩展，力求使章节内容易于理解。同时，本书的每一章均包含作业题与编程习题，为读者们提供了加深了解与实际操练的机会。本书可视为同由编委团队编著的《人工智能(高中版)》(清华大学出版社2021年出版)一书的进阶版本，在介绍基础概念与原理的同时，加入了对核心成果的分析与说明，并介绍更多前沿深入的知识点，使读者们更为深入地学习人工智能各方向的基础。 　　编委们希望通过本书，使更多读者了解人工智能的核心原理与算法，并建立起对人工智能的整体认识，从科学的角度看待人工智能技术的发展。然而，人工智能是一个基础宽广的领域，涉及计算机、数学、心理学、神经科学在内的多个学科。因此，本书并未试图完全覆盖人工智能的所有方面，而是专注于为读者进行系统的入门介绍。编委们希望读者在学习本书之后，在科学认识人工智能技术基础的同时，对人工智能的巨大潜力感到激动与期待，不断学习人工智能的前沿知识，为人工智能的发展作出自己的贡献!

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