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統計關系人工智能（Statistical relational AI, StaRAI）是研究「不確定性下的推理」和「個人與關系推理」之間的整合。StaRAI 使用的表征通常被稱為關系概率模型。提升推理（Lifted inference）研究的是如何利用關系概率模型中固有的結構，無論是從這些模型的表達方式還是從對它們的觀察中提取結構入手。

最近，UCLA 計算機科學副教授 Guy Van den Broeck、達姆施塔特工業大學計算機科學教授 Kristian Kersting 以及英屬哥倫比亞大學計算機科學教授 David Poole 等學者合著了一本專門介紹提升概率推理（Lifted Probabilistic Inference）的書籍，涵蓋了這一活躍領域的最新重大進展，為廣大讀者提供了非常全面的綜述。

整體上，該書主要由以下三大部分組成：

引入：概率圖模型和關系概率模型的背景知識以及可以從這些模型中學到什么。 重點：提升推理，主要包含兩方面——精確推理和近似推理。 其他：探討了關系領域的可提升性和行為理論，從而將該領域的學習與推理聯系起來。

目前，該書放出了一些預覽章節（前四章），主要介紹了統計關系 AI 的表征、推理與學習、統計關系學習（SRL）（又包括 SRL 模型、SRL 模型的參數學習、馬爾可夫邏輯網絡及其參數與結構學習等）和提升變量排除。

預覽章節地址：//www.google.de/books/edition/An_Introduction_to_Lifted_Probabilistic/bIU6EAAAQBAJ?hl=en&gbpv=1

剩余章節內容如下：

第 5 章：基于搜索的精確提升推理 第 6 章：用于有向模型的提升聚合和斯科林化（skolemization） 第 7 章：一階知識編譯 第 8 章：域可提升性 第 9 章：基于可交換性的易處理性：提升統計學 第 10 章：提升馬爾可夫鏈蒙特卡洛理論（MCMC） 第 11 章：用于概率與組合問題的提升信息傳遞 第 12 章：提升泛化置信傳播：松弛、補償與恢復 第 13 章：變分推理的可提升性理論 第 14 章：混合關系模型的提升推理 第 15 章：顏色細化及其應用 第 16 章：隨機規劃與提升推理

對「提升概率推理」領域感興趣的讀者可前往預覽章節閱讀相應內容。