Книга посвящена- фундаментальным проблемам создания искусственного интеллекта и существующим подходам к их решению. В ней рассматриваются задачи распознавания образов, машинного доказательства теорем, восприятие машиной окружающего физического мира и, наконец, понимание машиной естественного языка. Особое внимание уделяется основным идеям и принципам искусственного интеллекта.
От читателя требуется умеренная математическая подготовка— достаточно знакомства с элементарными понятиями из теории множеств, комбинаторики и математической логики.
Книга полезна широкому кругу исследователей как введение и область искусственного интеллекта и приложений вычислительной техники к различным областям науки (в частности, психологии, биологии, лингвистики). Она может служить учебным пособием для студентов университетов и институтов, изучающих искусственный интеллект.
ОТ РЕДАКТОРА ПЕРЕВОДА
Последняя Международная конференция по проблемам искусственного интеллекта, прошедшая в США в августе 1977 г., с очевидностью показала, что это направление переживает сейчас бурный расцвет. Большие успехи за последнее время достигнуты в области создания систем для общения с ЭВМ на естественном языке, представления и приобретения знаний, эффективных автоматических помощников, облегчающих работу программиста, систем принятия решений и эвристического поиска, доказательства теорем, машинного зрения и роботоподобных устройств.
В книге профессора университета штата Вашингтон Э. Ханта, вышедшей в США в 1975 г., в той или иной степени отражены все эти области, за исключением, быть может, роботики в собственном смысле этого слова. Книга озаглавлена «Искусственный интеллект». Этот термин сейчас общепринят, по крайней мере на русском языке вышел целый ряд книг с таким или почти таким названием. В то же время проф. Мак-Карти, автор ряда фундаментальных идей в этой области, недавно предложил другое название: когнология.
Неустойчивость словосочетания «искусственный интеллект» отчасти объясняется тем, что в нем используется понятие интеллекта (иногда его переводят словом «разум»), хотя создается впечатление, что все меньше и меньше надежды остается на то, что понятию «интеллект человека» в обозримом будущем будет дано точное определение, пригодное одновременно и для философов, и для математиков, и для психологов, и для обыкновенных людей.
Одна из очевидных трудностей состоит в том, что до сих пор на практике в любом конкретном примере интеллектуальной деятельности всегда случается так, что, как только приходит полное понимание процесса выбора решения в рамках этой деятельности, прилагательное «интеллектуальная» перестают применять. Такая же картина, как указывал Н. Нильсон, наблюдается и в области искусственного интеллекта. С развитием этого направления, накоп-
ОГЛАВЛЕНИЕ
От редактора перевода ........................ 5
Предисловие............................. g
Часть I. Введение
Глава 1. Область искусственного интеллекта............... 11
1.0. Существует ли она? .,,................... 11
.1. Решение задач........................ 13
.2. Распознавание образов.................... 20
.3. Игры и принятие решений................... 25
.4. Естественный язык и машинное понимание его.......... 27
.5. Самоорганизующиеся системы................. 28
.6. Роботика......................... 30
Глава 2. Программирование, структура программ и вычислимость .... 32
2.0. Важность понятия вычислимости................ 32
2.1. Вычисления на цепочках................... 36
2.2. Формальные грамматики................... 43
2.3. Машины Тьюринга...................... 49
2.4. Линейно ограниченные автоматы и языки типа 1......... 53
2.5. Автомат с магазинной памятью и языки типа 2.......... 55
2.6. Конечные автоматы и регулярные языки (типа 3).........t 57
2.7. Резюме и комментарии к практическому использованию...... 60
Часть II. Распознавание образов
Глава 3. Общие соображения при распознавании образов ......... 63
3.0. Классификация........................ 63
3.1. Характеризация задач распознавания образов.......... 64
3.2. Историческая ретроспектива и текущие проблемы........ 75
Глава 4. Методы классификации и распознавания образов, использующие
евклидовы пространства описаний............... '"
4.0. Общая часть......................... 78
4.1. Бейесовские процедуры в распознавании образов......... '°
4.2. Классический статистический подход к распознаванию образов и классификации........................ |~
4.3. Классификация, основанная на близости описаний........ j™
4.4. Алгоритмы с обучением.................... j^ix
4.5. Группирование........................
Оглавление 557
Глава 5. Неевклидовы параллельные процедуры; персептрон...... 124
5.0. Введение и исторические замечания............... 124
5.1. Терминология........................ 126
5.2. Основные теоремы для персептронов ограниченного порядка . . . 130
5.3. Другие теоремы для персептронов ограниченного порядка , .. . . 137
5.4. Возможности персептронов, ограниченных по диаметру...... 144
5.5. Важность анализа персептронов................ 144
Глава 6. Последовательное распознавание образов............ 148
6.0. Последовательная классификация............... 148
6.1. Определения и обозначения.................. 152
6.2. Бейесовские процедуры решения................ 155
6.3. Бейесовские оптимальные процедуры классификации, основанные
на динамическом программировании.............. 156
6.4. Приближения, основанные на алгоритмах ограниченного просмотра вперед.......................... 158
6.5. Сходимость в последовательном распознавании образов...... 164
Глава 7. Грамматическая классификация образов............ 172
7.0. Лингвистический подход к анализу образов........... 172
7.1. Задача грамматического вывода................ 175
7.2. Грамматический анализ двумерных образов........... 200
Глава 8. Выделение признаков..................... 217
8.0. Общие понятия........................ 217
8.1. Формализация подхода, использующего факторный анализ .... 219
8.2. Формализация случая двоичных измерений............ 220
8.3. Конструктивные эвристические методы для выделения признаков 23Г|
8.4. Экспериментальное изучение порождения признаков в распозна- \ вании образов........................ 234 I
8.5. Как важно быть умным.................... 236 j
Часть III. Доказательство теорем и решение задач
Глава 9. Машинное представление в решении задач........... 245
9.0. Использование представлений................ 245
9.1. Типы представлений..................... 250
9.2. Комбинирование представлений................ 255
Глава 10. Графовые представления в решении задач............ 261
10.0. Основные понятия и определения............... 261
10.1. Алгоритмы для нахождения минимального пути к единственной целевой точке ........................ 264
10.2. Оптимальный алгоритм упорядоченного поиска......... 271
10.3. Деревья и их применение................... 278
Глава 11. Эвристические программы решения задач........... 297
11.0. Общие замечания....................... 297
11.1. Терминология........................ 298
11.2. Универсальный решатель задач................. 299
11.3. Фортранная дедуктивная система — автоматическое порождение таблиц связей........................ 312
11.4. Планирование........................ 317
Глава 12. Доказательство теорем.................... 337
12.0. Доказательство теорем, основанное на эрбрановскон процедуре 337
12.1. Принцип резолюции..................... 346
12.2. Простые стратегии очищения................. 355
12.3. Стратегии, учитывающие ход вывода.............. 362
12.4. Синтаксические стратегии................... 377
12.5. Семантические стратегии................... 379
12.6. Эвристики.......................... 389
12.7. Кванторы.......................... 396
12.8. Задачи, использующие равенства.......•......... 398
12.9. Проблемы и будущие разработки................ 402
Глава 13. Машинное восприятие.................... 404
13.0. Проблема восприятия..................... 404
13.1. Зрение...................,....... 406
13.2. Восприятие машиной речи ................. 419
Глава 14. Вопросно-ответные системы................. 434
14.0 Постановка задачи...................... 434
14.1. Структуры данных..................... 437
14.2. Дедуктивный вывод в информационном поиске......... 455
14.3. Понимание без использования логики.............. 476
Глава 15. Понимание естественного языка............... 483
15.0. Постановка задачи...................... 483
15.1. Естественный язык: математическая модель........... 488
15.2. Психологическая модель................... 506
Глава 16. Обзор и перспективы..................... 520
16.0. Что сделано и что нет.................... 520
16.1. Некоторые философские проблемы............... 524
16.2. Общая теория мышления................... 525
Список литературы........................ . 528
Именной указатель......................... 546
Предметный указатель ....................... 550
Цена: 300руб.
