인공지능 1 : 현대적 접근방식 (제4판)

스튜어트러셀,피터노빅

저자:스튜어트러셀
버클리에있는캘리포니아대학교컴퓨터과학교수이자공학부문스미스자데이석좌교수.옥스퍼드대학교웨덤칼리지에서물리학을공부하고스탠퍼드대학교에서컴퓨터과학으로박사학위를받았다.기계학습,확률론적추론,실시간의사결정,계산생리학및철학적기초를포함한인공지능의광범위한주제를놓고연구했고,지금은자율무기의위협,인공지능의장기적미래및인류와의관계등에도관심을두고있다.미국인공지능협회,컴퓨터학회,미국과학진흥협회회원이며,세계경제포럼의AI와로봇학위원회부의장,유엔군축문제고문도맡고있다.2016서울디지털포럼,2020서울포럼등에서강연하기도했다.
구글리서치디렉터피터노빅과함께《인공지능:현대적접근방식》(1995)을썼다.AI분야의결정판교과서로널리인정받고있는《인공지능》(현재4판)은13개언어로번역되어118개국,1,500여대학에서교재로사용되고있다.2016년에는UC버클리를중심으로여러대학과기관이협력하는연구기관‘휴먼컴패터블AI센터’를설립하여AI연구의일반적인추진방향을증명가능하게유익한AI시스템쪽으로재설정하는데필요한개념적·기술적도구를개발해왔고,그결과물을이책에담았다.

저자:피터노빅(PeterNorvig)
피터노빅은현재구글의연구실장이며,2002년에서2005년까지핵심웹검색엔진개발을이끌었다.전에는NASAAmesResearchCenter의계산과학분과장으로서NASA의인공지능및로봇공학연구와개발을감독했다.서던캘리포니아대학교의교수였으며,버클리대학교와스탠퍼드대학교의연구교수단일원이었다.그의다른책으로는《ParadigmsofAIProgramming:CaseStudiesinCommonLisp》와《Verbmobil:ATranslationSystemforFace-to-FaceDialog》,그리고《IntelligentHelpSystemsforUNIX》가있다.

두저자는2016년AAAI(AmericanAssociationforArtificialIntelligence)/EAAI(EducationalAdvancesinArtificialIntelligence)의제1회우수교육자(OutstandingEducator)상을공동수상했다.

역자:류광
커누스교수의《컴퓨터프로그래밍의예술》시리즈(한빛미디어)를포함하여80여종의다양한IT전문서를번역한전문번역가이다.본서외에《인공지능:현대적접근방식제3판》(제이펍,2016),《심층학습》(제이펍,2018),《신경망과심층학습》(제이펍,2019),《파이썬으로배우는자연어처리인액션》(제이펍,2020),《심층강화학습인액션》(제이펍,2020)같은인공지능관련서적을번역했다.

PARTI인공지능
CHAPTER1소개3
1.1인공지능이란무엇인가4
1.2인공지능의기반학문10
1.3인공지능의역사25
1.4인공지능의현황38
1.5인공지능의위험과혜택43
요약47
참고문헌및역사적참고사항49

CHAPTER2지능적에이전트51
2.1에이전트와환경52
2.2좋은행동:합리성개념55
2.3환경의본성59
2.4에이전트의구조65
요약81
참고문헌및역사적참고사항82

PARTII문제해결
CHAPTER3검색을통한문제해결87
3.1문제해결에이전트88
3.2문제의예92
3.3검색알고리즘들97
3.4정보없는검색전략104
3.5정보있는검색(발견적검색)전략들114
3.6발견적함수130
요약140
참고문헌및역사적참고사항141

CHAPTER4복잡한환경의검색147
4.1국소검색과최적화문제147
4.2연속공간의국소검색157
4.3비결정론적동작들을수반한검색161
4.4부분관측가능환경의검색167
4.5온라인검색에이전트와미지환경177
요약185
참고문헌및역사적참고사항186

CHAPTER5대립검색과게임191
5.1게임이론191
5.2게임의최적결정194
5.3발견적알파베타트리검색203
5.4몬테카를로트리검색210
5.5확률적게임214
5.6부분관측가능게임218
5.7게임검색알고리즘들의한계224
요약226
참고문헌및역사적참고사항227

CHAPTER6제약충족문제235
6.1제약충족문제의정의236
6.2제약전파:CSP의추론242
6.3CSP를위한역추적검색250
6.4CSP를위한국소검색257
6.5문제의구조259
요약265
참고문헌및역사적참고사항266

PARTIII지식,추론,계획수립
CHAPTER7논리적에이전트273
7.1지식기반에이전트274
7.2웜퍼스세계276
7.3논리280
7.4명제논리:아주간단한논리284
7.5명제정리증명291
7.6효과적인명제모형점검304
7.7명제논리에기초한에이전트310
요약322
참고문헌및역사적참고사항323

CHAPTER81차논리327
8.1표현의재고찰327
8.21차논리의구문과의미론333
8.31차논리의활용346
8.41차논리의지식공학354
요약361
참고문헌및역사적참고사항362

CHAPTER91차논리의추론365
9.1명제추론대1차추론365
9.2단일화와1차추론368
9.3순방향연쇄374
9.4역방향연쇄382
9.5분해389
요약403
참고문헌및역사적참고사항404

CHAPTER10지식표현409
10.1온톨로지공학410
10.2범주와객체413
10.3사건420
10.4정신적객체와양상논리425
10.5범주추론시스템429
10.6기본정보를이용한추론434
요약440
참고문헌및역사적참고사항441

CHAPTER11자동계획수립449
11.1고전적계획수립의정의450
11.2고전적계획수립을위한알고리즘들455
11.3계획수립을위한발견적함수460
11.4위계적계획수립465
11.5비결정론적정의역에서의계획수립과실행476
11.6시간,일정,자원488
11.7계획수립접근방식들의분석493
요약494
참고문헌및역사적참고사항495

PARTIV불확실한지식과추론
CHAPTER12불확실성의정량화505
12.1불확실성하에서의행동505
12.2기본적인확률표기법510
12.3완전결합분포를이용한추론518
12.4독립성522
12.5베이즈규칙과그용법523
12.6단순베이즈모형528
12.7웜퍼스세계의재고찰530
요약534
참고문헌및역사적참고사항535

CHAPTER13확률적추론539
13.1불확실한문제영역의지식표현539
13.2베이즈망의의미론542
13.3베이즈망의정확추론558
13.4베이즈망의근사추론568
13.5인과망585
요약591
참고문헌및역사적참고사항591

CHAPTER14시간에따른확률적추론599
14.1시간과불확실성600
14.2시간적모형의추론605
14.3은닉마르코프모형615
14.4칼만필터622
14.5동적베이즈망630
요약643
참고문헌및역사적참고사항644

CHAPTER15확률적프로그래밍647
15.1관계확률모형648
15.2열린모집단확률모형656
15.3복잡한세계의추적665
15.4확률모형으로서의프로그램670
요약676
참고문헌및역사적참고사항676

CHAPTER16간단한의사결정683
16.1불확실성하에서의믿음과욕구의결합684
16.2효용이론의기초685
16.3효용함수689
16.4다중특성효용함수699
16.5의사결정망705
16.6정보의가치708
16.7미지의선호도716
요약720
참고문헌및역사적참고사항721

CHAPTER17복잡한의사결정727
17.1순차적의사결정문제727
17.2MDP를위한알고리즘들740
17.3강도문제750
17.4부분관측가능MDP759
17.5POMDP를푸는알고리즘762
요약768
참고문헌및역사적참고사항769

CHAPTER18다중에이전트의사결정775
18.1다중에이전트환경의특징775
18.2비협력게임이론783
18.3협력게임이론809
18.4집합적의사결정818
요약835
참고문헌및역사적참고사항836

제4판에서새로운점들

.사람이손으로짜는지식공학보다는기계학습에좀더무게를실었다.기계학습은가용데이터와컴퓨팅자원이증가하고새로운알고리즘들이등장한덕분에큰성공을거두고있다.
.심층학습,확률적프로그래밍,다중에이전트시스템을각각개별적인장(챕터)으로두어서좀더자세히다룬다.
.자연어이해,로봇공학,컴퓨터시각에관한장들을심층학습이끼친영향을반영해서수정했다.
.로봇공학장에사람과상호작용하는로봇에관한내용과강화학습을로봇공학에적용하는방법에관한내용이추가되었다.
.이전에는인공지능의목표를사람이구체적인효용정보(목적함수)를제공한다는가정하에서기대효용을최대화하려는시스템을만드는것이라고정의했다.그러나이번판에서는목적함수가고정되어있으며인공지능시스템이목적함수를알고있다고가정하지않는다.대신,시스템은자신이봉사하는인간의진짜목적이무엇인지확실하게알지못할수있다고가정한다.시스템은반드시자신이무엇을최대화할것인지를배워야하며,목적에관해불확실성이존재하더라도적절히작동해야한다.
.인공지능이사회에미치는영향을좀더자세하게다루었다.여기에는윤리,공정성,신뢰,안정성에관한핵심적인문제들을고찰한다.
.각장끝의연습문제들을온라인사이트로옮겼다.덕분에강사들의요구와이분야및인공지능관련소프트웨어도구의발전에맞게연습문제들을계속추가,갱신,개선할수있게되었다.