close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Курсовая работа

код для вставкиСкачать
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРТСВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ, ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК
И ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
КАФЕДРА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Курсовая работа
по дисциплине
"Основы программирования"
на тему
Основы искусственного интеллекта. Основные понятия. Представления знаний. Инструментарий.
Разработка игры "Морской бой".
Выполнил:
Студент гр. 114-2
Петкевич Дмитрий Александрович
Проверил:
Старший преподаватель
Киприна Елена Александровна
Тюмень 2011
Оглавление
Глава 1 Искусственный интеллект.4
1.1. История идеи искусственного интеллекта4
1.2. Термин "Искусственный интеллект"6
1.3. Подходы и возможные методы реализации ИИ8
1.3.1. Тест Тьюринга8
1.3.2. Символьный подход9
1.3.3. Логический подход10
1.3.4. Агентно-орентированный подход10
1.3.5. Гибридный подход11
1.4. ИИ в современности.12
Глава 2 Разработка игры "Морской бой"13
2.1. Постановка задачи13
2.2 Ход игры14
2.2.1 Процедура расстановки кораблей14
2.2.2 Процедура хода игрока15
2.2.3 Процедура "Killship"16
2.2.4 Общая блок-схема программы18
2.3. Руководство Пользователя19
2.3.1. Установка и запуск игры19
2.3.1 Игра19
2.4. Системные требования22
Заключение23
Список литературы24
Введение
Во все времена люди всегда хотели облегчить себе работу. Будь то готовка еды или тяжелый труд на шахтах. Лень - двигатель прогресса, как говорится в народе. Именно она заставила людей придумывать такие вещи как колесо, различные машины, комбайны и т.д. После того как это все придумали, стало надобным что бы человек все это контролировал. Казалось бы, что все, человек избавлен от тяжелой работы? А не тут то и было. Опять играет лень. Люди захотели так что бы все работало и без него. Так появились компьютеры или ЭВМ. Вот и тут люди подобрались почти вплотную к своей мечте - ничего не делать и получать от жизни все. ЭВМ были достаточно автоматизированы,что бы не сильно утомлять человечество и все стало прекрасно. А вот тут опять сыграло одно из качеств человека: перекладывать свои обязанности. От этого качества в древности появлялись различные рабы и рабовладельцы. Но их же надо было кормить и смотреть,что бы они не умирали раньше времени. Тут в ход вступили различные колдуны и алхимики которые хотели найти способ творить жизнь из ничего, и которой бы ничего не надо было. Ни есть, ни спать. Идеальный рабочий. Вдохновившись тем, что по христианскому религиозному учению Бог создал первого человека из глины,они начали искать способ сделать себя равными Богу. Отсюда пошли различные легенды о големах и гомункулах: искусственно созданных человекоподобных объектов, которые использовались бы для работы. Но уже тогда люди понимали опасность этого. Вспомним хотя бы легенду, которая рассказывает об одном алхимике, в Праге который сделал голема и приказал ему таскать воду из колодца домой. Алхимик чуть отвлекся, а голем все продолжал таскать воду без усталости целых 4 дня. В итоге дом затопило, а он остался без крова. Создание Искусственного интеллекта можно сравнить как раз с этими изысканиями и попытками создания новой жизни из ничего. Но с поправкой на нашу информационную эру. Сделать цифровую жизнь. Одушевить обычную ЭВМ, наградив ее интеллектом и способностями мыслить. Цель всего вышесказанного была в том, что бы поверхностно показать, как глубока и важна для человечества идея искусственного интеллекта, и что она не появилась в одночасье, а долго копилась в умах людей. Далее по ходу работы я раскрою эту тему более глубоко, а так же рассмотрю саму концепцию ИИ, попытки его реализации и людей которые внесли наибольший вклад в решение проблемы создания ИИ.
Глава 1 Искусственный интеллект.
1.1. История идеи искусственного интеллекта
Как уже было сказано во введении, человек с самых ранних пор шел к формированию этой идеи. По мере того как менялось общество и нужды людей, менялись и некоторые идеи, но база никогда не менялась. Когда людям был нужен ручной труд они мечтали о искусственных людях. Когда была нужна автоматизация - мечтали о конвеерах и ЭВМ. Теперь же людям нужна способность мыслить. И за этим они тоже решили обратится к машинам и ЭВМ.
Вообще, мысль о возможности существования искусственного интеллекта сформулировал в своей работе "Рассуждение о методе" (1637г) французский математик и философ Рене Декарт, и вслед за ним свою работу под названием "Человеческая природа" (1640г) выпустил английский философ - материалист Томас Гоббс.
В своей работе, Рене Декарт, представлял различные живые организмы как единый и сложный механизм, который можно попытаться воссоздать.
Но это все была теоретическая и философская базовая идея. Но примерно в это же время Вильгельм Шикард построил первую механическую цифровую вычислительную машину. Далее последовали машины Блеза Паскаля и Лейбница( который так же описал двоичную систему счисления). Это говорит о том что люди уже занялись перекладкой некоторых своих "интеллектуальных обязанностей" на машины.
После этого, на некоторое время прогресс в этом направлении встал. Старые теории и методы были неспособны к реализации новых идей. Требовался пересмотр всего.
И пересмотр случился: В 1910-1913 гг. Бертран Рассел и А. Н. Уайтхэд опубликовали работу "Принципы математики", которая, благодаря своим идеям и свежему взгляду на проблемы формальной логики произвела в ней революцию. И новый взгляд прижился. На основе "новой логики" появились 2 важных достижения. Практическое и теоретическое. Практическое: В 1941 Конрад Цузе построил первый работающий программно-контролируемый компьютер. Теоретическое: Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс в 1943 опубликовали работу "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity", которая заложила основы нейронных сетей.
Именно допущение того, что компьютер будет построен на такой же модели как и нейронная сеть человека есть основная мысль идеи искусственного интеллекта: Система (или компьютер) должны быть максимально похожие на головной мозг человека ( не в смысле форм, цвета и размеров, а в плане того, как он обрабатывает информацию и получает из нее новую). То что выделяет систему построенную на модели нейронных сетей от обычной системы которая построена на стандартной двоичной логике есть именно способность обучатся. Такие системы не программируют в привычном смысле слова. Им не задают алгоритмы. Их обучают. И в результате этого обучения система будет выводить новые данные, которые были ей не известны. Другими словами: нейронные сети научат машину думать. Но все это было еще на бумаге в виде идеи.
Эта идея пришлась по нраву всем, поэтому вслед за работой Уолтер Питтс последовали другие: " У. Мак-Каллок и У. Питтс опубликовали статью "Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности", где они поддерживали идею создания Искусственной нейронной сети (далее ИНС) и предлагали модель искусственного нейрона. Продолжил их работу Д. Хеб, который в своей работе "организация поведения"(1949г) описывал основные принципы обучения нейронов.
Спустя несколько лет, все эти работы "просуммировал" американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт. Он предложил схему устройства, которое моделировало принципы и способы человеческого восприятия, и назвал его "перцептроном".
Все это оказалось отличной новой теоретической базой для идеи, которая собирается перевернуть мир и человеческое сознание. До официального появления термина искусственный интеллект и появления раздела науки его изучающей осталось недолго.
1.2. Термин "Искусственный интеллект"
У самого термина Искусственный интеллект очень много различных определений. Так как под "интеллектом" все понимают разные вещи, да и с термином "Искусственный" не все так однозначно, то почти каждый ученый, занимающийся этой проблемой, дает свое определение Искусственному интеллекту (далее ИИ)
Наиболее популярное определение дал Джон Маккарти на конференции в Дартмутском университете в 1956 году. Сформулировал он его так: Искусственный интеллект - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Там же были озвучены некоторые мысли Джона по поводу исследовании ИИ. К примеру, Маккартни допускал что бы в ИИ были использованы технологии и методы которые свойственны не только человеческому интеллекту но и машинному.
Он так же попытался объяснить такие вариации в термине ИИ: Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире Этим он выразил главную мысль искусственного интеллекта: Способность самообучения. Тут же надо упомянуть, что некоторые ученые биологи и философы отрицают возможность создания человеческого интеллекта у машины, и считают, что разум можно считать чисто биологическим понятием. Так же предоставлю другую формулировку ИИ для ознакомления: Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система - это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока - базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.
Наука под названием "Искусственный интеллект" входит в комплекс компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.
Такое определение более емкое, но так, же не всеми признанное, потому что тут допускают свойства наличия у ИИ творчества. Некоторые ученые это отрицают и изучают ИИ как систему на необычной архитектуре, способная сама пополнять свою базу знаний.
В этом есть одна из сложностей рассказа о ИИ. В дальнейшем я буду отталкиваться от определения данном Джоном Маккартни, так как я считаю его наиболее общим, логичным, и не исключающим различные трактовки.
1.3. Подходы и возможные методы реализации ИИ
Так как ученые и другие люди которые занимаются разработкой идеи ИИ все еще не определились с понятием которое они вкладывают в сам ИИ, а так же в смысл слов "интеллект" и "искусственный", то и логично предположить что будут и различные подходы к попыткам его (ИИ) реализации. Так оно и есть. Существует большое количество методик, алгоритмов, идей и подходов к реализации ИИ. Так же ученые еще не определились, какие функции должен исполнять ИИ, но у них есть общая идея: Машина должна обучатся сама. Выделяют 2 вида основных подходов к разработке ИИ:
1) Нисходящий (Top-Down AI) - создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.
2) Восходящий (Bottom-Up AI) - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.
Последний подход, как правило, не относят к Искусственому интеллекту, так как это не соответствует определению, которое дал Маккартни. Во втором случае речь идет, в основном, об интеграции компьютера и биологического материала, что, кончено, ведет в итоге к искусственному созданию разума огромной мощности, но эта конечная цель единственное сходство.
Если описать в двух словах эти 2 подхода, то первый подход наделяет машину человеческими качествами, а второй наоборот: наделяет человека компьютерными способностями. Так как тема моей курсовой работы "искусственный интеллект", то в дальнейшем я раскрою только Нисходящий Метод, так как он наиболее ближе к классическому определению ИИ и более подходящий к теме моей работы.
1.3.1. Тест Тьюринга
Для начала, надо было сформулировать общие правила, как можно доказать что изобретенная система является именно ИИ, а не просто очень хорошим алгоритмом. Для этого изобрели много тестов и других методик выявления "разума" программы, но самым популярным и действенным является Тест Тьюринга.
Тест Тьюринга - эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье "Вычислительные машины и разум" (1950г). Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить. Тьюринг подошел к вопросу немного с другой стороны: он не стал задаваться вопросом "могут ли машины думать?". Он задался немного другим вопросом: "могут ли машины делать то же самое, что и человек(в умственном плане)?"
Это "переиначивание" вопроса, как говорил сам Тьюринг, точно разграничивает физические и интеллектуальные способности человека, что позволяет нам лучше сосредоточится на самом "разуме" машины, а не на скорости раздумий, и других физических характеристиках мозга( что естественно будет выше у ИИ)
Суть своего теста, Тьюринг, взял с известной игры, в которой 1 мужчина и одна женщина расходятся по разным комнатам, а все остальные люди письменно задают им различные вопросы(они не знают кто в какой комнате). Задача людей: по вопросам вычислить, в какой комнате мужчина, а в какой девушка. Задача пары мужчины и женщины: ввести всех в заблуждение ( что бы думали что мужчина на самом деле является женщиной и наоборот). Тьюринг же немного изменил правила: Вместо мужчины или женщины ставят компьютер, и соответственно люди должны узнать, где машина а где человек.
В дальнейшем он несколько раз переформулировал свой тест, и сейчас он имеет вид: Группа судей письменно беседует с некоторым количеством собеседников. Один из них является компьютером. Задача судей: выявить компьютер. Задача компьютера: имитировать человека.
В целом Тесть Тьюринга положительно восприняли в сферах ИИ и компьютеров, так как он очень универсальный и им можно проверять не только интеллект машин, но и обычные алгоритмы на работоспособность (например, игровые БОТы или программы поиска путей)
Но есть и минусы этого теста: некоторые программы могут "имитировать ИИ". То есть они будут обычными алгоритмами которые будут виртуозно манипулировать символьной информацией но не понимая смысл того, чем они манипулируют.
1.3.2. Символьный подход
Символьный подход был первый в истории цифровых машин, так как после создания языка символьного программирования "Липс", у его автора появилась идея реализации ИИ с помощью этого подхода. Символьный подход позволяет оперировать слабоформализованными представлениями и их смыслами. Ведь от умения выделить только существенную информацию зависит эффективность и результативность решения задачи.
Но у этого метода есть минус: широта разновидностей задач, который решает человеческий мозг, требует очень большой гибкости мышления. Все это выливается в значительные затраты ресурсов для решения нетривиальных задач, так как в случае такой задачи компьютер будет решать ее "в лоб" игнорируя более легкие аналитические пути, а это убирает из программы весь "интеллект"
Основное применение символьной логики - это решение задач по выработке правил
1.3.3. Логический подход
Логический подход к созданию систем искусственного интеллекта направлен на создание систем с логическими моделями баз знаний и с использованием особого языка предикатов. Главная система и язык логического программирования называется "Пролог". Базы знаний, записанные на языке Пролог, представляют наборы фактов и правил логического вывода записанные на том самом языке предикатов.
Логические модели баз знаний позволяют записывать не только определенные факты, данные и сведения на языке "Пролог", но и общие сведения с помощью особых правил и процедур логического вывода.
В целом, логический подход направлен на создание, эксплуатацию и развитию ИИ относящийся к таким областям как: Обучение студентов, подготовка кадров (программисты).
1.3.4. Агентно-орентированный подход
Самый молодой подход, который развивают с 1990-х годов. По другому можно его назвать как: "подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов"
Этот подход утверждает, что главная сила ИИ, интеллект - есть самая обычная вычислительная сила. И она заключается способности находить решения встающих перед ней задач и целей. Сама же машина (физическая оболочка) будет воспринимать мир при помощи датчиков, и взаимодействовать с окружающим миром с помощью исполнительных механизмов (механические руки).
Подход уделяет особое внимание алгоритмам и методам, которые помогут машине выжить в окружающем мире при выполнении его задачи. Поэтому здесь очень тщательно изучаются дисциплины "поиска путей" и "Принятия решений".
1.3.5. Гибридный подход
Этот подход предполагает, что только тщательная имитация мозговой деятельности человека может дать нам необходимые возможности для создания разума. Именно здесь тщательно изучают те самые Искусственные Нейронные сети, о которых было сказано ранее.
Считается, что такая имитация мозга человека даст колоссальные вычислительные мощности, которые не дают все предыдущие подходы вместе взятые.
1.4. ИИ в современности.
Сейчас выделяют 2 основных направления развития ИИ: 1) Решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека 2) Создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества
В настоящее время, наблюдается что проблема разработки ИИ вовлекает в себя все новые и новые области науки, а так же различные методики. Многие делали попытку их осуществить, но ни одно исследование не подобралась достаточно близко к созданию искусственного разума.
Ниже представлены наиболее важные разработки в области ИИ:
Deep Blue - победил чемпиона мира по шахматам. Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам, и система не была признана Каспаровым. Watson - перспективная разработка IBM, способная воспринимать человеческую речь и производить вероятностный поиск, с применением большого количества алгоритмов. Для демонстрации работы Watson принял участие в американской игре "Jeopardy!", аналога "Своей игры" в России, где системе удалось выиграть в обеих играх.
MYCIN - одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно, как и доктора.
20Q - проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры "20 вопросов". Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.
Глава 2
Разработка игры "Морской бой"
2.1. Постановка задачи
Требуется написать игру "Морской бой".
Правила игры следующие:
Игра происходит между 2 участниками на поле 10 х 10 клеток. Участники расставляют 10 одноклеточных катеров. При попадании - катер уничтожен, участник делает еще ход. Ход в клетку, соседнюю с уничтоженным кораблем, недействителен и повторяется. Победитель - первый, уничтоживший катера соперника.
Условные обозначения:
1) "#" - корабль
2) "$" - убитый корабль
3) "*" - "отстреленная" пустая клетка
4) "0" - пустая клетка
2.2 Ход игры
2.2.1 Процедура расстановки кораблей
1) Задается пустой двумерный массив размером 10х10
2) Пользователю предлагается ввести номера I,j элемента массива, где он собирается поставить корабль.
3) Если значение элемента I,j массива равно "0", то присвоить этому элементу значение "#"
4) Если значение элемента I,j массива равно "#", или же в соседних элементах массива есть элемент со значением "#", то выполняется переход к шагу 2.
5) Шаги 2,3,4 выполняются столько раз, сколько необходимо поставить кораблей
Такой же алгоритм проходит и второй игрок
Рисунок 1. Блок-схема процедуры расстановки кораблей
2.2.2 Процедура хода игрока
1) Игрок вводит координаты I,j выстрела
2) Производится проверка: Если ячейка с координатой I,j вражеского поля равна "#" то выводится сообщение об убийстве вражеского корабля, запускается процедура killship(см ниже), ячейке I,j массива присваивается значение "$", счетчик вражеских кораблей уменьшается на единицу, происходит возврат к пункту 1.
3) Если ячейка с координатой I,j вражеского поля равна "0", то игроку выводится сообщение что он промазал, ячейке I,j вражеского поля присваивается значение "*", переход к пункту 6
4) Если ячейка с координатой I,j вражеского поля равна "*", то игроку выводится сообщение о том, что по этой точке он уже стрелял, или это недопустимая точка. Происходит переход к пункту 1
5) Если ячейка с координатой I,j вражеского поля равна "$", то игроку выводится сообщение о том, что он уже убил этот корабль. Происходит переход к пункту 6.
6) Ход передается другому игроку
Рисунок 2. Блок-схема процедуры хода
2.2.3 Процедура "Killship"
1) В процедуру подается значения I,j которые служат координатами двухмерного массива.
2) В окрестности этой координаты (окрестность равна одной клетке) всем ячейкам присваивается значение "*"
Рисунок 3. Блок-схема процедуры killship
2.2.4 Общая блок-схема программы
Рисунок 4. Общая блок-схема программы
2.3. Руководство Пользователя
2.3.1. Установка и запуск игры
Из архива с игрой извлеките папку "seabattle" и поместите ее в любое место на вашем компьютере. Для запуска игры запустите приложение "seabattle".
2.3.1 Игра
При запуске игры, игра сразу начинается. Сначала она попросит ввести имена игроков(рис.5). Рисунок 5. Окно ввода имен игроков.
После ввода имен, появится окно заполнение игровых полей(рис.6). Заполняются они по очереди. Начинает заполнять первый игрок.
Рисунок 6. Окно заполнение игровых полей
После введения кораблей, на экран выйдет заполненное игровое поле игрока, и предложение перераспределить корабли(рис.7).
Рисунок 7. Вывод заполненного поля
Далее, после заполнения полей двух игроков, появится основное окно хода игры(рис.8). На нем видно имя игрока который совершает ход, его поле и количество оставшихся вражеских кораблей. Так же выдается просьба ввести координаты для выстрела.
Рисунок 8. Главное "поле боя" игры
В зависимости от результата хода, будут высвечиваться различные сообщения. Если игрок убивает вражеский корабль, попадает в клетку рядом с уже убитым кораблем или в сам убитый корабль. то ему дается еще один ход. Если же он промазывает, то ход передается другому игроку.
После того, как один из игроков уничтожит все корабли другого игрока, будет выведено поздравление с победой (рис.9), а так же предложена повторная игра.
Рисунок 10. Экран финала игры.
2.4. Системные требования
Операционная система: Windows 95/98/2000/ME/XP/Vista/7.
Оперативная память: 1,5 Мб.
Жесткий диск: 512 кб.
Клавиатура, мышь.
Заключение
Создание искусственного разума - очень перспективная ветка развития современной науки. ИИ дает огромные плюсы при своем правильном использовании. Человек всегда мечтал создать что - нибудь, подобное себе. Посмотрите на современную массовую культуру: Если брать в рассмотрение научную фантастику, то ИИ мы найдем в ней всегда. Его нам показывают как помощника в любой проблеме, советчика, великого аналитика и математика. Способности которые превосходят людские, всегда нас восхищали. Наверное по этому мы так восхищаемся разумными машинами.
И сейчас, мы живем как раз в такое время, когда наши мечты скоро станут реальностью. По прогнозам аналитиков, к 2020-2030 году человечеству все таки получится создать Искусственный разум. После его создания наша жизнь изменится. Надеемся в лучшую сторону.
В результате написания курсовой работы были получены знания о науке ИИ, о различных подходах к его реализации, а так же к различным тестам которые определяют "машинный разум". Поставленная в практической части задача была полностью выполнена: разработана игра, закреплены все полученные в ходе разработки знания и навыки программирования в среде Delphi.
Список литературы
1) Компьютер учится и рассуждает (ч. 1) // Компьютер обретает разум = Artificial Intelligence Computer Images / под ред. В. Л. Стефанюка - Москва: Мир, 1990. - 240 с. 2) Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта / Гл. ред. И. Б. Фёдоров - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. - 352 с. - (Информатика в техническом университете).
3) Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта - М.: Мир, 1991. - 568 с.
4) Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем = Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving / Под ред. Н. Н. Куссуль - 4-е изд.. - М.: Вильямс, 2005. - 864 с.
5) Нильсон Н. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1973. - 273 с.
6) Петрунин Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. (Научная монография). - М.: МАКС Пресс, 2010. 7) Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход = Artificial Intelligence: a Modern Approach / Пер. с англ. и ред. К. А. Птицына - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2006. - 1408 с.
8) Хант Э. Искусственный интеллект = Artificial intelligence / Под ред. В. Л. Стефанюка - М.: Мир, 1978. - 558 с
2
Документ
Категория
Рефераты
Просмотров
605
Размер файла
415 Кб
Теги
работа, курсовая
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа