to turn out data

* * *

• выдавать

• выдавать данные

/vt/ выдавать... данные

( цифровые) данные, информация; см. тж. information

— absorb data

— adaptive to time-to-go sampled data

— adjusted data

— air data

— air intelligence data

— apply data

— ballistic data

— basic data

— basic identification data

— basic intelligence data

— basic operational data

— calibration data on nuclear weapon tests

— camouflage data for emplacement

— corrected firing data

— digital data

— digital elevation data

— digital topographic data

— elevation data

— emission data

— excavation data for emplacement

— fall-out data

— firing data

— formatted data

— formatted digital data

— gun pointing data

— gunnery data

— handle data

— high-resolution photoreconnaissance data

— hot washup data

— hypsometric data

— imagery data

— initial firing data

— intelligence data

— meteorological data

— metro data

— numerical force data

— operational data

— performance data

— personnel data

— personnel turn-over rate data

— predicted target data

— process data

— produce data

— put out data

— raw data

— raw intelligence data

— real-time moving target data

— reduce data

— relationship data

— restricted data

— sampled data

— secure firing data

— seismic data

— seismological data

— set data into

— store data

— survey data

— turn out data

— weapon delivery data

n 1. ком. дані; інформація; факти; відомості; 2. комп. дані, інформація; a інформаційний

1. інформація у формі фактів, статистики тощо; 2. інформація, яка зберігається, передається, обробляється тощо комп'ютером

═════════■═════════

accurate data точні дані; actual data фактичні дані; administrative data адміністративна інформація; aggregate capital data сукупні дані про капітал; ambiguous data непевні дані; annual data річні дані; authentic data правдиві дані • вірогідні дані • достовірні дані; available data наявні дані; balance sheet data балансові дані • дані про баланс; basic data основні дані • вихідні дані • базові дані; bibliographical data бібліографічні дані; biographical data біографічні дані; book-keeping data бухгалтерські дані; budget data бюджетні дані; business data комерційна інформація; calculation data розрахункові дані; census data дані перепису; coded data закодовані дані; collected data зведені дані; commercial data комерційна інформація • комерційні дані; comparative data порівняльні дані; complete data повні дані; comprehensive data вичерпні дані; confidential data конфіденційна інформація; conflicting data суперечливі дані; control data контрольні дані; corollary data співвідносні дані; correct data правильні дані; corrected data виправлені дані • відкориговані дані; correlated data співвідносні дані; cost data дані про витрати • дані про витрати виробництва; crude data приблизні дані • неточні дані; cumulative data зведені дані; current data поточна інформація; customer data дані про клієнтів • інформація про клієнтів; demographic data демографічні дані; design data розрахункові дані • конструктивні дані; detailed data деталізовані дані • докладні дані; digital data числові дані • цифрові дані; discrepant data розбіжні дані; documentary data документальні дані; economic data економічні дані • економічна інформація; estimated data кошторисні дані; exact data точна інформація; external data зовнішні дані; factual data фактичні дані; final data остаточні дані; financial data дані про фінансову діяльність • фінансові показники; gross data валові дані; group data згруповані дані; historical data дані за минулі роки • історичні дані; identification data розпізнавальні дані; immigration data імміграційні дані; inadequate data неповноцінні дані; incoming data наступні дані • вхідні дані • дані, що надійшли; incomplete data неповні дані; incorrect data неправильні дані; industry sales data торговельна статистика галузі; initial data вхідні дані • початкові дані; input data вхідні дані; long-term data дані за тривалий період часу; main data основні дані; management data управлінська інформація; manufacturing data дані про випуск продукції • технологічні дані; market data ринкові дані • кон'юнктурні відомості • дані про ринок; marketing data маркетингові дані; master data основні дані; measurement data результати вимірювань • нормативи; messy data ненадійні дані • невпорядковані дані; missing data відсутні дані; monthly data щомісячні дані; necessary data необхідні дані; numerical data цифрові дані • числові дані; objective data об'єктивні дані; observational data дані спостережень; official data офіційні дані; on-line data оперативні дані; operating data оперативні дані; operating life data дані про термін служби; operational data робочі дані • оперативні дані; original data вихідні дані • початкові дані; output data вихідні дані • дані про обсяг продукції; past data дані за минулий період; performance data показники продуктивності • робочі характеристики • дані про продуктивність; performance-test data дані протоколу випробувань; personal data анкетні дані • особисті дані • біографічні дані; pertinent data інформація по суті справи; physical data фізичні характеристики; population census data дані перепису населення; precise data точна інформація • точні дані; predicted data прогнозовані дані; preliminary data попередні дані; price-level data дані про рівень цін; pricing data дані про ціни; primary data первинні дані • вихідні дані; principal data основні дані; priority data пріоритетні дані; private data інформація приватного характеру; production data дані про рух виробничого процесу • дані про випуск продукції; profit data дані про прибуток; provisional data тимчасові дані • попередні дані • умовні дані; public data відкрита інформація; published data* опубліковані дані; purchase data статистика покупок • відомості про покупки; qualitative data якісні дані; quality data показники якості; quantitative data кількісні дані; ranked data упорядковані дані • класифіковані дані; rated data розрахункові дані; rating data номінальні характеристики; raw data невпорядковані дані • неопрацьовані дані • вихідні дані; readership data дані про кількість читачів • дані про коло читачів; reduced data оброблені дані • опрацьовані дані; reference data довідкові дані; regular data систематизовані дані; regional data місцеві дані • регіональні дані; relevant data інформація по суті справи; representative data характерні дані; response data відповідні дані • дані про відповідні реакції; restricted data дані обмеженого користування • інформація для службового користування • закриті дані • секретні дані; retail sales data дані про роздрібний продаж • статистика роздрібного продажу; sales data торговельна статистика • дані реалізації товару • дані про збут; sample data вибіркові дані; scarce data недостатні дані • мізерні дані; scientific data наукова інформація; seasonal data сезонні дані • дані про сезонні зміни; secondary data вторинні дані; service data експлуатаційні дані; shipping data дані про відвантаження товару; social data дані про соціальний склад • дані про соціальний склад населення; source data дані походження • дані про походження • вихідні дані; specified data уточнені дані; starting data вихідні дані; statistical data статистичні дані; statistical support data затверджена статистика; status data дані про стан; summarized data підсумкові дані • збірні дані; summary data узагальнені дані • зведені дані • збірні дані; supplementary data додаткові дані • додаткова інформація; supplied data подана інформація • подані дані; supporting data допоміжні дані; survey data матеріали обстеження; systematical data систематизовані дані; tabular data табличні дані; tabulated data табличні дані; technical data технічні дані • технічна інформація • технологічна інформація • техніко-видавничі характеристики; tentative data умовні дані • експериментальні дані • дослідні дані; test data експериментальні дані • результати експериментів • дані досліджень; theoretical data теоретичні дані; trade off data обмінна інформація; transaction data операційні дані; ungrouped data незгруповані дані; valid data дійсні дані • достовірні дані • обґрунтовані дані; variable data змінні дані • мінливі дані; working data показники роботи • результати роботи • робочі дані

═════════□═════════

data abuse зловживання даними • неправильне користування даними; data access arrangement засоби доступу до даних; data acquisition збір даних; data administration організація проходження даних • організація даних • адміністрація даних; data aggregate сукупність даних; data amount кількість інформації • обсяг даних; data bank банк даних • інформаційний банк • архів; data bank management управління банком даних; database база даних; database creation формування бази даних; database design проектування бази даних; database management управління базою даних; database search пошук в базі даних; data bit бітові дані; data capture збір даних • нагромадження даних; data carrier носій інформації • носій даних; data centre центр збору даних • центр накопичення даних; data chaining ланцюжкове зчеплення даних; data channel канал даних; data circuit канал передавання даних; data code кодовий набір; data collection упорядкування даних • нагромадження даних • збір даних; data communication передача даних • передавання даних; data compaction ущільнення даних; data control керування даними; data conversion перетворення даних; data corruption руйнування даних; data description опис даних; data display інформаційна таблиця • інформаційне табло • відображення даних • викладка даних; data encoding кодування даних; data encryption кодування даних; data entry інформаційний вхід • введення даних; data field поле даних; data file картотека даних • тека даних; data flow потік даних; data format формат даних; data for study дані для дослідження; data handling опрацьовування даних • опрацювання даних; data input введення даних • вхідні дані • інформаційний вхід; data input station термінал введення даних; data integrity цілісність даних; data item елемент даних; data link канал передачі даних; data maintenance введення даних; data management керування даними; data management system система керування даними; data manager керівник відділу опрацювання даних • керівник відділу обробки даних; data network мережа передачі даних • мережа даних; data organization організація даних; data output вихідні дані • вихід даних • інформаційний вихід; data packet пакет даних; data performance ефективність даних; data processing обробка даних • опрацювання даних; data processing centre центр обробки даних • центр опрацювання даних; data processor процесор обробки даних • процесор опрацювання даних; data protection захист даних; data rate швидкість передачі даних; data recording реєстрація даних • запис даних; data recovery відновлення даних; data register реєстр даних; data retrieval пошук даних; data safety захист даних • збереження даних; data security безпечність зберігання даних • захист даних • збереження даних; data selection вибір даних; data service bureau центр обробки даних; data set комплект даних • набір даних • низка даних • файл даних; data sharing розподіл даних; data sheet бланк для запису даних; data source джерело даних; data switch перемикання даних; data transfer передача даних; data transfer rate швидкість передачі даних; data transformation перетворення даних; data transmission передача даних; data validation підтвердження правильності даних • перевірка правильності даних • перевірка даних; data value величина даних; to access data діставати/дістати доступ до даних; to analyze data аналізувати дані; to check data перевіряти/перевірити дані; to collect data збирати/зібрати дані; to discard data виключати/виключити дані • відкидати/відкинути дані • виключати/виключити інформацію • відкидати/відкинути інформацію; to enter data вводити/ввести дані; to examine data досліджувати/дослідити дані • оглядати/оглянути дані; to exchange data обмінюватися/обмінятися даними; to feed in data вводити/ввести дані; to furnish data видавати/видати дані • постачати/постачити дані; to handle data обробляти/обробити дані • опрацьовувати/опрацювати дані; to include data включати/включити дані; to plot the data наносити дані; to process data обробляти/обробити дані • опрацьовувати/опрацювати дані; to provide data постачати/постачити дані • давати/дати дані; to record data записувати/записати дані; to retrieve data знаходити/знайти дані; to share data ділитися даними; to store data зберігати/зберегти дані; to submit data подавати/подати дані; to turn out data видавати/видати дані; to update data обновляти/обновити дані; to use data використовувати/використати дані

n, pl

   1) Programs and the Complexity of Human Mental Processes

   In my opinion, none of [these programs] does even remote justice to the complexity of human mental processes. Unlike men, "artificially intelligent" programs tend to be single minded, undistractable, and unemotional. (Neisser, 1967, p. 9)

   2) Artificial Intelligence Is an Engineering Discipline

   Future progress in [artificial intelligence] will depend on the development of both practical and theoretical knowledge.... As regards theoretical knowledge, some have sought a unified theory of artificial intelligence. My view is that artificial intelligence is (or soon will be) an engineering discipline since its primary goal is to build things. (Nilsson, 1971, pp. vii-viii)

   3) A Sceptical View of Artificial Intelligence

   Most workers in AI [artificial intelligence] research and in related fields confess to a pronounced feeling of disappointment in what has been achieved in the last 25 years. Workers entered the field around 1950, and even around 1960, with high hopes that are very far from being realized in 1972. In no part of the field have the discoveries made so far produced the major impact that was then promised.... In the meantime, claims and predictions regarding the potential results of AI research had been publicized which went even farther than the expectations of the majority of workers in the field, whose embarrassments have been added to by the lamentable failure of such inflated predictions....

   When able and respected scientists write in letters to the present author that AI, the major goal of computing science, represents "another step in the general process of evolution"; that possibilities in the 1980s include an all-purpose intelligence on a human-scale knowledge base; that awe-inspiring possibilities suggest themselves based on machine intelligence exceeding human intelligence by the year 2000 [one has the right to be skeptical]. (Lighthill, 1972, p. 17)

   4) Just as Astronomy Succeeded Astrology, the Discovery of Intellectual Processes in Machines Should Lead to a Science, Eventually

   Just as astronomy succeeded astrology, following Kepler's discovery of planetary regularities, the discoveries of these many principles in empirical explorations on intellectual processes in machines should lead to a science, eventually. (Minsky & Papert, 1973, p. 11)

   5) Problems in Machine Intelligence Arise Because Things Obvious to Any Person Are Not Represented in the Program

   Many problems arise in experiments on machine intelligence because things obvious to any person are not represented in any program. One can pull with a string, but one cannot push with one.... Simple facts like these caused serious problems when Charniak attempted to extend Bobrow's "Student" program to more realistic applications, and they have not been faced up to until now. (Minsky & Papert, 1973, p. 77)

   6) The Meaning of a Symbolic Description

   What do we mean by [a symbolic] "description"? We do not mean to suggest that our descriptions must be made of strings of ordinary language words (although they might be). The simplest kind of description is a structure in which some features of a situation are represented by single ("primitive") symbols, and relations between those features are represented by other symbols-or by other features of the way the description is put together. (Minsky & Papert, 1973, p. 11)

   7) The Principle of Artificial Intelligence

   [AI is] the use of computer programs and programming techniques to cast light on the principles of intelligence in general and human thought in particular. (Boden, 1977, p. 5)

   8) Artificial Intelligence Recognizes the Need for Knowledge in Its Systems

   The word you look for and hardly ever see in the early AI literature is the word knowledge. They didn't believe you have to know anything, you could always rework it all.... In fact 1967 is the turning point in my mind when there was enough feeling that the old ideas of general principles had to go.... I came up with an argument for what I called the primacy of expertise, and at the time I called the other guys the generalists. (Moses, quoted in McCorduck, 1979, pp. 228-229)

   9) Artificial Intelligence Is Psychology in a Particularly Pure and Abstract Form

   The basic idea of cognitive science is that intelligent beings are semantic engines-in other words, automatic formal systems with interpretations under which they consistently make sense. We can now see why this includes psychology and artificial intelligence on a more or less equal footing: people and intelligent computers (if and when there are any) turn out to be merely different manifestations of the same underlying phenomenon. Moreover, with universal hardware, any semantic engine can in principle be formally imitated by a computer if only the right program can be found. And that will guarantee semantic imitation as well, since (given the appropriate formal behavior) the semantics is "taking care of itself" anyway. Thus we also see why, from this perspective, artificial intelligence can be regarded as psychology in a particularly pure and abstract form. The same fundamental structures are under investigation, but in AI, all the relevant parameters are under direct experimental control (in the programming), without any messy physiology or ethics to get in the way. (Haugeland, 1981b, p. 31)

    10) There Are Many Types of Reasoning

   There are many different kinds of reasoning one might imagine:

    Formal reasoning involves the syntactic manipulation of data structures to deduce new ones following prespecified rules of inference. Mathematical logic is the archetypical formal representation. Procedural reasoning uses simulation to answer questions and solve problems. When we use a program to answer What is the sum of 3 and 4? it uses, or "runs," a procedural model of arithmetic. Reasoning by analogy seems to be a very natural mode of thought for humans but, so far, difficult to accomplish in AI programs. The idea is that when you ask the question Can robins fly? the system might reason that "robins are like sparrows, and I know that sparrows can fly, so robins probably can fly."

    Generalization and abstraction are also natural reasoning process for humans that are difficult to pin down well enough to implement in a program. If one knows that Robins have wings, that Sparrows have wings, and that Blue jays have wings, eventually one will believe that All birds have wings. This capability may be at the core of most human learning, but it has not yet become a useful technique in AI.... Meta- level reasoning is demonstrated by the way one answers the question What is Paul Newman's telephone number? You might reason that "if I knew Paul Newman's number, I would know that I knew it, because it is a notable fact." This involves using "knowledge about what you know," in particular, about the extent of your knowledge and about the importance of certain facts. Recent research in psychology and AI indicates that meta-level reasoning may play a central role in human cognitive processing. (Barr & Feigenbaum, 1981, pp. 146-147)

    11) Programs Are Beginning to Do Things That Critics Have Asserted to Be Impossible

   Suffice it to say that programs already exist that can do things-or, at the very least, appear to be beginning to do things-which ill-informed critics have asserted a priori to be impossible. Examples include: perceiving in a holistic as opposed to an atomistic way; using language creatively; translating sensibly from one language to another by way of a language-neutral semantic representation; planning acts in a broad and sketchy fashion, the details being decided only in execution; distinguishing between different species of emotional reaction according to the psychological context of the subject. (Boden, 1981, p. 33)

    12) The Synthesis of Man and Machine

   Can the synthesis of Man and Machine ever be stable, or will the purely organic component become such a hindrance that it has to be discarded? If this eventually happens-and I have... good reasons for thinking that it must-we have nothing to regret and certainly nothing to fear. (Clarke, 1984, p. 243)

    13) The Thesis of Good Old-Fashioned Artificial Intelligence (GOFAI)

   The thesis of GOFAI... is not that the processes underlying intelligence can be described symbolically... but that they are symbolic. (Haugeland, 1985, p. 113)

    14) Artificial Intelligence Provides a Useful Approach to Psychological and Psychiatric Theory Formation

   It is all very well formulating psychological and psychiatric theories verbally but, when using natural language (even technical jargon), it is difficult to recognise when a theory is complete; oversights are all too easily made, gaps too readily left. This is a point which is generally recognised to be true and it is for precisely this reason that the behavioural sciences attempt to follow the natural sciences in using "classical" mathematics as a more rigorous descriptive language. However, it is an unfortunate fact that, with a few notable exceptions, there has been a marked lack of success in this application. It is my belief that a different approach-a different mathematics-is needed, and that AI provides just this approach. (Hand, quoted in Hand, 1985, pp. 6-7)

    15) Four Kinds of Artificial Intelligence

   We might distinguish among four kinds of AI.

   ♦ Nonpsychological AI

   Research of this kind involves building and programming computers to perform tasks which, to paraphrase Marvin Minsky, would require intelligence if they were done by us. Researchers in nonpsychological AI make no claims whatsoever about the psychological realism of their programs or the devices they build, that is, about whether or not computers perform tasks as humans do.

   ♦ Weak Psychological AI

   Research here is guided by the view that the computer is a useful tool in the study of mind. In particular, we can write computer programs or build devices that simulate alleged psychological processes in humans and then test our predictions about how the alleged processes work. We can weave these programs and devices together with other programs and devices that simulate different alleged mental processes and thereby test the degree to which the AI system as a whole simulates human mentality. According to weak psychological AI, working with computer models is a way of refining and testing hypotheses about processes that are allegedly realized in human minds.

   ♦ Strong Psychological AI

... According to this view, our minds are computers and therefore can be duplicated by other computers. Sherry Turkle writes that the "real ambition is of mythic proportions, making a general purpose intelligence, a mind." (Turkle, 1984, p. 240) The authors of a major text announce that "the ultimate goal of AI research is to build a person or, more humbly, an animal." (Charniak & McDermott, 1985, p. 7)

   ♦ Suprapsychological AI

   Research in this field, like strong psychological AI, takes seriously the functionalist view that mentality can be realized in many different types of physical devices. Suprapsychological AI, however, accuses strong psychological AI of being chauvinisticof being only interested in human intelligence! Suprapsychological AI claims to be interested in all the conceivable ways intelligence can be realized. (Flanagan, 1991, pp. 241-242)

    16) Determination of Relevance of Rules in Particular Contexts

   Even if the [rules] were stored in a context-free form the computer still couldn't use them. To do that the computer requires rules enabling it to draw on just those [ rules] which are relevant in each particular context. Determination of relevance will have to be based on further facts and rules, but the question will again arise as to which facts and rules are relevant for making each particular determination. One could always invoke further facts and rules to answer this question, but of course these must be only the relevant ones. And so it goes. It seems that AI workers will never be able to get started here unless they can settle the problem of relevance beforehand by cataloguing types of context and listing just those facts which are relevant in each. (Dreyfus & Dreyfus, 1986, p. 80)

    17) Form and Content Are Not Fundamentally Different

   Perhaps the single most important idea to artificial intelligence is that there is no fundamental difference between form and content, that meaning can be captured in a set of symbols such as a semantic net. (G. Johnson, 1986, p. 250)

    18) The Assumption That the Mind Is a Formal System

   Artificial intelligence is based on the assumption that the mind can be described as some kind of formal system manipulating symbols that stand for things in the world. Thus it doesn't matter what the brain is made of, or what it uses for tokens in the great game of thinking. Using an equivalent set of tokens and rules, we can do thinking with a digital computer, just as we can play chess using cups, salt and pepper shakers, knives, forks, and spoons. Using the right software, one system (the mind) can be mapped into the other (the computer). (G. Johnson, 1986, p. 250)

    19) A Statement of the Primary and Secondary Purposes of Artificial Intelligence

   The primary goal of Artificial Intelligence is to make machines smarter.

   The secondary goals of Artificial Intelligence are to understand what intelligence is (the Nobel laureate purpose) and to make machines more useful (the entrepreneurial purpose). (Winston, 1987, p. 1)

    20) Mathematical Logic Provides the Basis for Theory in AI

   The theoretical ideas of older branches of engineering are captured in the language of mathematics. We contend that mathematical logic provides the basis for theory in AI. Although many computer scientists already count logic as fundamental to computer science in general, we put forward an even stronger form of the logic-is-important argument....

   AI deals mainly with the problem of representing and using declarative (as opposed to procedural) knowledge. Declarative knowledge is the kind that is expressed as sentences, and AI needs a language in which to state these sentences. Because the languages in which this knowledge usually is originally captured (natural languages such as English) are not suitable for computer representations, some other language with the appropriate properties must be used. It turns out, we think, that the appropriate properties include at least those that have been uppermost in the minds of logicians in their development of logical languages such as the predicate calculus. Thus, we think that any language for expressing knowledge in AI systems must be at least as expressive as the first-order predicate calculus. (Genesereth & Nilsson, 1987, p. viii)

    21) Perceptual Structures Can Be Represented as Lists of Elementary Propositions

   In artificial intelligence studies, perceptual structures are represented as assemblages of description lists, the elementary components of which are propositions asserting that certain relations hold among elements. (Chase & Simon, 1988, p. 490)

    22) Definitions of Artificial Intelligence

   Artificial intelligence (AI) is sometimes defined as the study of how to build and/or program computers to enable them to do the sorts of things that minds can do. Some of these things are commonly regarded as requiring intelligence: offering a medical diagnosis and/or prescription, giving legal or scientific advice, proving theorems in logic or mathematics. Others are not, because they can be done by all normal adults irrespective of educational background (and sometimes by non-human animals too), and typically involve no conscious control: seeing things in sunlight and shadows, finding a path through cluttered terrain, fitting pegs into holes, speaking one's own native tongue, and using one's common sense. Because it covers AI research dealing with both these classes of mental capacity, this definition is preferable to one describing AI as making computers do "things that would require intelligence if done by people." However, it presupposes that computers could do what minds can do, that they might really diagnose, advise, infer, and understand. One could avoid this problematic assumption (and also side-step questions about whether computers do things in the same way as we do) by defining AI instead as "the development of computers whose observable performance has features which in humans we would attribute to mental processes." This bland characterization would be acceptable to some AI workers, especially amongst those focusing on the production of technological tools for commercial purposes. But many others would favour a more controversial definition, seeing AI as the science of intelligence in general-or, more accurately, as the intellectual core of cognitive science. As such, its goal is to provide a systematic theory that can explain (and perhaps enable us to replicate) both the general categories of intentionality and the diverse psychological capacities grounded in them. (Boden, 1990b, pp. 1-2)

    23) The Computer Can Not Be a Model of the Mind

   Because the ability to store data somewhat corresponds to what we call memory in human beings, and because the ability to follow logical procedures somewhat corresponds to what we call reasoning in human beings, many members of the cult have concluded that what computers do somewhat corresponds to what we call thinking. It is no great difficulty to persuade the general public of that conclusion since computers process data very fast in small spaces well below the level of visibility; they do not look like other machines when they are at work. They seem to be running along as smoothly and silently as the brain does when it remembers and reasons and thinks. On the other hand, those who design and build computers know exactly how the machines are working down in the hidden depths of their semiconductors. Computers can be taken apart, scrutinized, and put back together. Their activities can be tracked, analyzed, measured, and thus clearly understood-which is far from possible with the brain. This gives rise to the tempting assumption on the part of the builders and designers that computers can tell us something about brains, indeed, that the computer can serve as a model of the mind, which then comes to be seen as some manner of information processing machine, and possibly not as good at the job as the machine. (Roszak, 1994, pp. xiv-xv)

    24) Computers Will Not Always Be Inferior to Human Brains

   The inner workings of the human mind are far more intricate than the most complicated systems of modern technology. Researchers in the field of artificial intelligence have been attempting to develop programs that will enable computers to display intelligent behavior. Although this field has been an active one for more than thirty-five years and has had many notable successes, AI researchers still do not know how to create a program that matches human intelligence. No existing program can recall facts, solve problems, reason, learn, and process language with human facility. This lack of success has occurred not because computers are inferior to human brains but rather because we do not yet know in sufficient detail how intelligence is organized in the brain. (Anderson, 1995, p. 2)

1) продукция; выпуск изделий

2) информ.

а) вывод

б) выход (гнездо, разъём, розетка)

3) тех. производительность; мощность, отдача; пропускная способность; ёмкость

4) горн. добыча

5) мат. итог, результат

••

- input-output

1) выпускаемый, производимый

2) информ. выходной; связанный с выводом

3) тех. выходной ( о мощности)

1) производить; выпускать

2) информ. выводить ( данные)

- overhead way machine