Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги / Толковый словарь по искусственному интеллекту

..pdf
Скачиваний:
34
Добавлен:
12.11.2023
Размер:
11.14 Mб
Скачать

ских выражения вместо переменных. Термы подбираются таким об­ разом, что при замене ими одноименных в двух выражениях пере­ менных оба выражения становятся идентичными. Сама подстановка называется унификатором. У. используется при логическом выводе в методе резолюций.

УПРАВЛЕНИЕ СИТУАЦИОННОЕ. Способ управления сложны­ ми техническими и организационными системами, при котором с по­ мощью экспертной информации строится классификатор, позволяю­ щий разбивать все наблюдаемые ситуации на классы и приписывать каждому классу одношаговое решение или первый шаг в многошаго­ вом решении. Для описания ситуаций и классификации их в У.С. используется модель знаний, близкая к семантической сети.

Ф

ФАСЕТ. См. Слот.

ФОКУС. В искусственном интеллекте совокупность знаний, ак­ тивизируемая при формировании или интерпретации сообщения на естественном языке.

ФОРМА ПРЕФИКСНАЯ НОРМАЛЬНАЯ. Представление выра­ жений исчисления предикатов в виде >1 \ .vj ...» т хт М , где »/ до­ есть либоУдс/, либоЭдс/; М — выражение, не содержащее предикат­ ных символов. С помощью простой процедуры любое выражение в исчислении предикатов может быть переведено в Ф.П.Н.

ФОРМУЛА АТОМАРНАЯ. Выражение вида Н (/j, /2 ,..., tm), где Я — m-местный предикат; — термы.

ФОРМУЛА ЗАМКНУТАЯ. Выражение в формальной системе, в котором либо нет переменных, либо переменные связаны квантифи­ каторами.

ФОРМУЛА ОБЩЕЗНАЧИМАЯ. Замкнутая формула, сохраняю­ щая тождественную истинность при всех интерпретациях.

^ФОРМУЛА ОТКРЫТАЯ. Выражение в формальной системе, в которое входит хотя бы одна переменная, не связанная квантифи­ катором.

ФРАКТАЛ. Множество с нецелой размерностью для описания не­ гладких кривых и поверхностей. Ф. используется в системах машин­ ной графики для задания сложных графических образов и при изме­ нении масштабов изображений. С помощью Ф. удается при измене­ нии масштаба убирать и вводить элементы изображения, зависящие от выбранного масштаба.

ФРЕЙМ. Специальная форма представления знаний, которая оп­ ределяется рекурсивно. Ф. состоит из конечного числа слотов, каж­ дый из которых имеет имя и значение.

ФРЕЙМ-ОБРАЗЕЦ. 1. Фрейм, выступающий в качестве образца при поиске по образцу в базах знаний. 2. Синоним для фрейма-эк­ земпляра.

ФРЕЙМ ПАДЕЖНЫЙ. Фрейм, у которого все слоты имеют име­

6

- 6474

81

 

на, являющиеся глубинными падежами.

ФРЕЙМ-ПРОТОТИП. Фрейм, у которого в части слотов (или во всех слотах) отсутствуют константные значения. Ф.П. описывает знание о предметной области. При означивании всех слотов Ф.П. константами он превращается в фрейм-экземпляр.

ФРЕЙМ-ЭКЗЕМПЛЯР. Фрейм-прототип, у которого значения всех слотов являются константами. Совокупность Ф.Э. образует

экстенсиональную базу данных.

•ФУНКЦИЯ ВЫХОДОВ. Термин объясняется в статье Автомат конечный.

ФУНКЦИЯ ДОВЕРИЯ. Функция, значение которой характеризу­ ет веру субъекта в истинность события или факта.

ФУНКЦИЯ ПЕРЕХОДОВ. Термин объясняется в статье Авто­ мат конечный.

ФУНКЦИЯ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ. Характеристическая функция для нечеткого множества, принимающая значения из отрезка [0,1 ).

ФУНКЦИЯ СКОЛЕМА. Функциональный символ операции по устранению кванторов существования в логических выражениях, приведенных к префиксной нормальной форме.

ц

ЦЕПОЧКА ВЫВОДА. Последовательность формул, начинающая­ ся с аксиом, в которой каждая последующая формула выводится на основе совокупности предшествующих элементов цепочки.

Ш

ШКАЛА АБСОЛЮТНАЯ. Шкала, на которой задана метрика, позволяющая отсчитывать расстояния от абсолютного начала.

ШКАЛА МЕТРИЧЕСКАЯ. Шкала, на которой задана метрика, позволяющая оценивать расстояния между элементами, отображен­ ными на шкалу.

ШКАЛА ОСГУДА. Шкала, использующая пары слов-антонимов (острый — тупой, хороший — плохой и т. п.), стоящих на концах шкалы. Средняя позиция шкалы является нейтральной. Кроме того, имеется еще несколько промежуточных делений, как правило, не обозначаемых никакими словами. Ш.О. используется в психологиче­ ских экспериментах, связанных с выявлением особенностей индиви­ дуального психосемантического пространства испытуемых. (См. так­ же Пространство Осгуда.)

ШКАЛА ОТНОСИТЕЛЬНАЯ. Метрическая шкала, в которой расстояния отсчитываются от какого-либо относительного маркера, например от наблюдаемого в данный момент объекта.

ШКАЛА РАЗМЫТАЯ. Порядковая шкала, на которой располага­ ются значения лингвистической переменной или интервалы, полу­ чаемые из функций принадлежности отсчечками соответствующего

82

уровня.

ШКАЛА ТОПОЛОГИЧЕСКАЯ. Шкала, на которой отображается отношение порядка между элементами, расположенными на шкале. Ш.Т. обладает свойствами, присущими метрическим шкалам.

ШКАЛА УНИВЕРСАЛЬНАЯ. Специальная шкала для проециро­ вания размытых шкал, у которых на расположение квантифика­ торов оказывает влияние конкретная семантика ситуаций, для опи­ сания которых они используются. На Ш.У. эти квантификаторы пе­ реводятся в другие, отражающие общую меру размытости. Ш.У. по­ зволяет сравнивать между собой высказывания, относящиеся к раз­

ным размытым шкалам.

э

ЭВМ НЕЙРОБИОНИЧЕСКАЯ. Новое поколение ЭВМ, архитек­ тура которого опирается на элементы, построенные по типу фор­ мальных нейронов. В зависимости от решаемой задачи происходит соединение формальных нейронов между собой с помощью транзит­ ных клеток. Достоинством таких ЭВМ является возможность распа­ раллеливания протекающих процессов. Из формальных нейронов об­ разуется однородная или неоднородная структура, на которой асинхронно протекает несколько процессов.

ЭВРИСТИКА. Прием решения задачи, основанный не на строгих математических моделях и алгоритмах, а на соображениях, восходя­ щих к “здравому смыслу”. Как правило, Э. отражает особенности того, как такие задачи решает человек, когда он не пользуется стро­ го формальными приемами. Если эти человеческие способы решения удается запрограммировать, то такие программы называются эври­ стическими. Э. часто используются при программировании игр, ими­ тации творческих процессов и т.п. В экспертных системах при формальзации профессиональных знаний человека, касающихся спосо­ бов решения задач в той или иной проблемной области, широко применяются те Э., которыми руководствуются профессионалы-экс­ перты.

Я

*ЯЗЫК АВТОМАТНЫЙ. Множество цепочек символов, порожда­ емых с помощью автоматной грамматики.

ЯЗЫК ЗАПРОСОВ. Язык для обращения в базы данных и базы знаний за необходимой информацией. Формально Я.З. это счетное множество цепочек из символов некоторого конечного алфавита. На этом множестве цепочек выделено подмножество правильных цепо­ чек или правильных запросов. Каждый правильный запрос имеет процедурную интерпретацию в операциях, разрешенных для инфор­ мационных единиц, находящихся в базе данных или базе знаний.

ЯЗЫК КОНТЕКСТНО-СВОБОДНЫЙ. Множество цепочек сим­ волов, порождаемых контекстно-свободной грамматикой.

83

ЯЗЫК КОНТЕКСТНО-СВЯЗАННЫЙ. Множество цепочек символов, порождаемых контекстно-связанной грамматикой.

ЯЗЫК ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ. Способ описания моделей знаний в системах представления знаний. На сегодняшний день известны Я.П.З. для модели знаний в виде фреймов (языки FRL, KRL и др.), а также ряд продукционных языков.

ЯЗЫК ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ЛОГИЧЕСКИЙ. Язык представления знаний в основе которого лежит исчисление предика­ тов первого порядка. Выражениями Я.П.З.Л. являются синтаксиче­ ски правильные формулы этого исчисления. В виде таких формул записываются все хранимые в системе декларативные и процедур­ ные знания. Достоинством Я.П.З.Л. является их полная формализу­ емость и наличие для них формальных процедур, позволяющих вы­ полнять вывод и анализ таких характеристик записей, как непроти­ воречивость, эквивалентность и т.п. Недостатком Я.П.З.Л. является плохая наглядность для пользователя информационных единиц, за­ писанных в виде формул логического исчисления.

ЯЗЫК ПРОДУКЦИОННЫЙ. Язык предствления знаний, основ­ ной единицей которого является продукция.

♦ЯЗЫК СЕКВЕНЦИЙ. Язык, ориентированный на описание дис­ кретных автоматических устройств, в частности конечных автома­ тов с памятью и без памяти. Позволяет строить компактные описа­ ния, особенно для сильно недоопределенных автоматов. Описание на Я.С. состоит из секвенций, каждая из которых является частным случаем продукции, в левой и правой части которой находятся буле­ вы функции. Смысл секвенции состоит в том, что правая функция принимает значение 1, если левая функция равна 1, и не определе­ на, если левая функция равна 0.

ЯЗЫК ФРЕЙМОВЫЙ. Язык представления знаний и манипули­ рования знаниями, использующий в качестве модели знаний фрей­ мовые представления. Наиболее известными Я.Ф. являются языки FRL и KRL.

♦ЯЩИК СЕРЫЙ. Объект исследований, о внутреннем устройстве которого либо известно частично, либо существуют некоторые гипо­ тезы. В отличие от черного ящика, модели Я.С. учитывают помимо связей между реакциями и внешними воздействиями и те частичные сведения, которые известны о его внутреннем строении.

ЯЩИК ЧЕРНЫЙ. Введенное У.Р. Эшби наименование объекта исследования, внутреннее устройство которого неизвестно или не принимается во внимание. Модель Я.Ч. строится на основе его пове­ дения, т.е. реакции на воздействия, поступающие на вход извне, и характеризует связи между реакциями и вызвавшими их воздейст­ виями. Модели Я.Ч. теоритически обосновываются в направлении экспериментальной психологии, называемом бихевиоризмом, и обычно называются моделями “стимул — реакция".

84

СЛОВАРИ

А н г л о - р у с с к и й

abduction

inference

 

abductive

 

ab so lu te

in co n sisten cy

ab so lu te

sc a le

type

 

a b s tra c t

data

 

a b s tra c t

machine

 

a b s tra c tio n

 

 

 

ac tio n

 

 

 

 

 

actio n re la tio n

 

a c t i v i t y

planning

 

ac to r

 

 

 

 

 

Al-programming

 

 

a Igor i thm

 

r e s o l v a b i l 1 ty

alg o rith m ic

a lg o rith m ic

n o n re s o lv a b ility

analogy

 

 

 

 

 

anaphora

referen ce

 

anaphoric

 

AND/OR graph

 

 

animat ion

 

 

r e la tio n

a n t l r e f

lexive

antisym m etric

re la tio n

a n t i t r a n s i t l v e

re la tio n

argumentat ion

 

 

argument

 

t r a n s i t i o n

network

argumented

a r t i f i c i a l

in te llig e n c e

a s s o c ia tio n

l i s t

 

a s s o c ia tiv e

 

a s s o c ia tiv e

memory

 

a s s o c ia tiv e

model

 

a s s o c ia tiv e

network

 

a s s o c ia tiv e

processor

 

a s s o c ia tiv e

search

 

asynchronous

process

 

atom

formula

 

 

atomic

 

 

atomic

p ro p o sitio n

 

attach ed

procedure

 

a t t rlb u te

value

 

a t t r i b u t e

 

autoepistem ic

reasoning

automated

hypothesis

gen eratio n

automated

program sy n th e sis

automaton

 

robot

 

autonomous

 

axiom

 

system

 

axiom atic

 

axiom atic

theory

 

backtracking

 

 

Bayesian

approach

 

behaviourism

 

 

b e lie f function

 

b e lie f

logic

 

 

b e l ie f

system

 

 

b e s t - f i r s t

search

 

аб д у к ц и я вывод абдуктивный

п р о ти в о р е ч и в о ст ь абсолю тн ая шкала абсолю тная тип данных абстрактны й машина а б с т р а к т н а я аб стр а к ц и я д е й с т в и е

отнош ение д е й с т в и я планирование д е я т е л ь н о с т и ак тор ИИ -программирование алгоритм

разреш имость а л го р и тм и ч еск а я н ер азреш и м ость а л го р и тм и ч еск а я а н алогия

анафора

ан аф ори ч еск ая

ссылка

И/ИЛИ

граф

 

графика

дин ам ич еск ая

отнош ение

а н ти р еф л ек си в н о е

отнош ение

анти си м м етри ч н ое

отнош ение

а н т и т р а н зи т и в н о е

ар гум ен тац и я

о б о с н о в а н и е

с е т ь

п ер е х о д о в расширенная

интел лек т

искусствен н ы й

ассо ц и а ц и я

 

сп исок

ассоциативны й

память

а ссо ц и а т и в н а я

модель

а ссо ц и а т и в н а я

се т ь а ссо ц и а т и в н а я

пр о ц есс о р ассоциативны й

поиск ассоциативны й

п р о ц есс

асинхронный

атом

 

формула

атом арная

высказывание ат о м а р н о е п р оц едур а п р и со ед и н ен н а я атр и б у т зн а ч ен и е а т р и б у т а

р а ссу ж д е н и е а в т о э п и с т е м и ч е с к о е порождение i и п о т е з

а в т о м а т и ч еск о е

с и н т е з

программ а в том ати ч еск и й

автом ат

 

р о б о т автономный

аксиома

 

си ст ем а а к си о м а т и ч еск а я

теор ия

а к си о м а т и ч еск а я

бек т р ек и н г

п о д х о д б а й есо в ск и й бихейвиоризм

функция

д о в ер и я

логи ка

веры

си ст ем а

д о в ер и я

поиск

по

принципу "сперва

лучше"

 

85

b in ary

t r e e

black

box

 

b lackboard

bound

v a r ia b le

branch-and-bound method

b r e a d t h - f i r s t search

c a lc u lu s

 

c a l l

by

p a tte r n

case

f rame

case

grammar

case

s t r u c t u r e

causal

logic

causal

network

causal

network

causal

r e la tio n

ca u sa tio n

automaton

c e l l u l a r

Church

t h e s i s

c l a s s i f i c a t i o n

Closed

model

clo sed

formula

clo sed

knowledge base

c l u s t e r

a n a lis y s

c l u s t e r i z a t i o n

c o g ito logy

c o g n itiv e

g rap h ics

c o g n itiv e

dissonance

c o g n itiv e

map

c o g n itiv e

model

c o g n itiv e

psychology

c o g n itiv e

sc ien c e

c o g n itiv e

s t r u c t u r e

c o g n itiv e

s t r u c t u r e

com bination

of

evidences

command

logic

in feren ce

 

common-sense

 

common-sense

logic

 

common-sense

reasoning

 

commun i c a tio n

 

model

 

communication

 

 

compactness

h y p o th esis

 

complete

induction (m athem atical)

com positional

 

in feren c e

ru le

com putational

 

l i n g u i s t i c s

com putational

 

model

system

com puter-aided

c o n tro l

com puter-aided

design

 

computer

a r c h i t e c t u r e

 

computer

a r t

 

 

 

computer

l i n g u i s t i c s

 

computer

v isio n

 

co n caten atio n

 

 

 

concept

 

 

 

 

 

concept

 

model

 

conceptual

 

conceptual

scheme

 

conj unction

machine

 

connection

 

co n n e ctю п а l

network

 

co n s iste n cy

tr e e

 

c o n s tru c tiv e

logic

 

c o n s tru c tiv e

proof

 

d ata a b s tr a c t io n

 

де р е в о д вои ч н ое ящик черный

до ск а объявлений

переменная

св я за н н а я

м ето д

в ет в ей и границ

поиск

в ширину

и сч и сл ен и е

 

вызов

по о б р а зц у

фрейм

падежный

грамматика

падежная

ст р у к т у р а

падежная

логика к аузал ь н ая

се т ь к аузал ь н ая

се т ь п р и ч и н н о -сл едств ен н а я

отнош ение к а у за л ь н о е к аузация

автом ат

клеточный

т е з и с

Черча

классификация

м одель

зам кнутая

формула

зам кнутая

б а з а

знаний зам кнутая

ан а л и з кластерный

кл а ст ер и за ц и я

коги тологи я

графика когнитинвная д и с с о н а н с когнитивный карта когнитивная модель когнитивная

п сих ол огия когнитивная когнитивная наука

ст р у к т у р а

когнитивная

ст р у к т у р а

п о зн а в а т ел ь н а я

о б ъ ед и н ен и е с в и д е т е л ь с т в

логика

команд

вывод

ест ест в ен н ы й

логика

зд р а в о г о смысла

р а ссу ж д е н и е з д р а в о г о смысла

общение

 

модель

общения

г и п о т еза

компактности

индукция

полная

( м а т ем а т и ч еск а я )

правило

вывода композиционное

лингвистика вычислительная

модель

вычислительная

си ст ем а управления автом атизи р ованн ая

си ст ем а ав то м а т и зи р о в а н н о го проектирования

а р х и тек т у р а

компьютера

т в о р ч ест в о

машинное

лингвистика

компьютерная

зр ен и е машинное конкатенация концепт понятие

модель

концептуальная

схем а

концептуальная

конъюнкция

машина

с в я з е й

с е т ь соед и н и тел ьн а я

де р е в о составляющих логика к онструктивная

д о к а з а т е л ь с т в о констр ук тивное а бстр ак ц и я данных

86

data

base

machine

data

base

data

base

management system

data

base

processor

data

flow

a r c h ite c tu r e

data

flow

data

flow

machine

data

re p re se n ta tio n

data

type

ru les

de Morgan

d ecisio n

 

tr e e

d e c la ra tiv e

component

d e c la ra tiv e

knowledge

deductive

system

deep

case

 

 

deep

s tr u c t u r e

d e fa u lt

logic

d e fa u lt

d e fa u lt

reasoning

d e fa u lt

value

denotatum

 

 

deontic

logic

d eontic

logic

dependency

tr e e

d e p t h - f i r s t

search

descr i ptor

 

d esig n ato r

 

d ir e c t inference

d isco u rse

 

 

d is j unction

planning

d is t r ib u t e d

doma i n

logic

dynamic

em pirical

induction

empty clau se

e n t i t y

 

logic

epistem ic

equivalence

r e la tio n

event

 

 

 

 

evidence

e x i s t e n t i a l q u a n t if ie r

expert

knowledge

 

 

expert

system

 

 

explanation

system

 

explanatory

 

ex ten sio n al

data

base

 

ex ten sio n al

r e la tio n

 

ex ten sio n al

re p re se n ta tio n

ex ten sio n al

semantic

network

facet

g eneration

computer system

f i f t h

Fi l Imor case

 

 

 

f i n i t e

automaton

 

 

f i r s t

order

logic

 

 

f i r s t

order

p re d ic a te

ca lc u lu s

focus

grammar

 

 

formal

 

 

formal

model

 

 

 

б а з а данных

машина

б а з данных

си ст ем а

управления б а зо й

данных п р о ц есс о р базы данных

поток данных а р х и т ек т у р а поток овая

машина, управляемая потоком данных

представление данных тип данных

правила де Моргана дерево решений компонента декларативная

знания декларативные система дедуктивная падеж глубинный

структура глубинная дефолт

логика р ассуж дений по

умолчанию

по умолчанию

р а ссу ж ден и е

зн а ч ен и е по

умолчанию

д е н о т а т

 

логика деонтическая логика оценок

дерево зависимостей поиск в глубину дескриптор десигнат

вывод прямой дискурр дизъюнкция

планирование р а с п р е д е л е н н о е домен

логика динамическая индукция неполная (эмпирическая)

дизъюнкт пустой сущность

логика эп и ст ем о л о ги ч еск а я отнош ение Эквивалентности собы тие с в и д е т е л ь с т в о

квантор сущ ествования знания эк сп ертны е си ст ем а эк сп ер т н а я о б ъ я с н ен и е си ст ем а объ яснен и я

б а з а данных эк ст ен си о н а л ь н а я отнош ение эк с т е н с и о н а л ь н о е

пр е д с т а в л е н и е эк с т е н с и о н а л ь н о е

се т ь сем а н т и ч еск а я

Эк стенси он альн ая

фасет

система пятого поколения вычислительная

падеж Филлмора автомат конечный

логика первого порядка

и сч и сл ен и е преди к атов nepuoio

порядка

фокус

грамматика формальная модель формальная

87

formal

system

 

 

f ra c ta il

 

 

 

 

frame

 

 

 

 

 

 

f rame-example

 

 

fram e -prototype

 

 

fram e -prototype

 

 

frame

language

 

 

frame

system

 

 

 

fu n c tio n a l r e la tio n

fuzzy

in feren ce

 

 

fuzzy

logic

 

 

 

fuzzy

logic

 

r e la tio n

fuzzy

m odelling

fuzzy

s c a le

 

 

 

fuzzy

s e t

 

 

 

 

game

program

 

 

 

garbage

c o lle c tio n

 

g e n e tic

alg o rith m

 

goal

space

 

 

 

goal

tr e e

 

 

 

 

graph

 

 

umvcrsum

 

Herbrand

 

hermeneut i cs

reasoning

herm eneutics

h e u r i s t i c

knowledge

h e u r i s t i c

program

 

h e u r i s t i c programming

h e u r is t ics

d ata

base

h i e r a r c h ic a l

h ie r a r c h ic a l

planning

homogeneous

s t r u c t u r e

Horn

clau se

 

 

 

hyper-event

 

 

 

h y p o th esls

 

 

 

ico n ic

memory

 

 

i d e n t i f i c a t i o n

su b je ct area

i l l - s t r u c t e r e d

i ll o c u ti o n

 

 

 

image

processing

 

image

 

im p licat ion

 

 

 

incomp le ten e ss

 

 

induction

 

 

 

 

in d u c tiv e g e n e r a liz a tio n

in d u c tiv e

in feren ce

in d u c tiv e

logic

 

s y n th e s is

in d u c tiv e

program

in d u c tiv e

system

 

in feren c e

by

analogy

in feren c e

in feren c e

chain

 

s tr a te g y

in feren c e

co n tro l

in feren c e

mechanism

in feren c e

network

 

in feren c e

p rocessor

in feren c e

ru le

 

 

in feren c e

tr e e

 

 

inform ation

search

 

i n h e rlta n c e

mechanism

in h e rita n c e

in te g r a l

robot

 

 

i n t e l l i g e n t in te r f a c e

i n t e l l i g e n t

learning system

система формальная фрактал фрейм

фрейм-экземпляр фрейм-образец протофрейм язык фреймовый

система фреймов

отношение функциональное вывод нечеткий логика размытая логика нечеткая

отношение моделирования нечеткое

шкала размытая множество нечеткое программа игровая сборка мусора алгоритм генетический пространство целевое дерево целей граф

универсум Эрбрана герменевтика рассуждение г ерменев т ичоское знания эвристические программа эврисгическая

программирование эвристичоское эвристика база данных иерархическая

планирование иерархическое Структура однородная дизьюнкт Хорна гиперсобытие гипотеза память иконическая идентификация

область предметная плохо структурированная

иллокуция

образ обработка изображений импликация неполнота индукция

обобщение индуктивное вывод индуктивный логика индуктивная

синтез программ индуктивный система индуктивная

вывод вывод по аналогии

цепочка вывода стратегия управления выводом механизм вывода сеть вывода

процессор логического вывода правило вывода дерево вывода поиск информационный

наследование механизм наследования робот интегральный

интерфейс интеллектуальный система интеллектуальная

обучающаяся

88

i n t e l l i g e n t

robot

 

 

 

i n t e l l i g e n t

system

 

system

i n t e l l i g e n t

teaching

in te n sio n a l

knowledge

base

in te n sio n a l

re la tio n

network

in te n sio n a l

semantic

in te r a c t iv e

system

 

 

 

in te r p r e ta t io n

 

 

 

 

interview

method

 

 

 

interview

 

 

 

i n t u i t i o n i s t i c

in feren ce

 

i n t u i t i o n i s t i c

logic

 

 

j udgement

 

 

 

 

 

 

j ust i f ic a t ion

 

 

 

 

Kelly c o n stru c t

in feren ce

 

knoledge-based

 

knowledge

 

 

system

 

knowledge-based

 

knowledge

a c q u is itio n

 

 

knowledge

a c q u is itio n

 

 

knowledge

base

debugging

 

knowledge

base

 

knowledge

base

machine

system

knowledge

base

management

knowledge

engineer

 

 

 

knowledge

engineering

to o ls

knowledge

engineering

knowledge

id e n t i f i c a t i o n

 

knowledge

model

 

 

 

 

knowledge

re p re se n ta tio n

language

knowledge

re p re se n ta tio n

knowledge

re p re se n ta tio n

system

knowledge

source

 

 

 

Kripke model

 

 

 

 

lab y rin th

model

 

 

 

 

lambda-caleulus

 

 

 

 

language

model

 

 

 

 

learn i ng

from examples

 

learning

 

learning

model

 

 

 

 

learning

system

automaton

 

linear-bounded

 

lin e a r in feren ce

 

 

 

l i n g u i s t i c

 

model

 

 

 

l i n g u i s t i c

 

processor

 

 

li n g u i s t i c

 

u n c e rta in ty

 

l i n g u i s t i c

 

v a ria b le

 

 

lip s

 

 

 

 

 

 

 

l i t e r a l

 

 

 

 

 

 

 

locution

 

 

 

 

 

 

 

logic

 

 

 

 

model

 

l o g i c a l - l i n q u i s t i c

 

logical

ca lc u lu s

 

 

 

logical

consequence

 

 

logical

in feren ce

re p re s e n ta tio n

logical

knowledge

language

 

 

 

 

 

 

logical

model

 

 

 

 

logical

negation

 

 

 

logical

processor

 

 

 

logical

programming

 

 

робот интеллектуальны й си ст ем а и н т ел л ек т у а л ь н а я си ст ем а и н т ел л ек т у а л ь н а я

обучающая б а з а знаний и н т ен си о н а л ьн а я

отнош ение и н т ен си о н а л ь н о е с е т ь сем а н т и ч еск а я

и н тен си он ал ьн ая си ст ем а и нтер ак тив ная и нтер п р етаци я интервью м етод интервью

вывод интуиционисткий логика интуиционисг кая суж дени е

оп р а вд а н и е

конструкт Келли

вывод на зн ан иях

 

 

знания

 

основанная

на

знаниях

Система,

извлечение знаний

 

 

приобретение

знаний

 

 

база знаний

знаний

 

 

отладка

базы

 

 

машина

баз знаний

базой

система

управления

знаний

 

 

 

 

инженер

по знаниям

 

 

инженерия

знаний

знаний

с р е д с т в а

инженерии

инструментальны е

 

 

идентификация

знаний

 

модель

знаний

 

 

 

п р е д с т а в л е н и е

знаний

 

язык п р ед с та в л ен и я

знаний

си ст ем а

п р ед с т а в л ен и я

знаний

источник

знаний

 

 

модель

Крипке

 

 

 

модель

лабиринтная

 

 

" л я м б д а " -и сч и сл ен и е

модель языка

об у ч е н и е

о б у ч ен и е на примерах

модель

о б у ч ен и я

си ст ем а обучающаяся

ав том ат

лин ей но -огран и ч енн ы й

вывод линейный

м одель

л и н гв и ст и ч ес к а я

пр о ц есс о р л и н гв и ст и ч еск и й

не о п р е д е л е н н о с т ь

л и н гв и ст и ч ес к а я перем енная л и н гв и ст и ч ес к а я липе л итера

локуция

логика модель л о г и к о - л и н г в и с т и ч е с к а я

и сч и с л ен и е л о г и ч е с к о е с л е д с т в и е л о г и ч е с к о е

вывод

л о ги ч еск и й

язык

п р ед с т а в л ен и я знаний

л о ги ч еск и й

модель л о г и ч еск а я

отр и ц ан и е

л о г и ч е с к о е

п р о ц есс о р

л о ги ч еск и й

программ ирование л о г и ч е с к о е

89

lo g ic al

theory

 

 

machine

t r a n s l a t i o n

m athem atical

logic

m atrix

grammar

 

 

m atrix

pro cesso r

 

membership

fun ctio n

menu

 

 

 

 

 

 

meta-know ledge

 

 

m eta-language

 

 

 

m eta-production

 

metaphor

 

 

 

 

m etric

s c a le

 

 

 

MIMD

a r c h i t e c t u r e

mode l

in c o n siste n cy

model

modus

ponens

 

 

 

modus

t o l l e n s

 

 

 

monotonic logic

 

morphologic

a n a lis y s

most

general

u n i f i e r

m u lti- p ro c e s s o r

system

m u lti- v alu e d

logic

n a tu ra l

language

i n te r f a c e

n a tu ra l

language

processing

n a tu ra l

language

system

n a tu ra l

language

understanding

negation

 

 

 

 

network

grammar

 

network

 

network

model

 

computer

n eu ro b io n ical

 

neu ro b io n ics

 

in feren ce

non-monotonic

 

non-monotonic

 

logic

non-monotonic

 

reasoning

n o n - re fle x iv e

 

r e la tio n

non-symmetric

 

r e la tio n

n o n - t r a n s i t i v e

r e la tio n

o b je c t - o r ie n t e d

programming

o f f i c e automation

open

knowledge

base

open

model

logic

o p e ra tio n a l

Osgood

s c a le

 

 

 

Osgood

space

 

 

 

p a r a l l e l a r c h i t e c t u r e

p a r a l l e l in feren c e machine p a r a l l e l p rocessing

p a tte r n

p attern -m atch in g p attern -m atch 1 ng

p a tte rn - re c o g n i t ion p erc ep tio n

p ercep tio n p erceptron per locution

P e tr i network

p ip e lin e a r c h i t e c t u r e p ip e lin e a r c h i t e c t u r e

p i x e l planner plann ing

p l a u s i b i l i t y measure

p la u s ib le

in feren c e

p la u s ib le

reasoning

теория логическая перевод машинный логика математическая грамматика матричная процессор матричный функция принадлежности меню метазнание метаязык метапродукция метафора

шкала метрическая МИМД архитектура модел ь

противоречивость модельная модус поненс модус толленс логика монотонная

анализ морфологический унификатор наибольший общий система мультипроцессорная логика многозначная

интерфейс естественно-языковый обработка естественного языка система естественно-языковая понимание естественного языка отрицание сеть

грамматика сетевая модель сетевая

ЭВМ нейробионические нейробионика вывод немонотонный

логика немонотонная рассуждение немонотонное отношение нерефлексивное отношение несимметричное отношение нетранзитивное программирование обьектне­

ориентированное автоматизация делопроизводсгиа база знаний открытая модель открытая логика действий шкала Осгуда пространство Осгуда

архитектура параллельная машина параллельного вывода обработка параллельная образец сопоставление с образцом поиск по образцу

распознавание образов восприятие перцепция перцептрон перлокуция сеть Петри

архитектура конвейерная паплайн-архитектура пиксел планировщик

планирование мера правдоподобия

вывод правдоподобный рассуждение правдоподобное

90