|
ОТ РЕДАКТОРА ПЕРЕВОДА
Последняя Международная конференция по проблемам искусственного интеллекта, прошедшая в США в августе 1977 г., с очевидностью показала, что это направление переживает сейчас бурный расцвет. Большие успехи за последнее время достигнуты в области создания систем для общения с ЭВМ на естественном языке, представления и приобретения знаний, эффективных автоматических помощников, облегчающих работу программиста, систем принятия решений и эвристического поиска, доказательства теорем, машинного зрения и роботоподобных устройств.
Неустойчивость словосочетания «искусственный интеллект» отчасти объясняется тем, что в нем используется понятие интеллекта (иногда его переводят словом «разум»), хотя создается впечатление, что все меньше и меньше надежды остается на то, что понятию «интеллект человека» в обозримом будущем будет дано точное определение, пригодное одновременно и для философов, и для математиков, и для психологов, и для обыкновенных людей.
Одна из очевидных трудностей состоит в том, что до сих пор на практике в любом конкретном примере интеллектуальной деятельности всегда случается так, что, как только приходит полное понимание процесса выбора решения в рамках этой деятельности, прилагательное «интеллектуальная» перестают применять. Такая же картина, как указывал Н. Нильсон, наблюдается и в области искусственного интеллекта. С развитием этого направления, накоп-
лением опыта и ростом технической вооруженности «деинтеллектуализация» в этом смысле различных задач протекает все быстрее.
Еще недавно образование простейших условных рефлексов связывали с разумным поведением. Сегодня же известны работы по написанию программ для ЭВМ, которые по жестким алгоритмам имитируют творческую деятельность математика. Одна из таких программ (Д. Ленат), отправляясь от небольшого числа теоретикомножественных аксиом, открыла новые понятия в теории чисел, касающиеся чисел с большим числом делителей, доказала ряд интересных теорем о таких числах и сейчас продолжает свою работу...
Сегодня имеются очень хорошие (иногда дающие просто прекрасные результаты) программы игры в шашки, шахматы, программы разбора газетных текстов, довольно сложных изображений на экране телевизора, программы, обеспечивающие навигацию в неопределенных и изменяющихся условиях, манипулирования произвольными объектами с помощью одной или двух «рук», программы, обучающие человека путем изощренного диалога с ним таким мало-формализованным вещам, как поиск неисправности в радиоэлектронной схеме и т. д. и т. п.
И хотя не видно принципиальной трудности в объединении двухтрех программ, таких примеров слишком мало, чтобы всерьез говорить сейчас о возможности создания программы равноинтеллектуальной, т. е. проявляющей примерно один уровень интеллекта одновременно в самых различных областях. Время покажет, принципиальна ли эта трудность. Одно из негативных соображений состоит в том, что универсальные системы отличаются сегодня низкой степенью эффективности. Системы же специализированные работают эффективно (быстро и со сравнительно невысокими требованиями к памяти устройств) только благодаря учету конкретных особенностей данной задачи, которые, как правило, специфичны и значительно меняются при переходе к другой задаче.
Поэтому можно только приветствовать попытку Э. Ханта собрать воедино различные методы и идеи, лежащие в основе разнообразных систем, так или иначе относящихся к искусственному интеллекту. Существенно при этом то, что он не пытается отделить методы этого направления от, скажем, кибернетических методов, которые лежат в их основе. Автор считает, что искусственный интеллект базируется на идеях прикладной математики, математической логики, статистики, психологии и т. д. и что результаты, полученные в этих областях, более ценны, чем яркие результаты в области создания роботов или в машинной шахматной игре.
Как редактор перевода я не могу не отметить, что оригинальный авторский текст книги изобилует опечатками и неточностями, которые обусловлены, по-видимому, грандиозностью замысла, поставленного автором перед собой, и той оперативностью, с которой вышла книга. С любезного согласия автора мы старались их устранить, но было бы наивно надеяться, что нам удалось устранить их все. Однако изложение книги в делом достаточно прозрачно, что обусловлено многочисленными примерами, которыми автор сопровождает свою мысль, а также разумным компромиссом между абсолютно строгим и интуитивным изложениями, который был найден автором. Нет сомнения, что настоящий перевод будет встречен с большим интересом самыми разными читателями.
В. Стефанюк
ПРЕДИСЛОВИЕ
Моя книга отражает наиболее устоявшиеся взгляды в области искусственного интеллекта. Намерение написать ее возникло у меня в результате ряда наблюдений за тем, как люди, имеющие подготовку в одной области, с энтузиазмом начинают работать в другой, не осознавая в полной мере, что было сделано здесь ранее. К этому следует добавить, что обучение специалистов в области искусственного интеллекта и в известной степени вычислительных наук вообще, на мой взгляд, слишком сильно зависит от скоро проходящих научных увлечений. Слишком много усилий тратится на то, чтобы вывести студента на передний край научной области, и слишком мало, чтобы выделить и изучить фундаментальные идеи предмета. Например, в моем университете х) в первом цикле лекций по искусственному интеллекту (разумеется, это не относится к моим лекциям) рассматриваются интересные, но не совсем относящиеся к теме теории Пиаже о развитии познавательных способностей у человека, а в дальнейшем студентов подробно знакомят с содержанием новейших (часто хороших) диссертаций, выполненных в Массачусетском технологическом институте. Недостаток такого подхода, как я себе это представляю, состоит в том, что студенту предлагается прекрасный вид на несколько деревьев (выбранных преподавателем) и не дается никакого понятия ни о самом лесе, ни о ботанике. Другими словами, я считаю, что преподаватели и выпускаемые ими учебники обязаны больше внимания уделять анализу основных принципов и проблем. Лишь после того, как это сделано, имеет смысл проводить семинары, посвященные последним, только что полученным результатам.
х) Автор — профессор университета в Сиэтле, штат Вашингтон.— Прим. ред.
Итак, что же надо делать? Я попытался собрать вместе и представить здесь в меру подробное обсуждение основных математических и вычислительных подходов к проблемам искусственного интеллекта. Основное внимание было уделено принципам, а не деталям. Помимо этого, я постарался выделить главные нерешенные принципиальные проблемы, особенно в области машинного понимания и восприятия. В этой книге нет описания роботов. В ней также нет описания машинной игры в шахматы. Но есть рассуждения, овладение которыми поможет понять основные подходы к машинному распознаванию образов, к построению систем восприятия роботов, к дедуктивным диалоговым системам и машинным играм.
По своему уровню книга подходит студентам, специализирующимся в любой из наук, связанных с ЭВМ, или в экспериментальной психологии. Необходимо хорошо владеть алгеброй и знать основные понятия теории вероятностей, исчисления высказываний и символической логики. Для тех, кто не имеет соответствующей математической подготовки, изложение, вероятно, будет не слишком понятным.
Часть I
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1
ОБЛАСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
1.0. Существует ли она?
В университетах США действуют более 100 учебных программ в области вычислительных наук. По существу каждая из них включает курс под названием искусственный интеллект. Фактически, как оказалось, методами программирования, предназначенными для исследований по искусственному интеллекту, занимается больше людей, чем методами обработки коммерческих данных (Эллиот, 1968). Эти учебные программы отражают соотношение между соответствующими объемами проводимых научных исследований. Издается журнал под названием Artificial Intelligence ("Искусственный интеллект") и серия отчетов о научных конференциях по машинному разуму. Что же дает начало этой бурной деятельности?
Если бы физики или химики взялись дать абстрактные определения своих областей знания, то вы скорее всего не нашли бы разногласий ни среди тех, ни среди других. Вряд ли бы обнаружилось такое единодушие, если бы пришлось собрать вместе разных ученых, занимающихся искусственным интеллектом. Интересно, однако, что, познакомившись детально с учебными курсами, которые они читают, и исследованиями, которые они проводят, вы, вероятно, нашли бы у них много общего. Рекомендованная Ассоциацией по вычислительной технике (АВТ) программа по вычислительным наукам содержит основу для курса А 9, Искусственный интеллект, в которой перечисляются: доказательство теорем, игры, распознавание образов, решение задач, адаптивное программирование, принятие решений, сочинение музыки вычислительной машиной, обучающиеся сети, обработка данных на естественном языке, а также вербальное и концептуальное обучение в качестве подходящих для изучения тем (Комитет по учебным программам АВТ, 1968). Подобные направления отражены и в научной литературе. Таким образом, нет сомнений в факте существования этой области научной деятельности. Но какова степень ее значимости?
В одном из тестов, предназначенных для проверки жизненности научного направления, предлагается ответить на вопрос: "Влияет ли данное научное направление на области знания, тесно связанные с ним?“. По этому критерию искусственный интеллект оценивается достаточно высоко. Методы программирования, развитые для исследований по искусственному интеллекту, широко распространились в области программирования для ЭВМ вообще. Многие концепции искусственного интеллекта, несомненно, повлияли на развитие психологии в ряде ее областей (Хант, 1968; Фридзида, 1972; Лоэлин, 1968; Миллер, Галантер и Прибрам, 1960; Вейсстейн, 1969). В химии методы искусственного интеллекта были применены к анализу данных масс-спектроскопии (Ледерберг и Фейгенбаум, 1968) и при планировании синтеза органических молекул (Кори и Випке, 1969).
Оказалось, что существует содержательная область знаний, общие принципы которой трудно выделить. Проблема, по-видимому, заключается в определении понятия интеллекта. Психологи, которые некоторое время занимались проблемой определения интеллекта, приняли прагматический подход, состоящий в том, что интеллект — это то, что измеряется в интеллектуальных тестах. Также поступлю и я. Для первых 90% этой книги "искусственный интеллект" будет означать просто набор дисциплин, изучаемых в соответствующих курсах по искусственному интеллекту. Я выделю группу тем, для меня наиболее интересных или важных, и буду говорить о них достаточно подробно. Принимая этот подход, я откладываю рассмотрение таких нерешенных общих философских вопросов, как "Может ли машина думать?" и "Можно ли говорить, что машина понимает?", до тех пор, пока не будет установлена общая основа фактического знания. С этой целью книга разделена на четыре части. Первая содержит обзор различных направлений искусственного интеллекта (гл. 1) и попытку соединить проблемы искусственного интеллекта с некоторыми нашими представлениями о вычислимости и абстрактных вычислительных устройствах (гл. 2). Я не буду пытаться дать исчерпывающую историю вопроса, но подобная книга должна содержать некоторый обзор и по крайней мере несколько замечаний об историческом развитии области. Кроме того, глава об абстрактных вычислениях будет не строгим введением в эту проблему, а скорее очерком общего понятия вычислимости с акцентом на взаимосвязи между теорией вычислимости и искусственным интеллектом.
Остальные главы делятся на разделы, посвященные трем независимым направлениям исследований, являющимся основой всего искусственного интеллекта: распознаванию образов, решению задач и машинному восприятию и пониманию. Я не пытался дать подробный обзор литературы (по этому вопросу опубликовано более 1500 статей). Моя цель — детально объяснить подходы и принципы, наиболее перспективные в каждой из обсуждаемых областей. Таким образом, полнота изложения здесь приносится в жертву; многие исследования просто не упоминаются.
Начав работу над этой книгой, я скоро понял, что анализ прежних опубликованных отчетов просто не даст ответов на некоторые важные вопросы, которые могут возникнуть у читателя. Поэтому наряду с разбором таких вопросов будут представлены не опубликованные ранее исследования. В основном эта работа посвящена доказательству теорем и распознаванию образов — областям, наиболее существенным для остальных исследований в искусственном интеллекте. Большая часть материала представляет собой скорее попытки заполнить пробелы, чем расширить знания о рассматриваемых подходах к проблеме.
В последней главе я обратился к философским вопросам, которых до сих пор избегал. Мой ответ на вопрос "Может ли машина думать?11, возможно, не удовлетворит приверженцев двух крайних точек зрения.
Автомат 49
— детерминированный 54
— конечный 57
— линейно ограниченный 53
— недетерминированный 54
— с магазинной памятью 55 Аксиома 337
Алгебра 373 Алгол 35, 483 Алгоритм 15
— Британского музея 15
— допустимый 272
— информированный 274
— ограниченного просмотра вперед 158
— перебора в ширину 264, 390
— последовательного распознавания образов 154
— унификации 353
— центрирующий 121 Алгоритмы с обучением 108 Алфавит 37
— входной 37
— выходной 37 Альфа-бета процедура 290 Альфа-отсечение 292
Анализ гармонический 240, 426
— задачи 432
— кепстральный 427
— концептуальный грамматический 507
— многомерный 218
— при помощи синтеза 416, 425
¦— раздельный спектральный 427
— сцены 411—419
— факторный 219
— Фурье двумерный 239
— хромосом 236
— целей и средств 302 Анализатор 409 Аналог предложения 392 Аналогия 256, 257, 260, 390—395 АРИФМЕТИКА 238 Археология 90
Атом 339
Атомная формула 339
База данных 437 База эрбрановская 341 Бейесовское правило 81 Бензик 483 Бета-отсечение 292
Вектор описания 150
Ветвь дерева 381
Выборка 64, 77, 154, 159, 176
Вывод грамматик изображений 205
— грамматический 174, 190, 199
— дедуктивный 455, 485
— линейный 363, 377
— неполный 456
— предложения 347
— с использованием семантики I9S Выделение краев 411
Выделение признаков 217 Высказывание невыполнимое 345 Вычислимость 33
Геометрические классы 140 Гиперрезольвента 361 Гиперрезолюция 361 Гипотеза 79 Грамматика 43
— изображений 200, 213
— контекстно-свободная 488
— разрешимая 172
— регулярная 194
— системная 512
— с самовставлением 57
— стержневая 196
— стохастическая 185, 216
— трансформационная 44, 491
— формальная 43 Граф 248, 261
— игровой 279
— сведения к подзадачам 279
Группирование 117
— адаптивное 119
— иерархическое 122
— статистическое 118
Дерево 70, 253, 278
— конфликта конечное 383
— решений 152
— семантическое 382 Детектор признаков 148, 150 Диаметр 123
Дизъюнкт 340
Динамическое программирование 156 Длина пути на графе 248, 261
— решения 261 Доказательство теорем 15, 474 Андерсона и Бледсоу 348
— — контекстно-ориентированное 475
— — от противного 341
семантическое 348
синтаксическое 348
с леммами 366
Задача группирования 117, 233
— линейная 233
— непосредственно решаемая 280
— об обезьяне 302
— о миссионерах и людоедах 13
— последовательная 233 Зрительные иллюзии 408
Игр теория 26
Игра двух лиц с нулевой суммой 285 Измерения 71 Изображение 126 Интеллект 12
Исключение тавтологий 358, 377
— уникальных литералов 358 Искусственный геометр 257
— интеллект 11 Испытуемый 429 История 90 Исход игры 286
Исчисление предикатов первого порядка 61
Квантор всеобщности 396
— существования 396 Кибернетика 29 Кибернетический принцип 29 Классификация 65
— векторов 173
— двумерных изображений 200
— линейная 233
Классификация нелинейная 101, 116
— образов 64, 77
грамматическая 173
параллельная 81
последовательная 188, 233
— параллельная 68
— по правилу ближайшего соседа 105
— последовательная 68
— цепочек 173 Классы 152
— отделимые 110 линейно 110
— эквивалентности 133 Кобол 483 Когнология 5 Кольцо 444
Комбинации булевы 139 Компаратор 409 Константа 338 Константность размера 408 Конфликт 361
— скрытый 361
Концевая точка дерева 70, 381 Корень дерева 70, 278, 381 Крестики — нолики 288 Критерий хи-квадрат 119
— дискриминантный 98
Линии одинаковой плотности 88 Лисп 329, 476 Листья дерева 70, 278 Литерал 339
— резолюции 371
— слияния 368
— уникальный 359
— ANSWER 470 Логик-Теоретик 14 Логическая связка 166, 139
Макрооператор 318 Маска 129
Массачусетский технологический институт (МТИ) 17, 30 Матрица дисперсий 87 Машина Тьюринга 49
— параллельная 149
¦— последовательная 149 Машинное зрение 411 Машинный разум 11 Метафакт 456
Метод включения свойств 228
— вывода полный 553
— главных компонент 219
— детальный 67
Метод Джонсона иерархического группирования 122
— дискриминантный 97
— имитационный 222
— ^-средних 119
— перебора в глубину 269
— постоянных приращений 116
— равных цен 265
¦— расширенных сетей переходов 495
— сведения к подзадачам 251, 279
— Соломонова 191
— статистический 67
в классификации образов 85
в распознавании образов 101
— фиксированных интервалов 116 Множество выпуклое 127
— замкнутое 133
— литералов 399
— наименьшее невыполнимое 358
— несущее 363
— обучающее 64
— организующее 64
— рассогласования 353
— счетное аксиом 378
— терминальное левое 197
правое 198
Моделирование 16, 476, 525 Модель 340, 379
— кодовая речи 423
— мира 323
— полная 382
— частичная 380
— языка математическая 488
— — психологическая 506 Молекула импликаций 477 Морфема 422
Мэк-Хэк 294
Надежность 162 Нейрон 21
— идеальный 22 Неравенство 339, 350
— Шварца 112 Носитель 127
Область 412 Обработка списков 16 Образ 406
— двумерный 200
— предложения 392 Обучение 28
— людей 170
— машинное 66, 164
— языку 184 Объект 64, 152
Окно 423
Оператор 13, 251, 298 Операция 13
— останова 38
— печати 38 Описание 152
— объектов 71
— структурное 72 Описаний близость 90 Оптимальность 67, 274 Отношение 338
Память 34
— динамическая 34
— семантическая 331
— статическая 34
— эпизодическая 331 Парамодуляция 399 Переменная 43, 312, 338 Переписывание цепочек 254 Пересечение 447 Перечисление 184, 250
— бейесовское 187
— оккамовское 183 Персептрон 22, 109, 123, 227
— конечного порядка 129
— многослойный (Гамбы) 145
— ограниченный ?-го порядка 129
— с обратной связью 145 ПЛ/1 35
Планы 256
Подмножество начальное 261
— целевое 261
Подстановочный частный случай 352 Поиск упорядоченный 268
оптимальный 271
Показатель структуры 45 Понимание 454
— сообщений 435 Пороговая логика 22 Порядок предиката 127 Последовательность описаний 153 Последовательные процедуры принятия
решений 24 Потомок предложения 347
— узла 267, 278 Правило вывода 437
— бейесовское 78, 81
— классификации 68
бейесовское оптимальное 156
— непосредственно составляющих 44
— переписывания 43, 313 Правильно построенные выражения 61 Предварительные условия 324 Предельные вопросы 178 Предикат 126, 338
Предикат в резолюции 338
— конъюнктивно локальный 127
— линейный 128
— локальный 127
— ограниченный по диаметру 129
— примитивный 205
— считающий 137
— частный 126 Предложение 340, 487
— активное 469
— неактивное 469
— отрицательное 176
— положительное 176
— пустое 348
— родительское 347, 370
— слияния 368 Предок узла 267, 278
— предложения 347 Представление временное 427
— графовое 247
— ннформаторное 178
— матричное 248
— переписывания цепочек 254
— перечисляющее 250
— пространства состояний 251
— списочное 246
— текстуальное 177
— частотное 427 Преемник узла 262 Препроцессор 409
Префиксная («обратная бесскобочная») запись 312 Приближение 181
— сильное 181 Признаки 64
Принцип резолюции 346, 468
— — общий случай 351
основной случай 341, 346
скрытый конфликт 383
Принятие решений 25 Присваивание частичное 344
— полное 382 Проблема приближения 178
— согласованности 178 Проблемная среда 17 Программа группирования 232
— линейной классификации 232 Продукция 43
— остаточная 194
— трансформационная 44 Пространство весовое 117
— гипотетических грамматик 176
— описаний 64, 77, 152
— — булево 75
евклидово 64, 71, 77, 84
— признаков 129
— состояний 13, 251
Процедура классификации образов 77
— коррекции по ошибкам 111
— распознавания образов 77
— решения параллельная 71
— — последовательная 71 Процесс преобразования 72 Путь данных 439
— на графе 248, 261
Различие абсолютное 314
— множественное 310
— символьное 310 Размер маски 130 Разрешимость 179 Распознавание
— акустическое 432
— линейное 22
— образов 64, 126 оптимальное 68
— речи 174
— семантическое 432
— синтаксическое 432 Распределение многомерное нормальное 86
Расстояние евклидово 93 РЕАГИРУЮЩАЯ БИБЛИОТЕКА 456 Регистр 500 Резольвента 20, 347 Резолюция 19, 346
— в общем случае 351
— для основного случая 347
— скрытого конфликта 382 Речевой сигнал 421 Решение 261
— задач 13
— — рекурсивное 302
— минимальное 261 Робот 30, 322, 527
— коммерческий 31
— Шейки 30, 322
Самовоспроизводящаяся машина 28 Самоорганизация 28 Сборка мусора 352 Семантика 196, 485 Семантический
— шаблон 391
— тип 391 Сетчатка 126 Сеть переходов
— — вызванная 497
— — вызывающая 497
— — расширенная 495
— — с конечным числом состояний 495
— семантическая 449
Сечение терминальное 198 Символ 43
— атомный 465
— начальный 43
— нетерминальный 43, 312
— терминальный 43, 312 Синтаксис 485
Синтаксическая симметрия 329 Синтезатор 409
Система грамматического анализа 508
— фортранная дедуктивная 297
— человеко-машинная 403 Словарь грамматики 43 Сложность 67
— внутренняя 182, 186
— вывода 182, 186
— вычислительная 67 Слуховое вАпрнятие 404, 406 Событие именйое 330
— интерпретируемое 451 Согласованность стохастическая 186 Состояние 251
— текущее 13
— целевое 13
Спектр речевого сигнала 422
— фигуры 142
разности 143
Список 465
— вычеркиваний 323
— добавлений 323
— магазинный 498
— основной 441
— признаков 72
— спецификаций 440 Станфордский исследовательский институт 30
Станфордский университет 30 Статистика хн-квадрат 119, 163 Стоимость 66, 251
— измерения 154
— ошибочной классификации 154 Стратегия 287
— абсолютного предпочтения одночленов 378
— исходных данных 357, 372
— мииимакса 286
— очищения 357
— подслучаев предложений 360
— предпочтения одночленов 358, 375
— просмотра на п шагов вперед 288
— семантическая 379
— синтаксическая 377
— слияния 368, 377
— слияния, использования подслучаев, линейного вывода (с. п. л.) 368
— упорядочения 357; см. также Л-упо-рядочение, С-упорядочение
Стратегия, учитывающая ход вывода 362
Структура данных 436
— глубинная 491
— поверхностная 491
— фразы 45 Сходимость 67, 116, 164 Сходство внутри множества 94 Сцеиа 406
Таблица операторов и различий 302
— треугольная 326 Тавтология 351, 358 Телевидение 407 Теорема следования 332
— об инвариантности относительно группы 132
— о масках 132
— о положительной нормальной форме 130
— Сколема — Эрбраиа — Геделя 344
— uvwxy 191 Терм 339 Тетя Чарли 19 Тройка событий 45
Углерод 92 Узел 261
— вывода 385
— дерева внутренний 70, 278
— символьный 449
— типовой 449
Универсальный решатель задач 17 Университет Карнеги-Меллон 14 Универсум Эрбрана 343 Унификатор 354 Упорядочение лексическое 353 Учитель 429
Факторизация 359 Факторы человеческие 403 Фильтрация частотная 426 Фонема 422 Форма входная 298
— выходная 298
— событий семантическая 451 Форманта 423 Формирование образов 64 Фортран 35, 483
Функция 338
— адекватности 178
— внутренней сложности 182, 186
— записи 41
— несовместности 182, 186
Функция разделяющая 110
— сколемовская 396
— сложности вывода 182, 186
— чтения 41
Химия 12, 472
Цель 333 Цена
— игры 286
— позиции обращаемая 287 Цепочка символов 37 головная 191
хвостовая 191
Цепь 123
Четность 137 Число Эйлера 140
Шахматы 14, 287 Шашки 26
Шкала абсолютная 78
— интервалов 77
— порядка 78 Шум 216
Эволюция 29 Эвристика 15
— ограничения глубины 389
— — сложности 389 Эвристическая оценка 271
— функция 271
Эвристическое программирование 15 Эдинбургский университет 30
Ядро 191
— плана 328 Язык 44
—без ограничений 48
— глубинной структуры 491
— естественный 53
— контекстно-зависимый 48
— контекстно-свободный 48
— непосредственно составляющих 489
— планирования 330
— регулярный 48
— рекурсивно перечислимый 50, 172
— рекурсивный 50, 172 Л-упорядочение 377 BASEBALL 439 С-упорядоченне 377 CLS 232 CONVERSE 454 DEACON 443 DEDUCOM 456, 464 DOCTOR 480
ELIZA 480 FDS 297, 402 GPS 17, 402 GRIN 1 194 GRIN 2 196 HEARSAY 430 INTERPRET 416 IPL-V 329 MATCHLESS 476 PLANNER 830, 403 PROTOSYNTHEX III 449 QA2 468 QA3 468 QA4 330, 403 SPINOZA 509 STRIPS 298, 322 ZORBA 389
|
