Искусственный интеллект и универсальное мышление, Потапов А.С., 2012.
Книга содержит доступное введение в обширную и сложную область искусственного интеллекта. Существенное внимание уделено основополагающим идеям, необходимым для глубокого понимания методов поиска в пространстве решений, представления знаний, машинного обучения и самоорганизации, составляющих основу искусственного интеллекта. В то же время книга представляет собой рассуждение о том, каких ключевых свойств не хватает интеллектуальным системам, чтобы стать по-настоящему разумными, для чего автор нередко обращается к истокам искусственного интеллекта в области психологии, лингвистики, нейрофизиологии, математики, философии.
Книга предназначена для широкого круга читателей, интересующихся вопросами мышления, но также может оказаться полезной и специалистам в области искусственного интеллекта.
ОТ ЧИСЛА К АЛГОРИТМУ.
Прежде чем обсуждать, в чем же заключается фундаментальный вклад математики в возникновение компьютеров, попробуем подумать над вопросом: что такое математика? Что в ней является предметом исследования? Первое, что приходит на ум, — это числа, или количественные отношения. Но что же это такое — число?
Понятие числа удивляет своей универсальностью. Два плюс два равно четырем вне зависимости от того, складываем ли мы яблоки или секунды, выполняем ли мы сложение на Земле или на Марсе. Сложно представить себе мир, в котором результат сложения менялся бы каждый раз. И даже фантасты, несмотря на все свое воображение, не рискуют описывать подобные миры! Такое постоянство результатов сложения связано, в первую очередь, с тем, что сложение — это умственная операция объединения объектов, не подразумевающая какого-то конкретного физического взаимодействия между ними. Ведь «физическое» сложение далеко не всегда равносильно математическому, и если сложить вместе две половинки критической массы радиоактивного вещества, в ответе получится не просто единица...
ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Часть первая. МЫШЛЕНИЕ КАК ПОИСК.
Големы и алхимики.
От числа к алгоритму.
Универсальная машина.
Алгоритмическая неразрешимость.
Проклятие размерности.
Параллельность, непрерывность и квантовые компьютеры
Измерение интеллекта.
Мыслят ли животные?.
Мысль и действие.
Рассуждения о методе.
Эвристическое программирование.
Направленный поиск.
Успехи и неудачи эвристических программ.
Общий решатель задач.
Лабиринт алгоритмов.
Часть вторая. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ.
Представление знаний как язык описания мира.
Логика высказываний.
Исчисление свойств и отношений.
Знания, требующие рассуждений.
Замкнутый мир и небытие.
Неклассические логики.
Знания в правилах.
Нужна ли логика мышлению?.
Власть над словом.
N-граммы.
Структура непосредственных составляющих.
Формальные грамматики.
Глубинные роли.
Ассоциативные и семантические сети.
Фреймы, объекты и программирование.
Экспериментные системы.
От проблемы смысла к обучению.
Часть третья. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ.
Искусственные нейронные сети.
Что значит учиться?.
Загадка нервных клеток.
Перцептрон.
Модели ассоциативной памяти.
От нейронов до зрения.
Неоднозначность и адаптивный резонанс.
Неклассические искусственные нейронные сети.
Нейронные сети и машина Тьюринга.
Распознавание и индукция.
Распознавание образов и обучение.
Соседи и эталоны.
Математические методы распознавания.
Распознавание и случайность.
Обучение без учителя.
Выбор признаков.
Загадка индуктивного вывода.
Что такое вероятность?.
От случайности к информации.
Алгоритмическая сложность и индивидуальная случайность.
Универсальное пространство моделей.
Принцип минимальной длины описания.
Обучение и символы.
Наука, красота и творчество.
Выявление правил.
Восстановление грамматик.
Законы текста.
Индукция и дедукция.
Нечеткая логика.
Теория свидетельств.
Обучение понятиям.
Обучение животных и модели рефлексов.
Память.
Воплощенный интеллект.
Часть четвертая. СТАНОВЛЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА.
Интеллект и эволюция.
Аниматы.
Искусственные эмоции.
Искусственная жизнь.
Врожденность интеллекта.
Эволюционные вычисления.
Эволюция как поиск.
Самоорганизация.
Имитация отжига.
Клеточные автоматы.
Второе начало.
Синергетика.
Модели динамических систем.
Детерминированный хаос.
Самоорганизация в ИИ.
Детерминизм, хаос и свобода воли.
Проблема эмерджентности.
Теория метасистемных переходов.
Технологическая сингулярность.
Заключение.
Предметный указатель.
Купить .
Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Потапов :: искусственный интеллект
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
- Архитектура ЭВМ, Башиева А.Х., Рядченко В.П., 2018
- Искусственный интеллект и логические нейронные сети, Барский А.Б., 2019
- 280 игр для 32-битных приставок PlayStation, 1998
- Руководство по Cycles, Слаква А.
- Моделирование сложных систем по экспериментальным данным, Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П., 1987
- Архитектура ЭВМ и вычислительных систем, Максимов Н.В., Партыка Т.Л., Попов И.И., 2013
- ANSYS в руках инженера, практическое руководство, Каплун А.Б., Морозов Е.М., Олферьева М.А., 2015
- Анализ подлинности изображения, Арцыбашева А.А., Козлов А.А., Сидоренко В.Г., 2018