本書は、小倉が情報工学系の学生に１０年あまりにわたって担当してきた授業の経験をもとに構成し、２人で分担して書き下ろしたものである。第６章，第７章，第８章は小高が、残りは小倉がそれぞれ分担し、全体としては小倉が内容と記述を統一した。
授業では、表面的に概念的にとらえられがちな人工知能のさまざまな機能がどのようにして実現されているか、その技術や方法、考え方を理解してもらうことに努力してきた。本書でもそこに心を砕いたつもりで、人工知能とは何か、どう働くのか、なにが課題か、これからの人工知能はどうなるか、など一緒に考えたかったのである。
ところで、情報系の学部・学科が増えており、また、人工知能に関する授業も広範な学部・学科で取り上げられてきている現状では、もう少し簡単で分かりやすく、かつ教養ではなく専門の一部としても使えるものが必要であると思われる。そこで、本書は、内容を精選し、読んで分かる記述にすることを心掛けたつもりである。

ハードウェアの進歩に伴ってシミュレーション実験が容易になり、１９８０年代にはニューラルネットについての新しいモデルや考え方が次々と提案され、ニューロブームがおこりましたが、最近は落ち着きをとりもどし地道な研究が続けられています。本書は、「ことの本質は、それが優れたものであるほど簡潔な数学的枠組の中にすっきりと収まるものである」との観点から、ニューラルネットの基礎的な話題を定式化して丁寧に解説した。数学的側面からの入門書です。

本書は、現代のコンピュータが情報をどのように処理し、どのようにして知識や知能をもつことができるのか、その方法は人間とどのように違うのか、などについての話題を取り上げている。

Prologは数学的な論理にその源を有しているため、論理を通じて紹介されることが多い。しかし数学的な面を強調した紹介は、Prologを実用的なプログラミング･ツールとして教えるには適していない。
そこで本書は、数学的な面にとらわれず、Prologの基本的なメカニズムを用いて興味ある問題を解く技法に的を絞っている。エジンバラ構文則に基づき、各種処理系の互換性に配慮する。