Справочник Искусственный интеллектИскусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник /Под ред. Э.В. Попова. — М.: Радио и связь, 1990.—464 с.: ил.
Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник /Под ред. Д.А. Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990.—304 с.: ил.
Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник /Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. — М.: Радио и связь, 1990.—304 с.: ил.


Первый отечественный справочник по искусственному интеллекту, давно ставший  библиографической редкостью, отражает состояние исследований в советской и мировой науке на тот момент. Хотя некоторые материалы справочника требуют обновления (особенно в части применяемой вычислительной техники), он не потерял своей актуальности и сейчас. Справочник по-прежнему может служить отправной точкой в начале знакомства с этой интереснейшей областью науки, а люди, принимавшие участие в его составлении, продолжают вести исследования по этой тематике. Интересно, какие прогнозы авторов справочника сбылись.
Ниже приведено выборочное описание некоторых материалов справочника (с добавлением ссылок на современные ресурсы в сети Интернет).

Предисловие к Книге 1 (извлечение)
Искусственный интеллект — одно из самых молодых научных направлений.

Прошло немногим более четверти века с момента начала работ в этой области.
Но сегодняшний мир и научно-технический прогресс немыслимы без тех результатов, которые дали человечеству и обещают дать в будущем исследования в области искусственного интеллекта.
Причин для столь исключительного положения работ в области  искусственного интеллекта несколько. Наиболее важными из них являются следующие:

1. Развитие вычислительной техники вступило в новую фазу — создание ЭВМ пятого и последующих поколений. Отличительной чертой новых ЭВМ является их максимальная приближенность к пользователю, освобождение пользователя от программирования решения задач. Функции программиста  передаются ЭВМ, сложность общения с ней не должна превосходить сложности общения с современными бытовыми системами. Для этого необходимо поднять «интеллектуальный» уровень ЭВМ, сделав ее способной к выполнению творческого профессионального труда программиста. В ЭВМ должна быть заложена большая сумма знаний о способах решения задач, специальные процедуры автоматического синтеза программ, а также средства общения с пользователем, максимально приближающие это общение к общению людей.

2. XXI век нередко называют веком новых информационных технологий.
В связи с массовым внедрением ЭВМ во все сферы человеческой жизни,  развитием локальных, глобальных, национальных и межгосударственных сетей  передачи и обработки данных, быстрым ростом хранилищ информации,  распределенных в различных местах земного шара и доступных для любой ЭВМ, включенной в соответствующую сеть, станет возможным переход к  безбумажной технологии обработки информации. А это повлечет за собой изменение стиля человеческого общения в самых разнообразных деловых и бытовых взаимоотношениях.

3. Технология производства в промышленности и сельском хозяйстве меняет свою основную парадигму. До сих пор она ориентировалась на человека как основное звено в трудовом процессе.

Роботизация производства  заставляет по-новому оценить организацию трудового процесса. В роботизированных производствах нет необходимости в создании «человеческих условий» для производителей, в выполнении требований к агрегатам, климатическим условиям и т. п., которые определяются эргономикой и физиологией человека.

4. В проектировании новых образцов изделий и в научных исследованиях интеллектуальные системы должны сыграть в ближайшие годы  революционизирующую роль. Они являются тем инструментом, без которого станет  невозможным проектирование сверхсложных для человека изделий и который  позволит ученым в приемлемые сроки решать те научные проблемы, на решение которых не хватает сейчас жизни нескольких поколений.
Можно указать еще ряд причин (повышение эффективности обучения,  создание роботов-исследователей, работающих в средах, непригодных для  человека и т. п.), но и сказанного достаточно, чтобы почувствовать глобальную  значимость того направления, которое называется «искусственный интеллект».

Вряд ли сейчас возможно какое-либо единое определение, полностью  описывающее эту научную область. Среди многих точек зрения на нее сегодня  доминируют три.

Согласно первой исследования в области искусственного интеллекта являются фундаментальными исследованиями, в рамках которых  разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддававшихся ранее формализации и автоматизации.

Согласно второй точке зрения новое направление связано с новыми идеями решения задач на ЭВМ, с разработкой принципиально иной технологии программирования, с переходом к архитектуре ЭВМ, отвергающей классическую  архитектуру, которая восходит еще к первым ЭВМ.

Наконец, третья точка зрения, по-видимому, наиболее прагматическая, состоит в том, что в результате работ в области искусственного интеллекта рождается множество прикладных систем, решающих задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны.

Конечно, все эти три точки зрения взаимно связаны. В области искусственного интеллекта развиваются фундаментальные исследования, новая  технология программирования, новая архитектура технических средств, и все это  используется для создания прикладных систем, предназначенных для работы в самых разнообразных областях.

Настоящий справочник по искусственному интеллекту отражает указанные точки зрения.

Три его книги как раз и соответствуют им.

В первой книге  "Искусственный интеллект. Системы общения и экспертные системы" описаны принципы построения естественно-языковых интерфейсов и средств  графического общения, приведены общие сведения о технологии построения  экспертных систем и примеры наиболее известных интеллектуальных систем,  разработанных в СССР. Этот том предназначен не только для специалистов,  работающих в области искусственного интеллекта, но и для широкого круга лиц,  интересующихся использованием интеллектуальных систем в тех областях, в  которых они работают.

Во второй книге "Искусственный интеллект. Модели и методы" помещены материалы, касающиеся извлечения знаний, формализации их и представления в интеллектуальных системах, способов манипулирования знаниями при  поиске решений, проблем общения, работы с изображениями и распознавания  образов, а также проблем обучения и планирования целесообразного поведения.

Эта книга может служить и учебным пособием для студентов, специализирующихся в области искусственного интеллекта, и аспирантов, работающих в этой области. Она будет интересна и специалистам, поскольку представляет собой сжатую сводку результатов теории искусственного интеллекта, накопленных к настоящему времени.

Третья книга "Искусственный интеллект. Программные и аппаратные  средства" содержит описание базовых средств, которые используются при  программировании задач в интеллектуальных системах, языков представления знаний и манипулирования ими, инструментальных систем, используемых при  создании проблемно-ориентированных интеллектуальных систем, а также  спецпроцессоров, архитектура которых ориентирована на реализацию тех функций, которые характерны для интеллектуальных систем.

Эта книга рассчитана в первую очередь на специалистов, разрабатывающих интеллектуальные системы и инструментарий для них, а также на студентов и аспирантов,  обучающихся по специализациям, связанным с искусственным интеллектом и  созданием ЭВМ новых поколений.

Справочников по интеллектуальным системам пока нет ни в СССР, ни в других странах (смотри первый зарубежный Справочник по искусственному интеллекту). Поэтому подготовка материалов для него потребовала большого труда многих специалистов нашей страны.

Окончательную подготовку справочника осуществляли специальная редколлегия и рабочая группа,  назначенные Научным советом по проблеме «Искусственный интеллект» Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации АН СССР.

В состав редколлегии входили:
академик Г.С. Поспелов (председатель),
д-р техн. наук, проф. Д.А. Поспелов (зам. председателя),
канд. техн. наук В.Ф. Хорошевский (ученый секретарь),
д-р техн. наук, проф. Э.В. Попов,
канд. техн. наук В.Н. Захаров.

В состав рабочей группы входили:
канд. физ-мат. наук А.Н. Аверкин,
канд. техн. наук А.М. Волков,
канд. техн. наук М.Г. Гаазе-Рапопорт,
В.Н. Дембовская,
канд. физ-мат. наук С.М. Ефимова,
канд техн. наук Б.С. Кирсанов,
канд. физ.-мат. наук Л.В. Литвинцева,
канд. техн наук А.Б. Преображенский,
Н.В. Руссова,
Н.В. Чудова.


Книга 1

Приводится классификация интеллектуальных систем по их структуре и решаемым задачам. Описываются особенности систем общения и экспертных систем, получивших наиболее широкое распространение на практике. Рассматривается состояние развития систем общения (естественно-языковых, систем речевого общения, обработки визуальной информации, машинного перевода), экспертных систем и инструментальных систем для их создания.
Для специалистов в области управления, информационных систем и вычислительной техники, использующих методы искусственного интеллекта.

Оглавление

Предисловие 5
Глава 1. Особенности реализации ЕЯ-систем (Э.В. Попов, А.Б. Преображенский) 9
1.1. Назначение и область применения ЕЯ-систем 9
1.2. Обобщенная схема ЕЯ-системы 12
1.3. Методы реализации ЕЯ-систем 17
1.4. Настройка ЕЯ-систем 28
Глава 2. Состояние развития современных ЕЯ-систем (А.Б. Преображенский) 32
2.1. Основные классы ЕЯ-систем 32
2.2. Интеллектуальные вопрос-ответные системы 40
2.3. Системы общения с базами данных 42
2.4. Диалоговые системы решения задач 51
2.5. Системы обработки связных текстов 59
Глава 3. Отечественные коммерческие и промышленные ЕЯ-системы 65
3.1. Коммерческая система АИСТ (А.Б. Преображенский) 65
3.2. Коммерческая система ЛИНГВИСТ (А.Ф. Киселев, Э.В. Попов) 75
3.3. Промышленная система ДИСПУТ (Л.И. Микулич) 87
Глава 4. Теоретические основы систем речевого общения (Б.М. Лобанов) 95
4.1. Основные положения 95
4.2. Фонетическая и просодическая структуры речи 96
4.3. Акустические характеристики фонем 99
4.4. Информационная структура речевого сигнала 103
Глава 5. Принципы построения систем речевого общения (Б.М.Лобанов) 106
5.1. Классификгция речевых процессоров 106
5.2. Формантный анализатор речевых сигналов 109
5.3. ДП-анализатор речевых команд 114
5.4. Формантный синтезатор речевых сигналов 116
5.5. Универсальный фонемный синтезатор речевых сообщений 121
Глава 6. Состояние разработки и производства систем речевого общения (Б.М. Лобанов) 125
6.1. Обзор промышленных систем речевого общения 125
6.2. Отечественные системы речевого общения 132
6.3. Перспективные зарубежные системы речевого общения 136
6.4. Тенденции применения средств речевого общения 138
Глава 7. Особенности построения и использования систем переработки визуальной информации (В. В. Александров, В.А. Анисимов, Н.Д. Горский, С.Н. Мысько) 140
7.1. Назначение, классификация и области применения 140
7.2. Автоматизированные системы обработки изображений 142
7.3. Системы анализа изображений 146
7.4. Системы машинной графики 150
Глава 8. Состояние развития современных систем обработки визуальной информации (В.В. Александров, В.А. Анисимов, Н.Д. Горский, С.Н. Мысько) 153
8.1. Автоматизированные системы обработки изображений 153
8.2. Системы анализа изображений 162
8.3. Системы и пакеты машинной графики 172
Глава 9. Отечественные системы обработки визуальной информации 179
9.1. Пакет программ для распознавания рукописной, символьной и графической информации ГРАФИТ (А.М. Байков, Е.О. Кузин, А.Л. Ламис) 179
9.2. Система технического зрения для анализа сложных трехмерных сцен (В.П. Андреев) 184
9.3. Когнитивная интерактивная графическая система ДСТЧ (А.А. Зенкин) 190
Глава 10. Теоретические аспекты машинного перевода (А.Д. Бакулов, Н.Н. Леонтьева) 201
10.1. Назначение машинного перевода 201
10.2. Периодизация и классификация систем машинного перевода 203
10.3. Лингвистическое обеспечение систем машинного перевода 206
10.4. Математическое и программное обеспечение машинного перевода 212
10.5. Оценка систем машинного перевода 213
10.6. Перспективы развития систем машинного перевода 214
Глава 11. Современное состояние машинного перевода (Н.Н. Леонтьева, 3.М. Шаляпина) 216
11.1. Общие сведения о современных системах машинного перевода 216
11.2. Промышленные системы машинного перевода 217
11.3. Развивающиеся системы машинного перевода 235
11.4. Экспериментальные системы машинного перевода 241
Глава 12. Отечественные системы машинного перевода (А.Д. Бакулов, Н.Н. Леонтьева, 3.М. Шаляпина) 248
12.1. Три подхода к решению задач машинного перевода 248
12.2. Комплекс систем англо-русского и немецко-русского автоматического перевода АНРАП 249
12.3 Системы семейства ЭТАП 253
12.4. Система французско-русского автоматического перевода ФРАП 255
12.5. О перспективах развития отечественных систем машинного перевода 260
Глава 13. Особенности разработки и использования экспертных систем (Э.В. Попов) 261
13.1. Назначение и принципы построения экспертных систем 261
13.2. Классификация экспертных систем 265
13.3. Классификация инструментальных средств 269
13.4. Методология разработки экспертных систем 271
13.5. Этапы разработки экспертных систем 274
13.6. Взаимодействие инженера по знаниям с экспертом 282
13.7. Трудности разработки экспертных систем 284
13.8. Проблемы и перспективы 288
Глава 14. Состояние разработки инструментальных средств и экспертных систем (Б.С. Кирсанов, Э.В. Попов) 290
14.1. Характеристики инструментальных средств и экспертных систем 290
14.2. Состояние разработки инструментальных средств 294
14.3. Состояние разработки экспертных систем 312
Глава 15. Отечественные инструментальные средства для персональных ЭВМ и мини-ЭВМ 342
15.1. Исследовательская система СПЭИС (О.В. Ковригин) 342
15.2. Коммерческая гибридная система ЭКСПЕРТ (Б.С. Кирсанов, Э.В. Попов) 349
15.3. Коммерческая система ФИАКР (С.Ю. Соловьев, Г.Н. Соловьева) 362
Глава 16. Отечественные оболочки экспертных систем для больших ЭВМ (Б.С. Кирсанов, Э.В. Попов) 369
16.1. Общее описание коммерческой гибридной системы ЭКСПЕРТИЗА 369
16.2. Возможности режима приобретения знаний 371
16.3. Возможности режима консультации 379
16.4. Функционирование системы 384
Глава 17. Отечественные экспертные системы на персональных ЭВМ 388
17.1. Система СПЭИС/МОДИС (О.В. Ковригин) 388
17.2. Система ОБЕЗБОЛИВАНИЕ/ЭКСПЕРТ (Б.С. Кирсанов, М.Д. Шапот) 394
Глава 18. Отечественные экспертные системы на больших ЭВМ 399
18.1. Система ПЛОТИНА/ЭКСПЕРТИЗА (К.И. Иващенко, Б.С. Кирсанов) 399
18.2. Промышленная система ДАМП/ЭКСПЕРТИЗА (М.М. Виньков, Б.Е. Демин, Б.С. Игнатов, В.Н. Игнатьев) 404
18.3. Система СОНЭТ/ЭКСПЕРТИЗА (Б.С. Кирсанов, С.В. Маслов) 407
18.4. Система ЛЕДИ-Z (З.В. Рахманова) 411
Список литературы 413


Книга 2

Предисловие к Книге 2 (извлечение)

В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту выделились шесть основных направлений.

1. Представление знаний. В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, и  создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС. Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, так как ИС — это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.

2. Манипулирование знаниями. Для того чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задач, надо научить ИС оперировать ими. В  рамках данного направления строятся способы пополнения знаний на основе их неполных описаний, изучаются системы классификации хранящихся в ИС знаний, разрабатываются процедуры обобщения знаний и формирования на их основе абстрактных понятий, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, предлагаются модели рассуждений, опирающихся на знания и имитирующих особенности человеческих рассуждений.

Манипулирование знаниями очень тесно связано с представлением знаний. Многие исследователи считают, что эти два направления можно разделить лишь условно. Создающаяся в настоящее время теория баз знаний включает исследования, относящиеся как к первому, так и ко второму направлениям.

3. Общение. В круг задач этого направления входят: проблема понимания связных текстов на ограниченном и неограниченном естественном языке,  синтез связных текстов, понимание речи и синтез речи, теория моделей  коммуникации между человеком и ИС. К этому же кругу проблем примыкают задачи формирования объяснений действий ИС, которые она должна уметь порождать по просьбе человека, а также комплекс задач, связанных с интеграцией в единый внутренний образ сообщений различной модальности (речевых,  текстовых, зрительных и т. п.), полученных в процессе коммуникации. На основе исследований в этом направлении формируются методы построения  лингвистических процессоров, вопросно-ответных систем, диалоговых систем и других ИС, целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека с ИС.

4. Восприятие. Это направление традиционно включает: проблемы анализа трехмерных сцен, разработку методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода, разработку процедур когнитивной графики, создание средств для порождения зрительных сцен на  основе внутренних представлений в ИС.

Специалисты в области искусственного интеллекта видят большие возможности в повышении уровня  интеллектуальности ИС за счет обработки зрительной (образной) информации и соотнесения ее с обработкой символьной (текстовой) информации.

5. Обучение. Предполагается, что ИС подобно человеку будут способны к обучению — решению задач, с которыми они ранее не встречались. Для того чтобы это стало возможным, необходимо: создать методы формирования  условий задачи по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за этой ситуацией, научиться переходу от известного решения частных задач  (примеров) к решению общей задачи, создать приемы декомпозиции исходной для ИС задачи на более мелкие так, чтобы они оказались для ИС уже  известными, разработать нормативные и декларативные модели самого процесса  обучения, создать теорию подражательного поведения. Перечень задач можно  было бы продолжить, ибо в области обучения ИС сделано еще весьма мало. Однако важность работ в этом направлении не вызывает никаких сомнений.

6. Поведение. Так как ИС должны действовать в некоторой окружающей среде, то необходимо разработать специальные поведенческие процедуры,  которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими ИС и людьми. Для достижения такого взаимодействия надо провести исследование в ряде направлений и создать: модели целесообразного  поведения, нормативного поведения, ситуативного поведения, специальные методы многоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях.

Лишь после этого можно будет говорить о возможности привычного взаимодействия между людьми и ИС.

Практически все перечисленные направления искусственного интеллекта рассмотрены в настоящем томе справочника. Полнота изложения результатов, касающихся того или иного направления, не одинакова. Это объясняется  разным уровнем исследований в них.

Данный том отражает тот взгляд на  исследования в области искусственного интеллекта, который характерен для  специалистов, разрабатывающих теоретические модели и методы решения  разнообразных задач, возникающих при создании ИС.

Этим он отличается от первого тома, в котором проблемы искусственного интеллекта рассматривались с точки зрения пользователей ИС.

Оглавление (Книги 2)

Предисловие - 5
Глава 1. Представление знаний 7
1.1. Данные и знания (Д.А. Поспелов) 7
1.2. Логические модели (Г.С. Плесневич) 1 4
1.3. Сетевые модели (В.С. Лозовский) 28
1.4. Продукционные модели (Д.А. Поспелов) 49
1.5. Сценарии (Л.В. Литвинцева) 56
1.6. Ленемы (Е.Ю. Кандрашина) 60
Глава 2. Методы работы со знаниями 65
2.1. Приобретение и формализация знаний (А.Н. Аверкин, А.Ф. Блишун, Т.А. Гаврилова, Г.С. Осипов) 65
2.2. Пополнение знаний (Л.В. Литвинцева, Д.А. Поспелов)  76
2.3. Обобщение и классификация знаний (В.Н. Вагин, Я.Я. Викторова) 82
2.4. Дедуктивный вывод на знаниях (В.Н. Вагин) 89
2.5. Неточный вывод на знаниях (А.Р. Хачатрян) 105
Глава 3. Общение 110
3.1. Уровни понимания (Д.А. Поспелов) 110
3.2. Понимание текстов на естественном языке (И.В. Совпель)  115
3.3. Синтез связных текстов (Л.В. Зубов, Я.В. Руссова)  121
3.4. Машинное творчество (М.Г. Гаазе-Рапопорт, Р.X. Зарипов)  126
3.5. Когнитивная компьютерная графика (А.А. Зенкин)  137
3.6. Компьютерные игры (Г.Г. Гнездилова, О.А. Гончаров, Г. В. Сенин) 143
Глава 4. Распознавание образов и анализ изображений (Ю.И. Журавлев, И.Б. Гуревич) 149
4.1. Проблема распознавания 149
4.2. Математическая теория распознавания образов 153
4.3. Распознавание изображений 174
4.4. Алгоритмические базы знаний 189
Глава 5. Восприятие и первичная обработка зрительной информации  191
5.1. Зрительное восприятие человека и машинное зрение (В.В. Александров, Н.Д. Горский) 191
5.2. Восприятие двумерных изображений (Я.Д. Горский)  196
5.3. Восприятие трехмерных сцен (В.С. Шнейдеров) 201
Глава 6. Обучение (А.А. Мартиросян, Э.М. Погосян) 206
6.1. Модели обучения 206
6.2. Обучение по примерам 208
6.3. Обучающиеся системы 216
Глава 7. Планирование решения задач 231
7.1. Планирование действий (А.Н. Аверкин, Е.И. Ефимов)  231
7.2. Планирование при синтезе программ (М.И. Канович, Г.Е. Минц) 243
7.3. Поступки и поведение (Д.А. Поспелов) 251
Список литературы (составитель Н.В. Руссова) 257


Книга 3

Приводится классификация программных средств для интеллектуальных систем. Описываются конкретные языки представления знаний и манипулирования ими, базовые языки, используемые в интеллектуальных системах, системы поддержки разработки интеллектуальных систем, ЭВМ с высоким уровнем интерпретации языков, спецпроцессоры баз данных, знаний и логического вывода для ЭВМ пятого и последующих поколений.

Для специалистов в области управления, информационных систем и вычислительной техники, использующих методы искусственного интеллекта.

Глава 1. Базовые средства программирования для интеллектуальных систем
1.1. Средства поддержки разработки интеллектуальных систем (А.Г. Красовский, В.Ф. Хорошевский)
1.2. Языковые средства программирования (В.Ф. Хорошевский)
1.3. Язык ЛИСП и его модификации (О.В. Ковригин, К.Г. Перфильев)
1.4. Язык Пролог и методы его реализации (Н.И. Ильинский, И.Б. Козинцев)
1.5. Метаалгоритмический язык РЕФАЛ и тенденции его развития (С.А. Романенко)
1.6. Языки программирования интеллектуальных решателей (В.Н. Лихолип, В.Н. Пильщиков)
      Язык PLANNER
      Язык CONNIVER
      Языки QA-4 и QLISP
1.7. Система SMALTALK-80 и объектно-ориентированное программирование (Д.И. Безруков, А.О. Голосов)
Глава 2. Языки и системы представления знаний
2.1. Программные средства представления знаний: состояние исследований и проблемы (В.Ф. Хорошевский)
2.2. Язык представления знаний оболочки знаний СПЭИС (О.В. Ковригин)
2.3. Язык представления знаний ПИЛОТ (В.Ф. Хорошевский, С.Ю. Щенников)
2.4. Язык представления лингвистических знаний ATNL-2.0 (В.Ф. Хорошевский)
2.5. Средства для работы со знаниями в технологическом комплексе ТХК-БЗ (Е.Ю. Кандрашина)
Глава 3. Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем
3.1. Технологические комплексы для разработки баз знаний (Е.Ю. Кандрашина)
3.2. ПРИЗ – семейство инструментальных средств, ориентированных на знания
(А. Калья, М. Коов, М. Кыпп, М. Мацкин, Я. Пеньям, Х. Перкманн, Э. Тыугу, Х. Хаав, А. Шмундак)
3.3. Инструментальный технологический комплекс для систем семиотического моделирования
(А.А. Абдрахманов, В.С. Лозовский, С.В. Лозовский)
3.4. Средства поддержки проектирования прикладных экспертных систем в оболочке СПЭИС (О.В. Ковригин)
3.5. ПиЭС – программный инструментарий для экспертных систем
(А.Ю. Алешин, В.Ф. Хорошевский, В.Ю. Шерстнев, С.Ю. Щенников)
Глава 4. Принципы разработки аппаратных средств поддержки интеллектуальных систем
4.1. Аппаратная реализация интеллектуальных систем (В.Н. Захаров, Л.К. Эйсымонт)
4.2. Элементная база интеллектуальных систем (В.Н. Захаров, Л.К. Эйсымонт)
4.3. Апериодическая схемотехника (В.И. Варшавский, В.В. Мараховский, Л.Я. Розенблюм, А.В. Яковлев)
Глава 5. Специализированные процессоры для интеллектуальных систем
5.1. Машины баз данных (М.М. Гилула, Л.А. Калиниченко, С.К. Ландо, В.М. Рывкин)
5.2. Ассоциативные параллельные процессоры (Е.К. Гордиенко)
5.3. Однородные структуры (В.Н. Захаров, В.Ю. Кириллов)
5.4. Специализированные вычислительные структуры (А.П. Горяшко)
5.5. Средства обработки нечеткой информации (Л.С. Берштейн, С.Я. Коровин, А.Н. Мелихов)
Глава 6. Специализированные процессоры для языков высокого уровня
6.1. ЛИСП-процессоры (А.Н. Мямлин, А.Г. Рубин, В.К. Смирнов)
6.2. ПРОЛОГ-машины и спецпроцессоры вывода (В.Н. Вагин, В.Н. Захаров)
6.3. Рефал-процессор (С.Л. Головков, В.К. Смирнов)


Справочники доступны в библиотеке научной литературы Эврика