本书对人工智能学科及其研究领域进行抽象，梳理出一个人工智能的研究体系，然后再按照这个体系讲述其原理，再穿插一些实例。全书分为五篇、共十四章。这五篇分别是人工智能的体系、求解、规划、学习、以及推理。体系篇中有两章，即绪论与体系论。其次，求解篇分成四章，讲述搜索问题、优化问题、博弈问题、以及约束问题求解。第三，规划篇中有两章，分别是时空关联规划和决策理论规划。第四，是学习篇，论述机器学习的三个视角、然后再用三章分别讲述学习的任务、范式、以及框架。最后是推理篇，用两章分别介绍知识表示和推理机制。本书可作为人工智能、计算机及其相关专业的高年级本科生或研究生的教材，也可作为人工智能的参考书，供有关教学和科研人员使用。

王文敏：
于1989年3月获得哈尔滨工业大学计算机博士学位。毕业后任啥尔滨理工大学副教授、哈尔滨工业大学副教授等。1992年出国并在曰美知名公司担任主任研究员、主干研究员、中国区总工、研发部部长等。2009年底应邀回国，任北京大学深圳研究生院教授、北京大学数字视频编解码国家工程实验室广州研发中心副主任。2011年-6月任华南理工大学教授。2012年3月任北京大学信息工程学院常务副院长(主持工作)、2013年9月至2016年3月任北京大学信息工程学院院长。201了年6月起任深圳市智能多媒体与虚拟现实重点实验室主任。2019年起，任澳门科技大学教授。
自2017年3月起，先后在华文慕课、中国大学MOOC、北京高校优质课程研究会、学堂在线共4家大规模开放式在线课程平台上开设“人工智能原理”课程。截止至2019年4月，该课程选课人数累计超过19余万人，并被认定为教育部2018年“国家精品在线开放课程”。

第一篇体系
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 关于agent的翻译
1.3 人工智能的定义
1.4 人工智能的基础
1.4.1 数学
1.4.2 经济学
1.4.3 神经科学
1.4.4 认知心理学
1.4.5 控制理论与控制论
1.5 人工智能的历史
1.5.1 人工智能的孕育和诞生
1.5.2 人工智能的黄金年代
1.5.3 人工智能的第一个冬天
1.5.4 人工智能的第一次繁荣
1.5.5 人工智能的第二个冬天
1.5.6 人工智能的第二次繁荣
1.6 人工智能的突破
1.6.1 计算机落戏
1.6.2 计算机视觉
1.6.3 语音识别
1.6.4 机器翻译
1.6.5 自动驾驶
1.6.6 人工大脑
1.6.7 人工智能芯片
1.6.8 医学人工智能
1.6.9 药物人工智能
1.6.10 法律人工智能
1.7 人工智能的判定
1.7.1 图灵测试
1.7.2 图灵测试的解读
1.7.3 图灵测试2.0
1.7.4 中文房间
1.8 人工智能的层级
1.8.1 人工专用智能
1.8.2 人工通用智能
1.8.3 人工超级智能
1.9 人工智能的安全
1.10 人工智能的应用
1.11 小结
习题
第2章 体系论
2.1 引言
2.2 人工智能的研究途径
2.2.1 控制论与人工智能
2.2.2 符号与亚符号
2.2.3 整齐与不整齐
2.2.4 逻辑与反逻辑
2.2.5 符号主义、联结主义与行为主义
2.2.6 概率与统计方法
2.2.7 计算心理学、计算哲学与机器智能
2.2.8 经典与现代人工智能
2.3 人工智能的主体论点
2.3.1 智能主体
2.3.2 计算主体
2.3.3 理性主体
2.4 智能主体的环境
2.5 智能主体的构成
2.5.1 主体函数
2.5.2 主体算法
……
第二篇 求解
第3章 搜索问题求解
第4章 优化问题求解
第5章 博弈问题求解
第6章 约束问题求解
第三篇 规划
第7章 时空关联规划
第8章 决策理论规划
第四篇 学习
第9章 三个视角
第10章 学习的任务
第11章 学习的范式
第12章 学习的框架
第五篇 推理
第13章 知识表示
第14章 推理机制
全书参考文献