책소개
2016년에 나온 제3판 번역서(2009년에 출간된 원서 3판을 번역)는 최신 연구 반영에 한계가 있었으나, 이번 제4판 번역서는 최근 성과(자연어 이해, 로봇공학, 컴퓨터 시각에 심층학습이 끼친 영향, 강화학습을 로봇공학에 적용하는 방법, 기계학습, 인공지능 윤리 등)를 충실하게 반영하였다.
저자소개
저 : 스튜어트 러셀 (Stuart Russell)
버클리에 있는 캘리포니아대학교 컴퓨터과학 교수이자 공학 부문 스미스자데이 석좌교수. 옥스퍼드대학교 웨덤 칼리지에서 물리학을 공부하고 스탠퍼드대학교에서 컴퓨터과학으로 박사학위를 받았다. 기계 학습, 확률론적 추론, 실시간 의사 결정, 계산 생리학 및 철학적 기초를 포함한 인공지능의 광범위한 주제를 놓고 연구했고, 지금은 자율무기의 위협, 인공지능의 장기적 미래 및 인류와의 관계 등에도 관심을 두고 있다. 미국 인공지능협회, 컴퓨터학회, 미국과학진흥협회 회원이며, 세계경제포럼의 AI와 로봇학 위원회 부의장, 유엔 군축 문제 고문도 맡고 있다. 2016 서울디지털포럼, 2020 서울포럼 등에서 강연하기도 했다.
구글 리서치 디렉터 피터 노빅과 함께 『인공지능: 현대적 접근방식』(1995)을 썼다. AI 분야의 결정판 교과서로 널리 인정받고 있는 『인공지능』(현재 4판)은 13개 언어로 번역되어 118개국, 1,500여 대학에서 교재로 사용되고 있다. 2016년에는 UC 버클리를 중심으로 여러 대학과 기관이 협력하는 연구기관 ‘휴먼컴패터블 AI센터’를 설립하여 AI 연구의 일반적인 추진 방향을 증명 가능하게 유익한 AI 시스템 쪽으로 재설정하는 데 필요한 개념적·기술적 도구를 개발해왔고, 그 결과물을 『어떻게 인간과 공존하는 인공지능을 만들 것인가: AI와 통제 문제』에 담았다.
저 : 피터 노빅 (Peter Norvig)
구글의 연구실장이며, 2002년에서 2005년까지 핵심 웹 검색 엔진 개발을 이끌었다. 전에는 NASA Ames Research Center의 계산 과학 분과장으로서 NASA의 인공지능 및 로봇공학 연구와 개발을 감독했다. 서던 캘리포니아 대학교의 교수였으며, 버클리 대학교와 스탠퍼드 대학교의 연구교수단 일원이었다. 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.
역: 류광
25년 이상의 번역 경력을 가진 전문 번역가로, 커누스 교수의 『컴퓨터 프로그래밍의 예술』 시리즈와 스티븐스의 『UNIX 고급 프로그래밍』 제2판 및 제3판을 포함하여 60여 권의 다양한 IT 전문서를 번역했다.
번역과 프로그래밍 외에 소프트웨어 문서화에도 많은 관심이 있으며, 수많은 오픈소스 프로젝트의 표준 문서 형식으로 쓰이는 DocBook의 국내 사용자 모임인 닥북 한국(docbook.kr)의 일원이다. 홈페이지 occam's Razor(occamsrazr.net)와 게임 개발 사이트 GpgStudy(www.gpgstudy.com)를 운영한다.
목차
PART I 인공지능
CHAPTER 1 소개
1.1 인공지능이란 무엇인가?
1.2 인공지능의 기반 학문
1.3 인공지능의 역사
1.4 인공지능의 현황
1.5 인공지능의 위험과 혜택
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 2 지능적 에이전트
2.1 에이전트와 환경
2.2 좋은 행동: 합리성 개념
2.3 환경의 본성
2.4 에이전트의 구조
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
PART II 문제 해결
CHAPTER 3 검색을 통한 문제 해결
3.1 문제 해결 에이전트
3.2 문제의 예
3.3 검색 알고리즘들
3.4 정보 없는 검색 전략
3.5 정보 있는 검색(발견적 검색) 전략들
3.6 발견적 함수
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 4 복잡한 환경의 검색
4.1 국소 검색과 최적화 문제
4.2 연속 공간의 국소 검색
4.3 비결정론적 동작들을 수반한 검색
4.4 부분 관측 가능 환경의 검색
4.5 온라인 검색 에이전트와 미지 환경
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 5 대립 검색과 게임
5.1 게임 이론
5.2 게임의 최적 결정
5.3 발견적 알파베타 트리 검색
5.4 몬테카를로 트리 검색
5.5 확률적 게임
5.6 부분 관측 가능 게임
5.7 게임 검색 알고리즘들의 한계
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 6 제약 충족 문제
6.1 제약 충족 문제의 정의
6.2 제약 전파: CSP의 추론
6.3 CSP를 위한 역추적 검색
6.4 CSP를 위한 국소 검색
6.5 문제의 구조
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
PART III 지식, 추론, 계획 수립
CHAPTER 7 논리적 에이전트
7.1 지식 기반 에이전트
7.2 웜퍼스 세계
7.3 논리
7.4 명제 논리: 아주 간단한 논리
7.5 명제 정리 증명
7.6 효과적인 명제 모형 점검
7.7 명제 논리에 기초한 에이전트
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 8 1차 논리
8.1 표현의 재고찰
8.2 1차 논리의 구문과 의미론
8.3 1차 논리의 활용
8.4 1차 논리의 지식 공학
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 9 1차 논리의 추론
9.1 명제 추론 대 1차 추론
9.2 단일화와 1차 추론
9.3 순방향 연쇄
9.4 역방향 연쇄
9.5 분해
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 10 지식 표현
10.1 온톨로지 공학
10.2 범주와 객체
10.3 사건
10.4 정신적 객체와 양상 논리
10.5 범주 추론 시스템
10.6 기본 정보를 이용한 추론
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 11 자동 계획 수립
11.1 고전적 계획 수립의 정의
11.2 고전적 계획 수립을 위한 알고리즘들
11.3 계획 수립을 위한 발견적 함수
11.4 위계적 계획 수립
11.5 비결정론적 정의역에서의 계획 수립과 실행
11.6 시간, 일정, 자원
11.7 계획 수립 접근방식들의 분석
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
PART IV 불확실한 지식과 추론
CHAPTER 12 불확실성의 정량화
12.1 불확실성하에서의 행동
12.2 기본적인 확률 표기법
12.3 완전 결합 분포를 이용한 추론
12.4 독립성
12.5 베이즈 규칙과 그 용법
12.6 단순 베이즈 모형
12.7 웜퍼스 세계의 재고찰
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 13 확률적 추론
13.1 불확실한 문제 영역의 지식 표현
13.2 베이즈망의 의미론
13.3 베이즈망의 정확 추론
13.4 베이즈망의 근사 추론
13.5 인과망
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 14 시간에 따른 확률적 추론
14.1 시간과 불확실성
14.2 시간적 모형의 추론
14.3 은닉 마르코프 모형
14.4 칼만 필터
14.5 동적 베이즈망
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 15 확률적 프로그래밍
15.1 관계 확률 모형
15.2 열린 모집단 확률 모형
15.3 복잡한 세계의 추적
15.4 확률 모형으로서의 프로그램
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 16 간단한 의사결정
16.1 불확실성하에서의 믿음과 욕구의 결합
16.2 효용이론의 기초
16.3 효용 함수
16.4 다중 특성 효용 함수
16.5 의사결정망
16.6 정보의 가치
16.7 미지의 선호도
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 17 복잡한 의사결정
17.1 순차적 의사결정 문제
17.2 MDP를 위한 알고리즘들
17.3 강도 문제
17.4 부분 관측 가능 MDP
17.5 POMDP를 푸는 알고리즘
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
CHAPTER 18 다중 에이전트 의사결정
18.1 다중 에이전트 환경의 특징
18.2 비협력 게임 이론
18.3 협력 게임 이론
18.4 집합적 의사결정
요약
참고문헌 및 역사적 참고사항
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