В книге подробно рассмотрен принцип минимальной длины описания, являющийся следствием теоретико-информационного подхода к построению моделей и выбору гипотез. Этот принцип становится все более популярным при решении сложных задач автоматического анализа данных, традиционно относившихся к области искусственного интеллекта. Рассмотрены задачи распознавания образов, машинного восприятия и грамматического и логического выводов, для которых использование принципа минимальной длины описания уже позволило получить более эффективные решения. На конкретных примерах показана возможность разработки унифицированного подхода к решению указанных задач. Книга предназначена для широкого круга читателей: студентов, молодых ученых и специалистов, интересующихся компьютерными науками и, в частности, искусственным интеллектом.
V knige podrobno rassmotren printsip minimalnoj dliny opisanija, javljajuschijsja sledstviem teoretiko-informatsionnogo podkhoda k postroeniju modelej i vyboru gipotez. Etot printsip stanovitsja vse bolee populjarnym pri reshenii slozhnykh zadach avtomaticheskogo analiza dannykh, traditsionno otnosivshikhsja k oblasti iskusstvennogo intellekta. Rassmotreny zadachi raspoznavanija obrazov, mashinnogo vosprijatija i grammaticheskogo i logicheskogo vyvodov, dlja kotorykh ispolzovanie printsipa minimalnoj dliny opisanija uzhe pozvolilo poluchit bolee effektivnye reshenija. Na konkretnykh primerakh pokazana vozmozhnost razrabotki unifitsirovannogo podkhoda k resheniju ukazannykh zadach. Kniga prednaznachena dlja shirokogo kruga chitatelej: studentov, molodykh uchenykh i spetsialistov, interesujuschikhsja kompjuternymi naukami i, v chastnosti, iskusstvennym intellektom.
