Архипелаг искусственного интеллекта

Оглавление

ПРЕДИСЛОВИЕ К РОССИЙСКОМУ ИЗДАНИЮ

ВВЕДЕНИЕ. ПОЧЕМУ «АРХИПЕЛАГ»?

НЕСКОЛЬКО ОБЩИХ ЗАМЕЧАНИЙ
На чем основаны
методы искусственного интеллекта?
Возможен ли искусственный интеллект?
Вначале познакомимся с общей классификацией
Машинное обучение
Ключ ко многим методам искусственного интеллекта — имитация природы
Предварительная классификация
методов искусственного интеллекта

СИМВОЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ КАК САМЫЙ СТАРЫЙ ОСТРОВ АРХИПЕЛАГА
Характеристика символьных методов

ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
Книга, к которой следует обратиться
Популярность нейронных сетей
Путь к созданию искусственных нейронных сетей
Нейрон — биологический микропроцессор
Несколько интересных фактов о структуре нейрона
Искусственный нейрон
Способ реализации искусственных нейронов
Как объединить нейроны в хорошую сеть?
Достоинства обучения нейронной сети
Что такое обучающее множество?
Процесс обучения сети
Предотвращение переобучения
Сглаживание результатов процесса обучения
Пример перехода от обучения к эксплуатации нейронной сети
Сети Кохонена
Сети Хопфилда
Сети глубинного обучения

СВЕТИЛЬНИК ЧЕЛОВЕЧЕСКОЙ МУДРОСТИ НА АРХИПЕЛАГЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Как научить компьютер, что нельзя убивать пациентов?
Эксплуатация экспертной системы — как ставить вопросы?
Метод автоматического вывода
Форма отклика и способ ее использования
Экспертная система храбрее работников

ОСТРОВ В ТУМАНЕ
Что называется нечетким множеством?
Нечеткая логика
Немного о нечеткой логике, увы, с несколькими формулами
Приближенные числа как нечеткий подход к арифметике

ПРИБЛИЖЕННЫЕ МНОЖЕСТВА
Мой соотечественник — создатель раздела искусственного интеллекта
Принятие решений в случае приближенных множеств
Простой пример

РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ (PATTERN RECOGNITION)
Распознавание образов в гражданских приложениях
Описание образа через его свойства
Обучение как необходимый элемент распознавания
Простые методы распознавания

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
Методы группирования как ключ к кластерному анализу
Выбор уровня сечения и его последствия
Мощность кластеров и их полезность

ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ
Понятия хромосомы, особи и популяции
Хромосома, описывающая рыбу, — введение в хороший пример
Функционирование генетического алгоритма: выбор начальной популяции
Функционирование генетического алгоритма: оценивание особей
Функционирование генетического алгоритма: критерий останова
Функционирование генетического алгоритма: почему выбираем секс?
Функционирование генетического алгоритма: выбор родительских особей
Функционирование генетического алгоритма: применение мутации
Функционирование генетического алгоритма: смена поколений
Эффект выполнения генетического алгоритма

МУРАВЬИНЫЕ АЛГОРИТМЫ — УЗКИЙ, НО РЕЗУЛЬТАТИВНЫЙ ПОДХОД ОБУЧАЮЩИЕСЯ ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ
Как устроено дерево решений?
Создание дерева решений в результате обучения — база обучения
Создание дерева решений в результате обучения — процесс обучения
Готовые инструменты для построения обучающихся деревьев решений

ПРОГРАММЫ, ИГРАЮЩИЕ С ЛЮДЬМИ В СТРАТЕГИЧЕСКИЕ ИГРЫ
Вначале «пали» шашки
Противостояние шахматных программ
Неизбежная катастрофа
Это компьютер выиграл, а не программист!
Пал последний бастион — игра го

ОБРАБОТКА ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА
Значение естественного языка
Распознавание речи и автоматическая замена высказывания текстом
Что компьютер может сделать с текстом?
Частотные словари и их применение
Программы для ведения диалога и перевода с языка на язык

РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ ПОСЛЕДУЮЩЕГО ОЗНАКОМЛЕНИЯ

БИБЛИОГРАФИЯ