Лекция
Это продолжение увлекательной статьи про словарь по искусственному интеллекту.
...
опирающаяся на процедуру установления сходства данной задачи (или составляющих ее подзадач) с задачами, решение которых уже известно.
Описание процедур решения задач в некоторой предметной области. В М.В. задается полная структура функциональных связей для элементов предметной области, связанных между собой соотношениями, позволяющими находить значения одних элементов через другие. Задание исходных целевых элементов приводит к поиску в М.В. путей, ведущих от исходных элементов к целевым. Если хотя бы один такой путь существует, то по нему строится программа решения поставленной задачи. М.В. обеспечивают автоматический синтез программ.
Модель, остающаяся неизменной при работе с ней. В процессе функционирования интеллектуальной системы М.З. в отличие от открытой модели нельзя добавлять новые факты и закономерности. Все утверждения, полученные в М.З. окончательны и абсолютны.
Описание знаний в базе знаний. Известны четыре типа М.З.: логические, в основе которых лежит формальная модель; сетевые, в основе которых лежит семантическая сеть; фреймовые, основанные на фреймах ; продукционные, основанные на продукциях. Каждая такая М.З. определяет форму представления знаний.
Гипотетическая модель, описывающая устройство когнитивной структуры (структуры знаний у человека). Для интеллектуальных систем М.К. совпадает с моделью знаний.
Модель предметной области из перечня всех понятий, используемых для описания этой области, вместе с их свойствами и характеристиками, классификаций этих понятий по типам, ситуациям, признакам в данной области и законами функционирования процессов, протекающих в ней. М.К. строится при погружении описания предметной области в базу знаний интеллектуальной системы.
Одна из моделей логической семантики, используемая в искусственном интеллекте. В основе М.К. лежит представление о множестве возможных миров, каждый из которых задаетсяформальной системой. Переход из одного возможного мира в другой в рамках М.К. осуществляется с помощью специального отношения, свойства которого могут варьироваться.
Модель, в рамках которой процесс решения задач человеком объясняется аналогией с движением по лабиринту. Площадки лабиринта соответствуют промежуточным результатам (часть площадок отмечена как целевые), а передвижение от площадки к площадке происходит за счет использования преобразований из заданного набора. В М.Л. решение задачи - это поиск пути от начальной площадки лабиринта к одной из целевых. При этом лабиринт считается полностью заданным. (См. Модель реляционная.)
1. Модель, относящаяся к фиксации тех или иных знаний о естественном языке.
2. Описание объекта в терминах лингвистических переменных и рассуждений о них.
Модель, основанная на расширении формальной системы, в рамках которой вводятся процедуры изменения всех или части элементов формальной системы в зависимости от решаемых задач. М.Л.Л. часто используется как способ задания модели Крипке.
Модель представления знаний, в основе которой лежит формальная система.
Способ отображения в памяти интеллектуальной системы знаний о внешней среде. (См. Модель знаний, Схема концептуальная.)
Модель, лежащая в основе процесса обучения человека или технического устройства. Различают два типа М.О. - дескриптивный и нормативный. Дескриптивный М.О. извлекается из описания процесса деятельности, которой человек или система должны обучаться. Это извлечение может происходить разными способами. Наиболее известный из них основан на процедуре обучения на примерах. Нормативная М.О. задается заранее. Часто обучение нормативного типа называют обучением с учителем.
Описание совокупности знаний о том, как организуется общение между пользователем и интеллектуальной системой. Обычно в М.О. входит модель пользователя и модель течения диалога. Если общение происходит на профессиональном естественном языке, то для построения модели пользователя используются результаты, полученные в теории речевых актов. В других случаях могут быть применены процедуры обмена графической информации через экран дисплея.
Модель, в которую в процессе функционирования интеллектуальной системы можно добавить новые факты и закономерности.
Модель (техническая или программная), воспроизводящая некоторые виды поведения объектов при определенных условиях внешней среды (преодоление препятствий, реакция на внешние воздействия, выбор решений и пр.). М.П. используется как при изучении реального поведения биологических систем и человека, так и при разработке интеллектуальных роботов (планирования их автоматного поведения).
Совокупность знаний об особенностях работы пользователя с системой, его намерениях, целях и требованиях, которая хранится в памяти интеллектуальной системы. М.П. помогает системе организовать эффективный диалог с пользователем, создает ему психологический комфорт.
Модель описания данных, в которой все отношения задаются строками таблиц, столбцы которых помечены именами атрибутов. Табличное представление данных оказывается часто удобным. Это обеспечило широкое распространение реляционных баз данных. В основе М.Р. лежит специальное исчисление предикатов.
Модель представления знаний, в основе которой лежит семантическая сеть.
Классификационная модель, которая позволяет опознавать текущие ситуации как известные системы. М.С. используется, например, в ситуационном управлении.
В искусственном интеллекте - совокупность процедур и декларативных описаний, с помощью которых в интеллектуальных системах имитируется та часть сознательной деятельности человека, которая поддается вербализации. В психологии термин "сознание" трактуется более широко. В него включаются, например, способность субъекта, обладающего сознанием , к самонаблюдению (самосознанию), рефлексии и активности.
Модель поведения, опирающаяся на принцип черного ящика. В М.С.Р. рассматриваются конечное множество стимулов, которые могут восприниматься субъектом или подаваться на выход искусственной системы, и правила соотнесения этим стимулам реакций, выдаваемых субъектом или системой. Внутренние процессы, связывающие стимулы и реакции, не анализируются и не учитываются. М.С.Р. находит применение в интеллектуальных системах на уровне воспроизведения простейших поведенческих реакций на раздражения, поступающие из внешней среды.
Часть модели общения, представляющая собой описание видов и структур диалога, которые имеются в распоряжении интеллектуальной системы и которые может использовать пользователь в ходе общения с данной интеллектуальной системой. М.Т.Д. задается в виде либо жестких правил, либо автоматной грамматики, либо сценария. (См. Модель пользователя.)
Формальное описание на некотором логическом языке структуры объекта. (См. Система формальная.)
В лингвистике - формализованное представление знаний о языке. Как правило, включает морфологический, синтаксический, семантический и прагматический компоненты, которые также могут разделяться на более дробные компоненты.
Правила вывода, в логике которое утверждает: "Если выведены A и A®B, то B выводимо".
Правило вывода в логике, которое утверждает: "Если верно A и BA, то верно B". Это правило используется в методе резолюций.
Свойство, характерное для вывода в замкнутой формальной системе и в закрытой базе знаний и состоящее в том, что ранее выведенные утверждения не теряют истинности при расширении множества посылок для вывода.
Свойство, используемое в базах данных и знаний и заключающееся в том, что если две информационные единицы соединены между собой отношениями типа "род-вид" или "класс-элемент", то информация, общая для всех видов, входящих в род, или для всех элементов, входящих в класс, содержится в информационной единице более высокого уровня и при необходимости наследуется единицей более низкого уровня. Н. позволяет ликвидировать дублирование в хранении информации в базах данных и знаний.
Направление в исследованиях по искусственному интеллекту для которого характерно использование для воспроизведения в интеллектуальных системах процессоров, присущих биологическим объектам, структур и функций, аналогичных структурам и функциям этих объектов. В рамках этого направления были созданы формальные модели нейронов, на основе которых строятся сети, позволяющие решать задачи распознавания образов, классификации, стимул-реактивного поведения и т.п. Усложнение структур формальных нейронов приводит к структурам, обладающим широкими функциональными возможностями. Их часто называют нейрокомпьютерами. Примерами нейробионического устройства может служить перцептрон.
См. ЭВМ нейробионические.
Элемент, работа которого описывается функцией
/
| 0 при S AiXi - S BiZi < h
y = <
| 1 при S AiXi - S BiZi >= h
\
Здесь y -двоичный выход; Xi -разрешающие двоичные входы; Zi-запрещающие двоичные входы; ai и bi - весовые коэффициенты; h порог. Варьируя значения весовых коэффициентов и порога, можно с помощью Н.Ф. реализовать любую булеву функцию. В Н.Ф. входы ассоциируются с синапсами нейрона, а выход - с его аксоном. Н.Ф. функционирует не так , как биологический нейрон (не учитывается время релаксации, латентный период, который всегда наступает после срабатывания нейрона и в течении которого он не может воспринимать входных сигналов). Но именно такая модель используется при конструирования многих устройств, разрабатываемых в нейробионике (например, перцептронов).
Свойство, характерное для вывода в открытой формальной системе и в открытой базе знаний и состоящее в том, что ранее выведенные утверждения могут перестать быть выводимыми при появлении новых фактов.
Свойство интерпретации выражений, когда им приписываются оценки правдоподобия, отличные от абсолютной истины и лжи. Работа с такими выражениями требует специальных средств пересчета оценок правдоподобия. При логическом выводе, когда имеется неопределенность, используются либо многозначные логики, либо правдоподобные рассуждения.
Неопределенность, возникающая из-за расплывчатости и неоднозначности словесных выражений. При описании качественных знаний приходится применять специальные приемы для устранения Н.Л. (См. Множество нечеткое, Функция принадлежности, Переменная лингвистическая.)
Свойство описания предметной области, заключающееся в том, что это описание не может быть преобразовано в формальную систему. При работе с неполной информацией используютсяправдоподобные рассуждения или рассуждения по умолчанию.
Ситуация, при которой для множества однотипных задач нельзя найти общего алгоритма, решающего их, хотя для подмножеств этого множества можно построить специфические алгоритмы поиска решения. Существование таких алгоритмически неразрешимых проблем строго доказано.
Технология обработки информации и решения задач с помощью ЭВМ, опирающейся на достижения искусственного интеллекта. Основной идеей, используемой в НИТ, является автоматизация процедуры построения программы, интересующей пользователя, на основании введенного им в систему описания постановки задачи на привычном для него профессиональном языке. Таким образом, Н.И.Т. обеспечивает возможность общения с ЭВМ пользователя, который не является профессиональным программистом. Для того чтобы была реализована основная идея Н.И.Т., необходимо, чтобы ЭВМ обладала интеллектуальным интерфейсом, базой знаний и решателем, т.е. была бы интеллектуальной системой. Другой чертой Н.И.Т. является распределенный способ решения задачи, когда пользователи, занятые решением общей задачи, общаются между собой через сеть ЭВМ, электронную почту и общую базу знаний. В сеть входят также базы данных, из которых пользователи черпают информацию для решения своей задачи.
Совокупность реальных или абстрактных объектов (сущностей), связей и отношении между этими объектами, а также процедур преобразования этих объектов для решения задач возникающих в О.П.
Предметная область, концептуальная модель которой не может быть погружена в формальную систему или совокупность формальных систем. Большинство предметных областей, с которыми приходится иметь дело в интеллектуальных системах, являются плохо структурированными.
Предметная область, концептуальная модель которой может быть погружена в формальную систему.
См. Область предметная.
Совокупность приемов и методов, позволяющих в базах знаний вводить новые знания, получаемые из имеющихся за счет кластеризации, введения гиперсобытий и гипотез.
Процесс выработки гипотезы, с помощью которой описывается общая закономерность, связывающая воедино разрозненные знания, выступающие как частные случаи этой закономерности.
Инструментальное средство для проектирования и создания экспертных систем. В состав О. входят средства проектирования баз знаний с различными формами представления знаний и выбора режима работы решателя задач. Для конкретной предметной области инженер по знаниям определяет нужное представление знаний и стратегии решения задач, а затем, вводя их в О., создает конкретную экспертную систему.
Одна из функций интеллектуальной системы, заключающаяся в доказательстве или проверке того, что полученное системой решение не противоречит знаниям, которые хранятся в памяти системы. Таким образом, О. является относительным. При изменении содержимого базы знаний или базы данных. О. может либо сохранить свою силу, либо стать неверным. Обычно О. тесно связано с объяснением. К О. близко понятие аргументации.
Совокупность процессов анализа текстов на естественном языке, их понимания и синтеза текстов. В процессе анализа в наиболее развитых системах обработки естественно-языковых сообщений происходит морфологический, синтаксический и семантический анализ текста, в результате чего выявляется глубинная структура текста, которая переводится во внутреннее представление, используемое в базе знаний интеллектуальной системы. Соотнесение этой структуры с теми знаниями, которые хранятся в системе, позволяет понять смысл исходного текста. При синтезе текстов сначала формируется семантическая структура текста, которая затем наполняется лингвистическими единицами с учетом синтаксиса и морфологии выбранного естественного языка. С О.Е.Я. связано решение задач машинного перевода, автоматического реферирования, общения с пользователем на ограниченном профессиональном естественном языке и т. п.
Процесс, связанный с обработкой визуальной информации (изменение масштабов, выделение контуров, распознавание видимых и невидимых частей изображения и т. п.).
Способ решения задачи, при котором выделенные из нее подзадачи выполняются одновременно. За счет специально организованного взаимодействия процессов решения подзадач в конце О.П. получается решение исходной задачи.
Совокупность процедур, используемых при обработке изображений, особенностью которых является то, что они оперируют данными, представляющими собой содержимое одного двоичного разряда.
Изображение типичного или обобщенного представителя некоторого класса объектов.
Фрагмент знаний, по которому осуществляется поиск по образцу, или эталон, по которому происходит классификация изображений, ситуаций, правил и т. п.
Усвоение знаний, умений и навыков путем или получения и восприятия информации от учителя или обработки наблюдаемой информации с последующим построением на основе этих наблюдений новых общих правил и закономерностей. Обе формы О. используются в интеллектуальных системах для приобретения новых знаний.
Вид обучения, при котором индивиду или интеллектуальной системе предъявляется набор положительных и отрицательных примеров, связанных с какой-либо заранее неизвестной закономерностью. В интеллектуальных системах вырабатываются решающие правила, с помощью которых происходит разделение множества примеров на положительные и отрицательные. Качество разделения, как правило, проверяется экзаменационной выборкой примеров. Если качество разделения на экзаменационной выборке оказывается удовлетворительным, то выработанные решающие правила принимаются системой как окончательные. Если экзамен оказался неудовлетворительным, то экзаменационная выборка добавляется к обучающей и строятся новые решающие правила. После этого процесс экзамена повторяется.
Процесс установления и развития контакта между людьми, порождаемый потребностью в совместной деятельности и включающий обмен информацией, выработку единой стратегии взаимодействия и восприятие и понимание друг друга. В расширительном смысле понятие О. распространяется на контакт человека с ЭВМ, в ходе которого решается некоторая задача.
Процедура объединения в обобщенную гипотезу ряда гипотез, снабженных своими коэффициентами правдоподобия.
Одна из функций интеллектуальной системы. О. предоставляет пользователю информацию о том, как интеллектуальная система получила выданное пользователю решение. В отличие отобоснования О. опирается лишь на тот маршрут, который сохранился в памяти системы от процесса поиска решения. Используя этот маршрут, интеллектуальная система формирует пользователю О. на профессиональном естественном языке, позволяющее ему представить все принципиальные шаги решения.
Ограничения, налагаемые на совокупность информационных единиц, хранящихся в базах данных и базах знаний. Эти ограничения должны выполнятся в любых состояниях, которые определяются текущим содержимым базы знаний и базы данных.
См. Графика динамическая.
Одна из функций интеллектуальной системы. С помощью О. некоторое решение системы обосновывается не путем логических рассуждений или обращения к имеющимся в системе знаниям а путем обращения к имеющийся в системе ценностной структуре. О. убеждает в том, что данное решение не противоречит этой ценностной структуре. (См. Объяснение, Обоснование.)
Поиск ошибок в базе знаний интеллектуальной системы. Различают синтаксическую отладку и семантическую отладку базы знаний.
Нахождение в программе смысловых ошибок. О.С. осуществляется путем выполнения на ЭВМ тестируемой программы с такими исходными данными, для которых правильное решение заранее известно.
Идентификация ошибок в программе на языке представления знаний, осуществляемая автоматически синтаксическим анализатором.
Задание на множестве М декартова произведения М' * M' M. Пары, входящие в M' * M'', являются элементами О., а совокупность этих пар образует график О. или его экстенсионал. О. может обладать рядом внутренних (рефлексивностью, симметричностью и т. п.) и некоторой внешней семантикой, связанной с его именем. Вся эта информация образует семантику О. или егоинтенсионал.
Термин объясняется в статье Отношение рефлексивное.
Термин объясняется в статье Отношение симметричное.
Термин объясняется в статье Отношение транзитивное.
Отношение в явной форме не присутствующее в базе знаний, но определяемое из тех отношений, которые имеются в базе.
Отношение, с помощью которого описываются связи факторов, событий и явлений во времени. Примерами О.В. могут служить "быть раньше", "одновременно", "заканчиваться одновременно" и т. п. О.В. используются во временных логиках, логиках действий и других псевдофизических логиках.
Отношения, с помощью которого описываются действия, происходящие в реальном мире. Примерами О.Д. могут служить: "двигаться к", "приближаться", "воздействовать" и т. п. О.Д. используются в логиках действий, являющихся видом псевдофизических логик.
Отношение на множестве утверждений, относящихся к интенсиональной составляющей знаний о проблемах области.
Отношение, с помощью которого описываются различные виды причинно-следственных связей между объектами.
Отношение, задаваемое специальной коммутативной диаграммой, связывающей элементы и операции одного множества с элементами и операциями другого множества с помощью операторов, характерных для размытой логики.
Термин объясняется в статье Отношение рефлексивное.
Термин объясняется в статье Отношение симметричное.
Термин объясняется в статье Отношение транзитивное.
Отношение, с помощью которого описываются пространственные взаимосвязи объектов. Примерами О.П. могут служить: "находиться близко", "соприкасаться", "быть внутри" и т. п. О.П. используются в пространственных логиках, логиках действии и других псевдофизических логиках.
Связь двух или более информационных единиц, устанавливаемая на основе их семантической близости.
Отношение, обладающее тем свойством, что любой его элемент сам с собой всегда находится в этом отношении. Примерами О.Р. могут служить: "совпадать", "быть похожим" и т. п. Если свойство рефлексивности не выполняется хотя бы для одного элемента отношения, то оно называется нерефлексивным отношением, а если оно не имеет места ни для одного элемента -антирефлексивным отношением.
Используемое в базах знаний отношение семантика которого задается его именем.
Отношение, обладающее тем свойством, что для любой пары (А, В) элементов, находящихся в этом отношении, справедливо утверждение, что пара (В, А) также находится в этом отношении. Примером может служить отношение "быть супругом" для мужей и жен. Отношение, для которого это свойство не выполняется хотя бы для одного пары, называется несимметричным, а если оно не выполняется ни для одной пары - антисимметричным.
Рефлексивное, симметричное и нетранзитивное отношение. Такое отношение может толковаться как отношение сходства. В отличие от отношения эквивалентности, дающего разбиение множества элементов, на котором оно определено, на непересекающиеся подмножества, О.Т. дает покрытие этого множества. О.Т. используется при классификациях информации в базах знаний.
Отношение, для которого из того, что пары (А, В) и (В, С) находятся в этом отношении, всегда следует, что в этом же отношении находится пара (А, С). Если это свойство не выполняется хотя бы для одной тройки элементов, то отношение называется нетранзитивным, а если не выполняется ни для какой тройки элементов, то - антитранзитивным. Примером транзитивного отношения может служить отношение "быть старше".
Отношение, с помощью которого в базе знаний задаются связи между информационными единицами. Эти связи определяют процедуры нахождения (вычисления) одних единиц через другие.
Симметричное, рефлексивное и транзитивное отношение. Используется для классификации множеств элементов путем разделения его на непересекающиеся классы, в совокупности покрывающие все исходное множество.
Отношение на множестве конкретных фактов, хранящихся в базе данных. (См. Представление экстенсиональное.)
Одноместная логическая операция, обозначаемая а. Для двузначной логики она определяется следующим образом: если а является истинным, то а является ложным, а если а является ложным, то а является истинным. В многозначной логике имеется несколько видов отрицания. Прямое обобщение двузначного отрицания для k-значной логики выглядит как а = (k - a) mod k.
См. Отрицание.
См. Актант.
См. Актант.
Память, ориентированная на поиск хранящейся информации по содержанию. Организована с использованием признаков (тегов), связывающих данные (информацию) по их содержанию, в отличие от обычной памяти, информация в которой отыскивается по номеру ячейки, в которой она хранится. В П.А. используется поиск по образцу.
"Неограниченная" оперативная память, которой располагает пользователь. С помощью специальных системных средств в ЭВМ происходит проецирование части П.В. на поле оперативной памяти. При этом остальная часть П.В. хранится на внешних носителях.
Специально выделенная область памяти, предназначенная для хранения пиктограмм - условных графических изображений информационных объектов или операций.
См. Архитектура конвейерная.
Совокупность процедур с помощью которых на ЭВМ происходит перевод текста с одного языка на другой. Эти процедуры реализуют анализ исходного текста, его грамматический (морфологический и синтаксический) разбор, перевод текста в глубинную структуру, отражающую смысл текста. По этой глубинной структуре строится соответствующий текста на другом языке. Процедуры синтеза текста в какой-то мере повторяют в обратной последовательности процедуры анализа. В настоящее время существуют системы П.М. осуществляющие перевод текстов из фиксированной предметной области.
Переменная, которая в качестве своих значений использует слова и словосочетания, являющиеся характеристиками какого-либо явления. Например П.Л. с именем "длина" может принимать, следующие значения: "крошечная", "очень маленькая", "средняя", "большая", "очень большая". П.Л. используются при формализации качественной информации при ее вводе в базу знаний. Внечеткой логике значения П.Л. могут выступать как специальные квантификаторы.
Переменная, используемая в пропозициональной логике.
Переменная в логике, стоящая в зоне действий квантора общности или квантора существования.
Одна из составляющих речевого акта наряду с локуцией и иллокуцией. Эффект, достигаемый в результате иллокуции.
Устройство, построенное по нейробионическому принципу. Простейший трехслойный П. состоит из поля фоторецепторов, каждый из которых может находиться в двух состояниях, поля ассоциативных формальных нейронов и решателей. На поле фоторецепторов проецируется черно-белые изображения. Фоторецепторы случайным образом соединяются с разрешающими и запрещающими входами ассоциативных формальных нейронов, выходы которых также случайным образом соединяются с входами решателей. В процессе обучения классификации входных изображений происходит подбор весовых коэффициентов и порогов ассоциативных нейронов таким образом, чтобы вход решателей (на них суммируются сигналы, приходящие от ассоциативных нейронов) могли использоваться как источник разделения множества входных изображений. Кроме трехслойного П. исследовались и многослойные П., у которых вводилось несколько слоев ассоциативных нейронов. Как показали исследования, возможности П. в области классификации - ограниченные. В настоящее время интерес к П. практически угас.
См. Восприятие.
Элементарная часть изображения на экране дисплея. П. характеризуется яркостью и цветом. Размер П. стандартен. Из П. строится изображение на экране.
Условное графическое изображение информационных объектов или операций.
Процесс составления последовательности действий, подзадач, операций, подцелей, поочередное выполнение которых должно привести в достижению целей, поставленных перед системой. Винтеллектуальных системах П. может осуществляться либо в пространстве задач, либо в пространстве состояний.
См. Планирование.
Планирование, при котором сначала ищется приблизительный план, с помощью которого находится принципиальный ответ о достижимости поставленных целей. Затем этот план постепенно уточняется и доводится до уровня, когда он может однозначно реализоваться.
Планирование, при котором отдельные части плана формируются в разных местах и различными средствами, а затем объединяются центральным органом. П.Р. встречается в интеллектуальных роботах и других интеллектуальных системах, когда они включены в систему сбора, передачи и обработки данных.
Построение начального плана действий в иерархических системах планирования. Стратегический план учитывает только основные сведения о среде планирования, но не учитывает особенности конкретной ситуации, в которой происходит планирование. Используется затем на нижележащих уровнях.
Построение плана действий в иерархических системах планирования. При П.Т. в план, получаемый на уровне стратегического планирования, вносятся коррективы, связанные с учетом конкретных особенностей текущей ситуации и состояния планирующей системы. Уровней П.Т. может быть несколько.
Комплекс программных средств, предназначенных для поиска планов действий.
Метод принятия оптимальных статистических решений, основанный на положении, что параметр распределения вероятностей наблюдаемого случайного события, влияющий на характер принимаемых решений, является случайной величиной, определенной априорным распределением. П.Б. минимизирует средний риск, т. е. математическое ожидание теперь, связанных с неправильными или неточными решениями. П.Б. используется в теории статистических решений, теории игр, теории распознавания образов и для правдоподобного вывода в интеллектуальных системах.
Движение в структурированном пространстве от одних узлов этого пространства к другим. Если П. является целенаправленным, то задано множество начальных узлов, с которых П. может начинаться, и множество конечных (целевых) узлов, при достижении которых П. прекращается. Движение по структуре поискового пространства определяется стратегическими П. Среди них наиболее
продолжение следует...
Часть 1 Толковый словарь по искусственному интеллекту
Часть 2 АНАЛИЗАТОР СИНТАКСИЧЕСКИЙ - Толковый словарь по искусственному интеллекту
Часть 3 ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ - Толковый словарь по искусственному интеллекту
Часть 4 МОДЕЛЬ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ - Толковый словарь по искусственному интеллекту
Часть 5 ПОИСК АССОЦИАТИВНЫЙ - Толковый словарь по искусственному интеллекту
Часть 6 СИНТЕЗ ПРОГРАММ АВТОМАТИЧЕСКИЙ - Толковый словарь по искусственному интеллекту
Комментарии
Оставить комментарий
Искусственный интеллект. Основы и история. Цели.
Термины: Искусственный интеллект. Основы и история. Цели.