《人工智能：计算Agent基础》——导读

前 言

本书是一本关于人工智能（AI）科学的图书。本书认为AI所要研究的是如何设计智能计算Agent（智能体）。本书采用教科书的组织形式，适合广大读者阅读。
过去几十年，我们见证了AI这门综合学科的兴起。正如其他学科一样，AI具有清晰、规范的理论和难操控的实验部分。本书平衡了理论和实验，并将两者密切地结合。俗话说“好的理论必须有其实用价值”，因此我们将工程应用融入到AI的科学研究中。本书所述方法都秉承了格言“凡事都应尽量从简,但不可过简”。我们认为科学必须有其坚实的基础，因此本书介绍了基础梗概，并且提供了构建有效智能系统的相关实例，这些实例也说明了智能系统所必需的复杂事物。尽管有可能生成复杂的系统，但是其基础和构建应该是简单的。
本书可作为人工智能的教科书，适用于计算机工程、哲学、认知科学以及心理学专业的高年级本科生和研究生。本书倾向于技术层面的思考，其中包含部分技术挑战；并且本书注重实践学习：设计、构造和实现系统。每个具有科学求知欲的读者都会从本书的学习中受益。书中是根据需要来提出概念的，所以要求读者具备关于计算系统的过往经验，但在我们构造的概念上不需要具备前期基础理论的研究，诸如逻辑、概率、微积分和控制理论。
认真的学生可从本书的专业知识中获得不同层次的宝贵技能，包括规范和设计智能Agent，在具有挑战性的应用领域中进行软件系统的实现、测试和改进。不仅如此，学生应该很高兴能够参与到智能Agent这门学科的兴起。能够操控现实世界中普遍存在的、智能的、嵌入的Agent，这类实用技能也是市场的巨大需求。
智能Agent的研究重点在于其在环境中起到的作用。开始时我们针对简易、静态的环境来研究简单Agent的行为，随后逐渐增加Agent的能力来应对更具有挑战的环境。我们从九个方面来研究复杂性，这样可以渐进地、模块化地向读者介绍构建智能Agent所面临的挑战。本书结构的安排尽量使得读者可以分别理解每个方面，并且我们在四种不同的Agent任务中反复论证使其更加具体，这四个Agent任务分别是：传送机器人、诊断助手、制导系统和交易Agent。
学生可以把Agent理解为一个分层设计的Agent，该Agent在随机环境中具有智能行为，但是它仅能得到部分观察。该部分观察是通过个体与个体间关系的推理所得到，具有复杂的参数、行动中学习、考虑环境中的其他Agent和给定自身计算限制能正确处理的特点。当然我们不能一开始就设计这样的Agent，构建此类Agent仍然是一个研究课题。所以我们首先介绍最简单的Agent，进而说明如何用模块化的方法将这些复杂功能添加其中。
目 录
[第一部分 世界中的Agent：什么是Agent及如何创建它们
第1章 人工智能与Agent
1.1 什么是人工智能](https://yq.aliyun.com/articles/118006)
1.2 人工智能简史
1.3 环境中的Agent
1.4 知识表示
1.5 复杂性维度
1.6 原型应用
1.7 本书概述
1.8 本章小结
1.9 参考文献及进一步阅读
1.10 习题
[第2章 Agent体系结构和分层控制
2.1 Agent](https://yq.aliyun.com/articles/118081)
2.2 Agent系统
2.3 分层控制
2.4 嵌入式和仿真Agent
2.5 通过推理来行动
2.6 本章小结
2.7 参考文献及进一步阅读
2.8 习题
[第二部分 表达和推理
第3章 状态和搜索
3.1 用搜索进行问题求解](https://yq.aliyun.com/articles/118114)
3.2 状态空间
3.3 图搜索
3.4 一个通用搜索算法
3.5 无信息搜索策略
3.6 启发式搜索
3.7 更复杂的搜索方法
3.8 本章小结
3.9 参考文献及进一步阅读
3.10 习题