人工智能技术入门:让你也看懂的AI内幕

● 本书为本丛书中的第三册。
● 人工智能作为引领未来的战略性技术，世界各国都高度重视。近年来，人工智能已经成为国家、研究机构、企业、高校关注的焦点。随着大数据时代的到来，以及计算能力的提升，人工智能在技术领域的突破日新月异。机器并非直接就能有某项智能，就像人并非出生便能行走，只有当机器的创造者去赋予它这种智能的时候，它才有可能表现出相应的智能。为了让没有太多专业知识的读者也能尽量读懂人工智能的“内幕”——内部实现方法，便有了这本书。本书不仅可读性强，也能为今后的人工智能学习奠定基础。即使普通读者，也能通过本书了解人工智能的基本原理。

本书主要介绍三种人工智能方法：搜索策略、逻辑推理和机器学习。首先会在部分和第二部分分别介绍两类经典的人工智能方法——搜索策略与逻辑推理，然后在第三部分深入浅出介绍机器学习的主流方法。搜索和推理在早期的人工智能领域占据着很好重要的地位，而在如今的人工智能时代，基于大数据的机器学习方法更是举足轻重。

俞勇，上海交通大学特聘教授，博士生导师，伯禹教育创始人，入选首批“国家高层次人才特殊支持计划”教学名师，享受国务院特殊津贴。曾获全国模范教师、全国师德标兵、宝钢很好教师特等奖、上海市五一劳动奖章、上海市教学名师、上海市模范教师、上海交通大学校长奖和很受学生欢迎教师等荣誉。在ACM靠前大学生程序设计竞赛中带领学生3次获得世界优选，获杰出教练奖及终身成就奖。

前言 1
部分 搜索策略
章  数据结构基础 6
第二章  无信息搜索 14
第三章  有信息搜索 24
第四章  博弈中的搜索 32
第2部分 逻辑推理
第五章  基于命题逻辑的推理 44
第六章  基于一阶逻辑的推理 65
第七章  产生式与专家系统 80
第3部分 机器学习
第八章  监督学习 86
第九章  无监督学习 138
第十章  强化学习 157
结语 175
附录  “思考与实践”解答参考 178

阅读过本系列丛书一《从人脑到人工智能：带你探索AI的过去和
未来》的读者已经了解到人工智能的起源与发展的过程，阅读过本系列
丛书二《人工智能的应用：酷炫的AI让你脑洞大开》的读者已经了解
到身边正在改变我们生活的人工智能。但也许你仍感到意犹未尽并充满
好奇。你虽然已经知道了人工智能是什么，人工智能能做什么，但是你
仍不清楚人工智能内部是怎么运作的。机器并非直接就能有某项智能，
就像人并非出生便能行走，只有当机器的创造者去赋予它这种智能的时
候，它才有可能表现出相应的智能。你也许会问，我们究竟是怎么赋予
机器某项智能的，为什么人工智能能够在一些智能上表现得比人类更加
厉害，例如围棋。为了让没有太多专业知识的读者也能尽量读懂人工智
能的“内幕”——内部实现方法，便有了这本书。
2019年寒假前夕，俞勇教授开始筹划编写一套面向青少年AI学习
的丛书，全套丛书共分四册，本书是第3册《人工智能技术入门：让你
也看懂的AI“内幕”》，本书内容涉及高等数学知识，比如线性代数、概
率统计与优化理论等，这些数学基础可能会超出你的知识储备。尽管如
此，我们希望通过结合实例讲解，绕过部分涉及高等数学的内容，力求
让你掌握人工智能的主干技术内容和思维方式。
本书从构思开始到最终成稿，只有短短的半年时间。期间，我们对
各部分的内容不断进行增删
修改，以期本书的内容更加
完整和准确。例如起初，在
搜索策略部分并没有讲到博
弈的内容，但实际上博弈是
人工智能领域一个非常重要
的部分，所以最终加上了第
四章博弈中的搜索。一开始
在逻辑推理部分有更多有趣
的案例和内容，但由于篇幅
前言
2 人工智能技术入门——让你也看懂的AI“内幕”
有限，我们只能忍痛割爱地删减掉其中一部分。而对于机器学习部分，内容是最多的，我们
更是进行了反复的修改和讨论。为了更加清楚地呈现人工智能技术，我们在一开始的内容上
不断添加一些案例故事，希望能更好地帮助读者理解。在审阅阶段，参与本书不同章节的编
写人员相互之间进行审阅，力图做到不同章节内容的合理性与一致性；最后参与第二册丛书
的编写人员也被邀请加入审阅过程。
本书的部分由朱耀明编写，第二部分由杨阳编写，第三部分的第八章、第九章和第
十章分别由沈键、卢冠松和陈力恒编写。
同时，感谢陈子薇绘制书中的漫画插图，感谢任侃、粟锐、吴宪泽、周思锦、秦佳锐和
杨正宇对本书初稿的审阅。
从这本书中可以读到
本书主要介绍三种人工智能方法：搜索策略、逻辑推理和机器学习，分别是本书的三个
部分。首先会在部分和第二部分分别介绍两类经典的人工智能方法——搜索策略与逻辑
推理，然后在第三部分深入浅出介绍机器学习的主流方法。搜索和推理在早期的人工智能领
域占据着非常重要的地位，而在如今的人工智能时代，基于大数据的机器学习方法更是举足
轻重。
搜索策略是人工智能中发展最早的技术，所谓搜索策略就是根据问题的现状不断寻找
可利用的知识，构造一条代价最小的规划路线，从而解决问题的过程。搜索技术主要分为无
信息搜索（盲目搜索）、有信息搜索（启发式搜索）和博弈中的搜索。在人工智能研究的初
期，有信息搜索算法曾一度是人工智能的核心课题。
逻辑推理是人工智能中非常重要的经典技术，所谓逻辑推理就是尝试从个体事物中概
括出普遍道理的过程。数理逻辑是智能推理的基础，我们可以利用已有的知识和一些特定的
规则推理出新的知识。产生式规则则是一些人为规定的指令，告诉机器在什么条件下该执行
什么动作。利用产生式规则融合特定领域的知识库后形成的专家系统在一些特定领域上也曾
取得不菲成就而风靡一时。
机器学习是人工智能时下最为热门、应用最为广泛的技术。所谓机器学习就是赋予机
器通过大数据来学习某一智能的能力。机器学习根据问题的特性主要可以分为三种范式：监
督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是最基本的机器学习类别，根据标签数据学习
得到一种预测标签的能力。无监督学习则是在没有标签的情况下，致力于挖掘数据本身的一
些内在性质。强化学习是在一个动态环境中，经由不断试错，然后根据反馈找到一个更好的
策略。
前 言3
如何使用这本书
本书可作为读者的自学读物，但需要读者掌握一些基本的数学概念，例如函数、导数、
向量。就算读者完全没有这些数学基础，本书也能在一定程度上提供对不同方法的直观解释。
本书各部分没有严格的阅读顺序要求，读者可以自行选择感兴趣的技术方法开始阅读。本书
还可作为中学人工智能相关课程的辅助读物。
看到这里，读者也许会有些望而生畏。但实际上，人工智能的方法并没有多么玄妙深奥。
如果你们细细阅读书中内容，可以发现这些方法其实并不复杂。为此，本书也竭力将之后的
内容描述得通俗易懂，我们希望不具备专业基础知识的读者也能通过阅读本书对人工智能的
方法有一些清晰的认识与了解。我们相信，认真好学的读者在阅读完本书后一定能够有所收
获，人工智能的未来也终究是属于你们的。