《统计关系人工智能：逻辑、概率和计算（Statistical Relational Artificial Intelligence: Logic, Probability, and Computation）》

与现实世界交互的智能代理会遇到个体、课程、测试结果、药物处方、椅子、盒子等，需要推理这些个体的属性和他们之间的关系，并应对不确定性。不确定性已经在概率论和图形模型中进行了研究，关系已经在逻辑中进行了研究，特别是在谓词微积分及其扩展中。本书探讨了将逻辑和概率结合成所谓的关系概率模型的基础。它介绍了概率、逻辑及其组合的表示、推理和学习技术。本书详细介绍了两种表示：马尔可夫逻辑网络，无向图模型和加权一阶谓词演算公式的关系扩展，以及Problog，逻辑程序的概率扩展，也可以被视为贝叶斯网络的图灵完备关系扩展。