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