Boken "Introduction to Lifted Probabilistic Inference" gir en grundig innføring i det raskt voksende feltet løftet inferens, som drar nytte av strukturene som finnes i relasjonelle probabilistiske modeller. Statistisk relasjonell kunstig intelligens (StaRAI) fokuserer på hvordan man kan integrere resonnement under usikkerhet med resonnement omkring individer og relasjoner. I denne sammenheng omtales de benyttede representasjonene ofte som relasjonelle probabilistiske modeller. Boken forklarer hvordan man kan utnytte disse strukturene, både ved å uttrykke dem på en effektiv måte og ved å trekke ut strukturer fra observasjoner. Etter å ha presentert nødvendig bakgrunn om probabilistiske grafiske modeller, relasjonelle probabilistiske modeller og læring innen disse modellene, skifter boken fokus mot løftet inferens. Forfatterne dekker først nøyaktig inferens og deretter tilnærmet inferens. I tillegg utforsker de teorien om løftbarhet og hvordan man kan operere innen relasjonelle domener. Dette verket fremstår som en enhetlig introduksjon til et svært aktivt forskningsfelt, og henvender seg både til studenter og forskere som ønsker å forstå de nyeste fremskrittene innen løftet inferens.
