📖 Искусственный интеллект. Современный подход. Том 2. Знания и рассуждения в условиях неопределенности

В четвертом, обновленном, пересмотренном и дополненном издании этой книги область искусственного интеллекта (ИИ) исследуется и анализируется во всей ее обширности и глубине. Здесь представлены все современные достижения и изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в течение последних пятидесяти лет, а также собраны на протяжении двух тысячелетий в областях знаний, ставших стимулом к развитию ИИ как науки. Предыдущие издания этой книги стали классическими образцами литературы по ИИ и приняты в качестве учебного пособия более чем в 1400 университетах 128 стран мира, где были высоко оценены как убедительный итог обобщения результатов, достигнутых в этой области науки. Книга дополнена обширным набором интернет-ресурсов, включая упражнения, программные и исследовательские проекты, реализации алгоритмов, а также дополнительные материалы и ссылки для студентов и преподавателей. Что нового в четвертом издании В четвертом издании читатель познакомится с новейшими технологиями и концепциями, представленными в более унифицированном виде с новым или расширенным охватом таких тем, как машинное обучение, глубокое обучение, трансферное обучение, многоагентные системы, робототехника, обработка естественного языка, проблема причинности, вероятностное программирование, а также конфиденциальность, беспристрастность и безопасность ИИ. Что представлено в этом томе В связи с исключительно большим объемом этого энциклопедического издания его русскоязычный вариант представлен в виде трехтомника. В этом, втором томе, получившем подзаголовок Знания и рассуждения в условиях неопределенности, обсуждаются различные аспекты подхода к реализации агентов, действующих в средах, приближенных к реальности: вероятностные рассуждения, в том числе о времени, построение планов и принятие решений (простых и сложных), в том числе в многоагентной среде. Что в других томах В предыдущем томе 1 обсуждались основы теории ИИ: интеллектуальные агенты и возможный подход к решению проблем: знания, рассуждения и планирование. В следующем томе 3 обсуждаются методы и возможности машинного обучения, совершенствования восприятия и реализации автономных устройств - роботов и роботизированных систем, включая такие важные социальные аспекты, как справедливость, доверие, общественное благо и безопасность. Об авторах Стюарт Рассел, профессор компьютерных наук Калифорнийского университета в г. Беркли, адъюнкт-профессор неврологической хирургии Калифорнийского университета в г. Сан-Франциско, основатель и директор центра Center for Human-Compatible AI и заведующий кафедрой инженерного искусства Смита-Задэ в Калифорнийском университете в г. Беркли. Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, Inc., прежде - глава ее группы разработки основных алгоритмов веб-поиска. До этого руководил отделом компьютерных наук в Исследовательском центре Эймса, НАСА, был профессором в Университете Южной Калифорнии и членом совета факультета в Беркли и Станфорде. Авторы этой книги удостоены первой награды AAAI/EAAI "Выдающийся педагог" в 2016 году. В этом обновленном и пересмотренном издании читатель найдет наиболее полное и актуальное введение в теорию и практику искусственного интеллекта. В книге изложены идеи, которые были сформулированы в исследованиях, проводившихся в этой области в течение последних пятидесяти лет, а также представлены современные достижения и новейшие технологии и концепции в таких областях, как машинное обучение, многоагентные системы, робототехника, обработка естественного языка, вероятностное программирование, а также конфиденциальность, беспристрастность и безопасность ИИ. Написанная без излишнего академизма (но достаточно строго) книга будет полезна широкому кругу читателей: студентам, аспирантам и преподавателям высших учебных заведений, инженерам, разработчикам ПО и т.д. В связи с исключительно большим объемом этого энциклопедического издания его русскоязычный вариант представлен в виде трехтомника. В этом, втором томе обсуждаются различные аспекты подхода к реализации агентов, действующих в средах, приближенных к реальности: вероятностные рассуждения, в том числе о времени, построение планов и принятие решений (простых и сложных), в том числе в многоагентной среде.