臧光明

抽象，是人類對事物進(jìn)行感知及推理的過程中一個必不可少的步驟。如今，抽象幾乎與所有的學(xué)科產(chǎn)生了緊密的聯(lián)系，在日常生活也常被人們用做解決問題的有利工具。本書以問題和解答的形式講述了抽象化的基本方法和成果，并且給出了這些理論在人工智能以及復(fù)雜系統(tǒng)的各種問題中的應(yīng)用。

本書分為3個部分，共13章。第1部分是抽象（abstraction）基礎(chǔ)，包含第1-5章：1.引言。介紹了抽象的概念，并給出一些實例對概念進(jìn)行補(bǔ)充與延展；2.不同學(xué)科中的抽象。簡述了抽象在哲學(xué)、自然語言學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、藝術(shù)、認(rèn)知學(xué)以及視覺等不同學(xué)科領(lǐng)域中的不同概念與處理過程，從而驗證了抽象是諸多學(xué)科領(lǐng)域中必不可少的處理流程；3.人工智能中的抽象。在人工智能（AI）領(lǐng)域的很多實際應(yīng)用中，抽象都被認(rèn)為是一個在理論模型以及計算模型建立過程中必須要達(dá)到的目標(biāo)。在回顧了一些經(jīng)典的理論方法后，本章解釋了抽象如何在人工智能的不同分支中發(fā)揮關(guān)鍵作用；4-5.抽象的限定。在給出了抽象的精確定義后，本章節(jié)討論了抽象與相關(guān)概念之間的區(qū)別與聯(lián)系。

第2部分是抽象模型，包含第6-10章：6.KRA模型。在介紹了KPA模型的概念及相關(guān)優(yōu)點(diǎn)后，本章給出了KRA模型在環(huán)境查詢、框架描述、空間配置以及數(shù)據(jù)生成等步驟中的詳細(xì)處理過程；7.模式設(shè)計。本章對抽象處理進(jìn)行細(xì)化，按照功能與作用的不同進(jìn)行分類。隨后本章討論了如何設(shè)計通用的操作架構(gòu)問題，并在此基礎(chǔ)上將其與抽象數(shù)據(jù)類型及設(shè)計模式關(guān)聯(lián)起來；8.KRA模型性質(zhì)。在前面章節(jié)的基礎(chǔ)上，本章試圖通過KRA模型來闡明：抽象過程在獲取預(yù)期結(jié)果的同時，可以有效減少信息量；9.機(jī)器學(xué)習(xí)中的抽象。在對機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行簡單的介紹后，本章著重介紹了特征選取、實例選取、特征離散化、增強(qiáng)學(xué)習(xí)中的抽象、機(jī)器學(xué)習(xí)中的抽象算子等內(nèi)容；10.復(fù)雜系統(tǒng)與抽象。在對復(fù)雜系統(tǒng)及抽象技術(shù)進(jìn)行必要的敘述后，本章描述了復(fù)雜化與簡單化之間的區(qū)別與聯(lián)系，并且將兩者與抽象模型緊密地關(guān)聯(lián)起來。

第3部分是應(yīng)用與討論，包含第11-13章：11.應(yīng)用實例。本章展示了利用KRA模型中抽象算子解決實際問題的三個實例：基于模型的故障診斷系統(tǒng)、制圖綜合的知識獲取、用戶身份識別中的層次隱馬爾可夫模型的采集與使用等；12-13.討論與總結(jié)。這兩章從相似（Analoqy）、計算復(fù)雜度方面討論了關(guān)于抽象方法的一些附加話題，展示了KRA模型的擴(kuò)展，以期在未來的應(yīng)用中能有所提高與改進(jìn)。章節(jié)末概述了本文的主要貢獻(xiàn)，并對未來的發(fā)展趨勢做了展望。

本書嚴(yán)格來說并不適合作為一本教科書使用，本書的目標(biāo)讀者群為計算機(jī)科學(xué)、人工智能、應(yīng)用數(shù)學(xué)等研究領(lǐng)域的專家和學(xué)者。

（中國科學(xué)院國家空間科學(xué)中心）endprint