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Umschlagtext
Künstliche Intelligenz
Russell/Norvigs Buch zur Künstlichen Intelligenz ist in der Tat ein Meilenstein. Dieses Buch ist spannend zu lesen, nicht nur für Studierende und Lehrende der KI, sondern auch für jemanden, der sich mit Informatik und insbesondere mit KI beschäftigen möchte und nicht vom Fach ist. Dem fachfremden Leser bieten die einführenden Kapitel eine fundierte Einordnung in die Geschichte und die mathematischen/philosophischen/technischen Grundlagen der KI. Der interessierte Leser mit wenigen mathematischen Fachkenntnissen wird auch an den Kapiteln zur Logik und Wahrscheinlichkeitstheorie seine Freude haben, da er durch gut gewählte und aufschlussreich bebilderte Beispiele - konsequent abgeleitet aus der Grundidee des intelligenten Agenten, der seine Umwelt wahrnimmt und reagiert - geführt wird und ihm die Relevanz und Bedeutung für die KI sehr intuitiv nähergebracht werden. Konsequent setzen sich diese Beispiele auch in den folgenden Kapiteln zur Wahrnehmung, zu algorithmischem Lernen und Handeln bis hin zur technischen Informatik und Robotik fort. Damit eignet sich das Buch hervorragend für Studierende und Lehrende der KI. Während die Studierenden der KI hier nicht - durch eine durch Formalismen ständig ausgebremste Sprache - in der Aufnahme der Inhalte behindert werden, sondern durch Beispiele geleitet quasi dem nächsten Thema zustreben können, erhalten sie gleichzeitig durch über 380 Übungen die Gelegenheit, ihr Wissen formal zu überprüfen und zu festigen. Das Buch ist offizielle Grundlage für die Online-Vorlesung im Rahmen des UDACITY-Projektes von Sebastian Thrun . STUART RUSSELL ist Professor für Informatik an der University of California in Berkeley und leitet das Center for intelligent Systems. PETER NORVIG ist Director for Search and Quality bei Google, Inc. Er war vorher an der University of Southern California und an der University of California in Berkeley tätig. Der Fachlektor des Buches FRANK KIRCHNER ist Professor für Robotik im Fachbereich Mathe- matik und Informatik an der Universität Bremen und gleichzeitig Direktor des Robotics Innovation Centers am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). • Grundlagen und Geschichte der KI • Das Agentenmodell • Problemlösung und Logik • Wissensrepräsentation und Planen • Unsicheres Wissen • Entscheiden und Lernen • Wahrnehmen und Handeln • Die Zukunft der KI Auf der Companion Website zum Buch unter www.pearson-studium.de Alle Abbildungen zum Buch Vorlesungsfolien Unfangreiche Linksammlung Source Code Zugang zur Online Discussion Group der Autoren Rezension
Mit dem Schlagwort „Künstliche Intelligenz“ verbinden sich die größten Hoffnungen und die größten Ängste. Werden Computer eines Tages so klug sein, dass wir mit ihrer Hilfe die Probleme an denen wir zur Zeit scheitern lösen werden? Werden sie so klug und mächtig, dass sie den Menschen als Herrn der Welt verdrängen werden?
Die Wissenschaft der Informatik geht nüchterner an diese Fragestellung heran. Meist beschäftigt man sich mit der sogenannten schwachen künstlichen Intelligenz, also dem Versuch Anwendungsprobleme zu bewältigen, deren konkrete Lösung, sollte sie durch Menschen erfolgen, eine gewisse Intelligenz erfordert. Die Beschäftigung mit der starken künstliche Intelligenz, also dem Nachahmen von menschlichen Fühlen, Denken und Bewusstsein, wird hintangestellt, bzw. Schriftstellern und Philosophen überlassen. So geht es in diesem Buch um z.B. komplexe Suchvorgänge – es ist kein Zufall, dass einer der Autoren bei Google beschäftigt ist – um die Erstellung wissensbasierter Systeme, die Erkennung von Sprache und anderen Mustern, den Versuch das logische Folgern nachzubilden, verschiedenen Möglichkeiten des „Lernens“... Was die Darstellung in diesem Buch heraushebt, ist dass die Autoren ihre Darstellung eher an Beispielen als an formalen Herleitungen orientieren. Das macht es dem Leser leichter zu folgen und zeigt ihm auch die Möglichkeiten und Grenzen von künstlicher Intelligenz – eine schwere Kost bleiben die über 1000 Seiten dennoch. So ist das Buch auch eher für die Hand des Lehrer geeignet, der sich damit zum Beispiel gut für ein Seminar in der Oberstufe vorbereiten kann. Verlagsinfo
Die dritte Auflage dieses Informatik-Klassikers wurde von Grund auf komplett überarbeitet und an die neuesten Entwicklungen der KI angepasst. Die Autoren verstehen es dabei, die KI in ihrem ganzen Themenspektrum für die Studierenden verständlich und nachvollziehbar dazustellen. Sie behandeln alle relevanten Aspekte der KI von der Logik und der Wahrscheinlichkeitstheorie über den Bereich des Wahrnehmens, Denkens, Lernens und Handelns bis zu mikroelektronischen Geräten und Robotern. Erweitert um moderne Such- und Sprachalgorithmen sowie Lernen mit neuronalen Netzen setzt diese Werk einen neuen Standard, den kein anderes Werk derzeit zu leisten vermag. Inhaltsverzeichnis
Vorwort 13
Teil I Künstliche Intelligenz Kapitel 1 Einführung 21 Kapitel 2 Intelligente Agenten 59 Teil II Problemlösen Kapitel 3 Problemlösung durch Suchen 97 Kapitel 4 Über die klassische Suche hinaus 159 Kapitel 5 Adversariale Suche 205 Kapitel 6 Probleme unter Rand- oder Nebenbedingungen 251 Teil III Wissen, Schließen und Planen Kapitel 7 Logische Agenten 289 Kapitel 8 Logik erster Stufe – First-Order-Logik 345 Kapitel 9 Inferenz in der Logik erster Stufe 387 Kapitel 10 Klassisches Planen 437 Kapitel 11 Planen und Agieren in der realen Welt 477 Kapitel 12 Wissensrepräsentation 517 Teil IV Unsicheres Wissen und Schließen Kapitel 13 Unsicherheit quantifizieren 567 Kapitel 14 Probabilistisches Schließen 601 Kapitel 15 Probabilistisches Schließen über die Zeit 661 Kapitel 16 Einfache Entscheidungen 711 Kapitel 17 Komplexe Entscheidungen 751Inhaltsübersicht Teil V Lernen Kapitel 18 Aus Beispielen lernen 807 Kapitel 19 Wissen beim Lernen 889 Kapitel 20 Lernen probabilistischer Modelle 927 Kapitel 21 Verstärkendes (Reinforcement-)Lernen 959 Teil VI Kommunizieren, Wahrnehmen und Handeln Kapitel 22 Verarbeitung natürlicher Sprache 995 Kapitel 23 Natürliche Sprache für die Kommunikation 1027 Kapitel 24 Wahrnehmung 1071 Kapitel 25 Robotik 1119 Teil VII Schlussfolgerungen Kapitel 26 Philosophische Grundlagen 1175 Kapitel 27 KI: Gegenwart und Zukunft 1203 Kapitel A Mathematischer Hintergrund 1213 Kapitel B Hinweise zu Sprachen und Algorithmen 1221 Bibliografie 1225 Personenregister 1271 Register 1283 Weitere Titel aus der Reihe Pearson Studium |