Рассел Стюарт, Норвиг Питер. Искусственный интеллект: Современный подход. Том 2. Знания и рассуждения в условиях неопределенности

4-е изд. — Пер. с англ. и ред. Слепцов А.В. — СПб.: Диaлeктикa, 2021. — 482 с. — ISBN: 978-5-907365-26-1.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.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.Неопределенные знания и рассуждения в условиях неопределенности.
Количественная оценка неопределенности.
Действия в условиях неопределенности.
Вероятность - основная система обозначений.
Логический вывод с использованием полных совместных распределений.
Независимость.
Правило Байеса и его использование.
Наивные байесовские модели.
Очередное возвращение в мир вампуса.
Резюме.
Библиографические и исторические заметки.
Упражнения.
Вероятностные рассуждения.
Представление знаний в неопределенной проблемной области.
Семантика байесовских сетей.
Точный вывод в байесовских сетях.
Приближенный вероятностный вывод в байесовских сетях.
Причинно-следственные байесовские сети.
Резюме.
Библиографические и исторические заметки.
Упражнения.
Вероятностные рассуждения во времени.
Время и неопределенность.
Вероятностный вывод во временных моделях.
Скрытые марковские модели.
Фильтры Калмана.
Динамические байесовские сети.
Резюме.
Библиографические и исторические заметки.
Упражнения.
Вероятностное проrраммирование.
Реляционные вероятностные модели.
Вероятностные модели с открытой вселенной.
Отслеживание состояния сложноrо мира.
Программы как вероятностные модели.
Резюме.
Библиографические и исторические заметки.
Принятие простых решений.
Сочетание убеждений и желаний в условиях неопределенности.
Основы теории полезности.
Функции полезности.
Мноrоатрибутные функции полезности.
Сети принятия решений.
Стоимость информации.
Неизвестные предпочтения.
Резюме.
Библиографические и исторические заметки.
Упражнения.
Принятие сложных решений.
Задачи последовательноrо принятия решений.
Алrоритмы для задач МОР.
Задачи о бандитах.
Марковские процессы принятия решений в частично наблюдаемых средах.
Алrоритмы для решения задач POMDP.
Резюме.
Библиографические и исторические заметки.
Упражнения.
Принятие решений при наnичии нескольких аrентов.
Свойства мультиагентной среды.
Теория некооперативных игр.
Теория кооперативных игр.
Принятие коллективных решений.
Резюме.
Библиографические и исторические заметки.
Упражнения.
Приложение А. Математические основы.
Анализ сложности и нотация О().
Векторы, матрицы и линейная алгебра.
Распределения вероятностей.
Библиографические и исторические заметки.
Приnожение Б. Сведения о языках и аnrоритмах, используемых в книrе.
Определение языков с помощью формы Бэкуса-Наура.
Описание алгоритмов с помощью псевдокода.
Дополнительный материал в Интернете.
Предметный указатель.