книги из ГПНТБ / Слэйгл Д. Искусственный интеллект. Подход на основе эвристического программирования

П Р Е Д М Е Т Н Ы Й

У К А З А Т Е Л Ь

311

ЕРАМ

236—252

Игры,

общее

описание

про­

— выводы

248—251

грамм

20, 21

— дискриминатор

239—240

— программа,

играющая

в ка­

— дискриминирующие

сети

239

лах — см. Калах

— забывание

250—251

карточные

игры 62—

— исполнительная

программа

64

238—248

•

«крестики-нолики» 55

— модели

240

«кубик» — см. Кубик

— программа

обучения

238—

«пять

в

ряд» — см.

248

Пять

в ряд

— сигналы

240

маты

-шахматы — см. Шах­

шашки — см. Шашки

Жесткого

упорядочения

про­

— цели

составления

программ

19,

20,

69,

70

цедура 16

ИЛЛИАК-сгаита

193, 194

Имплицитное

дерево — см. Де­

Задача

на грамматический

раз­

рево

Инвариантность

223

бор

174, 175

Индуктивный

вывод,

дополне­

— на доказательство

теорем в

ние

последовательности

букв

исчислении

предикатов

173,

177

174

оценочные

функции

209—

— на

дополнение

последова­

233

тельности

букв

177

программа

ANALOGY

— на

отыскание

неопределен­

127—130

ных

интегралов

69,

72—77,

обучения

MULTIPLE

172

147—149

— о волке, козе и

капусте

306

Интеллект

естественный

9, 10

— о кувшинах

с водой 176

тесты

127, 128

— о

миссионерах

и

людоедах

— искусственный

— см. Искус­

173

ственный

интеллект,

Эвристи­

— о полуконе 121

ческое

программирование

— о

семи

кенигсбергскнх

мо­

Интересные

следствия

109, ПО

стах

176

Информационный поиск

250

— о трех монетах

174

Искусственные

сети

11

— о

шахматном

коне

121 —126

Искусственный

интеллект

(см.

— об обезьяне

и бананах 161—

также

Эвристическое

про­

172,

305

граммирование) ,

возможно­

— об отце

и сыновьях

174

сти

270—272

— «Ханойская

башня»

173

литература

259

«Запросчик

советов»

200,

276

определение

9,

10

Заучивание наизусть 42, 43, 125

подходы

11—13

«Зверь» 266,

267

— — последствия

создания

269—272

социальные

270—272

Игр

теория

268,

269

философские

269, 270

психологический

аспект

Игра

антагонистическая

20

13,

14

— двух

лиц 20

цели

исследований

13, 14

— одного лица

117

Исчисление

высказываний

115

— с нулевой

суммой 20

— предикатов

119, 261

312

П Р Е Д М Е Т Н Ы Й

У К А З А Т Е Л Ь

Калах, вероятность выигрыша

MULTIPLE

135—169, 255

151

— аналогия

с GPS

178

— выводы 53

— выводы

159

— правила

игры 45, 46

— программа

доказательства

— преимущество

45

137—147

— пример

партии

47

обучения 147—149

—функция

самооценки 152

— эксперименты

149—158

— эффективность

программ

Наименьших

квадратов

метод

46—48

210,

230

Карточные

игры 62—64

Направленное

сокращение

Компилятор

описания

программ

крайних

35

188

д-иаилучшее

направленное со­

состоянии

188

кращение

34, 123

Критерий окончания 35

Невадское

баккара

63

Кубик,

программа

игры

60—62

выигрышная стратегия 64

Неглубокий

поиск 30

Непосредственное

преобразова­

Линейная разрешимость

231

ние

72, 73,

150

— оценочная

функция

209

— решение

72, 73

LISP 280

Логика

символическая

— см.

Обобщение

реакции

251

Логик-Теоретик,

Программа,

— стимула

250, 251

отвечающая

на

вопросы,

Обобщенные

правила

130

Принцип

резолюции

Обучение 54, 121, 126, 257

Логнк-Теоретик (ЛТ) 115—119,

— балансированию

сборочного

254

конвейера

185

Мак Хэк Сикс 49—51

— ЕРАМ 236—251

— GPS 177

Максимизирующий

игрок

— заучивание

наизусть

43

(Макс) 24

— искусственных

сетей

11

Макс-позиция 24

— MULTIPLE

147, 148

Машинные

языки

262

— общее

обсуждение

257

Международные

отношения

213

— оценочная

функция

209, 210

Мертвая позиция

36

— программы

игры в шашки 42,

Механицизм

270

43

Минимаксная

процедура

24

— распознаванию

образов

218

Минимальная

глубина

36

— с обобщением

42

— подстановка

94, 95

— составлению программ

190—

Минимизирующий

игрок (Мин)

193

24

— статистическое

218

Мпн-позиция

24

— человека,

сравнение

с ЕРАМ

Многоцелевые программы 135—

248—251

159, 182—188

— чтению 248—251

Множественные

коэффициенты

— эвристических

программ, об­

регрессии

131

щие

замечания

13

Модели

198,

199,

261, 268,

269

Общин

решатель

задач — см.

Модель

поведения

человека

14

GPS

Modus

pbaens

117

Общность

253, 254

Мозг человека 11, 12

Описания

партий

в

учебниках

Музыка

193,

194

42

П Р Е Д М Е Т Н Ы Й

У К А З А Т Е Л Ь

313

Опорные

множества

279, 301

выводы

ПО—111

Оптимистически

- пессимистиче­

•

гиперрезолюция

100

ское

направленное

сокраще­

интересные

следствия

ние

34, 35

107—110

Отношение

равенства

306

—• —• минимальная

подстановка

Отсылка

вероятности

144

94—96

Отыскание лемм

121—126

общее

разложение

98

Оценка

непроверенного,

выска­

опорные

множества

100—

зывания

144, 145

102

Оценки

в

игровых

задачах

•

стратегия

100—104

31—33

полнота

98, 99

Оценки,

процедуры

24—26

правильность

98

Оценивающие

функции 24,

35,

предпочтение

единичным

209—233

элементам

(дизъюнктам)

101,

критерии

для

процедур

301

223—225

программа

отыскания

до­

— — оптимальные 42

казательств

105

106—ПО

— погрешность

224

следствий

пример

214—217

разложение

на

множители

эвристическая

ценность

_ 93

255,

256

— резольвента

91

резолюция

единичных

эле­

ментов

100

Память

человека — см.

Интел­

— — семантическая

резолюция

лект

естественный

100

Парная

ассоциация,

экспери­

стратегии

(эвристики)

101

менты

236, 237

стратегия

«сначала вширь»

План,

определение

123

101

Планирование

121—126, 257

точное

определение

97, 98

— общее

обсуждение

257,

258

эффективность

98

Погрешность

224

«Принципы

математики»

115,

Поиска

процедуры

26

118, 120

— — выводы 53

— силлогизма

97

Полезность

211, 213

Проблема

дух — тело 270

Полнота

вывода 98

— классификации

образов

210,

Предиктор

130—132

218—223

Предпочтение

единичным

эле­

оценки

(см. также

Проблема

ментам 101, 301

полупространства)

210,

217

Предпочтения

210

Программа

дифференцирования

Преобразования

базовые

123

126

— непосредственные

75,

150

— интегрирования

73

— промежуточные 150

— «Логик-Теоретик»

115—119,

— состояний

295

254—256

— составные

123

— манипулирования

математи­

Представления

форма

260—261

ческими

выражениями

126,

Признаки

(свойства),

нормали­

127

зация

228

— определяющая

химическое

— нормирование

векторов

229

строение

194,

195

— сигнатуры

212

— отвечающая

на

вопросы

Принцип

резолюции

88—111,

DEDUCOM 200

279

DEDUCOM I I 201—

атомарная

формула 91

206, 278, 305

П Р Е Д М Е Т Н Ы Й У К А З А Т Е Л Ь

31

опорные

множества

(Самюэля)

41—44, 212, 214

104—105

— признаки

позиций

212, 214

предпочтение

единич­

— размеры

дерева

254

ным элементам

101—103

— сигнатуры

212

Стратегия

«сначала вширь» 17,

— ходы из учебника

212, 214

101

Суживающееся

направленное

Эвристики

(см. также

Процеду­

сокращение

34

ры)

11—13,

101 — 104

— балансирования

сборочного

Таблица

связей

169, 171, 172

конвейера

184,

185

— выбор 260

Теория

268, 269

—-«движения

в

обратном

на­

— квантпфпкации

89

правлении»

13

ФОРТРАН

188, 262

— программы

«Эвристический

Деидрал»

194, 195

Фридберга,

Данхэма

и

Порта

Эвристическая

программа

ре­

программа

190—193,

257

грессионного

анализа

130—

Функция

оценки — см. Оцени­

132

вающая

функция

«Эвристический

Дендрал»

194,

— полезности

211,

213

195

— Сколема 283, 286—292

—-компилятор

188

Целей дерево

72

Эвристическое

программирова­

ние

(см. также

Искусствен­

— выбор

74

ный

интеллект)

253—269

— отсечение

76

определение 12, 13

— преобразование

75

перспективы

263—269

«Черный

валет»,

выигрышная

поиск

по

дереву

254—256

цели

исследований

13, 14,

стратегия

63, 64

19, 20

Шахматы, выводы

относительно

Эксперименты

по

последова­

тельной

антиципации

236

программ

53

Эксплицитные

деревья

— см.

— задачи

о шахматном

коме

Дерево

121 — 126

Эффективность

правил

вывода

— партии,

сыгранные

програм­

98

мой 50, 51

— программа

Адельсона-Вель-

ского

52

Языки

естественные,

автомати­

— — Бастиана 51

ческий перевод 267

Бернстейна

51

автоматическое

распозна­

Гринблатта

49

вание речи

264

для

решения

шахматных

ЕРАМ 236—251

задач

79, 80

— искусственные,

исчисление

Лос-Аламосская

(Кисте-

высказываний

115

ра) 49

предикатов

251

Маккарти 52

— машинные

188, 262

Ныоэлла 52

АЛГОЛ

188

— размеры

дерева

254

IPL 262

Шашки,

гипотетическая

про­

IPLV

188—190

LISP

262

грамма

36—40

ФОРТРАН

188

— действующая

программа

— программирования

262

Предисловие

к русскому изданию

5

Предисловие

автора

7

Глава I .

Эвристическое программирование — подход

к

искусственному

интеллекту

1.1.

Искусственный интеллект

9

1.2.

Цифровые

вычислительные

машины

10

1.3.

Подходы

к

искусственному

интеллекту

11

1.4.

Цели

эвристического программирования

13

1.5.

Деревья

игры

14

1.6. Программы, играющие в игры

19

Упражнения

21

Литература

22

Глава 2.

Программы,

играющие в

шашки,

калах и

шахматы

2.1. Оценка позиции при игре в шашки,

калах и

шахматы

24

2.2. Процедуры

поиска

26

2.3. Пример гипотетической программы для решения ша­

шечных

задач

36

2.4. Действующая программа, играющая

в шашки

. . . .

41

2.5. Программы, играющие в калах

45

2.6. Программа,

играющая

в шахматы

48

калах и шахматы

53

Упражнения

54

Литература

57

Глава 3. Программы,

играющие в «пять

в ряд»,

«кубик» и карточные игры

3.1. Программы, играющие в «пять в ряд»

58

3.2.

Программа,

играющая

в

«кубик»

60

3.3.

Программы,

играющие

в

карты

62

кара» и

«черный валет»

63

Упра жне н и я

64

Литература

. . ,

65

С О Д Е Р Ж А Н И Е

317

определенных

интегралов

69

4.3.

Общее

описание программ

71

4.4.

Программа,

решающая геометрические задачи . . . .

77

4.5. Программа для решения шахматных задач

79

4.6.

Программа,

решающая задачи из области исчислении

80

4.7.

Общие

выводы

85

Упражнения

, . .

86

Литература

87

Глава 5.

Автоматическое

доказательство

теорем

с

использованием

принципа резолюции

5.1. Принцип

резолюции

90

5.2. Стратегии, используемые при доказательстве теорем на

основе

принципа резолюции

101

нахождения

доказательств

105

5.4. Программа, использующая принцип резолюции для

отыскания

следствий

106

5.5. Выводы

ПО'

Упражнения

111

Литература

113

Глава 6. Другие

программы для решения математи­

ческих

задач

6.1. Программа,

доказывающая теоремы в элементарной

ма­

тематической

логике

115

зательства

119

обучаются

121

тическими выражениями . .:

126

6.5. Программа, решающая задачи на отыскание геометри­

ческих

аналогий

127

6.6. Эвристическая программа регрессионного анализа

. .

130

6.7. Общие

выводы, касающиеся программ для решения

ма­

тематических задач

132

Упражнения

133

Литература

133

Глава 7. Универсальная эвристическая

программа

(MULTIPLE)

7.1.

Программа

доказательства

137

7.2.

Программа

обучения

147

7.3.

Эксперименты с программой

Р Р

149

7.4. Результаты экспериментов с программой

РР

150

7.5.

Эксперименты с вариантом

программы Р Р

как

игровой

программой

156

7.6.

Выводы

159

Упражнения

160

Литература

160

Глава 8.

Общий решатель задач (GPS)

8.1. Предъявление задачи

163

8.2.

Исполняющая программа для решения задач

163

8.3.

Пример

решения

задачи

165

8.4.

Цели, сравнения,

операторы и таблица связей . . . .

169

8.5.

Задачи

для GPS

172

8.6.

Выводы

177

Упражнения

178

Литература

180

9.1. Программа

для балансирования

сборочных

конвейеров

183

9.2.

Программа,

составляющая

программы

188

9.3.

Программа,

которая обучается

составлять

программы

190

9.4.

Программа,

сочиняющая

музыку

193

9.5.

Программа

для определения химических структур . .

194

Упражнения

196

Литература

196

Глава 10. Программы для

автоматического дедуктив­

ного вывода ответов на вопросы

10.1.

Программы для ответов

на вопросы,

заданные

на огра­

ниченном английском

языке

199

10.2.

Программы для вывода

ответов на

вопросы,

выражен­

ные на формальном языке

200

Упражнения

206

Литература

207

С О Д Е Р Ж А Н И Е

319

Глава 11. Автоматическое отыскание линейных функ­

ций

для

выполнения

оценок и

распознава­

ния

образов

11.1.

Преобразование

проблем

/д.п-мернон

оценки

и

классификации

ш , ( я — 1)-мерных

образов

в проблему

/л,n-мерного

полупространства

210

11.2.

Критерии

для методов решения

проблемы

т,п-мерного

полупространства

223

11.3.

Некоторые

типичные алгоритмы

решения

проблемы

т,

л-мерного

полупространства

225

Упражнения

233

Литература

235

Глава 12. Элементарная

программа для

восприятия

и запоминания

(ЕРАМ)

12.1. Программа ЕРАМ

238

12.2. Эксперименты с ЕРАМ

и выводы

248

Упражнения

251

Литература

251

Глава

13. Заключение

13.1.

Различные аспекты проблемы

эвристического

про­

граммирования

253

13.2.

Советы потенциальному автору

эвристической

про­

граммы

258

ния

263

13.4. Последствия появления разумных машин

269

Упражнения

273

Литература

274

1.

Вопросно-ответные системы

275

2. Доказательство

теорем

277

3.

Распространение метода доказательства теорем на во­

просно-ответные

системы

279

4.

Организация программы

299

5.

Работа QA3 . . .:

304

Литература

'.

308

Предметный указатель

310

Р е д а к т ор В. Я.

ФРИДМАН

П е р е п л ет х у д о ж н и к а

С. II.

Мухина

Художественный

редактор

С.

Урмангеев

Технический

редактор

II.

А.

Иовлева

Корректор

Постнова

В.

Ii.

Сдано в

набор 19/ІѴ 1973 г.

Подписано

к печати 6/ІХ

1973 г.

Бумага

кн.-жури.

84Х103'/з2=5 бум . л .

16,8

усл . печ. л.

Уч.-изд.

л. 16,53.

И з д . №

20/7084. Цена 1 р. 35

к. З а к а з

1677,

И З Д А Т Е Л Ь С Т В О «МИР»

Москва,

1-й

Рижский

п е р , 2