품목정보
발행일	2016년 01월 29일
쪽수, 무게, 크기	660쪽 \| 188*245mm
ISBN13	9791185890418
ISBN10	1185890416

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CHAPTER 1 소개 1 1.1 인공지능이란 무엇인가? 2 1.2 인공지능의 기반 학문 6 1.3 인공지능의 역사 20 1.4 인공지능의 현재 수준 35 1.5 요약 37 연습문제 39 CHAPTER 2 지능적 에이전트 43 2.1 에이전트와 환경 44 2.2 좋은 행동: 합리성 개념 46 2.3 환경의 본성 51 2.4 에이전트의 구조 58 2.5 요약 73 연습문제 76 CHAPTER 3 검색을 통한 문제 해결 79 3.1 문제 해결 에이전트 80 3.2 문제의 예 86 3.3 해답의 검색 92 3.4 정보 없는 검색 전략 99 3.5 정보 있는(발견법적) 검색 전략들 112 3.6 발견법적 함수 124 3.7 요약 131 연습문제 138 CHAPTER 4 고급 검색 기법 147 4.1 국소 검색 알고리즘과 최적화 문제 148 4.2 연속 공간의 국소 검색 158 4.3 비결정론적 동작들을 수반한 검색 162 4.4 부분 관찰 가능 환경의 검색 168 4.5 온라인 검색 에이전트와 미지 환경 178 4.6 요약 186 연습문제 191 CHAPTER 5 대항 검색 195 5.1 게임 195 5.2 게임의 최적 결정 198 5.3 알파베타 가지치기 202 5.4 불완전한 실시간 결정 207 5.5 확률론적 게임 214 5.6 부분 관찰 가능 게임 218 5.7 최고 수준의 게임 플레이 프로그램들 224 5.8 대안 접근방식들 227 5.9 요약 229 연습문제 237 CHAPTER 6 제약 만족 문제 245 6.1 제약 만족 문제의 정의 246 6.2 제약 전파: CSP의 추리 252 6.3 CSP를 위한 역추적 검색 260 6.4 CSP를 위한 국소 검색 267 6.5 문제의 구조 269 6.6 요약 275 연습문제 280 CHAPTER 7 논리적 에이전트 285 7.1 지식 기반 에이전트 286 7.2 웜푸스 세계 288 7.3 논리 292 7.4 명제 논리: 아주 간단한 논리 296 7.5 명제 정리 증명 303 7.6 효과적인 명제 모형 점검 316 7.7 명제 논리에 기초한 에이전트 322 7.8 요약 333 연습문제 340 CHAPTER 8 1차 논리 347 8.1 표현의 재고찰 348 8.2 1차 논리의 구문과 의미론 353 8.3 1차 논리의 활용 366 8.4 1차 논리의 지식 공학 374 8.5 요약 381 연습문제 384 CHAPTER 9 1차 논리의 추리 393 9.1 명제 추리 대 1차 추리 394 9.2 단일화와 승격 397 9.3 전방 연쇄 403 9.4 후방 연쇄 412 9.5 분해 421 9.6 요약 435 연습문제 440 CHAPTER 10 고전적 계획 수립 447 10.1 고전적 계획 수립의 정의 448 10.2 상태 공간 검색으로서의 계획 수립을 위한 알고리즘 455 10.3 계획 수립 그래프 463 10.4 그밖의 고전적 계획 수립 접근방식 472 10.5 계획 수립 접근방식들의 분석 478 10.6 요약 480 연습문제 484 CHAPTER 11 실세계에서의 계획 수립과 실행 489 11.1 시간, 일정, 자원 490 11.2 계통적 계획 수립 495 11.3 비결정론적 정의역에서의 계획 수립과 실행 506 11.4 다중 에이전트 계획 수립 518 11.5 요약 525 연습문제 531 CHAPTER 12 지식 표현 533 12.1 존재론 공학 534 12.2 범주와 객체 536 12.3 사건 544 12.4 정신적 사건과 정신적 객체 550 12.5 범주에 대한 추론 시스템 554 12.6 기본 정보를 이용한 추론 560 12.7 인터넷 쇼핑 세계 565 12.8 요약 571 연습문제 579 찾아보기 587

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저 자 소 개

스튜어드 러셀(Stuart Russell)
스튜어트 러셀은 현재 버클리대학교의 컴퓨터과학과 교수이자 Center for Intelligent Systems의 책임자, 그리고 공학 스미스?자데 석좌교수(Smith?Zadeh Chair)이다. 또한, 인공지능의 다양한 주제에 관해 100편이 넘는 논문을 발표했으며, 그가 쓴 다른 책으로는 《The Use of Knowledge in Analogy and Induction》과 《Do the Right Thing:Studies in Limited Rationality》가 있다.

피터 노빅(Peter Norvig)
피터 노빅은 현재 구글의 디렉터이며, 2002년에서 2005년까지 핵심 웹 검색 엔진 개발을 이끌었다. 그는 서던 캘리포니아 대학교의 교수였으며, 버클리대학교 연구 교수단의 일원이다. 그의 다른 책으로는 《Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp》와 《Verbmobil: A Translation System for Face?to?Face Dialog》, 그리고 《Intelligent Help Systems for UNIX》가 있다.

역자 : 류광

옮긴이 류광은 1996년부터 활동해 온 프로그래밍 서적 전문 번역가로, 《Game Programming Gems》 시리즈와 《컴퓨터 프로그래밍의 예술》(The Art of Computer Programming) 제1~4A권, 《UNIX 고급 프로그래밍》(Advanced Programming in UNIX Environment) 제2판과 제3판, 《Effectiv Modern C++》을 포함하여 60여 권의 다양한 프로그래밍 서적을 번역했다. 인공지능 관련 번역서로는 《AI Game Programming Wisdom》(장원석과 공역)과 《AI Game Programming Wisdom 2》가 있다. 번역과 프로그래밍 외에 소프트웨어 문서화에도 많은 관심이 있으며, 수많은 오픈소스 프로젝트들의 표준 문서 형식으로 쓰이는 DocBook의 국내 사용자 모임인 닥북 한국(http://docbook.kr)의 일원이다. 현재 번역서 정보 사이트 occam’s Razor(http://occamsrazr.net)와 게임 개발 및 개발서 관련 사이트 GpgStudy(http://www.gpgstudy.com)를 운영하고 있다.

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인공지능은 분자생물학과 함께 다른 분야의 과학자들이 “가장 참여하고 싶은 분야”로 자주 언급된다. 물리학을 배우는 학생이라면 멋진 착안을 갈릴레오나 뉴턴, 아인슈타인 등의 선배 과학자들이 이미 차지했다고 느낄 것이다. 반면 인공지능 분야에는 아인슈타인이나 에디슨이 평생에 걸쳐 이룩할 만한 업적들이 아직 많이 남아 있다. 현재 인공지능은 일반적인 분야(학습과 인지)에서부터 구체적인 분야(체스 두기, 수학 정리 증명, 시 쓰기, 복잡한 도로에서 자동차 운전하기, 질병 진단 등)에 이르기까지 대단히 다양한 하위 분야를 포괄한다. 인공지능은 모든 지적 과제에 연관된다. 그런 만큼 진정으로 보편적인 분야라 할 수 있다.
_1쪽

앨런 튜링(Alan Turing)이 제안한 튜링 검사(Turing Test)는 지능의 만족스러운 실천적 정의를 제공하기 위해 고안된 것이다. 인간 조사자가 글로 쓴 질문에 대해 컴퓨터가 글로 답을 했을 때, 만일 그 답이 컴퓨터가 제출한 것인지 아니면 인간이 제출한 것인지 인간 조사자가 구분하지 못한다면 그 컴퓨터는 튜링 검사를 통과한 것이다. 제26장에서는 이 검사를 좀 더 자세히 설명하고, 이 검사를 통과한 컴퓨터가 정말로 지능적인지도 논의한다. 일단 지금은 엄격히 적용된 검사를 통과할 수 있도록 컴퓨터를 프로그래밍하려면 많은 작업이 필요하다는 점만 짚고 넘어가자.
_3쪽

이제는 감지 시스템(시각, 청각, 음성 인식 등등)이 환경에 대한 완벽하게 믿을 만한 정보를 제공하지는 못한다는 인식이 널리 받아들여지고 있다. 따라서 추론과 계획 수립 시스템은 반드시 불확실성을 처리할 수 있어야 한다. 에이전트 관점의 또 다른 중요한 결과는, 인공지능이 제어이론과 경제학처럼 에이전트를 다루는 다른 분야와 좀 더 가깝게 접촉하게 되었다는 점이다. 최근 로봇 자동차 제어의 진보는 더 나은 감지기, 감지의 제어이론적 통합, 위치 결정과 지도 작성, 그리고 일정 정도의 고수준 계획 수립 같은 다양한 접근방식들의 혼합에 의한 것이다.
_33쪽

문제를 형식화했다면, 다음으로 할 일은 문제를 푸는 것이다. 해답은 하나의 동작열이므로, 검색 알고리즘은 가능한 여러 동작열들을 살펴보는 식으로 작동한다. 초기 상태에서 시작하는 가능한 동작열들은 하나의 검색 트리(search tree)를 형성한다. 이 트리(나무)에서 뿌리는 초기 상태이고 가지는 동작, 그리고 마디(node; 노드)는 문제의 상태 공간에 있는 상태에 해당한다.
_92쪽

알파베타 가지치기의 효과는 상태들을 조사하는 순서에 크게 의존한다. 예를 들어 도해 5.5의 (e)와 (f)에서는 D의 후행자들을 전혀 쳐낼 수 없었다. 최악의 후행자(min의 관점에서 본)가 먼저 생성되었기 때문이다. 만일 D의 셋째 후행자가 먼저 생성되었다면 다른 둘을 쳐낼 수 있었을 것이다. 이는, 최선일 가능성이 있는 후행자들을 먼저 조사해 보는 것이 바람직할 수 있음을 암시한다.

---p. 206

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