Предлагаемая вниманию советского читателя книга М. Арбиба «Мозг, машина и - математика» относится к разряду промежуточному между научно-популярными и научными книгами. Своеобразие ее в том, что она допускает несколько уровней изучения. Читатель, не интересующийся глубоко проблематикой кибернетики, постарается разобраться только в определениях и теоремах, содержащихся в этой книге (не вникая в их доказательства), и понять суть рассматриваемых моделей. Для такой категории читателей книга может служить прекрасным научно-популярным руководством по кибернетике. Значительно больше информации получит читатель, пытающийся самостоятельно воспроизвести полные доказательства в тех местах, где даются только их наметки. При таком подходе рассматривать эту книгу как научно-популярную могут только достаточно подготовленные в математическом отношении читатели — научные сотрудники, инженеры, учителя, аспиранты и студенты вузов. И, наконец, книга может служить хорошим пособием для читателей, желающих глубоко изучить содержащийся в ней материал.

Книга для тех, кто верит в искусственный интеллект. Книга рассказывает о том, что такой разум возможно изобрести. Интересно, а будет ли он способен к полноценному мышлению, к творчеству, чувствам? Как твердят книги и фантастические боевики, такой разум может стать угрозой для человечества или наоборот - его верным соратником и помощником? Будьте спокойны – эти, и многие другие, вопросы давно уже обсуждаются многими учеными. В данной книге свою точку зрения по ним излагает член-корреспондент АМН СССР Н.М.Амосов.

В книге излагается новый подход к проблеме создания «разумных машин», основанный на использовании так называемых эволюционирующих программ, которые в ускоренном масштабе времени самосовершенствуются в процессе поиска решения задач, как бы имитируя процесс органической эволюции с «естественным отбором» и «выживанием наиболее приспособленных вариантов». Развитые в книге идеи, подкрепленные серией выполненных авторами экспериментов, позволяют по-новому подойти к ряду актуальных проблем кибернетики — проблемам обнаружения, распознавания и классификации образов, управления производственными процессами и экономическими системами в условиях неполной информации, создания самопрограммирующихся машин, автоматизации некоторых форм научного труда и т. д. Книга представляет большой интерес для специалистов различного профиля, работающих над проблемами современной кибернетики и ее практических приложений.

Книга написана легким и живым языком и рассчитана на широкий круг читателей, интересующихся проблемами кибернетики. Её чтение не требует специальных математических знаний. Кнгига посвящена проблеме поиска оптимальных решений. После формализации этой проблемы как задачи нахождения экстремума целевой функции основное внимание уделяется описанию вычислительных процедур поиска (градиентных, релаксационных, случайных и т. д.). Описываются способы преодоления трудностей, связанных с наличием ошибок, ограничений, многоэкстремальности и "овражного" характера функции цели. Излагаются основные идеи поиска на конечном множестве вариантов.

Брошюра посвящена проблеме, обсуждение которой не прекращается учеными на протяжении нескольких дет. Проблема эта сохраняет актуальность для самых различных отраслей знания — кибернетики, биологии, психологии, логики и т. д. В брошюре наглядно, показано изменение постановки вопроса об искусственном интеллекте, наблюдаемое на протяжении последнего десятилетия. Своеобразна форма брошюры — отдельные и разрозненные выступления ученых представлены в виде обмена мнениями на воображаемой дискуссии.

Книга посвящена актуальному научному направлению -проектированию и исследованию систем типа "искусственный разум". Анализируется структура разумного поведения, дается сравнительный анализ используемых алгоритмов обучения и приемов настройки сложных моделей. Рассматриваются алгоритмы и блок-схемы, описывающие вычислительные программы моделей. Рассчитана на кибернетиков и психологов, интересующихся вопросами построения сложных систем.

Книга Нильсона написана как учебник, посвященный методам поиска решений в пространстве состояний, — главной теме в исследованиях по искусственному интеллекту. В ней излагаются основные теоретические результаты и для их иллюстрации разбираются многочисленные примеры решения задач —игра в 15, игра тик-так-ту, задача о коммивояжере, задача о пирамидке, доказательство теорем и др. Для чтения книги требуются небольшие познания по теории графов, комбинаторике и исчислению предикатов. Доступность изложения и тщательно подобранные задачи различной трудности делают книгу полезной студентам и аспирантам, специализирующимся по искусственному интеллекту. Она будет интересна и специалисту как обстоятельный обзор большого числа современных работ, рассеянных по журналам, трудам конференций и отчетам.

Постановка задачи организационного управления и основные этапы ее решения. Теория принятия решений для линейных моделей статических производственных ситуаций (линейное программирование). Теория принятия решений для дискретных моделей производственных ситуаций. Теория принятия решений для нелинейных моделей статических производственных ситуаций. Приложение. Математические основы линейного программирования.

Новая книга американского ученого М. Арбиба, широко известного нашим читателям по переводу другой его книги Мозг, машины, математика (изд-во Наука, М., 1968). Автор подробно рассматривает результаты двух основных направлений в кибернетическом исследовании мышления: так называемой теории искусственного интеллекта, которая обращает основное внимание на внешнее поведение объектов, не касаясь структурного аспекта, и теории конструирования роботов, где наряду с имитацией внешних прояв.лений поведения стараются сохранить и принципы его структурной организации. Книга написана живо и популярно. Предназначена для широкого круга биологов, математиков, инженеров, для всех тех, кто интересуется проблемой искусственного интеллекта.

7. : Беллман Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях. - С. 173 - 215

В книге рассказывается об одном из самых дерзких замыслов человечества - создании искусственного интеллекта. Вмешательство интеллектуальных машин в дела людей резко ускорит научно-технический прогресс. К 2000 году эти машины почти полностью заменят людей на конвейерах массовых производств; они будут сборщиками автомобилей и телевизоров, тракторов и холодильников, самолетов и часов и многого другого. XXV съезд КПСС назвал это направление научно-технического прогресса среди немногих, "играющих особую роль в десятой пятилетке и определяющих перспективы долгосрочного развития экономики".

В книге представлены методы построения распознающих систем и систем обработки больших информационных массивов. Рассматриваются основные постановки задач и важнейшие модели алгоритмов (комбинаторно-логические, статистические и лингвистические). Изложение ведется на достаточно высоком уровне математической строгости. Особенность книги состоит в том, что рассматриваемые проблемы авторы трактуют в тесной связи с задачами эффективной обработки информации, причем теория распознавания выступает как самостоятельное направление прикладной математики со своими задачами, аппаратом и методологией. Книга может быть использована в качестве учебного пособия по математическим методам обработки информации, а также как справочное пособие для теоретиков и для тех, кто в своей практической работе сталкивается с задачами обработки информации.

Возможно ли создать искусственный интеллект? Будет ли он способен к полноценному мышлению и творчеству? Кем предстоит ему стать — помощником или соперником человеческого разума? Эти вопросы давно уже обсуждаются многими учеными. Свою точку зрения по ним высказывает академик АН УССР Η. Μ. Амосов. Автор известен своими работами в области моделирования мышления и поведения. В книге излагаются его идеи в их дальнейшем развитии. Анализируются возможные пути построения искусственного интеллекта. Подытожен опыт отдела биокибернетики Института кибернетики АН УССР по моделированию интеллекта и личности. Рассчитана на широкий круг специалистов в области кибернетики, психологов, а также на всех интересующихся вопросами современной науки.

Книга посвящена важнейшим разделам теории распознавания образов. Систематически изложены адекватные математические методы, вопросы синтеза алгоритмов распознавания в условиях полной и неполной априорной информации, сокращения размерности пространства признаков. Книга рассчитана на научных работников, инженеров, аспирантов

Монография посвящена моделям статических многошаговых и марковских процессов принятия решений в условиях дефицита информации. Рассматриваются свойства чувствительности, устойчивости, стабильности, регулярности и маргинальности байесовых решений, а также принципы построения и использования функций неопределенности и неточности. Рассмотрены классы многошаговых процессов принятия решений с ограничениями, неаддитивными и многоцелевыми функционалами. Книга представляет интерес для специалистов в области теории управления и прикладной математики.

Т. 1 : Синтез образов. - 382 с.

Roger Schank's influential book, Dynamic Memory (CUP 1982), described how computers could learn based on what was known about how people learn. Since that book's publication, Dr. Schank has turned his focus from artificial intelligence to human intelligence. Dynamic Memory Revisited contains the theory of learning presented in the original book, extending it to provide principles for teaching and learning, and includes Dr. Schank's important theory of case-based reasoning and assesses the role of stories in human memory. Dynamic Memory Revisited is crucial reading for all who are concerned with education and school reform. It draws attention to how effective learning takes place and provides instruction for developing software that truly helps students learn.

В книге рассмотрены различные аспекты процесса принятия решений. Описаны современные понятия управления сложными системами — определение целей и оценок возможных результатов действий, выбор наилучших решений, в том числе в условиях неопределенности и риска, а также в конфликтных ситуациях. Рассказывается об информационных и психологических аспектах принятия решений. Доктор технических наук, заведующий лабораторией Института проблем управления А. Г. Мамиконов — специалист в области использования ЭВМ в административно-организационных системах управления, руководитель разработки ряда АСУ, имеющих большое народнохозяйственное значение, автор более 100 статей и 15 книг по проблемам создания АСУ.

Описаны фундаментальные вопросы из области искусственного интеллекта, лежащие в основе многих приложений к обработке естественного языка, автоматическому программированию, "интеллектуальным" системам извлечения информации, экспертным системам и планированию действий. Показано, что большинство современных систем искусственного интеллекта (ИИ) может быть описано в виде глобальной базы данных, к которой применяются правила продукций под контролем некоторой управляющей системы. Выделение базы данных, правил продукций и блока управления в системе ИИ дает возможность изучения разнообразных механизмов использования в вычислительном процессе дополнительной информации о предметной области, обеспечивающих в конечном счете эффективное решение задач реальной сложности. Приводятся многочисленные примеры и программы, поясняющие и детализирующие общий подход к максимальному использованию знаний при решении задач. Автор книги - известный американский ученый, руководитель работ по искусственному интеллекту в Станфордском исследовательском институте, разработчик системы STRIPS, предназначенной для управления автономным роботом. Для научных работников, специализирующихся в области искусственного интеллекта.