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第一章 绪论 1

第一节 人工智能的研究目标 1

一、计算理论和思维科学 1

二、现代计算机 4

三、人工智能研究的现实性 5

第二节 当前人工智能研究的状况 7

一、现阶段人工智能研究的几个课题 7

二、人工智能研究发展过程 10

三、人工智能的核心问题 13

第三节 关于思维科学 18

一、当前思维科学研究的概况 18

二、形式思维和推理思维 21

三、形象思维和直觉思维 25

四、灵感思维 32

第二章 一般问题求解 34

第一节 状态空间搜索法 34

一、状态空间的表示 34

二、状态空间搜索算法 36

三、搜索的控制 42

一、算符法 53

第二节 问题归约法 53

二、关键状态和关键操作法 55

第三节 与-或图法 61

一、与-或图解不定积分 61

二、与-或树的广度优先搜索法 65

三、与-或树的深度优先搜索法 67

四、与-或图的最好优先搜索法 70

一、归约博奕图 75

第四节 博奕树 75

二、最小最大值搜索法 76

三、α-β搜索法 79

四、A-B型α-β搜索法 82

五、向前修剪的搜索法 83

第五节 非确定程序 84

一、状态空间法 85

二、与-或图法 86

第一节 一阶逻辑理论 89

第三章 数学定理机器证明 89

一、一阶逻辑公式的解释 90

二、数学定理的形式表达 93

三、一阶逻辑公式的前束范式 94

第二节 海布兰得定理 96

一、史柯伦（Skolem）标准型 97

二、子句集的海布兰得解释 100

三、语义树 103

四、海布兰得定理 104

第三节 归结原理 105

一、命题逻辑的归结原理 106

二、一阶逻辑的归结原理 107

三、归结原理的完全性 110

四、归结原理应用的例 111

第四节 归结原理的改进 115

一、消去策略 115

二、语义归结 115

三、有序归结 118

四、锁归结 120

五、线性归结 121

第五节 自动推理系统简介 122

一、关于自动推理的基本技术 122

二、自动推理系统的特点 123

第四章 自动程序设计 125

第一节 AP系统的外部表达式 126

一、输入／输出对 126

二、程序跟踪 127

三、形式的表达方式 128

四、自然语言表达方式 129

第二节 AP的基本方法 130

一、定理机器证明的方法 130

二、应用程序变换的方法 131

三、知识工程的方法 132

四、自动数据结构选择 133

五、传统的问题求解方法 133

六、归纳方法 134

一、状态描述及目标描述 139

第一节 关于机器人问题求解的描述 139

第五章 机器人问题求解 139

二、机器人的动作描述 140

三、画面（框架）问题 141

第二节 机器人问题求解方法 142

一、正向搜索系统 142

二、逆向搜索系统 146

第三节 STRIPS系统 149

一、STRIPS系统的工作方式 149

二、STRIPS系统的控制策略 150

三、一个STRIPS系统不能求解的问题 153

第四节 用演绎系统生成机器人规则 153

一、GREEN表示法 154

二、KOWAISKI表示法 156

第六章 人工智能常用的语言 159

第一节 LISP语言的特性 159

一、基本概念和基本LISP函数 159

二、常用的LISP系统函数 164

三、LISP程序设计 166

四、关于LISP程序设计的例 168

第二节 逻辑程序设计语言——PROLOG语言 173

一、PROLOG语言基本语法 174

二、基本数据结构 175

三、PROLOG系统内部的推理机制 177

四、PROLOG的内部谓词 179

五、PROLOG输入输出 186

六、PROLOG程序设计 189

一、知识和知识工程 195

第七章 知识工程概论 195

第一节 知识工程研究的概况 195

二、知识工程主要研究的问题 196

第二节 知识工程中的知识获取的一些问题 199

一、知识获取的过程 199

二、事件记忆 200

三、学习 201

四、计算机学习系统 202

五、规则的获取 207

一、知识表示的一般要求 209

第三节 知识的表示 209

二、知识表示方法 211

三、知识表示的层次化 219

第四节 知识工程中的产生式推理 221

一、推理的产生式规则 221

二、产生式推理的可信度问题 223

三、产生式推理的理论模型 225

四、推理的最优化问题 228

一、模糊推理规则 230

第五节 模糊推理 230

二、知识图 233

三、真值问题 236

四、变量问题 239

第八章 自然语言的处理 242

第一节 问题的提出 242

一、关于“理解”的理解 242

二、为什么语言难于理解 243

三、如何进行语言理解 245

第二节 语法分析 246

一、关键字匹配法 248

二、增强式转换网络 249

三、确定性分析 252

第三节 语义分析 254

一、语义文法 254

二、格文法 255

三、概念从属 257

第四节 言语理解技术 260

一、言语理解中焦点的应用 260

二、故事文法 261

三、理解中手稿的使用 262

四、理解中规划的应用 263

附录 新一代计算机的研究概况 266

一、信息化的社会需要新一代计算机 266

二、各国的五代机研究计划 269

三、日本的第五代计算机系统计划 272

四、对日本FCGS计划的分析 277

五、FGCS计划的进展情况——第一阶段的成果 281

参考文献 285