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第1章 引言：人工智能领域的局限1

1.1引言1

1.2人工智能的局限4

1.2.1创造一台思考机器的困难4

1.2.2缺乏常识性推理7

1.2.3难以驾驭的特性9

1.3智能系统的解释能力11

1.3.1系统的透明度12

1.3.2系统的灵活性14

1.4人工智能的未来：面向交互式的图表17

参考文献18

第2章 思维模型：在人眼中的图表20

2.1思维模型的定义20

2.2知识的组织23

2.2.1内部连接23

2.2.2外部连接35

2.3讨论45

参考文献47

第3章 图表的类型50

3.1引言50

3.2系统拓扑54

3.3顺序和流程55

3.3.1活动图表57

3.3.2泳道：分割一幅活动图表60

3.3.3案例研究：在急救室中的治疗类选法61

3.4层次和分类64

3.4.1组织图表65

3.4.2遗传层次66

3.4.3组成模型68

3.5关联68

3.5.1语义网络69

3.5.2实体关系图表70

3.6因果关系72

3.6.1有向图73

3.6.2其他符号系统76

3.6.3因果关系推理中的谬论80

3.7决策图表83

3.7.1决策树84

3.7.2影响图表86

3.7.3顺序的决策86

3.8讨论90

参考文献91

第4章 应用图表的逻辑推理93

4.1引言93

4.2论证图表94

4.3用动态维恩图表进行逻辑推理96

4.3.1维恩图表介绍98

4.3.2通过维恩图表的演绎推论：第一个途径102

4.3.3转换规则106

4.4回顾演绎推理113

4.4.1两种表示系统的检验：语言学（一阶逻辑）对应非语言学（维恩图表）115

参考文献120

第5章 基于规则的专家系统121

5.1引言121

5.2基于规则的推理125

5.2.1基于规则的专家系统的组成部分128

5.2.2推理机129

5.2.3冲突结果135

5.2.4 CLIPS138

5.3利益与局限150

5.3.1很难对专门技术进行提取153

5.3.2不能捕获所有的知识154

5.3.3专家系统不能够学习154

5.3.4专家系统缺乏灵活性154

5.3.5缺乏对专家系统的信任，同时在解释结果上面专家系统的能力有限154

5.3.6专家系统很难检验和验证155

附录A股票选择专家系统156

参考文献161

第6章 带有图形的基于规则的推理162

6.1专家系统的透明性163

6.2用图表表示一个简单的专家系统168

6.3更复杂的应用：运输模式选择170

6.4知识库的分层模型173

6.5专家系统的灵活性177

6.6规则轨迹图180

6.7策略知识182

6.8讨论189

附录A运输模式知识库191

参考文献195

第7章 基于模型的推理196

7.1基于模型的诊断198

7.1.1排除一个简单设备的故障199

7.1.2排除逻辑门设备故障203

7.2设计商业后勤网络205

7.2.1 LogNet描述206

7.2.2网络基准207

7.3带有图形用户界面的可视化交互模型209

7.4基于模型的推理：通向一个较好网络设计的向导211

7.4.1网络整理211

7.4.2网络分散213

7.5使用LogNet解决问题：两个方案215

7.6基于启发式搜索的调整220

7.7讨论222

参考文献224

第8章 基于置信度与贝叶斯网络的不精确推理226

8.1置信度227

8.1.1信度网络230

8.1.2恶意病毒检测系统231

8.2概率论基本原理237

8.2.1基本概念238

8.2.2条件概率与贝叶斯定理241

8.3贝叶斯网络245

8.4讨论253

参考文献254

第9章 理解图表推理的框架256

9.1评估图表准则258

9.1.1有效图表可以深化对系统的理解258

9.1.2有效图表表述非常明确259

9.1.3有效图表是最简的260

9.1.4有效图表是相关的261

9.1.5有效图表支持多层的描述261

9.2比较两个图表：信息能力和计算能力262

9.3超越静态图表266

9.4编后：应用并超越人工智能技术的图形化用户界面268

参考文献270