第一章 人工智能概述 1
1 人工智能简史 2
2 什么是智能程序 5
3 人工智能的主要领域 8
第二章 问题求解：解的搜索 11
1 表示方法和术语 11
2 组合爆炸 13
3 搜索技术 15
4 深度优先搜索技术 18
5 广度优先搜索技术 26
6 加上启发式 29
7 爬山搜索技术 30
8 最小代价搜索技术 37
9 搜索技术的选择 39
10 寻求最优解 40
11 农夫、狐狸、鸡和谷物 43
12 回到丢失钥匙的问题 58
第三章 专家系统 60
1 什么是专家系统 60
2 专家系统如何工作 62
3 建立通用专家系统 68
4 知识工程 94
第四章 自然语言处理 97
1 什么是自然语言处理 97
2 自然语言处理的实现方法 98
3 受限语言 99
4 状态机NLP分析程序 100
5 上下文无关递归下降NLP分析程序 112
6 噪音剔除分析程序 128
第五章 视觉与模式识别 140
1 滤波、反差和色调 140
2 二维系统 141
3 三维系统 143
4 共同的识别问题 147
5 二维模式识别 150
6 综合性系统 188
第六章 机器人学 189
1 机械手 189
2 工业机器人 192
3 自主机器人 195
4 建立一个机器人模拟程序 196
5 程序 199
第七章 机器学习 230
1 两种学习 230
2 如何学习类型描述 233
3 知识表达 238
4 实现命中——近距脱靶过程 241
第八章 逻辑与不确定性 251
1 逻辑 251
2 不确定性 272
第九章 模仿人类 295
1 技巧 296
2 有什么好处 297
3 人和机器 297
4 看病 299
5 类人计算机的实现 318
附录A 与其他语言的界面 320
附录B Turbo Prolog工具箱 330