前言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究理解和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科。主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。人类的许多活动，如下棋、竞技、解题、游戏、规划和编程，甚至驾车和骑车都需要“智能”。如果机器能够执行这种任务，就可以认为机器已具有某种性质的“人工智能”。

人工智能的理论和技术发展可以大体分为三个阶段。第一阶段： 智能系统代替人类完成部分逻辑推理工作，可以在一定程度上减轻人类复杂推理的工作负担； 第二阶段： 智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并能够根据环境的变化做出相应的适应性调整； 第三阶段： 智能系统具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，该阶段的智能主体具有自主的学习、判断、决策、行动等功能，在特定应用领域可以完全代替人类完成相应的工作。

人工智能自诞生之日起就引起了人们无限美丽的想象和憧憬，已经成为学科交叉发展中的一盏明灯,光芒四射，但其理论起伏跌宕，也存在争议和误解。人工智能技术发展到今天，其研究和应用领域极其广泛，例如自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。所有的研究和应用可以大体归纳为四个方面： 智能感知、智能推理、智能学习和智能行动。

目前人工智能相关的书籍也较为丰富。大部分书籍力求从人工智能的发展、理论、算法、数学原理等全方位详细讲述，力求覆盖所有的知识点，这样做的结果不但使书本变得非常厚重，大部分内容常常泛泛而论，浅尝辄止，而且对具体常用的知识点缺乏实践应用和深入剖析，使得学习枯燥乏味、效率低下。本书针对高等学校本科或研究生教学学时有限的背景，精选人工智能领域常用的知识和技术编写而成，突出典型知识点的应用实践，以满足初学者在有限的时间内了解人工智能知识架构、掌握人工智能主要技能的需要。本书的主要特色有如下两点： 

第一，尽量遵循人工智能知识架构，但不要求面面俱到。力求选择有代表性的知识点，进行深度剖析。

第二，充分注重理论知识的实践应用。力求在每个知识点的原理基础上，进行丰富的实践应用，包括具体问题的推理、证明、分析及源代码的实现等。

本书特别适合计算机科学与技术、智能科学与技术以及自动化等专业的本科生和研究生使用，可以使

读者以较快的节奏学习、实践人工智能的基础知识，重点掌握关键部分的常用算法，进而了解人工智能领域的大概知识轮廓。

人工智能的神秘性和应用宽广性吸引着众多青年学者的学习目光，但是由于较强的理论性和学科交叉性决定了其较高的学习门槛，大大增加了学习难度。当初学者捧着厚重的书籍，读着晦涩难懂的数学公式和枯燥的理论时，往往会望而却步。所以编者才编写了这部教程，将复杂的理论融会于一个个生动的实例中，进行深入讲解，使之通俗易懂，易于理解。本书覆盖了人工智能知识架构的大部分内容，但刻意避免面面俱到，坚持简约而不简单的原则，每部分内容只介绍经典的知识点，同时配有典型案例，注重知识点的精讲，非常适合初学者。

此外，本书中尽量加入趣味性的案例，比如： 井字棋游戏、取火柴问题、八皇后问题、函数优化问题、网球问题、基于Agent技术的分布式计算平台、BP神经网络的二次函数模拟、蚊子分类、基于Hopfield神经网络的原始图像回忆、医疗诊断等。每个案例后面尽量提供实际编程代码，学习过程中可以轻松进行验证和二次开发。希望本书能够帮助读者打开人工智能领域的一扇大门，成为指引读者进阶的一盏明灯，祝愿读者阅读愉快！

编者

2024年4月