Оптические вычисления - Арратуна Р.
Скачать (прямая ссылка):
отображаться на систолические матричные системы.
В заключение заметим, что оптика предлагает несколько универсальных по
своим возможностям архитектур, обсуждав-
356
Часть IV. Символьные вычисления и искусственный интеллект
шихся выше и обладающих большими перспективами для реализации символьных
вычислений. Наиболее важными из возможностей являются реализация
быстродействующих глобальных соединений, перестраиваемость соединений,
создание элементов с высокими коэффициентами разветвления по выходу и
многопортовых компонент для параллельной обработки.
Авторы хотели бы выразить благодарность тем из коллег, кто затратил свое
личное время на совместную с ними работу с целью улучшения качества
данной рукописи. Доброжелателей было так много, что поименное их
перечисление выльется в очень длинный список. Однако некоторые из них
заслуживают особой благодарности. В начале списка стоят д-ра Р. А. Атали,
Т. А. Блэкстон, Р. А. Гизи, Л. X. Рикер, чьи глубокие и своевременные
советы были особенно ценными, и многие из их мыслей, объяснений и
интерпретаций нашли отражение в рукописи. Далее идут: Дж. Л. Перри - за
его помощь в вопросах понимания изображений и за согласие предоставить
авторам некоторые материалы из его коллекции компьютерно-синтезированных
изображений, д-р Дж. Б. Джилмер - за его идеи по обработке семантических
сетей и использование систолических архитектур, Т. С. Старк - за его
глоссарий и помощь в построении моста через "пропасть" в технологии между
оптикой и символьными вычислениями и д-р С. Т. Батлер - за помощь авторам
по ряду проблем, обеспечивающую им возможность выделить время для более
тщательной проработки своих идей.
Глоссарий
Аналогические знания (или знания по аналогии): Знания, представляемые в
виде аналогий. Примером этого являются образцы звуков, представляющие
слова в системах обработки речи, или представления изображений двумерной
матрицей чисел, соответствующих градациям шкалы полутонов.
Архитектура: Способ организации отдельных элементов в компьютере.
Атом: Символ (либо константа, либо переменная), используемый для
обозначения объекта в программах на языке Лисп.
Атрибут: Часть описания объекта, содержащаяся во фрейме. Атрибуты обычно
указывают такие характеристики, как цвет, размер и величина. То же самое,
что слот.
База знаний: Хранилище знаний в компьютерных системах искусственного
интеллекта.
Вероятность: Мера доверия пользователя к справедливости предположения,
гипотезы или правила выполнения логических выводов.
Восходящая схема решения: Метод решения задач, осуществляемый из
начального состояния до некоторого желаемого состояния. (См. также "Вывод
"от фактов к цели"".)
Вывод "от фактов к цели": Процедура решения в системах, основанных на
знаниях. Процедура исходит из данных, задаваемых пользователем, и
направлена на поиск решения, адекватно удовлетворяющего начальным данным.
(См. также "Прямой логический вывод".)
Вывод "от цели к фактам": Рекурсивная процедура решения задачи в
системах, основанных на знаниях. Последовательность логических выводов,
основывающихся на заранее поставленной цели и осуществляемых от состояния
цели до одного из более
358
Часть IV. Символьные вычисления и искусственный интеллект
ранних состояний. Если получение последовательности выводов оказывается
невозможным, то состояние цели изменяют. Если удается получить
последовательность выводов, то начальное состояние (или состояния)
становятся состоянием цели, и процедура начинается снова.
Декларативные знания: Знания, состоящие из фактов или утверждений.
Дерево решений: Представление возможных решений в задаче искусственного
интеллекта в виде дерева с вершинами, представляющими типы решений, и
ветвями, представляющими их отношения.
Зависимости: Взаимоотношения между логическими заключениями и теми
предпосылками вывода, на основе которых они получаются.
Зашумленные данные: Данные, ряд характеристик которых вносят
неопределенность в процесс проведения рассуждений в системах
искусственного интеллекта.
Знания: Накопленная информация, предназначенная для решения задач
искусственного интеллекта. В случае экспертных систем знания подразделяют
на факты, убеждения или эвристические правила. Для речевых систем или
систем распознавания образов знания рассматривают как хранящиеся в памяти
образцы, изображения, словесные данные, факты и эвристические правила.
Инженерия знаний: Дисциплина, связанная с приобретением и выделением
знаний при помощи эксперта, и последующим объединением с базой знаний в
экспертной системе.
Исчисление предикатов: Формальный язык символьных структур, используемый
для представления фактов.
Лексикон: Список, состоящий из терминов, слов и морфем конкретного языка,
обычно содержащихся в базах знаний систем понимания речи или понимания
естественного языка.
Лисп (Lisp - LISt Programming): Программирование списков является языком
программирования искусственного интеллекта, разработанным Дж. Маккарти в
