Inteligencia artificial /
Winston, Patrick Henry
Inteligencia artificial / Patrick Henry Winston. - 3ra. [i.e. en inglés, 1ra. en español] - Wilmington, Delaware : Addison-Wesley, 1994 - 805 p.
CONTENIDO
PARTE I
Representaciones y métodos 1
Capítulo 1
El computador inteligente 5
El campo y el libro 5
Este libro consta de tres partes 6
Las aplicaciones a largo plazo desconciertan a la imaginación 6
Las aplicaciones a corto plazo implican nuevas oportunidades 7
La inteligencia artificial arroja nueva luz sobre las interrogantes tradicionales 7
La inteligencia artificial nos ayuda a ser más inteligentes 8
Lo que puede hacer la inteligencia artificial 8
Los sistemas inteligentes pueden ayudar a los expertos a resolver difíciles problemas de análisis 9
Los sistemas inteligentes pueden ayudar a los expertos a diseñar nuevos dispositivos 10
Los sistemas inteligentes pueden aprender de los ejemplos 11
Los sistemas inteligentes pueden proporcionar respuestas a preguntas en inglés usando datos estructurados y texto libre 12
La inteligencia artificial por un lado se vuelve menos notable y por otro, más esencial 13
Criterios para el éxito 14
Resumen 15
Antecedentes 15
Capítulo 2
Redes semánticas y pareamiento de descripciones 17
Redes semánticas 18
Las buenas representaciones son la clave de una buena resolución de problemas 18
Las buenas representaciones soportan que una descripción explícita exponga sus restricciones 20
Una representación tiene cuatro partes fundamentales 21
Las redes semánticas expresan un significado 21
Existen muchas escuelas de pensamiento acerca del significado de la semántica 23
La equivalencia teórica es diferente de la equivalencia práctica 24
El método de descripción y pareamiento 25
La identificación de objetos con base en las características ilustra la descripción y el pareamiento 26
El método de descripción y pareamiento y problemas de analogía 27
Las reglas de analogía geométrica describen relaciones y transformaciones de objetos 28
Los mecanismos de conteo clasifican las respuestas 32
La ambig edad complica el pareamiento 35
Una buena representación permite un buen desempeño 35
El método de descripción y pareamiento y el reconocimiento de abstracciones 36
Los argumentos pueden considerarse como combinaciones de estados de ánimo y sucesos 36
Las redes de unidades de abstracción permiten hacer resúmenes 39
Las unidades de abstracción permiten contestar preguntas 45
Las unidades de abstracción hacen explícitos los patrones 47
Resolución de problemas e interpretación del conocimiento 47
Resumen 48
Antecedentes 49
Capítulo 3
Generación y prueba, análisis de medios y metas y reducción del problema 51
El método de generación y prueba 51
Los sistemas de generación y prueba a menudo realizan identificaciones 53
Los buenos generadores son completos, no redundantes e informados 54
El método de análisis de medios y metas 54
La idea clave en el análisis de medios y metas es reducir las diferencias 56
DENDRAL analiza espectrogramas de masas 55
Las tablas de diferencia-procedimiento a menudo determinan los medios 57
El método de reducción del problema 58
Los cubos en movimiento ilustran la reducción del problema 58
La idea clave de la reducción del problema es explorar un árbol de metas 61
Los árboles de metas pueden hacer transparente la interacción entre procedimientos 62
El árbol de metas permite responder preguntas de carácter instrospectivo 64
La reducción del problema es ubicua en programación 65
Los métodos de resolución de problemas a menudo trabajan juntas 65
Las cajas de herramientas matemáticas aplican la reducción del problema para resolver problemas de cálculo 68
Resumen 65
Antecedentes 67
Capítulo 4
Redes y búsqueda básica 69
Métodos ciegos 70
La búsqueda de red es en realidad una búsqueda de árbol 70
Los árboles de búsqueda se expanden de manera exponencial 72
La búsqueda en profundidad incursiona en el árbol de búsqueda 72
La búsqueda en amplitud se extiende uniformemente en el árbol de búsqueda 73
La búsqueda correcta depende del árbol 75
La búsqueda no determinista se mueve al azar en el árbol de búsqueda 75
Métodos informados heurísticamente 76
Las mediciones de calidad convierten la búsqueda en profundidad en un ascenso de colina 76
Las faldas de colina, mesetas y rebordes dificultan el ascenso de colina 79
La búsqueda en haz extiende varias trayectorias parciales y purga el resto 82
La búsqueda primero el mejor extiende la mayor trayectoria parcial 82
La búsqueda puede conducir al descubrimiento 82
Las opciones de búsqueda forman una familia de procedimientos 85
Resumen 85
Antecedentes 86
Capítulo 5
Redes y búsqueda óptima 89
La mejor trayectoria 89
El procedimiento del Museo Británico busca en todas partes 89
La búsqueda de ramificación y cota expande la trayectoria parcial de menor costo 90
Agregar las subestimaciones mejora la eficiencia 92
Trayectorias redundantes 98
Las trayectorias parciales redundantes deben descartarse 98
Las subestimaciones y la programación dinámica mejoran la búsqueda de ramificación y cota 100
Diferentes procedimientos de búsqueda encuentran la trayectoria óptima 103
La planificación de trayectorias de robot ilustra la búsqueda 103
Resumen 108
Antecedente 109
Capítulo 6
Arboles y búsqueda con adversario 111
Métodos algorítmicos 111
Los nodos representan posiciones del tablero 111
La búsqueda exhaustiva es imposible 112
El procedimiento minimax es un procedimiento de búsqueda hacia adelante 113
El procedimiento alfa-beta poda árboles de juegos 115
Alfa-beta puede no podar muchas ramas del árbol 121
Métodos heurísticos 124
La profundización progresiva mantiene el cálculo dentro de los límites de tiempo 124
La continuación heurística contrarresta el efecto de horizonte 125
La poda heurística también limita la búsqueda 115
DEEP THOUGHT juega ajedrez de maestros 128
Resumen 129
Antecedentes 129
Capítulo 7
Reglas y encadenamiento de reglas 131
Sistemas de deducción basados en reglas 131
Muchos sistemas basados en reglas son sistemas de deducción 132
Un sistema de deducción de juguete identifica animales 133
Los sistemas basados en reglas usan una memoria de trabajo y una base de regla 137
Los sistemas de deducción pueden moverse hacia adelante o hacia atrás 138
El problema determina si el encadenamiento debe ser progresivo o regresivo 140
Sistemas de reacción basados en reglas 144
Mycin diagnostica infecciones bacterianas de la sangre 142
Un sistema de reacción de juguete empaca comestibles 144
Los sistemas de reacción requieren estrategias de resolución de conflictos 150
Procedimientos para los encadenamientos progresivo y regresivo 150
La búsqueda en profundidad puede proporcionar ligaduras compatibles para el encadenamiento progresivo 152
XCON configura sistemas de computación 151
La búsqueda en profundidad puede proporcionar ligaduras compatibles para el encadenamiento regresivo 156
Las operaciones relacionales posibilitan el uso de encadenamiento progresivo 161
El planteamiento rete despliega operaciones relacionales de manera acumulativa 165
Resumen 17
Antecedentes 175
Capítulo 8
Reglas, sustratos y modelado cognoscitivo 177
Los sistemas basados en reglas vistas como sustratos 178
Los módulos de explicación explican el razonamiento 178
Los sistemas de razonamiento pueden exhibir estilos de razonamiento variables 179
Los módulos de probabilidad le ayudan a determinar la confiabilidad de respuesta 182
Dos heurísticas clave permiten a los ingenieros del conocimiento adquirir conocimiento 182
Los módulos de adquisición ayudan a la transferencia de conocimiento 183
Las interacciones de reglas pueden ocasionar problemas 186
Los sistemas basados en reglas se pueden comportar como sabios idiotas 186
Los sistemas basados en reglas vistas como modelos para la resolución humana de problemas 187
Los sistemas basados en reglas pueden modelar una parte de la resolución humana de problemas 187
El análisis de protocolo produce conjeturas acerca de los sistemas de producción 187
SOAR modela la resolución humana de problemas, tal vez 188
SOAR busca espacios de problemas 189
SOAR utiliza un analizador automático de preferencias 189
Resumen 192
Antecedentes 193
Capítulo 9
Plantillas y herencia 195
Plantillas, individuos y herencia 196
Las plantillas pueden describir ejemplares o clases 196
Las plantillas tienen procedimientos de acceso 198
La herencia permite a los procedimientos cuando se construye mover los valores de descriptor por omisión de clases a ejemplares 199
Una clase debe aparecer antes que todas sus superclases 201
Las superclases directas de una clase deben aparecer en orden 204
El procedimiento de ordenación topológica mantiene las clases en un orden adecuado 207
Procedimientos demonio 214
Los procedimientos cuando se pide invalidan los valores de descriptor 214
Los procedimientos cuando se lee y cuando se escribe pueden mantener restricciones 215
Los procedimientos con respecto a tratan con perspectivas y contextos 216
La herencia y los demonios introducen la semántica operativa 217
La programación orientada a objetos se centra en el conocimiento compartido 218
Plantillas, sucesos y herencia 219
Las noticias resumidas parecen implicar recuperación de plantillas y llenado de descriptores 219
Las plantillas que describen sucesos hacen explícita la información estereotipada 223
Resumen 224
Antecedentes 224
Capítulo 10
Plantillas y sentido común 225
El papel temático de un objeto especifica la relación del objeto con una acción 226
Los papeles temáticos llenos le ayudan a responder preguntas 229
Diferentes restricciones establecen papeles temáticos 230
Diferentes restricciones ayudan a establecer el significado de verbos 231
Las restricciones permiten el análisis de oraciones 233
Ejemplos que utilizan el verbo tomar ilustran cómo interactúan las restricciones 235
Expansión hacia acciones primitivas 238
Las acciones primitivas describen muchas acciones de un nivel más alto 239
Las acciones a menudo implican cambios de estado implícitos y relaciones de causa-efecto 239
A menudo, las acciones implican subacciones 241
Las plantillas de acción primitiva y de cambio de estado facilitan la respuesta de preguntas y el reconocimiento de paráfrasis 242
Las plantillas de papel temático y los de acción primitiva tienen enfoques complementarios 245
CYC capta el conocimiento de sentido común 247
Resumen 246
Antecedentes 248
Capítulo 11
Restricciones numéricas y propagación 249
Propagación de números a través de redes de restricción numérica 249
Las cajas de restricción numérica permiten la propagación de números a través de ecuaciones 249
Propagación de límites de probabilidad a través de redes de opinión 252
Los límites de probabilidad expresan incertidumbre 254
Las hojas de cálculo hacen que se propaguen las restricciones numéricas a través de redes de restricción numérica 253
Los diagramas de Venn explican las restricciones de límite 257
La propagación aproxima los límites de probabilidad 259
Propagación de altitudes superficiales a través de distribuciones 260
Las restricciones locales median entre las expectativas de regularidad y los datos reales 260
La propagación de restricciones logra la consistencia global mediante cálculos locales 266
GENINFER ayuda a los consejeros a proporcionar un asesoramiento genético preciso 264
Resumen 266
Antecedentes 266
Capítulo 12
Restricciones simbólicas y propagación 267
Propagación de etiquetas de línea a través de uniones de dibujo 267
Existen sólo cuatro formas de etiquetar una línea en el mundo de vértices de tres caras 268
Sólo existen 18 formas de etiquetar una unión de tres caras 272
Hallar etiquetas correctas es parte del análisis de trazado de líneas 277
El procedimiento de Waltz propaga restricciones de etiqueta a través de uniones 281
Se necesitan muchas etiquetas de línea y de unión para manejar sombras y fisuras 285
La iluminación aumenta el total y hace más estrictas las restricciones 286
El flujo de etiquetas puede ser enorme 289
El cálculo requerido es proporcional al tamaño del dibujo 291
Propagación de relaciones de intervalos de tiempo 291
Existen trece formas de etiquetar un enlace entre nodos de intervalo, lo que da origen a 169 restricciones 292
Las restricciones de tiempo pueden propagarse a través de largas distancias 296
Un análisis completo de tiempo resulta caro desde el punto de vista computacional 297
Los nodos de referencia pueden ahorrar tiempo 297
Cinco puntos de metodología 299
Resumen 299
Antecedentes 300
Capítulo 13
Lógica y prueba de resolución 303
Reglas de inferencia 304
La lógica tiene una notación tradicional 304
Los cuantificadores determinan cuándo una expresión es verdadera 307
La lógica posee un vocabulario rico 308
Las interpretaciones unen símbolos lógicos con mundos 310
Las pruebas unen axiomas con consecuencias 311
La resolución es una regla sólida de inferencia 313
Pruebas de resolución 313
La resolución prueba teoremas por refutación 314
El uso de la resolución requiere que los axiomas estén en forma de cláusula 315
La prueba es exponencial 321
La resolución requiere unificación 322
La lógica tradicional es monótona 323
La demostración de teoremas es adecuada para ciertos problemas, pero no para todos 324
Resumen 324
Antecedentes 325
Capítulo 14
Retroceso y mantenimiento de la verdad 327
Retroceso cronológico y dirigido por la dependencia 327
Las cajas de límites identifican inconsistencias 328
El retroceso cronológico desperdicia tiempo 330
El retroceso no cronológico explota las dependencias 331
Demostración mediante propagación de restricciones 331
La verdad se puede propagar 333
La propagación de verdad puede establecer justificaciones 337
Los enlaces de justificación permiten que los programas cambien de opinión 339
La demostración mediante propagación de verdad tiene límites 342
Resumen 342
Antecedentes 343
Capítulo 15
Planificación 345
Planificación mediante operadores si suma elimine 345
Los operadores especifican listas de adición y de eliminación 346
Se puede planificar mediante la búsqueda de una secuencia satisfactoria de operadores 348
El encadenamiento regresivo puede reducir el esfuerzo 349
Los planes imposibles se pueden detectar 352
La sustitución parcial puede ayudar también a reducir el esfuerzo 359
Planificación mediante variables de situación 360
Para hallar secuencias de operadores se requieren variables de situación 361
Los axiomas de marco de referencia se dirigen al problema de marco de referencia 367
Resumen 368
Antecedentes 369
PARTE II
Aprendizaje y reconocimiento de regularidad 371
Capítulo 16
Aprendizaje mediante análisis de diferencias 375
Heurísticas de inducción 376
Responder a ejemplos casi buenos mejora el modelo 377
Responder a ejemplos mejora el modelo 379
Las heurísticas de ejemplo casi bueno especializan las heurísticas de ejemplo, generalizan 382
Los procedimientos de aprendizaje deben evitar las suposiciones 384
Normalmente el aprendizaje debe efectuarse en pasos pequeños 385
Identificación 386
Los enlaces Debe y No debe dominan el pareamiento 386
Los modelos pueden clasificarse en listas o en redes 386
ARIEL aprende sobre proteínas 388
Resumen 387
Antecedentes 390
Capítulo 17
Aprendizaje mediante explicación de experiencias 391
Aprendizaje sobre por qué la gente actúa como lo hace 392
La materialización y el vocabulario de las plantillas de papel temático captan el significado del nivel de la oración 392
La transferencia de explicación resuelve problemas mediante analogía 394
La resolución de problemas de sentido común puede generar principios en forma de regla 398
El procedimiento Macbeth ilustra el principio de explicación 400
El procedimiento Macbeth puede utilizar cadenas de causas para establecer un contexto común 401
Aprendizaje sobre forma y función 403
Los ejemplos y los precedentes se ayudan entre sí 403
El aprendizaje basado en la explicación ofrece más que una aceleración 406
Pareamiento 407
Los pareadores estúpidos son lentos y fáciles de engañar 407
El pareamiento de situaciones inexactas se reduce al encadenamiento regresivo 408
El pareamiento aclara la resolución analógica de problemas 410
Resumen 410
Antecedentes 411
Capítulo 18
Aprendizaje mediante corrección de errores 413
Aislamiento de relaciones sospechosas 413
Tazas y cubetas ilustran el problema 414
Los grupos de ejemplos aproximados aíslan relaciones sospechosas 414
Los tipos de relaciones sospechosas determinan la estrategia de reparación general 416
Reparación inteligente del conocimiento 416
La solución puede ser explicar las relaciones sospechosas verdaderas 416
La incorporación de relaciones sospechosas verdaderas puede requerir de una búsqueda 419
La solución puede ser explicar las relaciones sospechosas falsas, creando un censor 422
Los fracasos pueden estimular una búsqueda de descripciones más detalladas 424
Resumen 424
Antecedentes 425
Capítulo 19
Aprendizaje mediante casos registrados 427
Registro y recuperación de la experiencia pura 428
La heurística de consistencia permite que los casos recordados proporcionen propiedades 428
La heurística de consistencia resuelve un difícil problema de dinámica 428
Para encontrar vecinos más próximos 433
El procedimiento en serie rápido encuentra al vecino más próximo en un tiempo logarítmico 433
El equipo en paralelo encuentra vecinos más próximos aún más rápido 439
Resumen 439
Antecedentes 439
Capítulo 20
Aprendizaje mediante el manejo de varios modelos 441
Método del espacio de versión 441
El espacio de versión consiste en modelos excesivamente generales y excesivamente específicos 442
La generalización y la especialización conducen a la convergencia del espacio de versión 446
Características del espacio de versiones 450
El procedimiento de espacio de versión maneja ejemplos positivos y negativos simétricamente 450
El procedimiento de espacio de versiones permite un reconocimiento temprano 452
Resumen 452
Antecedentes 453
Capítulo 21
Aprendizaje mediante construcción de árboles de identificación 455
De datos a árboles de identificación 455
Se supone que el mundo es simple 455
Las pruebas deben minimizar el desorden 459
La teoría de la información proporciona fórmulas de desorden 461
De los árboles a las reglas 464
Los antecedentes de regla innecesarios deben eliminarse 464
Optimización de una planta de combustible nuclear 465
Las reglas innecesarias deben eliminarse 468
La prueba exacta de Fisher pone en línea la corrección de reglas con la teoría estadística 469
Resumen 475
Antecedentes 475
Capítulo 22
Aprendizaje mediante entrenamiento de redes neuronales 477
Redes neuronales simuladas 477
Las neuronas reales consisten en sinapsis, dendritas, axones y cuerpos celulares 478
Las neuronas simuladas consisten en multiplicadores, sumadores y umbrales 479
Las redes neuronales de alimentación positiva pueden considerarse como redes de restricción aritmética 481
Las redes de alimentación positiva pueden reconocer regularidades en los datos 481
Ascenso de colina y retropropagación 483
El procedimiento de retropropagación realiza el ascenso de colina mediante el ascenso de gradiente 483
Los umbrales distintos de cero se pueden eliminar 484
El ascenso de gradiente requiere una función de umbral suave 484
La retropropagación puede entenderse de manera heurística 486
La retropropagación se concluye del descenso de gradiente y de la regla de la cadena 488
El procedimiento de retropropagación es directo 492
Características de la retropropagación 494
El entrenamiento puede requerir de miles de retropropagaciones 494
ALVINN aprende a conducir 493
La retropropagación puede atascarse o volverse inestable 497
La retropropagación se puede realizar en etapas 498
La retropropagación puede entrenar una red para que aprenda a reconocer varios conceptos simultáneamente 499
Las redes neuronales entrenadas pueden hacer predicciones 499
Los pasos en exceso pueden llevar a un sobreentrenamiento 50
El entrenamiento de redes neuronales es un arte 503
Resumen 504
Antecedentes 505
Capítulo 23
Aprendizaje mediante entrenamiento de perceptrones 507
Perceptrones y aprendizaje de perceptrones 507
Los perceptrones poseen cajas lógicas y umbrales de escalón 507
El procedimiento de convergencia de perceptrón garantiza el éxito siempre que éste sea posible 510
El álgebra ordinaria es adecuada para demostrar la convergencia cuando hay dos pesos 513
El álgebra vectorial ayuda a demostrar la convergencia cuando existen muchos pesos 516
Lo que los perceptrones pueden y no pueden hacer 518
Un perceptrón directo puede aprender a identificar dígitos 518
El procedimiento de convergencia de perceptrón es sorprendente 520
Existen tareas sencillas que los perceptrones no pueden efectuar 522
Resumen 525
Antecedentes 525
Capítulo 24
Aprendizaje mediante entrenamiento de redes de aproximación 527
Redes de interpolación y aproximación 527
Las funciones gaussianas centradas en muestras permiten buenas interpolaciones 528
Dados los nodos suficientes, las redes pueden interpolar perfectamente 531
Dados relativamente pocos nodos, las redes de aproximación producen resultados aproximados para todas las entradas de muestra 533
Demasiadas muestras conducen al entrenamiento de pesos 534
Las dimensiones soslayadas pueden explicar mejor los datos extraños que una aproximación compleja 536
El punto de vista interpolación-aproximación es de ayuda para responder preguntas de diseño difíciles 537
Aplicación biológica 538
Los números pueden representarse por su posición 538
Las neuronas pueden calcular funciones gaussianas 538
Las funciones gaussianas pueden calcularse como productos de funciones gaussianas 539
Resumen 539
Antecedentes 540
Capítulo 25
Aprendizaje mediante evolución simulada 541
Supervivencia del más apto 542
Los cromosomas determinan los rasgos hereditarios 542
El más adaptado sobrevive 543
Algoritmos genéticos 544
Los algoritmos genéticos implican innumerables términos análogos 544
El método estándar iguala la adaptación con la calidad relativa 546
Los algoritmos genéticos generalmente implican muchas alternativas 549
Es fácil ascender montañas de forma de joroba sin la recombinación 549
La recombinación permite a los algoritmos genéticos buscar con eficiencia en espacios de muchas dimensiones 552
La recombinación permite a los algoritmos genéticos cruzar fosos 553
El método de rango enlaza la adaptación con el rango de calidad 554
Supervivencia de lo más diverso 556
El método de espacio de rangos enlaza la adaptación con el rango de calidad y el de diversidad 557
El método de espacio de rangos funciona bien en la montaña con foso 561
Los máximos locales son más fáciles de manejar cuando se mantiene la diversidad 564
Resumen 565
Antecedentes 565
PARTE III
Visión y lenguaje 567
Capítulo 26
Reconocimiento de objetos 569
Combinaciones lineales de imágenes 570
El cúmulo de conocimientos convencional se ha enfocado en la descripción de múltiples niveles 570
Las imágenes contienen información implícita sobre la forma 571
Un planteamiento consiste en comparar con patrones 572
Para un caso especial, dos imágenes son suficientes para generar una tercera 573
La identificación es cuestión de hallar coeficientes consistentes 576
El planteamiento de plantillas maneja rotación y traslación arbitrarias 578
El planteamiento de patrones maneja objetos con partes 580
El planteamiento de patrones maneja objetos curvos complicados 584
Establecimiento de la correspondencia de puntos 586
Un rastreo permite mantener la correspondencia de los puntos del modelo 586
Sólo necesitan parearse conjuntos de puntos 587
La heurística ayuda a parear puntos desconocidos con puntos modelo 588
Resumen 589
Antecedentes 590
Capítulo 27
Descripción de imágenes 591
Cálculo de la distancia a los bordes 591
Las imágenes promediadas y diferenciadas remarcan los bordes 591
La visión estereoscópica de múltiples escalas permite la determinación de distancias 595
Cálculo de dirección superficial 602
El análisis estereoscópico determina elevaciones a partir de imágenes producidas por satélite 603
Los mapas de reflectancia incluyen restricciones de iluminación 602
Para hacer imágenes sintéticas se requiere un mapa de reflectancia 606
El sombreado de superficie determina la dirección superficial 606
Resumen 611
Antecedentes 612
Capítulo 28
Expresión de restricciones de lenguaje 613
La búsqueda de una teoría económica 614
No se puede decir que 614
Las frases se cristalizan en palabras 614
Los ejemplos de sustitución respaldan la representación binaria 617
Muchos tipos de frases tienen la misma estructura 617
La hipótesis X barra dice que todas las frases tienen la misma estructura 621
La búsqueda de una teoría universal 625
Una teoría del lenguaje debe ser una teoría de todos los lenguajes 626
Una teoría del lenguaje debe tomar en cuenta la rapidez con que se adquiere 626
El caso de una frase sustantiva está determinado por su gobernador 627
La subyacencia limita el movimiento wh 631
Competencia contra desempeño 633
La mayoría de los ling istas se centran en la competencia y no en el desempeño 635
El análisis mediante la inversión de generación puede ser absurdo 635
La construcción de un programa que entienda el lenguaje sigue siendo una empresa difícil 636
Los ingenieros deben tomar atajos 637
Resumen 637
Antecedentes 638
Capítulo 29
Respuesta a preguntas y mandatos 639
Redes de transición sintácticas 640
Las redes de transición sintácticas son como mapas de carreteras 640
Un poderoso computador contó los destornilladores largos que están sobre la mesa grande 641
Árboles de transición semántica 643
Una base de datos relacional es un buen objetivo 643
La sustitución de patrones es la clave para recuperar bases de datos relacionales en español 645
Trasladarse de redes sintácticas a árboles semánticos simplifica la construcción de gramáticas 645
Cuenta los destornilladores largos 649
La recursión sustituye ciclos 653
Q A traduce preguntas a mandatos de recuperación de base de datos 655
Resumen 656
Antecedentes 656
Apéndice
Bases de datos relacionales 659
Las bases de datos relacionales consisten en tablas de registros 659
Las relaciones son fáciles de modificar 660
Los registros y los campos son fáciles de extraer 660
Las relaciones son fáciles de combinar 663
Resumen 669
Ejercicios 671
0201518767
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
004.8 W72
Inteligencia artificial / Patrick Henry Winston. - 3ra. [i.e. en inglés, 1ra. en español] - Wilmington, Delaware : Addison-Wesley, 1994 - 805 p.
CONTENIDO
PARTE I
Representaciones y métodos 1
Capítulo 1
El computador inteligente 5
El campo y el libro 5
Este libro consta de tres partes 6
Las aplicaciones a largo plazo desconciertan a la imaginación 6
Las aplicaciones a corto plazo implican nuevas oportunidades 7
La inteligencia artificial arroja nueva luz sobre las interrogantes tradicionales 7
La inteligencia artificial nos ayuda a ser más inteligentes 8
Lo que puede hacer la inteligencia artificial 8
Los sistemas inteligentes pueden ayudar a los expertos a resolver difíciles problemas de análisis 9
Los sistemas inteligentes pueden ayudar a los expertos a diseñar nuevos dispositivos 10
Los sistemas inteligentes pueden aprender de los ejemplos 11
Los sistemas inteligentes pueden proporcionar respuestas a preguntas en inglés usando datos estructurados y texto libre 12
La inteligencia artificial por un lado se vuelve menos notable y por otro, más esencial 13
Criterios para el éxito 14
Resumen 15
Antecedentes 15
Capítulo 2
Redes semánticas y pareamiento de descripciones 17
Redes semánticas 18
Las buenas representaciones son la clave de una buena resolución de problemas 18
Las buenas representaciones soportan que una descripción explícita exponga sus restricciones 20
Una representación tiene cuatro partes fundamentales 21
Las redes semánticas expresan un significado 21
Existen muchas escuelas de pensamiento acerca del significado de la semántica 23
La equivalencia teórica es diferente de la equivalencia práctica 24
El método de descripción y pareamiento 25
La identificación de objetos con base en las características ilustra la descripción y el pareamiento 26
El método de descripción y pareamiento y problemas de analogía 27
Las reglas de analogía geométrica describen relaciones y transformaciones de objetos 28
Los mecanismos de conteo clasifican las respuestas 32
La ambig edad complica el pareamiento 35
Una buena representación permite un buen desempeño 35
El método de descripción y pareamiento y el reconocimiento de abstracciones 36
Los argumentos pueden considerarse como combinaciones de estados de ánimo y sucesos 36
Las redes de unidades de abstracción permiten hacer resúmenes 39
Las unidades de abstracción permiten contestar preguntas 45
Las unidades de abstracción hacen explícitos los patrones 47
Resolución de problemas e interpretación del conocimiento 47
Resumen 48
Antecedentes 49
Capítulo 3
Generación y prueba, análisis de medios y metas y reducción del problema 51
El método de generación y prueba 51
Los sistemas de generación y prueba a menudo realizan identificaciones 53
Los buenos generadores son completos, no redundantes e informados 54
El método de análisis de medios y metas 54
La idea clave en el análisis de medios y metas es reducir las diferencias 56
DENDRAL analiza espectrogramas de masas 55
Las tablas de diferencia-procedimiento a menudo determinan los medios 57
El método de reducción del problema 58
Los cubos en movimiento ilustran la reducción del problema 58
La idea clave de la reducción del problema es explorar un árbol de metas 61
Los árboles de metas pueden hacer transparente la interacción entre procedimientos 62
El árbol de metas permite responder preguntas de carácter instrospectivo 64
La reducción del problema es ubicua en programación 65
Los métodos de resolución de problemas a menudo trabajan juntas 65
Las cajas de herramientas matemáticas aplican la reducción del problema para resolver problemas de cálculo 68
Resumen 65
Antecedentes 67
Capítulo 4
Redes y búsqueda básica 69
Métodos ciegos 70
La búsqueda de red es en realidad una búsqueda de árbol 70
Los árboles de búsqueda se expanden de manera exponencial 72
La búsqueda en profundidad incursiona en el árbol de búsqueda 72
La búsqueda en amplitud se extiende uniformemente en el árbol de búsqueda 73
La búsqueda correcta depende del árbol 75
La búsqueda no determinista se mueve al azar en el árbol de búsqueda 75
Métodos informados heurísticamente 76
Las mediciones de calidad convierten la búsqueda en profundidad en un ascenso de colina 76
Las faldas de colina, mesetas y rebordes dificultan el ascenso de colina 79
La búsqueda en haz extiende varias trayectorias parciales y purga el resto 82
La búsqueda primero el mejor extiende la mayor trayectoria parcial 82
La búsqueda puede conducir al descubrimiento 82
Las opciones de búsqueda forman una familia de procedimientos 85
Resumen 85
Antecedentes 86
Capítulo 5
Redes y búsqueda óptima 89
La mejor trayectoria 89
El procedimiento del Museo Británico busca en todas partes 89
La búsqueda de ramificación y cota expande la trayectoria parcial de menor costo 90
Agregar las subestimaciones mejora la eficiencia 92
Trayectorias redundantes 98
Las trayectorias parciales redundantes deben descartarse 98
Las subestimaciones y la programación dinámica mejoran la búsqueda de ramificación y cota 100
Diferentes procedimientos de búsqueda encuentran la trayectoria óptima 103
La planificación de trayectorias de robot ilustra la búsqueda 103
Resumen 108
Antecedente 109
Capítulo 6
Arboles y búsqueda con adversario 111
Métodos algorítmicos 111
Los nodos representan posiciones del tablero 111
La búsqueda exhaustiva es imposible 112
El procedimiento minimax es un procedimiento de búsqueda hacia adelante 113
El procedimiento alfa-beta poda árboles de juegos 115
Alfa-beta puede no podar muchas ramas del árbol 121
Métodos heurísticos 124
La profundización progresiva mantiene el cálculo dentro de los límites de tiempo 124
La continuación heurística contrarresta el efecto de horizonte 125
La poda heurística también limita la búsqueda 115
DEEP THOUGHT juega ajedrez de maestros 128
Resumen 129
Antecedentes 129
Capítulo 7
Reglas y encadenamiento de reglas 131
Sistemas de deducción basados en reglas 131
Muchos sistemas basados en reglas son sistemas de deducción 132
Un sistema de deducción de juguete identifica animales 133
Los sistemas basados en reglas usan una memoria de trabajo y una base de regla 137
Los sistemas de deducción pueden moverse hacia adelante o hacia atrás 138
El problema determina si el encadenamiento debe ser progresivo o regresivo 140
Sistemas de reacción basados en reglas 144
Mycin diagnostica infecciones bacterianas de la sangre 142
Un sistema de reacción de juguete empaca comestibles 144
Los sistemas de reacción requieren estrategias de resolución de conflictos 150
Procedimientos para los encadenamientos progresivo y regresivo 150
La búsqueda en profundidad puede proporcionar ligaduras compatibles para el encadenamiento progresivo 152
XCON configura sistemas de computación 151
La búsqueda en profundidad puede proporcionar ligaduras compatibles para el encadenamiento regresivo 156
Las operaciones relacionales posibilitan el uso de encadenamiento progresivo 161
El planteamiento rete despliega operaciones relacionales de manera acumulativa 165
Resumen 17
Antecedentes 175
Capítulo 8
Reglas, sustratos y modelado cognoscitivo 177
Los sistemas basados en reglas vistas como sustratos 178
Los módulos de explicación explican el razonamiento 178
Los sistemas de razonamiento pueden exhibir estilos de razonamiento variables 179
Los módulos de probabilidad le ayudan a determinar la confiabilidad de respuesta 182
Dos heurísticas clave permiten a los ingenieros del conocimiento adquirir conocimiento 182
Los módulos de adquisición ayudan a la transferencia de conocimiento 183
Las interacciones de reglas pueden ocasionar problemas 186
Los sistemas basados en reglas se pueden comportar como sabios idiotas 186
Los sistemas basados en reglas vistas como modelos para la resolución humana de problemas 187
Los sistemas basados en reglas pueden modelar una parte de la resolución humana de problemas 187
El análisis de protocolo produce conjeturas acerca de los sistemas de producción 187
SOAR modela la resolución humana de problemas, tal vez 188
SOAR busca espacios de problemas 189
SOAR utiliza un analizador automático de preferencias 189
Resumen 192
Antecedentes 193
Capítulo 9
Plantillas y herencia 195
Plantillas, individuos y herencia 196
Las plantillas pueden describir ejemplares o clases 196
Las plantillas tienen procedimientos de acceso 198
La herencia permite a los procedimientos cuando se construye mover los valores de descriptor por omisión de clases a ejemplares 199
Una clase debe aparecer antes que todas sus superclases 201
Las superclases directas de una clase deben aparecer en orden 204
El procedimiento de ordenación topológica mantiene las clases en un orden adecuado 207
Procedimientos demonio 214
Los procedimientos cuando se pide invalidan los valores de descriptor 214
Los procedimientos cuando se lee y cuando se escribe pueden mantener restricciones 215
Los procedimientos con respecto a tratan con perspectivas y contextos 216
La herencia y los demonios introducen la semántica operativa 217
La programación orientada a objetos se centra en el conocimiento compartido 218
Plantillas, sucesos y herencia 219
Las noticias resumidas parecen implicar recuperación de plantillas y llenado de descriptores 219
Las plantillas que describen sucesos hacen explícita la información estereotipada 223
Resumen 224
Antecedentes 224
Capítulo 10
Plantillas y sentido común 225
El papel temático de un objeto especifica la relación del objeto con una acción 226
Los papeles temáticos llenos le ayudan a responder preguntas 229
Diferentes restricciones establecen papeles temáticos 230
Diferentes restricciones ayudan a establecer el significado de verbos 231
Las restricciones permiten el análisis de oraciones 233
Ejemplos que utilizan el verbo tomar ilustran cómo interactúan las restricciones 235
Expansión hacia acciones primitivas 238
Las acciones primitivas describen muchas acciones de un nivel más alto 239
Las acciones a menudo implican cambios de estado implícitos y relaciones de causa-efecto 239
A menudo, las acciones implican subacciones 241
Las plantillas de acción primitiva y de cambio de estado facilitan la respuesta de preguntas y el reconocimiento de paráfrasis 242
Las plantillas de papel temático y los de acción primitiva tienen enfoques complementarios 245
CYC capta el conocimiento de sentido común 247
Resumen 246
Antecedentes 248
Capítulo 11
Restricciones numéricas y propagación 249
Propagación de números a través de redes de restricción numérica 249
Las cajas de restricción numérica permiten la propagación de números a través de ecuaciones 249
Propagación de límites de probabilidad a través de redes de opinión 252
Los límites de probabilidad expresan incertidumbre 254
Las hojas de cálculo hacen que se propaguen las restricciones numéricas a través de redes de restricción numérica 253
Los diagramas de Venn explican las restricciones de límite 257
La propagación aproxima los límites de probabilidad 259
Propagación de altitudes superficiales a través de distribuciones 260
Las restricciones locales median entre las expectativas de regularidad y los datos reales 260
La propagación de restricciones logra la consistencia global mediante cálculos locales 266
GENINFER ayuda a los consejeros a proporcionar un asesoramiento genético preciso 264
Resumen 266
Antecedentes 266
Capítulo 12
Restricciones simbólicas y propagación 267
Propagación de etiquetas de línea a través de uniones de dibujo 267
Existen sólo cuatro formas de etiquetar una línea en el mundo de vértices de tres caras 268
Sólo existen 18 formas de etiquetar una unión de tres caras 272
Hallar etiquetas correctas es parte del análisis de trazado de líneas 277
El procedimiento de Waltz propaga restricciones de etiqueta a través de uniones 281
Se necesitan muchas etiquetas de línea y de unión para manejar sombras y fisuras 285
La iluminación aumenta el total y hace más estrictas las restricciones 286
El flujo de etiquetas puede ser enorme 289
El cálculo requerido es proporcional al tamaño del dibujo 291
Propagación de relaciones de intervalos de tiempo 291
Existen trece formas de etiquetar un enlace entre nodos de intervalo, lo que da origen a 169 restricciones 292
Las restricciones de tiempo pueden propagarse a través de largas distancias 296
Un análisis completo de tiempo resulta caro desde el punto de vista computacional 297
Los nodos de referencia pueden ahorrar tiempo 297
Cinco puntos de metodología 299
Resumen 299
Antecedentes 300
Capítulo 13
Lógica y prueba de resolución 303
Reglas de inferencia 304
La lógica tiene una notación tradicional 304
Los cuantificadores determinan cuándo una expresión es verdadera 307
La lógica posee un vocabulario rico 308
Las interpretaciones unen símbolos lógicos con mundos 310
Las pruebas unen axiomas con consecuencias 311
La resolución es una regla sólida de inferencia 313
Pruebas de resolución 313
La resolución prueba teoremas por refutación 314
El uso de la resolución requiere que los axiomas estén en forma de cláusula 315
La prueba es exponencial 321
La resolución requiere unificación 322
La lógica tradicional es monótona 323
La demostración de teoremas es adecuada para ciertos problemas, pero no para todos 324
Resumen 324
Antecedentes 325
Capítulo 14
Retroceso y mantenimiento de la verdad 327
Retroceso cronológico y dirigido por la dependencia 327
Las cajas de límites identifican inconsistencias 328
El retroceso cronológico desperdicia tiempo 330
El retroceso no cronológico explota las dependencias 331
Demostración mediante propagación de restricciones 331
La verdad se puede propagar 333
La propagación de verdad puede establecer justificaciones 337
Los enlaces de justificación permiten que los programas cambien de opinión 339
La demostración mediante propagación de verdad tiene límites 342
Resumen 342
Antecedentes 343
Capítulo 15
Planificación 345
Planificación mediante operadores si suma elimine 345
Los operadores especifican listas de adición y de eliminación 346
Se puede planificar mediante la búsqueda de una secuencia satisfactoria de operadores 348
El encadenamiento regresivo puede reducir el esfuerzo 349
Los planes imposibles se pueden detectar 352
La sustitución parcial puede ayudar también a reducir el esfuerzo 359
Planificación mediante variables de situación 360
Para hallar secuencias de operadores se requieren variables de situación 361
Los axiomas de marco de referencia se dirigen al problema de marco de referencia 367
Resumen 368
Antecedentes 369
PARTE II
Aprendizaje y reconocimiento de regularidad 371
Capítulo 16
Aprendizaje mediante análisis de diferencias 375
Heurísticas de inducción 376
Responder a ejemplos casi buenos mejora el modelo 377
Responder a ejemplos mejora el modelo 379
Las heurísticas de ejemplo casi bueno especializan las heurísticas de ejemplo, generalizan 382
Los procedimientos de aprendizaje deben evitar las suposiciones 384
Normalmente el aprendizaje debe efectuarse en pasos pequeños 385
Identificación 386
Los enlaces Debe y No debe dominan el pareamiento 386
Los modelos pueden clasificarse en listas o en redes 386
ARIEL aprende sobre proteínas 388
Resumen 387
Antecedentes 390
Capítulo 17
Aprendizaje mediante explicación de experiencias 391
Aprendizaje sobre por qué la gente actúa como lo hace 392
La materialización y el vocabulario de las plantillas de papel temático captan el significado del nivel de la oración 392
La transferencia de explicación resuelve problemas mediante analogía 394
La resolución de problemas de sentido común puede generar principios en forma de regla 398
El procedimiento Macbeth ilustra el principio de explicación 400
El procedimiento Macbeth puede utilizar cadenas de causas para establecer un contexto común 401
Aprendizaje sobre forma y función 403
Los ejemplos y los precedentes se ayudan entre sí 403
El aprendizaje basado en la explicación ofrece más que una aceleración 406
Pareamiento 407
Los pareadores estúpidos son lentos y fáciles de engañar 407
El pareamiento de situaciones inexactas se reduce al encadenamiento regresivo 408
El pareamiento aclara la resolución analógica de problemas 410
Resumen 410
Antecedentes 411
Capítulo 18
Aprendizaje mediante corrección de errores 413
Aislamiento de relaciones sospechosas 413
Tazas y cubetas ilustran el problema 414
Los grupos de ejemplos aproximados aíslan relaciones sospechosas 414
Los tipos de relaciones sospechosas determinan la estrategia de reparación general 416
Reparación inteligente del conocimiento 416
La solución puede ser explicar las relaciones sospechosas verdaderas 416
La incorporación de relaciones sospechosas verdaderas puede requerir de una búsqueda 419
La solución puede ser explicar las relaciones sospechosas falsas, creando un censor 422
Los fracasos pueden estimular una búsqueda de descripciones más detalladas 424
Resumen 424
Antecedentes 425
Capítulo 19
Aprendizaje mediante casos registrados 427
Registro y recuperación de la experiencia pura 428
La heurística de consistencia permite que los casos recordados proporcionen propiedades 428
La heurística de consistencia resuelve un difícil problema de dinámica 428
Para encontrar vecinos más próximos 433
El procedimiento en serie rápido encuentra al vecino más próximo en un tiempo logarítmico 433
El equipo en paralelo encuentra vecinos más próximos aún más rápido 439
Resumen 439
Antecedentes 439
Capítulo 20
Aprendizaje mediante el manejo de varios modelos 441
Método del espacio de versión 441
El espacio de versión consiste en modelos excesivamente generales y excesivamente específicos 442
La generalización y la especialización conducen a la convergencia del espacio de versión 446
Características del espacio de versiones 450
El procedimiento de espacio de versión maneja ejemplos positivos y negativos simétricamente 450
El procedimiento de espacio de versiones permite un reconocimiento temprano 452
Resumen 452
Antecedentes 453
Capítulo 21
Aprendizaje mediante construcción de árboles de identificación 455
De datos a árboles de identificación 455
Se supone que el mundo es simple 455
Las pruebas deben minimizar el desorden 459
La teoría de la información proporciona fórmulas de desorden 461
De los árboles a las reglas 464
Los antecedentes de regla innecesarios deben eliminarse 464
Optimización de una planta de combustible nuclear 465
Las reglas innecesarias deben eliminarse 468
La prueba exacta de Fisher pone en línea la corrección de reglas con la teoría estadística 469
Resumen 475
Antecedentes 475
Capítulo 22
Aprendizaje mediante entrenamiento de redes neuronales 477
Redes neuronales simuladas 477
Las neuronas reales consisten en sinapsis, dendritas, axones y cuerpos celulares 478
Las neuronas simuladas consisten en multiplicadores, sumadores y umbrales 479
Las redes neuronales de alimentación positiva pueden considerarse como redes de restricción aritmética 481
Las redes de alimentación positiva pueden reconocer regularidades en los datos 481
Ascenso de colina y retropropagación 483
El procedimiento de retropropagación realiza el ascenso de colina mediante el ascenso de gradiente 483
Los umbrales distintos de cero se pueden eliminar 484
El ascenso de gradiente requiere una función de umbral suave 484
La retropropagación puede entenderse de manera heurística 486
La retropropagación se concluye del descenso de gradiente y de la regla de la cadena 488
El procedimiento de retropropagación es directo 492
Características de la retropropagación 494
El entrenamiento puede requerir de miles de retropropagaciones 494
ALVINN aprende a conducir 493
La retropropagación puede atascarse o volverse inestable 497
La retropropagación se puede realizar en etapas 498
La retropropagación puede entrenar una red para que aprenda a reconocer varios conceptos simultáneamente 499
Las redes neuronales entrenadas pueden hacer predicciones 499
Los pasos en exceso pueden llevar a un sobreentrenamiento 50
El entrenamiento de redes neuronales es un arte 503
Resumen 504
Antecedentes 505
Capítulo 23
Aprendizaje mediante entrenamiento de perceptrones 507
Perceptrones y aprendizaje de perceptrones 507
Los perceptrones poseen cajas lógicas y umbrales de escalón 507
El procedimiento de convergencia de perceptrón garantiza el éxito siempre que éste sea posible 510
El álgebra ordinaria es adecuada para demostrar la convergencia cuando hay dos pesos 513
El álgebra vectorial ayuda a demostrar la convergencia cuando existen muchos pesos 516
Lo que los perceptrones pueden y no pueden hacer 518
Un perceptrón directo puede aprender a identificar dígitos 518
El procedimiento de convergencia de perceptrón es sorprendente 520
Existen tareas sencillas que los perceptrones no pueden efectuar 522
Resumen 525
Antecedentes 525
Capítulo 24
Aprendizaje mediante entrenamiento de redes de aproximación 527
Redes de interpolación y aproximación 527
Las funciones gaussianas centradas en muestras permiten buenas interpolaciones 528
Dados los nodos suficientes, las redes pueden interpolar perfectamente 531
Dados relativamente pocos nodos, las redes de aproximación producen resultados aproximados para todas las entradas de muestra 533
Demasiadas muestras conducen al entrenamiento de pesos 534
Las dimensiones soslayadas pueden explicar mejor los datos extraños que una aproximación compleja 536
El punto de vista interpolación-aproximación es de ayuda para responder preguntas de diseño difíciles 537
Aplicación biológica 538
Los números pueden representarse por su posición 538
Las neuronas pueden calcular funciones gaussianas 538
Las funciones gaussianas pueden calcularse como productos de funciones gaussianas 539
Resumen 539
Antecedentes 540
Capítulo 25
Aprendizaje mediante evolución simulada 541
Supervivencia del más apto 542
Los cromosomas determinan los rasgos hereditarios 542
El más adaptado sobrevive 543
Algoritmos genéticos 544
Los algoritmos genéticos implican innumerables términos análogos 544
El método estándar iguala la adaptación con la calidad relativa 546
Los algoritmos genéticos generalmente implican muchas alternativas 549
Es fácil ascender montañas de forma de joroba sin la recombinación 549
La recombinación permite a los algoritmos genéticos buscar con eficiencia en espacios de muchas dimensiones 552
La recombinación permite a los algoritmos genéticos cruzar fosos 553
El método de rango enlaza la adaptación con el rango de calidad 554
Supervivencia de lo más diverso 556
El método de espacio de rangos enlaza la adaptación con el rango de calidad y el de diversidad 557
El método de espacio de rangos funciona bien en la montaña con foso 561
Los máximos locales son más fáciles de manejar cuando se mantiene la diversidad 564
Resumen 565
Antecedentes 565
PARTE III
Visión y lenguaje 567
Capítulo 26
Reconocimiento de objetos 569
Combinaciones lineales de imágenes 570
El cúmulo de conocimientos convencional se ha enfocado en la descripción de múltiples niveles 570
Las imágenes contienen información implícita sobre la forma 571
Un planteamiento consiste en comparar con patrones 572
Para un caso especial, dos imágenes son suficientes para generar una tercera 573
La identificación es cuestión de hallar coeficientes consistentes 576
El planteamiento de plantillas maneja rotación y traslación arbitrarias 578
El planteamiento de patrones maneja objetos con partes 580
El planteamiento de patrones maneja objetos curvos complicados 584
Establecimiento de la correspondencia de puntos 586
Un rastreo permite mantener la correspondencia de los puntos del modelo 586
Sólo necesitan parearse conjuntos de puntos 587
La heurística ayuda a parear puntos desconocidos con puntos modelo 588
Resumen 589
Antecedentes 590
Capítulo 27
Descripción de imágenes 591
Cálculo de la distancia a los bordes 591
Las imágenes promediadas y diferenciadas remarcan los bordes 591
La visión estereoscópica de múltiples escalas permite la determinación de distancias 595
Cálculo de dirección superficial 602
El análisis estereoscópico determina elevaciones a partir de imágenes producidas por satélite 603
Los mapas de reflectancia incluyen restricciones de iluminación 602
Para hacer imágenes sintéticas se requiere un mapa de reflectancia 606
El sombreado de superficie determina la dirección superficial 606
Resumen 611
Antecedentes 612
Capítulo 28
Expresión de restricciones de lenguaje 613
La búsqueda de una teoría económica 614
No se puede decir que 614
Las frases se cristalizan en palabras 614
Los ejemplos de sustitución respaldan la representación binaria 617
Muchos tipos de frases tienen la misma estructura 617
La hipótesis X barra dice que todas las frases tienen la misma estructura 621
La búsqueda de una teoría universal 625
Una teoría del lenguaje debe ser una teoría de todos los lenguajes 626
Una teoría del lenguaje debe tomar en cuenta la rapidez con que se adquiere 626
El caso de una frase sustantiva está determinado por su gobernador 627
La subyacencia limita el movimiento wh 631
Competencia contra desempeño 633
La mayoría de los ling istas se centran en la competencia y no en el desempeño 635
El análisis mediante la inversión de generación puede ser absurdo 635
La construcción de un programa que entienda el lenguaje sigue siendo una empresa difícil 636
Los ingenieros deben tomar atajos 637
Resumen 637
Antecedentes 638
Capítulo 29
Respuesta a preguntas y mandatos 639
Redes de transición sintácticas 640
Las redes de transición sintácticas son como mapas de carreteras 640
Un poderoso computador contó los destornilladores largos que están sobre la mesa grande 641
Árboles de transición semántica 643
Una base de datos relacional es un buen objetivo 643
La sustitución de patrones es la clave para recuperar bases de datos relacionales en español 645
Trasladarse de redes sintácticas a árboles semánticos simplifica la construcción de gramáticas 645
Cuenta los destornilladores largos 649
La recursión sustituye ciclos 653
Q A traduce preguntas a mandatos de recuperación de base de datos 655
Resumen 656
Antecedentes 656
Apéndice
Bases de datos relacionales 659
Las bases de datos relacionales consisten en tablas de registros 659
Las relaciones son fáciles de modificar 660
Los registros y los campos son fáciles de extraer 660
Las relaciones son fáciles de combinar 663
Resumen 669
Ejercicios 671
0201518767
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
004.8 W72