《透过AI认知世界》（Knowing our World: An Artificial Intelligence Perspective）这本书由George F. Luger撰写，旨在探讨人工智能（AI）的哲学基础和实践应用。全书分为三个部分，共九章，涵盖了从AI的基础理论到具体应用的广泛内容。
George F. Luger 是一位在人工智能领域具有重要影响力的学者。他于1973年在宾夕法尼亚大学获得博士学位，并在爱丁堡大学的人工智能系进行了五年的博士后研究，之后成为新墨西哥大学的计算机科学、语言学及心理学教授。George F. Luger 的著作《人工智能：复杂问题求解的结构与策略》是人工智能领域的经典教材之一。这本书不仅提供了历史视角，还为读者提供了一套实用的指南，介绍了各种技术，被推荐为AI领域的入门读物。书中探讨了机器能否像人类一样思考的问题，并通过展示对智能本身的研究热情，以及如何运用多种软件工具和技术来解决当前计算机科学家面临的挑战，来考察复杂的解决问题技巧。
George F. Luger 在人工智能、机器学习和认知科学等领域做出了重要贡献，他的著作涵盖了从概率论到自然语言处理等多个领域。此外，他还参与了多个关于人工智能和自动推理的研究项目。
以下是对每个章节内容的详细总结：
第一部分：开端
这部分介绍了人工智能领域的开端，特别是1956年的达特茅斯夏季研讨会，标志着人工智能研究的正式开始。它还讨论了早期的人工智能研究、认知科学研究社区的起源以及AI编程的本质作为迭代改进的过程，并呈现了一些支持AI应用构建的高级语言工具。
第1章：创建计算机程序：一种认识论承诺
本章介绍了计算机程序的编写过程，强调了选择符号、数据结构和算法作为任务驱动的选择是认识论承诺的一部分。作者讨论了计算的基础，包括图灵机和Post生产系统。
作者认为计算机程序的设计和实现是一个认识论过程，涉及对问题域的理解和符号系统的构建。
第2章：历史基础
本章追溯了西方思想的发展，从古希腊哲学到现代科学方法，强调了模型构建和持续模型修正的重要性。
作者认为理解AI需要理解其哲学和科学基础，这些基础为现代认识论提供了支持。
第3章：现代AI及其起源
本章描述了1956年达特茅斯夏季研讨会及其对AI研究的影响，介绍了早期AI研究项目和认知科学的起源。
作者强调AI研究的跨学科性质和其在科学方法论中的地位。
第二部分：现代AI：结构和策略
第二部分引入了过去六十多年中支撑人工智能研究和发展的三大范式：基于符号的系统、神经网络或连接主义模型、遗传或涌现模型。每一章不仅提供了各范式的入门“程序”及其应用场景，还描述了每个领域的一些最新研究成果，并在最后批判性地分析了这些范式的优点和局限性。
归纳偏差：作者特别提到归纳偏差的问题，即AI方法中隐含的先验假设，这反映了创造者自身的偏见。这种偏差可能导致对世界的解释过于固化，限制了新观点的产生和旧视角的修正。
第4章：基于符号的AI及其理性主义前提
本章探讨了基于符号的AI方法，包括状态空间搜索和专家系统，强调了这种方法的理性和逻辑基础。
作者认为符号系统方法在AI中具有重要作用，但也存在局限性，如灵活性不足。
第5章：关联和连接主义方法
本章介绍了连接主义网络和深度学习技术，讨论了这些技术在模式识别和自然语言处理中的应用。
神经网络科学推测,智能产生于由简单交互组件组成的系统,比如生物神经元或者人工神经元。这是通过学习或者适应的过程发生的。通过这个过程，组件之间的连接随着模式的处理而调整。这些系统中的计算分布在神经元的集合或者层中。问题求解是并行的，因为集合或层的所有神经元同时独立的处理输入。神经网络方法旨在获取应用领域中的关系和关联，并在以前学习的关系模式的背景下解释新的情况。
麦卡洛克和皮茨证明了：神经元网络可以计算任何布尔函数，它们的网络和图灵机是等价的。
这种等效性意味着，适当设立的网络可以近似任何输入和输出集之间的任何映射。神经元网络可以建模任何复杂的非线性函数，即多项式函数。
作者指出连接主义方法在处理复杂模式和关系时的优势，但也强调了其在透明度和解释性方面的挑战。
第6章：进化计算和智能
本章探讨了进化算法和人工生命，强调了复杂性如何从简单规则中涌现。
约翰·霍兰德（1995）提供了一个复杂解决方案涌现的示例。霍兰德问道，像纽约这样的大城市每天靠什么机制供应面包？这个城市有足够数量的面包这一事实证明了在基于智能体的系统中涌现智能的基本过程。没人能编写一个集中的规划程序，成功地为纽约人提供他们所习惯的丰富多样的面包。事实上，一些关于集中规划的失败实验揭示了这种方法的局限性。
然而，尽管没有一个集中的规划算法来保证纽约人的面包供应，但是这座城市的众多面包师、卡车司机、原材料供应商以及零售商和消费者之间松散协调的努力很好地解决了这个问题。同样，与所有基于智能体的紧急系统一样，没有集中规划。每个面包师对这座城市的面包需求都知之甚少。每个面包师只是试图优化自己的商业机会。
作者认为进化计算提供了一种理解智能和复杂系统的新视角，但也指出了其在模拟真实生物进化方面的局限性。
第三部分：走向积极的实用主义模型修正现实主义
第三部分是本书的核心，提出了将经验主义、理性主义和实用主义AI世界观融合为一的构建设论证。这种合成体现在五个假设之上，形成了一个认识论立场的基础。这五项假设支撑了八个推论，共同构成了现代认识论的要素。
第7章：建构主义和解和认识论立场
本章提出了一种综合的经验主义、理性主义和实用主义的AI世界观，强调了建构主义认识论的重要性。
