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在我们的理解中，贝叶斯人工智能是将贝叶斯推理方法融入人工智能 (AI) 软件架构的开发中。我们认为，这种架构的重要组成部分将是贝叶斯网络和通过观察和实验进行的贝叶斯网络贝叶斯学习 (贝叶斯因果发现)。在本书中，我们介绍了贝叶斯网络技术的要素、自动因果发现、从数据中学习概率，以及如何在开发概率专家系统中使用这些技术的示例和想法，我们称之为使用贝叶斯网络的知识工程。这是一个非常实用的项目，因为使用贝叶斯网络进行数据挖掘 (应用因果发现) 以及在工业和政府中部署贝叶斯网络是当今应用人工智能最有前途的两个领域。但这也是一项非常理论化的项目，因为贝叶斯人工智能的成就将是一项重大的理论成就。我们的标题中有许多我们可以自然而然地包括但尚未包括的主题。因此，有效贝叶斯人工智能的另一个必要方面是概念的学习以及概念的层次结构。存在用于概念形成的贝叶斯方法（例如，Chris Wallace 的 Snob [290]），但我们在此不讨论它们。我们还可以讨论贝叶斯分类方法、多项式曲线拟合、时间序列建模等。我们选择贴近使用和发现贝叶斯网络的主题，因为这是我们自己的主要研究领域，而且尽管其他贝叶斯学习方法很重要，但我们认为贝叶斯网络技术是整个项目的核心。我们的文本在许多方面与其他关于贝叶斯网络的文本不同。我们的目标是对该技术的主要概念进行实用且易于理解的介绍，同时关注基础问题。该领域的大多数文本需要比我们更多的数学复杂性；我们假设只对代数和微积分有基本的了解。此外，我们对网络的因果发现和使用已发现网络的贝叶斯推理程序给予大致相同的重视。大多数文本要么忽略因果发现，要么轻描淡写。Richard Neapolitan 的最新著作《学习贝叶斯网络》[200] 是个例外，但它在技术上比我们的要求更高。我们还根据我们自己的应用研究，详细阐述了该技术的各种应用。我们文本的另一个显著特点是，我们提倡对贝叶斯网络进行因果解释，并讨论使用贝叶斯网络进行因果建模。我们希望这些例子会引起人们的兴趣，并指出一些可能性
贝叶斯人工智能
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