"（1）知识覆盖广泛，包括盲搜、启发式搜索和退火、对抗搜索、规划、遗传算法、人工生命、涌现特性和群体智能、自动推理的要素、逻辑与推理（简化版）、使用变量的逻辑和推理、表示知识的不同方式，自动推理道路上的障碍、概率推理、模糊集、专家系统的优点和缺点、**核心人工智能等。
（2）重点突出、易于阅读理解、理论深度适当，解决人工智能基础的问题解决和自动推理的两个关键性问题，呈现人工智能的基础。
（3）以简洁的格式编写，具有优化学习的范围和格式，内容新颖独特，适合不同层次的学生和学者。从人工智能的内涵讲述每个算法自身的故事、历史背景，以及曾经激发其构想的特定需求，培养读者对学科的喜爱，使其学习更愉快，进而深度思索人工智能内涵。
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