这是一本经典的人工智能教材,已被宾夕法尼亚州立大学、南加利福尼亚大学、马里兰大学圣玛丽斯学院、密歇根科技大学、密西西比州立大学、波特兰州立大学等多所**大学采用为人工智能课程的指定教材。
书中从人工智能(AI)的历史及其应用开始介绍,涵盖了AI问题求解的研究工具、AI和知识密集型问题求解的表示法、机器学习、重要的AI应用领域、人工智能编程语言LISP和PROLOG等方面的内容,讨论了智能系统科学的可能性问题,以及现在AI面临的挑战和目前AI的局限,并探讨了人工智能的未来。本书中的算法用类Pascal的伪代码描述,使算法清晰易读。
阅读本书要求学生已经学过离散数学课程,包括谓词演算和图论的基本知识,并且学过数据结构课程,包括树、图、递归搜索,会使用堆栈、队列和优先级队列。

Priface
Publisher's Acknowledgements
PART I ARTIFICIAL INTELLIGENCE:ITS ROOTS AND SCOPE
1 AI:HISTORY AND APPLICATIONS
PART Ⅱ ARTIFICIALO INTELLIGENCE AS REPRESENTATION AND SEARCH
2 THE PREDICATE CALCULUS
3 STRUCTURES AND STRATEGIES FOR STATE SPACE SEARCH
4 HEURISTIC SEARCH
5 CONTROL AND IMPLEMENTATION OF STATE SPACE SEARCH
PART Ⅲ REPRESENTATION AND INTELLIGENCE:THE AI CHALLENGE
6 KNOWLEDGE REPRESENTATION
7 STRONG METHOD PROBLEM SOLVING
8 REASONING IN UNCERTAIN SITUATIONS
PART Ⅳ MACHINE LEARNING
9 MACHINE LEARNING:SYMBOL-BASED
10 MACHINE LEARNING:CONNECTIONIST
11 MACHINE LEARNING:SOCIAL AND EMERGENT
PART Ⅴ ADVANCED TOPICS FOR AI POBLEM SOLVING
12 AUTOMATED REASONING
13 UNDERSTANDING NATURAL LANGUAGE
PART Ⅵ LANGUAGES AND PROGRAMMING TECHNIQUES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE
14 AN INTRODUCTION TO PROLOG
15 AN INTRODUCTION TO LISP
16 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS EMPIRICAL ENQUIRY
PART Ⅶ EPILOGUE
17 Artificial Intelligence as Empirical Enquiry
Bibliography
Author Index
Subject Index