Ручкин В.Н., Фулин В.А., Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы
BHV, 2009 г., 978-5-9775-0460-7
Описание книги
Рассматривается история развития искусственного интеллекта, методы поиска решений в пространстве состояний, модели представления знаний, теории высказываний и предикатов. Приводятся данные и рекомендации по использованию интегрированной среды программирования баз знаний, принципы построения нейросетевой экспертной системы. Дается классификация экспертных систем и примеры их использования. Приводится методика представления нечетких знаний, материалы по использованию квантовых компьютеров для создания современных систем искусственного интеллекта.
Для студентов, аспирантов и преподавателей вузов.
Поделиться ссылкой на книгу
Содержание книги
ВВЕДЕНИЕ
1. ИСТОРИЧЕСКИЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
1.1. ПРЕДЫСТОРИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
1.2. ОТ ЛОГИКИ К КИБЕРНЕТИКЕ
1.3. НЕЙРОКИБЕРНЕТИКА
1.4. КИБЕРНЕТИКА "ЧЕРНОГО ЯЩИКА" И
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
1.5. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
2. УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ
2.1. УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
2.2. ОБЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
2.3. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В РОССИИ
3. МЕТОДЫ ПОИСКА РЕШЕНИЙ
3.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ СИСТЕМЫ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
3.2. КЛАССИФИКАЦИЯ ЗАДАЧ, РЕШАЕМЫХ
ЧЕЛОВЕКОМ
3.3. МОДЕЛЬ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
3.3.1. Процедура решения задачи
3.3.2. Примеры решения задач
3.3.3. Выводы
3.4. МЕТОДЫ ПОИСКА РЕШЕНИЙ В ПРОСТРАНСТВЕ
СОСТОЯНИЙ
3.4.1. Путь решения задачи
3.4.2. Метод полного перебора в ширину
3.4.3. Метод полного перебора в глубину
3.5. ЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПОИСКА В
ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ
3.6. ПОИСК РЕШЕНИЯ МЕТОДОМ РАЗБИЕНИЯ ЗАДАЧ
НА ПОДЗАДАЧИ
3.6.1. Представление задачи в виде И/ИЛИ графа
3.6.2. Механизм сведения задачи к подзадачам
3.6.3. Пример решения задачи
3.7. ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ МЕТОДОВ
ПОИСКА РЕШЕНИЙ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ
4. МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
4.1. ЗНАНИЯ КАК ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ И
ПРЕОБРАЗОВАНИЯ В СИСТЕМАХ ИИ
4.1.1. Внутренняя интерпретация
4.1.2. Наличие внутренней структуры связей
4.1.3. Наличие внешней структуры связей
4.1.4. Шкалирование
4.1.5. Погружение в пространство с "семантической
метрикой"
4.1.6. Наличие активности
4.2. КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ
4.3. НЕФОРМАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ
4.4. ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ
4.5. ПРОДУКЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ
4.6. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ ФРЕЙМАМИ
4.7. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ СЕМАНТИЧЕСКИМИ
СЕТЯМИ
4.8. ФОРМАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ
5. ТЕОРИЯ ВЫСКАЗЫВАНИЙ
5.1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫСКАЗЫВАНИЙ
5.2. АЛФАВИТ ИСЧИСЛЕНИЯ ВЫСКАЗЫВАНИЙ
5.3. СИНТАКСИС ИСЧИСЛЕНИЯ ВЫСКАЗЫВАНИЙ
5.4. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФОРМУЛ
5.5. МНОЖЕСТВО БАЗОВЫХ АКСИОМ
5.6. ПРАВИЛА ВЫВОДА
5.7. НОРМАЛЬНЫЕ ФОРМЫ
5.8. СВОЙСТВА ИВ КАК АКСИОМАТИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЫ
5.9. ПРОБЛЕМА ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА
5.10. АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ПРОБЛЕМА РАЗРЕШЕНИЯ
В ИВ
5.11. ТЕОРЕМА ДЕДУКЦИИ
5.12. ПРИНЦИП ДЕДУКЦИИ
5.13. ПРИНЦИП РЕЗОЛЮЦИЙ
5.14. СВОЙСТВА МЕТОДА РЕЗОЛЮЦИЙ
5.15. ПРИМЕР РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ СРЕДСТВАМИ ИВ
6. ТЕОРИЯ ПРЕДИКАТОВ
6.1. ПОНЯТИЕ О ПРЕДИКАТАХ
6.2. ИСЧИСЛЕНИЕ ПРЕДИКАТОВ КАК
АКСИОМАТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
6.3. ПРИМЕРЫ ПРЕДИКАТОВ
6.4. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФОРМУЛ
6.5. СТАНДАРТИЗАЦИЯ ПЕРЕМЕННЫХ
6.6. ИСКЛЮЧЕНИЕ КВАНТОРА СУЩЕСТВОВАНИЯ
6.7. ПРЕДВАРЕННАЯ ФОРМА
6.8. ИСКЛЮЧЕНИЕ КВАНТОРОВ ОБЩНОСТИ
6.9. ПРИВЕДЕНИЕ МАТРИЦЫ К КНФ
6.10. ОБОБЩАЮЩИЙ ПРИМЕР
6.11. ПОДСТАНОВКИ И УНИФИКАЦИЯ
6.12. ВЫВОД В ИСЧИСЛЕНИИ ПРЕДИКАТОВ
6.13. ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА РЕЗОЛЮЦИЙ
6.14. СТРАТЕГИИ РЕЗОЛЮЦИИ
6.15. ПРИМЕР РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ СРЕДСТВАМИ ИП
7. ИНТЕГРИРОВАННАЯ СРЕДА ПРОГРАММИРОВАНИЯ
БАЗ ЗНАНИЙ VISUAL PROLOG
7.1. ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ С
ПОМОЩЬЮ ПРОГРАММЫ НА ЯЗЫКЕ ПРОЛОГ
7.2. ФАКТЫ
7.3. ВОПРОСЫ ИЛИ ЦЕЛЕВЫЕ УТВЕРЖДЕНИЯ
7.4. ПЕРЕМЕННЫЕ
7.5. ПРАВИЛА
7.6. КОНЪЮНКЦИЯ ЦЕЛЕВЫХ УТВЕРЖДЕНИЙ
7.7. ПОПОЛНЕНИЕ БАЗЫ ЗНАНИЙ
7.8. СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ НА ЯЗЫКЕ VISUAL
PROLOG
7.9. РЕЛЯЦИОННЫЙ ЯЗЫК ПРОЛОГ
8. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
8.1. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
8.2. ОСНОВЫ ТЕОРИИ НЕЙРОНА
8.3. НЕЙРОПОДОБНЫЕ СЕТИ
8.4. ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОПОДОБНЫХ СЕТЕЙ
9. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИИ НА
НЕЙРОМИКРОПРОЦЕССОРАХ
9.1. ОСОБЕННОСТИ НЕЙРОМИКРОПРОЦЕССОРА
NEUROMATRIX Л1879ВМ1
9.2. ОПИСАНИЕ ВЕКТОРНОГО СОПРОЦЕССОРА
9.3. РЕЖИМ ВЗВЕШЕННОГО СУММИРОВАНИЯ
9.4. ВЫПОЛНЕНИЕ ОПЕРАЦИЙ НА ВЕКТОРНОМ АЛУ
9.5. ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ НАД
ДАННЫМИ
9.6. СИСТЕМА КОМАНД НЕЙРОПРОЦЕССОРА
9.7. МАШИННЫЕ КОМАНДЫ НЕЙРОПРОЦЕССОРА
10. ПРОГРАММИРОВАНИЕ СИИ НА
НЕЙРОМИКРОПРОЦЕССОРАХ
10.1. СКАЛЯРНЫЕ КОМАНДЫ
10.2. ВЕКТОРНЫЕ КОМАНДЫ
10.3. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ВЕКТОРНЫЕ КОМАНДЫ ГРУППЫ
VN
10.4. ФОРМАТ СКАЛЯРНЫХ И ВЕКТОРНЫХ КОМАНД
10.5. СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ ДЛЯ
НЕЙРОПРОЦЕССОРА
10.6. ВВОД ДАННЫХ
10.7. ЗАПУСК ПРОГРАММЫ
10.8. СТРУКТУРА АССЕМБЛЕРА NM 640Х
10.9. NM CALCULATOR - ПРОГРАММНОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ НЕЙРОПРОЦЕССОРА
10.10. ВОЗМОЖНЫЕ ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ
НЕЙРОПРОЦЕССОРОВ
11. СИНГУЛЯРНОСТЬ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
11.1. ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ОБОСНОВАНИЯ
11.2. ПОНЯТИЕ СИНГУЛЯРНОСТЬ
11.3. СИМПТОМЫ СИНГУЛЯРНОСТИ
11.3.1. Искусственный интеллект
11.3.2. Увеличение биологических возможностей
человека
11.3.3. Человеко-компьютерные системы
11.4. ПУТИ К СИНГУЛЯРНОСТИ И ОТ НЕЕ
11.5. ПОСЛЕДСТВИЯ СИНГУЛЯРНОСТИ
11.6. СЦЕНАРИИ БЕЗ СИНГУЛЯРНОСТИ
11.7. СИНГУЛЯРНОСТЬ БЕЗ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
12. КЛАССИФИКАЦИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
12.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ЗНАНИЯ И СВОЙСТВА
12.2. ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
12.3. МАШИНА ВВОДА
12.4. ИНТЕРФЕЙС
12.5. СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
12.6. КЛАССИФИКАЦИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
13. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ
СИСТЕМ
13.1.ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ МЕДИЦИНЫ И ХИМИИ
13.1.1. Экспертная система ABEL
13.1.2. Экспертные системы MYCIN и DENDRAL
13.1.3. Экспертная система: PTRANS
13.2. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНЫХ
СИСТЕМ
13.2.1. Экспертная система: DART
13.2.2. Экспертная система: IDT
13.2.3. Экспертная система: XCON
13.2.4. Экспертная система: TIMM/TUNER
13.2.5. Экспертная система: YES/MVS
13.3. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОНИКИ
13.3.1. Экспертная система: BDS
13.3.2. Экспертная система: TALIB
13.3.3. Экспертная система: ACE
14. РОБОТОТЕХНИКА
14.1. НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ РОБОТОТЕХНИКИ
14.2. РОБОТ - ЧЕЛОВЕК
14.3. КОСМИЧЕСКИЕ РОБОТЫ
14.4. РОБОТОТЕХНИКА В МЕДИЦИНЕ
14.5. ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ РОБОТОТЕХНИКИ
15. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ
15.1. ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ
15.2. НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕСТВА
15.3. ОПЕРАЦИИ НАД НЕЧЕТКИМИ МНОЖЕСТВАМИ
15.4. ОБЫЧНЫЕ ОТНОШЕНИЯ И ОПЕРАЦИИ НАД
НИМИ
15.5. НЕЧЕТКИЕ ОТНОШЕНИЯ
15.6. ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ПЕРЕМЕННАЯ
15.7. НЕЧЕТКИЙ ВЫВОД
16. ПОСТРОЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ЭКСПЕРТНОЙ
СИСТЕМЫ
16.1. ПОНЯТИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ
СИСТЕМ
16.2. ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН
16.3. БАЗОВАЯ ИСКУССТВЕННАЯ МОДЕЛЬ
16.4. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
16.5. СБОР ДАННЫХ ДЛЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
16.6. ПРЕ/ПОСТПРОЦЕССИРОВАНИЕ
16.7. МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН (MLP)
16.8. ОБУЧЕНИЕ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА
16.9. АЛГОРИТМ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ
16.10. ПЕРЕОБУЧЕНИЕ И ОБОБЩЕНИЕ
16.11. ОТБОР ДАННЫХ
16.12. ОБУЧЕНИЕ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА
16.13. ДРУГИЕ АЛГОРИТМЫ ОБУЧЕНИЯ MLP
16.14. РАДИАЛЬНАЯ БАЗИСНАЯ ФУНКЦИЯ
16.15. ВЕРОЯТНОСТНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
16.16. ОБОБЩЕННО-РЕГРЕССИОННАЯ НЕЙРОННАЯ
СЕТЬ
16.17. ЛИНЕЙНАЯ СЕТЬ
16.18. СЕТЬ КОХОНЕНА
16.19 ТАБЛИЦА СТАТИСТИК КЛАССИФИКАЦИИ
16.20. ОТБОР ПЕРЕМЕННЫХ И ПОНИЖЕНИЕ
РАЗМЕРНОСТИ
17. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КВАНТОВЫХ КОМПЬЮТЕРОВ
ДЛЯ СОЗДАНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ НОВОГО
ПОКОЛЕНИЯ
17.1. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ КВАНТОВЫХ
КОМПЬЮТЕРОВ
17.2. ФИЗИЧЕСКИЙ СМЫСЛ КВАНТОВЫХ
ВЫЧИСЛЕНИЙ
17.3. ОТЕЧЕСТВЕННЫЕ РАЗРАБОТКИ
ЛИТЕРАТУРА
1. ИСТОРИЧЕСКИЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
1.1. ПРЕДЫСТОРИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
1.2. ОТ ЛОГИКИ К КИБЕРНЕТИКЕ
1.3. НЕЙРОКИБЕРНЕТИКА
1.4. КИБЕРНЕТИКА "ЧЕРНОГО ЯЩИКА" И
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
1.5. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
2. УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ
2.1. УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
2.2. ОБЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
2.3. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В РОССИИ
3. МЕТОДЫ ПОИСКА РЕШЕНИЙ
3.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ СИСТЕМЫ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
3.2. КЛАССИФИКАЦИЯ ЗАДАЧ, РЕШАЕМЫХ
ЧЕЛОВЕКОМ
3.3. МОДЕЛЬ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
3.3.1. Процедура решения задачи
3.3.2. Примеры решения задач
3.3.3. Выводы
3.4. МЕТОДЫ ПОИСКА РЕШЕНИЙ В ПРОСТРАНСТВЕ
СОСТОЯНИЙ
3.4.1. Путь решения задачи
3.4.2. Метод полного перебора в ширину
3.4.3. Метод полного перебора в глубину
3.5. ЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПОИСКА В
ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ
3.6. ПОИСК РЕШЕНИЯ МЕТОДОМ РАЗБИЕНИЯ ЗАДАЧ
НА ПОДЗАДАЧИ
3.6.1. Представление задачи в виде И/ИЛИ графа
3.6.2. Механизм сведения задачи к подзадачам
3.6.3. Пример решения задачи
3.7. ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ МЕТОДОВ
ПОИСКА РЕШЕНИЙ В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ
4. МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
4.1. ЗНАНИЯ КАК ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ И
ПРЕОБРАЗОВАНИЯ В СИСТЕМАХ ИИ
4.1.1. Внутренняя интерпретация
4.1.2. Наличие внутренней структуры связей
4.1.3. Наличие внешней структуры связей
4.1.4. Шкалирование
4.1.5. Погружение в пространство с "семантической
метрикой"
4.1.6. Наличие активности
4.2. КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ
4.3. НЕФОРМАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ
4.4. ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ
4.5. ПРОДУКЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ
4.6. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ ФРЕЙМАМИ
4.7. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ СЕМАНТИЧЕСКИМИ
СЕТЯМИ
4.8. ФОРМАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ
ЗНАНИЙ
5. ТЕОРИЯ ВЫСКАЗЫВАНИЙ
5.1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЫСКАЗЫВАНИЙ
5.2. АЛФАВИТ ИСЧИСЛЕНИЯ ВЫСКАЗЫВАНИЙ
5.3. СИНТАКСИС ИСЧИСЛЕНИЯ ВЫСКАЗЫВАНИЙ
5.4. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФОРМУЛ
5.5. МНОЖЕСТВО БАЗОВЫХ АКСИОМ
5.6. ПРАВИЛА ВЫВОДА
5.7. НОРМАЛЬНЫЕ ФОРМЫ
5.8. СВОЙСТВА ИВ КАК АКСИОМАТИЧЕСКОЙ
СИСТЕМЫ
5.9. ПРОБЛЕМА ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА
5.10. АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ ПРОБЛЕМА РАЗРЕШЕНИЯ
В ИВ
5.11. ТЕОРЕМА ДЕДУКЦИИ
5.12. ПРИНЦИП ДЕДУКЦИИ
5.13. ПРИНЦИП РЕЗОЛЮЦИЙ
5.14. СВОЙСТВА МЕТОДА РЕЗОЛЮЦИЙ
5.15. ПРИМЕР РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ СРЕДСТВАМИ ИВ
6. ТЕОРИЯ ПРЕДИКАТОВ
6.1. ПОНЯТИЕ О ПРЕДИКАТАХ
6.2. ИСЧИСЛЕНИЕ ПРЕДИКАТОВ КАК
АКСИОМАТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
6.3. ПРИМЕРЫ ПРЕДИКАТОВ
6.4. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ФОРМУЛ
6.5. СТАНДАРТИЗАЦИЯ ПЕРЕМЕННЫХ
6.6. ИСКЛЮЧЕНИЕ КВАНТОРА СУЩЕСТВОВАНИЯ
6.7. ПРЕДВАРЕННАЯ ФОРМА
6.8. ИСКЛЮЧЕНИЕ КВАНТОРОВ ОБЩНОСТИ
6.9. ПРИВЕДЕНИЕ МАТРИЦЫ К КНФ
6.10. ОБОБЩАЮЩИЙ ПРИМЕР
6.11. ПОДСТАНОВКИ И УНИФИКАЦИЯ
6.12. ВЫВОД В ИСЧИСЛЕНИИ ПРЕДИКАТОВ
6.13. ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА РЕЗОЛЮЦИЙ
6.14. СТРАТЕГИИ РЕЗОЛЮЦИИ
6.15. ПРИМЕР РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ СРЕДСТВАМИ ИП
7. ИНТЕГРИРОВАННАЯ СРЕДА ПРОГРАММИРОВАНИЯ
БАЗ ЗНАНИЙ VISUAL PROLOG
7.1. ОПИСАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ С
ПОМОЩЬЮ ПРОГРАММЫ НА ЯЗЫКЕ ПРОЛОГ
7.2. ФАКТЫ
7.3. ВОПРОСЫ ИЛИ ЦЕЛЕВЫЕ УТВЕРЖДЕНИЯ
7.4. ПЕРЕМЕННЫЕ
7.5. ПРАВИЛА
7.6. КОНЪЮНКЦИЯ ЦЕЛЕВЫХ УТВЕРЖДЕНИЙ
7.7. ПОПОЛНЕНИЕ БАЗЫ ЗНАНИЙ
7.8. СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ НА ЯЗЫКЕ VISUAL
PROLOG
7.9. РЕЛЯЦИОННЫЙ ЯЗЫК ПРОЛОГ
8. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
8.1. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
8.2. ОСНОВЫ ТЕОРИИ НЕЙРОНА
8.3. НЕЙРОПОДОБНЫЕ СЕТИ
8.4. ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОПОДОБНЫХ СЕТЕЙ
9. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИИ НА
НЕЙРОМИКРОПРОЦЕССОРАХ
9.1. ОСОБЕННОСТИ НЕЙРОМИКРОПРОЦЕССОРА
NEUROMATRIX Л1879ВМ1
9.2. ОПИСАНИЕ ВЕКТОРНОГО СОПРОЦЕССОРА
9.3. РЕЖИМ ВЗВЕШЕННОГО СУММИРОВАНИЯ
9.4. ВЫПОЛНЕНИЕ ОПЕРАЦИЙ НА ВЕКТОРНОМ АЛУ
9.5. ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ НАД
ДАННЫМИ
9.6. СИСТЕМА КОМАНД НЕЙРОПРОЦЕССОРА
9.7. МАШИННЫЕ КОМАНДЫ НЕЙРОПРОЦЕССОРА
10. ПРОГРАММИРОВАНИЕ СИИ НА
НЕЙРОМИКРОПРОЦЕССОРАХ
10.1. СКАЛЯРНЫЕ КОМАНДЫ
10.2. ВЕКТОРНЫЕ КОМАНДЫ
10.3. СПЕЦИАЛЬНЫЕ ВЕКТОРНЫЕ КОМАНДЫ ГРУППЫ
VN
10.4. ФОРМАТ СКАЛЯРНЫХ И ВЕКТОРНЫХ КОМАНД
10.5. СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ ДЛЯ
НЕЙРОПРОЦЕССОРА
10.6. ВВОД ДАННЫХ
10.7. ЗАПУСК ПРОГРАММЫ
10.8. СТРУКТУРА АССЕМБЛЕРА NM 640Х
10.9. NM CALCULATOR - ПРОГРАММНОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ НЕЙРОПРОЦЕССОРА
10.10. ВОЗМОЖНЫЕ ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ
НЕЙРОПРОЦЕССОРОВ
11. СИНГУЛЯРНОСТЬ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
11.1. ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ОБОСНОВАНИЯ
11.2. ПОНЯТИЕ СИНГУЛЯРНОСТЬ
11.3. СИМПТОМЫ СИНГУЛЯРНОСТИ
11.3.1. Искусственный интеллект
11.3.2. Увеличение биологических возможностей
человека
11.3.3. Человеко-компьютерные системы
11.4. ПУТИ К СИНГУЛЯРНОСТИ И ОТ НЕЕ
11.5. ПОСЛЕДСТВИЯ СИНГУЛЯРНОСТИ
11.6. СЦЕНАРИИ БЕЗ СИНГУЛЯРНОСТИ
11.7. СИНГУЛЯРНОСТЬ БЕЗ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
12. КЛАССИФИКАЦИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
12.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ЗНАНИЯ И СВОЙСТВА
12.2. ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
12.3. МАШИНА ВВОДА
12.4. ИНТЕРФЕЙС
12.5. СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
12.6. КЛАССИФИКАЦИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
13. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ
СИСТЕМ
13.1.ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ МЕДИЦИНЫ И ХИМИИ
13.1.1. Экспертная система ABEL
13.1.2. Экспертные системы MYCIN и DENDRAL
13.1.3. Экспертная система: PTRANS
13.2. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ КОМПЬЮТЕРНЫХ
СИСТЕМ
13.2.1. Экспертная система: DART
13.2.2. Экспертная система: IDT
13.2.3. Экспертная система: XCON
13.2.4. Экспертная система: TIMM/TUNER
13.2.5. Экспертная система: YES/MVS
13.3. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ ЭЛЕКТРОНИКИ
13.3.1. Экспертная система: BDS
13.3.2. Экспертная система: TALIB
13.3.3. Экспертная система: ACE
14. РОБОТОТЕХНИКА
14.1. НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ РОБОТОТЕХНИКИ
14.2. РОБОТ - ЧЕЛОВЕК
14.3. КОСМИЧЕСКИЕ РОБОТЫ
14.4. РОБОТОТЕХНИКА В МЕДИЦИНЕ
14.5. ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ РОБОТОТЕХНИКИ
15. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ НЕЧЕТКИХ ЗНАНИЙ
15.1. ОБЩИЕ ПОНЯТИЯ
15.2. НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕСТВА
15.3. ОПЕРАЦИИ НАД НЕЧЕТКИМИ МНОЖЕСТВАМИ
15.4. ОБЫЧНЫЕ ОТНОШЕНИЯ И ОПЕРАЦИИ НАД
НИМИ
15.5. НЕЧЕТКИЕ ОТНОШЕНИЯ
15.6. ЛИНГВИСТИЧЕСКАЯ ПЕРЕМЕННАЯ
15.7. НЕЧЕТКИЙ ВЫВОД
16. ПОСТРОЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ ЭКСПЕРТНОЙ
СИСТЕМЫ
16.1. ПОНЯТИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ
СИСТЕМ
16.2. ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН
16.3. БАЗОВАЯ ИСКУССТВЕННАЯ МОДЕЛЬ
16.4. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
16.5. СБОР ДАННЫХ ДЛЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
16.6. ПРЕ/ПОСТПРОЦЕССИРОВАНИЕ
16.7. МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОН (MLP)
16.8. ОБУЧЕНИЕ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА
16.9. АЛГОРИТМ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ
16.10. ПЕРЕОБУЧЕНИЕ И ОБОБЩЕНИЕ
16.11. ОТБОР ДАННЫХ
16.12. ОБУЧЕНИЕ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНА
16.13. ДРУГИЕ АЛГОРИТМЫ ОБУЧЕНИЯ MLP
16.14. РАДИАЛЬНАЯ БАЗИСНАЯ ФУНКЦИЯ
16.15. ВЕРОЯТНОСТНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
16.16. ОБОБЩЕННО-РЕГРЕССИОННАЯ НЕЙРОННАЯ
СЕТЬ
16.17. ЛИНЕЙНАЯ СЕТЬ
16.18. СЕТЬ КОХОНЕНА
16.19 ТАБЛИЦА СТАТИСТИК КЛАССИФИКАЦИИ
16.20. ОТБОР ПЕРЕМЕННЫХ И ПОНИЖЕНИЕ
РАЗМЕРНОСТИ
17. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КВАНТОВЫХ КОМПЬЮТЕРОВ
ДЛЯ СОЗДАНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ НОВОГО
ПОКОЛЕНИЯ
17.1. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ КВАНТОВЫХ
КОМПЬЮТЕРОВ
17.2. ФИЗИЧЕСКИЙ СМЫСЛ КВАНТОВЫХ
ВЫЧИСЛЕНИЙ
17.3. ОТЕЧЕСТВЕННЫЕ РАЗРАБОТКИ
ЛИТЕРАТУРА
Об авторе
Ручкин В.Н.
Профессор кафедры информатики и вычислительной техники Рязанского, государственного университета имени С. А. Есенина, профессор кафедры «Электронные вычислительные машины» Рязанского государственного радиотехнического университета, с 1993 по 2004 гг. заведующий кафедрой высшей и прикладной математики Рязанского института Московского открытого государственного университета. Имеет 25-летний стаж научно-педагогической работы. Автор книг «Архитектура микропроцессорных систем», «Архитектура компьютерных сетей», «Основы искусственного интеллекта», «Искусственный интеллект и робототехника» и около 200 научных работ и учебно-методических пособий.
Профессор кафедры информатики и вычислительной техники Рязанского, государственного университета имени С. А. Есенина, профессор кафедры «Электронные вычислительные машины» Рязанского государственного радиотехнического университета, с 1993 по 2004 гг. заведующий кафедрой высшей и прикладной математики Рязанского института Московского открытого государственного университета. Имеет 25-летний стаж научно-педагогической работы. Автор книг «Архитектура микропроцессорных систем», «Архитектура компьютерных сетей», «Основы искусственного интеллекта», «Искусственный интеллект и робототехника» и около 200 научных работ и учебно-методических пособий.
Последние поступления в рубрике "Тематика определяется"
 |
Коллекционное холодное оружие Западной Европы XVII - начала XIX вв.
Издание посвящено уникальным образцам охотничьего и боевого холодного оружия из частных собраний европейских коллекционеров. Каждый экземпляр сопровождается экспертным описанием, оценкой степени его сохранности и подробными авторскими иллюстрациями.... |
|
Терапевтическая катастрофа. Мастера психотерапии рассказывают о самых провальных случаях
Ни один психотерапевт не застрахован от ошибок в работе с клиентами, но мало кто готов открыто обсуждать собственные неудачи. Авторы книги решили наглядно показать, что просчеты и промахи - это не только неотъемлемая сторона профессии, но и повод вынести для себя ценные уроки.... |
|
Любовь к человеку с пограничным расстройством личности
Люди с пограничным расстройством личности (ПРЛ) могут быть очень заботливыми, нежными, умными и веселыми - и при этом своим поведением отталкивать даже самых близких людей. Если у вас непростые отношения с человеком, который страдает от ПРЛ, то эта книга - для вас.... |
Если Вы задавались вопросами "где найти книгу в интернете?", "где купить книгу?" и "в каком книжном интернет-магазине нужная книга стоит дешевле?", то наш сайт именно для Вас. На сайте книжной поисковой системы Книгопоиск Вы можете узнать наличие книги Ручкин В.Н., Фулин В.А., Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы в интернет-магазинах. Также Вы можете перейти на страницу понравившегося интернет-магазина и купить книгу на сайте магазина. Учтите, что стоимость товара и его наличие в нашей поисковой системе и на сайте интернет-магазина книг может отличаться, в виду задержки обновления информации.
