home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Internet Surfer 2.0 / Internet Surfer 2.0 (Wayzata Technology) (1996).iso / pc / text / mac / faqs.143 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1996-02-12  |  27.6 KB  |  795 lines
  1. Frequently Asked Questions (FAQS);faqs.143
  2.  
  3.  
  4.  
  5. ----------------------------------------------------------------
  6. Subject:  [1-10] What are the top schools in AI?
  7.  
  8. The answer to this question is not intended to be a ranking and should
  9. not be interpreted as such. There are several major problems with
  10. ratings like the Gourman Report and the US News and World Report. Such
  11. rankings are often unsubstantiated and anecdotal, their accuracy is
  12. questionable, and they do not focus on the subfields of an area. When
  13. selecting a graduate school, students should look for schools which
  14. not only have excellent programs in their general area of research
  15. but also at least one faculty member whose research interests mesh
  16. well with the student's. Accordingly, we've broken down this list
  17. according to topic, and sorted the schools within each topic in
  18. ALPHABETICAL ORDER.
  19.  
  20. The best way for students to discover which schools are good in a
  21. field is to ask professors (and graduate students) in their
  22. undergraduate school for suggestions on where to apply. Reading the
  23. research journals in the field is another good method (see question
  24. [1-1]).
  25.  
  26. A list of email addresses for CS departments is posted once a month to
  27. the newsgroup soc.college.gradinfo.
  28.  
  29. NOTE THAT THIS LIST IS PRELIMINARY AND BY NO MEANS COMPLETE.
  30.  
  31. Please feel free to suggest schools that are particularly strong in
  32. any of these areas, or to suggest new areas to be listed.
  33.  
  34. Schools with excellent programs in most fields:
  35.    Carnegie Mellon University (CMU)
  36.    MIT
  37.    Stanford
  38.  
  39.    Indiana
  40.    Maryland
  41.    Rutgers
  42.    Toronto
  43.    UCLA
  44.    Univ. of Edinburgh
  45.    Univ. of Illinois/Urbana-Champaign (UIUC)
  46.    Univ. of Massachusetts/Amherst
  47.    Univ. of Rochester
  48.    Univ. of Southern California & USC/Information Sciences Institute
  49.    Yale
  50.  
  51.  
  52. AI and Medicine:
  53.    Stanford
  54.  
  55. AI and Legal Reasoning:
  56.  
  57. Artificial Life:
  58.    UCLA
  59.  
  60. Automated Deduction:
  61.    Stanford
  62.    Univ. of Edinburgh
  63.    Univ. of Oregon
  64.    Univ. of Texas/Austin
  65.  
  66. Case-Based Reasoning:
  67.    Chicago
  68.  
  69. Connectionism/Neural Networks:
  70.    Carnegie Mellon University (CMU)
  71.    Ohio State Univ.
  72.    Toronto
  73.    UC/San Diego
  74.    Univ. of Southern California & USC/Information Sciences Institute
  75.  
  76. Decision Theory and AI:
  77.    Berkeley
  78.    Stanford
  79.  
  80. Distributed AI:
  81.    Univ. of Massachusetts
  82.  
  83. Fuzzy Logic:
  84.    Berkeley
  85.  
  86. Genetic Algorithms:
  87.    Univ. of Michigan
  88.    George Mason
  89.  
  90. Integrated AI Architectures:
  91.    Carnegie Mellon University (CMU)
  92.    Stanford
  93.    Univ. of Michigan
  94.  
  95. Knowledge Representation:
  96.    Stanford
  97.    Univ. of Oregon
  98.  
  99. Logic Programming:
  100.    Carnegie Mellon University (CMU)
  101.    Stanford
  102.    Univ. of Illinois/Urbana-Champaign (UIUC)
  103.    Univ. of Oregon
  104.    Univ. of Pennsylvania
  105.  
  106. Machine Discovery:
  107.    Carnegie Mellon University (CMU)
  108.  
  109. Machine Learning:
  110.    Carnegie Mellon University (CMU)
  111.    Johns Hopkins
  112.    MIT
  113.    Univ. of Southern California & USC/Information Sciences Institute
  114.  
  115. Natural Language, Speech:
  116.    Brown
  117.    Carnegie Mellon University (CMU)
  118.    Columbia
  119.    ISI
  120.    MIT
  121.    Penn
  122.    Stanford
  123.    Toronto
  124.    Univ. of Southern California & USC/Information Sciences Institute
  125.    Waterloo (stylistics, MT, discourse)
  126.  
  127. Nonmonotonic Reasoning:
  128.    Stanford
  129.    Univ. of Oregon
  130.    Toronto
  131.  
  132. Philosophy of AI:
  133.    MIT
  134.    Berkeley
  135.  
  136. Planning:
  137.    Carnegie Mellon University (CMU)
  138.    MIT
  139.    Stanford
  140.    Univ. of Oregon
  141.    Univ. of Washington/Seattle
  142.    Waterloo
  143.  
  144. Probabilistic Reasoning:
  145.    UCLA
  146.  
  147. Production Systems/Expert Systems:
  148.    Carnegie Mellon University (CMU)
  149.    Stanford
  150.  
  151. Qualitative Physics and Model Based Reasoning:
  152.    Univ. of Oregon
  153.    Northwestern ILS (Forbus)
  154.  
  155. Robotics:
  156.    Bristol Polytechnic, UK
  157.    Brown
  158.    California Institute of Technology (Caltech)
  159.    Carnegie Mellon University (CMU)
  160.    Harvard
  161.    Hull University, UK
  162.    MIT
  163.    Naval Postgraduate School
  164.    New York University (NYU) Courant Institute of Mathematical Sciences
  165.    North Carolina State Univerisity/Raleigh (NCSU)
  166.    Oxford
  167.    Purdue
  168.    Reading University, UK
  169.    Rennsalear Polytechnic Institute (RPI)
  170.    Salford University, UK
  171.    Stanford
  172.    Swiss Federal Institute of Technology
  173.    UC/Berkeley
  174.    Univ. of Alberta
  175.    Univ. of Kansas
  176.    Univ. of Kentucky
  177.    Univ. of Maryland
  178.    Univ. of Michigan/Ann Arbor
  179.    Univ. of Paris INRIA
  180.    Univ. of Pennsylvania
  181.    Univ. of Southern California & USC/Information Sciences Institute
  182.    Univ. of Utah
  183.    Univ. of Wisconsin
  184.    Yale
  185.  
  186. Search:
  187.    UCLA
  188.    Univ. of Oregon
  189.  
  190. Virtual Reality:
  191.    Carnegie Mellon University (CMU)
  192.    Columbia
  193.    Florida Institute of Technology
  194.    MIT Media Lab
  195.    Naval Postgraduate School
  196.    UVA
  197.    Univ. North Carolina/Chapel Hill (UNC)
  198.  
  199. Vision:
  200.    Carnegie Mellon University (CMU)
  201.    Johns Hopkins
  202.    MIT
  203.    Univ. of Maryland
  204.    Univ. of Southern California & USC/Information Sciences Institute
  205.  
  206. ----------------------------------------------------------------
  207.  
  208. ;;; *** Change Log
  209. ;;;
  210. ;;; 13-SEP-92 mk    Moved Prolog information into the updated Prolog Resource
  211. ;;;            Guide.
  212. ;;; 14-SEP-92 mk    Added automated reasoning references. Added automated
  213. ;;;            reasoning systems to [4], ftp resources.
  214. ;;;            Split FAQ into two pieces.
  215. ;;; 15-SEP-92 mk    Added IE-digest.
  216. ;;; 30-SEP-92 mk    Added Stiquito entry.
  217. ;;;  8-OCT-92 mk    Added Glossary question, updated ECTL entry.
  218. ;;; 15-OCT-92 mk    Added MUME entry, some new references, fuzzy logic
  219. ;;;                 ftp, etc.
  220. ;;; 15-OCT-92 mk    Distributed AI info contributed by Keith Decker.
  221. ;;; 15-OCT-92 mk    Split off FTP resources into part 3.
  222. ;;; 15-OCT-92 mk    Added several journal references.
  223. ;;; 15-OCT-92 mk    Several references contributed by Dave Chalmers, including
  224. ;;;                 GA, NNets, and Alife.
  225. ;;; 16-OCT-92 mk    Added info about lots and lots of journals.
  226. ;;; 20-OCT-92 mk    Added entry on the Consortium for Lexical Research to part
  227. ;;;                 3.
  228. ;;; 27-OCT-92 mk    Added entry on Togai InfraLogic (TIL).
  229. ;;;  2-NOV-92 mk    Added entry on Computists' Communique.
  230. ;;;  5-NOV-92 mk    Added entry on ARS MAGNA to part 3.
  231. ;;;  5-NOV-92 mk    Added question on "best" schools in AI.
  232. ;;; 16-NOV-92 mk    Added entry on GBB.
  233. ;;; 19-NOV-92 mk    Updated AI CD-ROM entry. New email addresses.
  234. ;;; 24-NOV-92 mk    Updated some of the Robotics content, per Ken Goldberg.
  235. ;;;                 Added reference to robotics faq posting, and stole small
  236. ;;;                 excerpts of it.
  237. ;;; 24-NOV-92 mk    Added entry on Soc for Machines and Mentality (and journal)
  238. ;;;                 to 1-1, per William J. Rapaport.
  239. ;;; *EOF*
  240. Xref: bloom-picayune.mit.edu comp.ai:14853 news.answers:4557
  241. Path: bloom-picayune.mit.edu!enterpoop.mit.edu!usc!zaphod.mps.ohio-state.edu!swrinde!emory!ogicse!das-news.harvard.edu!cantaloupe.srv.cs.cmu.edu!crabapple.srv.cs.cmu.edu!mkant
  242. From: mkant+@cs.cmu.edu (Mark Kantrowitz)
  243. Newsgroups: comp.ai,news.answers
  244. Subject: FAQ: Artificial Intelligence Bibliography 2/3 [Monthly posting]
  245. Summary: Bibliography of AI introductory texts, overviews and references
  246. Message-ID: <ai-faq-2.text_724233690@cs.cmu.edu>
  247. Date: 13 Dec 92 08:02:38 GMT
  248. Article-I.D.: cs.ai-faq-2.text_724233690
  249. Expires: Tue, 26 Jan 1993 08:01:30 GMT
  250. Sender: news@cs.cmu.edu (Usenet News System)
  251. Reply-To: mkant+ai-faq@cs.cmu.edu
  252. Followup-To: poster
  253. Organization: School of Computer Science, Carnegie Mellon University
  254. Lines: 923
  255. Approved: news-answers-request@MIT.Edu
  256. Supersedes: <ai-faq-2.text_721641716@cs.cmu.edu>
  257. Nntp-Posting-Host: a.gp.cs.cmu.edu
  258.  
  259. Archive-name: ai-faq/part2
  260. Last-Modified: Thu Oct 15 22:35:01 1992 by Mark Kantrowitz
  261. Version: 1.2
  262.  
  263. ;;; ****************************************************************
  264. ;;; Answers to Questions about Artificial Intelligence *************
  265. ;;; ****************************************************************
  266. ;;; Written by Mark Kantrowitz
  267. ;;; ai-faq-2.text -- 36271 bytes
  268.  
  269. This part of the AI FAQ provides a bibliography of good introductory
  270. texts and overviews of AI and specific subfields of AI. If you feel
  271. that there is a reference or set of references which should be added
  272. to this FAQ, or references which should be removed, please send email
  273. to mkant+ai-faq@cs.cmu.edu.  When suggesting references to be
  274. included in a particular subfield, only suggest the best two or three
  275. references (or a particularly well-written overview). It is NOT the
  276. intention of this listing to be a comprehensive AI bibliography.
  277.  
  278. Part 2 (Bibliography):
  279.   Bibliography of introductory texts, overviews and references
  280.  
  281. Outline:
  282.    [1]  AI in general (Introductions, Overviews)
  283.    [2]  Search
  284.    [3]  Knowledge Representation
  285.    [4]  Logic
  286.    [5]  Planning
  287.    [6]  Natural Language Processing (NLP)
  288.    [7]  Connectionism and Neural Nets
  289.    [8]  Machine Learning
  290.    [9]  Case-Based Reasoning
  291.    [10] Genetic Algorithms
  292.    [11] Production Systems, Expert Systems and Match Algorithms
  293.    [12] Integrated AI Architectures
  294.    [13] Fuzzy Logic
  295.    [14] Artificial Life
  296.    [15] Qualitative Physics and Model Based Reasoning
  297.    [16] Task-specific Architectures for Problem Solving
  298.    [17] Automated Deduction
  299.    [18] Probabilistic Reasoning
  300.    [19] Nonmonotonic Reasoning
  301.    [20] Robotics and Computer Vision
  302.    [21] Distributed AI
  303.    [22] Philosophy of AI
  304.    [23] Miscellaneous
  305.    [24] Videotapes and Magazines
  306.  
  307. Search for [#] to get to question number # quickly.
  308.  
  309. ----------------------------------------------------------------
  310. Subject: [1]  AI in general (Introductions, Overviews)
  311.  
  312. Introductory texts:
  313.  
  314.     Elaine Rich & Kevin Knight, "Artificial Intelligence", 2nd edition,
  315.     McGraw-Hill, New York, 1991. ISBN 0-07-052263-4
  316.  
  317.     Patrick Henry Winston, "Artificial Intelligence", Third Edition,
  318.     Addison Wesley, Reading, MA, 1992, ISBN 0-201-53377-4.
  319.  
  320.     Matthew L. Ginsberg, "Essentials of AI", Morgan Kaufmann
  321.     Publishers, 1993.
  322.  
  323. Overviews and References:
  324.  
  325.     Shapiro, Stuart C. (ed), "Encyclopedia of Artificial Intelligence",
  326.     2nd Edition, John Wiley & Sons, New York, 1992. (1st ed, 1987)
  327.  
  328.     Alan Bundy, editor, "Catalogue of Artificial Intelligence
  329.     Techniques", 3rd Edition, Springer Verlag, 1990, ISBN 0-387-52959-4.
  330.  
  331.     Avron Barr and Edward A. Feigenbaum, "The Handbook of Artificial
  332.     Intelligence", volumes 1-4, Addison-Wesley, Reading, MA, 1986.
  333.  
  334.     Sundermeyer, K., "Knowledge-Based Systems: Terminology and References",
  335.     Wissenschaftverlag, 1991. ISBN 3-411-14941-8
  336.  
  337.     Jerry M. Rosenberg, "Dictionary of Artificial Intelligence and
  338.     Robotics", Wiley, New York, 1986, 203 pages.
  339.  
  340.     Bonnie Lynn Webber and Nils J. Nilsson, "Readings in Artificial
  341.     Intelligence", Morgan Kaufmann, San Mateo, CA, 1981.
  342.  
  343.     Raoul N. Smith, editor, "The Facts on File Dictionary of Artificial
  344.     Intelligence", Facts on File, New York, 1989, 211 pages.
  345.  
  346. Older general introductions and overviews:
  347.  
  348.     Nils J. Nilsson, "Principles of Artificial Intelligence", Tioga
  349.     Publishing Company, Palo Alto, CA, 1980.
  350.  
  351.     Eugene Charniak and Drew V. McDermott, "Introduction to Artificial
  352.     Intelligence", Addison-Wesley, Reading, MA, 1985.
  353.  
  354.     Firebaugh, Morris W., "Artificial Intelligence: A Knowledge-Based
  355.     Approach", PWS-Kent, Massachusetts, 1989.  ISBN 0-87835-325-9
  356.     Emphasis on the role of knowledge in the design of intelligent
  357.     systems. Includes intro to AI programming languages, extensive
  358.     discussion of expert systems and robotics, survey of parallel
  359.     machine architectures, and identification of bottlenecks in
  360.     the implementation of useful AI systems.
  361.  
  362. Phonebooks:
  363.  
  364.    The AAAI membership directory is updated annually and contains
  365.    addresses, phone numbers, and email addresses for many members of AAAI
  366.    and other AI societies. Contact info@aaai.org for information on
  367.    getting a copy of the directory (you should get a free copy if you are
  368.    a member of one of the listed societies).
  369.  
  370. Surveys:
  371.  
  372.     Howard E. Shrobe, editor, "Exploring Artificial Intelligence",
  373.     Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA, 1988.
  374.     (Survey talks from the AAAI 1986 and 1987 conferences.)
  375.  
  376. Publisher Phone Numbers:
  377.  
  378.     Morgan Kaufmann Publisher's order number is 800-745-7323
  379.     (415-578-9911), fax is 415-578-0672, and their email address is
  380.     morgan@unix.sri.com. You can also write to Morgan Kaufmann Publishers,
  381.     Inc., Department E4, 2929 Campus Drive, Suite 260, San Mateo, CA
  382.     94403.  Their "Readings in X" series is a good source of information
  383.     on various AI topics. (Many of them are listed below.)
  384.  
  385. ----------------------------------------------------------------
  386. Subject: [2] Search
  387.  
  388. [See also the Barr and Feigenbaum's Handbook of AI, chapter 1;
  389. Nilsson's Principles of AI, sections 2.4.1 through 2.4.4 (A*),
  390. sections 3.1 and 3.2 (AND/OR trees and AO*); and the Mackworth paper
  391. in Readings in Artificial Intelligence.]
  392.  
  393.     Pearl, J. and Korf, R. E., "Search techniques", Annual Review of
  394.     Computer Science, volume 2, J.F. Traub, B.J. Grosz, B.W. Lampson and
  395.     N.J. Nilsson, editors, pages 451-467, Annual Reviews Inc., Palo
  396.     Alto, CA, 1987.
  397.  
  398.     L. Kanal and V. Kumar, "Search in Artificial Intelligence",
  399.     Springer-Verlag, 1988.
  400.  
  401.     Hans J. Berliner, "The B* Tree Search Algorithm: A Best-First Proof
  402.     Procedure", Artificial Intelligence, 12(1):23-40, May 1979. Also
  403.     appears in "Readings in Artificial Intelligence".
  404.  
  405.     Pearl, J., "Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer
  406.     Problem Solving", Addison-Wesley, 1984.
  407.  
  408.     Kirkpatrick, S. Gelatt, CD, and Vecchi, MP, "Optimization by Simulated
  409.     Annealing", Science 220(4589):671-680, 1983.
  410.  
  411. ----------------------------------------------------------------
  412. Subject: [3] Knowledge Representation
  413.  
  414. [Several papers in "Readings in Artificial Intelligence" are relevant,
  415. including S. Amarel "On Representations of Problems on Reasoning about
  416. Actions" and P.J. Hayes "The Frame Problem and Related Problems in AI".]
  417.  
  418.     Brachman, Ronald J. and Levesque, Hector J., editors,
  419.     "Readings in Knowledge Representation", Morgan Kaufmann
  420.     Publishers, 1985.
  421.  
  422.     Ronald J. Brachman and James G. Schmolze, "An overview of the
  423.     KL-ONE knowledge representation system", Cognitive Science,
  424.     9:171-216, 1985.
  425.  
  426.     Ronald J. Brachman, Richard E. Fikes, and Hector J. Levesque,
  427.     "KRYPTON: A functional approach to knowledge representation",
  428.     IEEE Computer, 16:67-73, 1983.
  429.  
  430.     Ronald J. Brachman, "On the epistemological status of semantic
  431.     networks", in N.V. Findler, editor, Associative Networks, pp. 318-353.
  432.     New York: Academic Press, 1979.
  433.  
  434.     Allen Newell, "The Knowledge Level", Artificial Intelligence,
  435.     18:87-127, 1982.
  436.  
  437.     Allen Newell and Herb Simon, "Computer Science as Empirical
  438.     Enquiry: Symbols and Search", Communications of the ACM,
  439.     19(3):113-126, 1976.
  440.  
  441.     Penny Nii, "Blackboard Systems", AI Magazine 7(3), 1986.
  442.  
  443.     Ronald J. Brachman, " ``I lied about the trees'', or, defaults and
  444.     definitions in knowledge representation", AI Magazine 6(3):80-93, 1985.
  445.  
  446.     W.A. Woods, "What's in a link: Foundations for semantic networks", In
  447.     D.G.  Bobrow & A. Collins (Eds.), "Representation and Understanding",
  448.     Academic Press, New York, 1975.  Reprinted in "Readings in Cognitive
  449.     Science", Collins & Smith (eds.), section 2.2.
  450.  
  451. ----------------------------------------------------------------
  452. Subject: [4] Logic
  453.  
  454.     Genesereth, M.R. and Nilsson, N.J., "Logical Foundations of Artificial
  455.     Intelligence", Morgan Kaufmann Publishers, Los Altos, CA, 1987.
  456.  
  457. ----------------------------------------------------------------
  458. Subject: [6]  Natural Language Processing (NLP)
  459.  
  460. General:
  461.  
  462.     Gazdar, G. and Mellish, C., "Natural Language Processing in Lisp:
  463.     An Introduction to Computational Linguistics", Addison-Wesley,
  464.     Reading, Massachusetts, 1989. (There are three different editions
  465.     of the book, one for Lisp, one for Prolog, and one for Pop-11.)
  466.  
  467.     Grosz, B.J., Sparck-Jones, K., and Webber, B.L., "Readings in
  468.     Natural Language Processing", Morgan Kaufmann Publishers, Los
  469.     Altos, CA, 1986.
  470.  
  471.     Robert C. Berwick, "Computational Linguistics", MIT Press,
  472.     Cambridge, MA, 1989, ISBN 0262-02266-4.
  473.  
  474.     Brady, Michael, and Berwick, Robert C., "Computational Models
  475.     of Discourse", MIT Press, Cambridge, MA, 1983.
  476.  
  477.     Klaus K. Obermeier, "Natural Language Processing Technologies
  478.     in Artificial Intelligence: The Science and Industry Perspective",
  479.     John Wiley & Sons, New York, 1989.
  480.  
  481.     Allen, James F., "Natural Language Understanding", The
  482.     Benjamin/Cummings Publishing Company, Menlo Park, California,
  483.     (Addison-Wesley Publishing Company, Reading, Massachusetts),
  484.     1988, ISBN 0-8053-0330-8.
  485.  
  486.     Terry Winograd, "Language as a Cognitive Process", Addison-Wesley,
  487.     Reading, MA, 1983.
  488.  
  489. Terminology:
  490.  
  491.     David Crystal, "A Dictionary of Linguistics and Phonetics", 3rd Edition,
  492.     Basil Blackwell Publishers, New York, 1991.
  493.  
  494. Parsing:
  495.  
  496.     Tomita, M. (Editor), "Current Issues in Parsing Technology",
  497.     Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, 1991.
  498.  
  499.     Tomita, M., "An Efficient Context-Free Parsing Algorithm",
  500.     Computational Linguistics 13:31-46, 1987.
  501.  
  502. Probabilistic Parsing:
  503.  
  504.     Wright, J., "LR Parsing of Probabilistic Grammars with Input
  505.     Uncertainty for Speech Recognition", Computer Speech and Language
  506.     4:297-323, 1990.
  507.  
  508.     Ted Briscoe and John Carroll, "Generalised Probabilistic LR Parsing of
  509.     Natural Language (Corpora) with Unification-based Grammars",
  510.     University of Cambridge Computer Laboratory, Technical Report Number
  511.     224, 1991.
  512.  
  513. Natural Language Understanding:
  514.  
  515.     E. Charniak, "Passing Markers: A Theory of Contextual Influence in
  516.     Language Comprehension", Cognitive Science, 7:171-190, 1983.
  517.  
  518.     Bertram C. Bruce, "Case systems for natural language", Artificial
  519.     Intelligence 6:327-360, 1975.
  520.  
  521.     Yorick Wilks, "A Preferential, Pattern-Seeking, Semantics For
  522.     Natural Language Inference", Artificial Intelligence, 6:53-74, 1975.
  523.  
  524. Natural Language Interfaces:
  525.  
  526.     Raymond C. Perrault and Barbara J. Grosz, "Natural Language
  527.     Interfaces", Annual Review of Computer Science, volume 1, J.F. Traub,
  528.     editor, pages 435-452, Annual Reviews Inc., Palo Alto, CA, 1986.
  529.  
  530. Natural Language Generation:
  531.  
  532.     McKeown, Kathleen R. and Swartout, William R., "Language
  533.     Generation and Explanation", in Zock, M. and Sabah, G.,
  534.     editors, Advances in Natural Language Generation, Volume 1, Pages
  535.     1-51, Ablex Publishing Company, Norwood, NJ, 1988. (Overview of
  536.     the state of the art in natural language generation.)
  537.  
  538. ----------------------------------------------------------------
  539. Subject: [5]  Planning
  540.  
  541. Intros, Overviews, Paper Collections:
  542.  
  543.     James Allen, James Hendler and Austin Tate, editors,
  544.     "Readings in Planning", Morgan-Kaufmann Publishers, 1990.
  545.  
  546.     James Hendler, Austin Tate and Mark Drummond, "AI Planning:
  547.     Systems and Techniques", AI Magazine, May, 1990. (Review article.)
  548.  
  549.     Georgeff, M. P., "Planning," in Annual Review of Computer Science,
  550.     Annual Reviews Inc., pages 359-400, 1987.
  551.  
  552.     Drew McDermott, "Robot Planning", AI Magazine 13:2, Summer
  553.     1992, pp. 55-79.
  554.  
  555.     William R. Swartout, "DARPA Workshop on Planning", AI Magazine,
  556.     9(2):115-131, Summer, 1988. (Survey of current work and issues in
  557.     planning.)
  558.  
  559.     [See also Waldinger's "Achieving several goals simultaneously", in
  560.      "Readings in Artificial Intelligence".]
  561.  
  562. STRIPS:
  563.  
  564.     Fikes, R.E. and Nilsson, N.J., "STRIPS: A new approach to the
  565.     application of theorem proving to problem solving", Artificial
  566.     Intelligence 2:189-208, 1971.
  567.  
  568. ABSTRIPS:
  569.  
  570.     Sacerdoti, E. D., "Planning in a Hierarchy of Abstraction Spaces,"
  571.     Artificial Intelligence, 5:115-135, 1974.
  572.  
  573. Conjunctive Goals:
  574.  
  575.     Chapman, D., "Planning for Conjunctive Goals", Artificial Intelligence
  576.     32:333-377, 1987.
  577.  
  578. NOAH:
  579.  
  580.     Sacerdoti, E., "A Structure for Plans and Behavior", Artificial
  581.     Intelligence, pages 1-65, American Elsevier, New York, 1977.
  582.  
  583.     Sacerdoti, E. D., "The Nonlinear Nature of Plans," Proc. of the Fourth
  584.     Joint Conf. on Artificial Intelligence, Morgan Kaufmann, 1975, 206-214.
  585.  
  586. Reactive Planning:
  587.  
  588.     Agre P.E. and Chapman, D., "Pengi: An Implementation of a Theory of
  589.     Activity", in Proceedings of the Sixth National Conference on
  590.     Aritificial Intelligence, Seattle, WA, July 1987.
  591.  
  592.     Georgeoff, M.P. and Lansky, A.L., "Reactive Reasoning and
  593.     Planning", in Proceedings of the Sixth National Conference on
  594.     Artificial Intelligence, Seattle, WA, pages 677-682, July 1987.
  595.  
  596.     Simmons, R.G., "A theory of debugging plans and interpretations", in
  597.     Proceedings of the Seventh National Conference on Artificial
  598.     Intelligence (AAAI-88), Morgan Kaufmann Publishers, Palo Alto,
  599.     CA, pages 94-99, 1988.
  600.  
  601. Case-based Planning:
  602.  
  603.     Hammond, K., "Case-based Planning: Viewing Planning as a Memory Task",
  604.     Academic Press, Cambridge, MA, 1989.
  605.  
  606. Miscellaneous:
  607.  
  608.     Stefik, M.J., "Planning with Constraints", Artificial Intelligence
  609.     15:111-140 and 16:141-170, 1981.
  610.  
  611.     Wilkins, D.E., "Domain-Independent Planning: Representation and Plan
  612.     Generation", Artificial Intelligence 22:269-301, 1984.
  613.  
  614.     R. Wilensky, "Meta-Planning: Representing and Using Knowledge About
  615.     Planning in Problem Solving and Natural Language Understanding",
  616.     Cognitive Science 5:197-233, 1981.  Reprinted in Readings in Cognitive
  617.     Science, Collins & Smith (eds.), section 5.6.
  618.  
  619. ----------------------------------------------------------------
  620. Subject: [7]  Connectionism and Neural Nets
  621.  
  622. Introductions and Overviews:
  623.  
  624.     Geoffrey E. Hinton, "Connectionist Learning Procedures",
  625.     Artificial Intelligence 40(1-3):185-234, 1989.  Reprinted in
  626.     J. Carbonell, editor, "Machine Learning: Paradigms and Methods",
  627.     MIT Press, 1990.  Also appears as Technical Report CMU-CS-87-115
  628.     (version 2), Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, December 1987.
  629.  
  630.     Kevin Knight, "A gentle introduction to subsymbolic
  631.     computation: Connectionism for the AI researcher". Technical Report
  632.     CMU-CS-89-150, Carnegie Mellon University, School of Computer Science,
  633.     Pittsburgh, PA, May 30, 1989.
  634.  
  635.     Scott Fahlman and Geoffrey Hinton, "Connectionist Architectures for
  636.     Artificial Intelligence", IEEE Computer 20(1):100-109, January 1987.
  637.  
  638.     Hertz, J., Krogh, A., and Palmer, R.G., "Introduction to the Theory of
  639.     Neural Computation", Addison-Wesley, 1991.
  640.  
  641. Paper Collections:
  642.  
  643.     Rumelhart, D.E, and McClelland, J.L., editors, "Parallel Distributed
  644.     Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition" (Vol. 1:
  645.     Foundations; Vol. 2: Psychological and Biological Models),  Cambridge,
  646.     MA: MIT Press, 1986.
  647.  
  648.     Waltz, D., and Feldman, J.A., "Connectionist Models and their Implications:
  649.     Readings from _Cognitive Science_", Ablex, 1988.
  650.  
  651.     Mark Watson, "Common Lisp Modules -- Artificial Intelligence in the
  652.     Era of Neural Networks and Chaos Theory", Springer-Verlag, 1991.
  653.     Includes code written in Macintosh Common Lisp and uses the Mac
  654.     graphical interface (the modules are portable to other Common Lisp
  655.     implementations, but without the graphics).
  656.  
  657.     Anderson, J.A., and Rosenfeld, E., editors, "Neurocomputing: Foundations
  658.     of Research", Cambridge MA: MIT Press, 1988.  Also "Neurocomputing
  659.     Vol. 2: Directions for Research", Cambridge MA: MIT Press, 1991.
  660.  
  661.     Hinton, G.E., and Anderson, J.A., editors, "Parallel Models of
  662.     Associative Memory" (updated edition), Lawrence Erlbaum Associates, 1989.
  663.  
  664.     Hinton, G.E., editor, "Connectionist Symbol Processing", MIT Press, 1990.
  665.     [Was a special issue of Artificial Intelligence, vol. 46, nos. 1-2.]
  666.  
  667.     Touretzky, D.S., editor, "Neural Information Processing Systems", volumes
  668.     1-4 (1988-1991), Morgan Kaufmann.  [Proceedings from the premier
  669.     conference on neural networks.]
  670.  
  671. Connectionist Language Processing:
  672.  
  673.     See the special issue of _Connection Science_, Volume 2 Numbers 1-2, 1990.
  674.     Also the Hinton collection "Connectionist Symbol Processing", above.
  675.  
  676. Connectionist Cognitive Science:
  677.  
  678.     Barnden, J.A., and Pollack, J.B., "Advances in Connectionist and Neural
  679.     Computation Theory Vol. 1: High-Level Connectionist Models", Ablex, 1991.
  680.  
  681.     Quinlan, P., "Connectionism and Psychology: A Psychological Perspective on
  682.     New Connectionist Research", University of Chicago Press, 1991.
  683.  
  684.     Waltz, D., and Feldman, J.A., editors, "Connectionist Models and their
  685.     Implications: Readings from _Cognitive Science_", Ablex, 1988.
  686.  
  687. Philosophical Foundations:
  688.  
  689.     Pinker, S., and Mehler, J, editors, "Connections and Symbols", MIT Press,
  690.     1988.  [Was Cognition special issue Volume 28, 1988]
  691.  
  692.     Clark, A., "Microcognition: Philosophy, Cognitive Science, and Parallel
  693.     Distributed Processing", MIT Press, 1989.
  694.  
  695. ----------------------------------------------------------------
  696. Subject: [8]  Machine Learning
  697.  
  698. General:
  699.  
  700.     J. G. Carbonell, editor, "Machine Learning: Paradigms and Methods", MIT
  701.     Press, Cambridge, MA 1990.
  702.  
  703.     Tom Mitchell, Jaime G. Carbonell, and Ryszard S. Michalski,
  704.     "Machine Learning: A guide to current research", Kluwer Academic
  705.     Publishers, Boston, 1986.
  706.  
  707.     J. W. Shavlik and T. D. Dietterich, editors, "Readings in
  708.     Machine Learning", Morgan Kaufmann Publishers, 1990.
  709.  
  710.     [See also the article on Machine Learning from the Encyclopedia of
  711.      Artificial Intelligence, pages 464-485.]
  712.  
  713. Decision Trees:
  714.  
  715.     Quinlan, J. Ross, "Induction of Decision Trees", Machine Learning
  716.     1:81-106, 1986.
  717.  
  718.     Quinlan, J. Ross, "C4.5: Programs for Machine Learning", Morgan Kaufmann
  719.     Publishers, 1992. ISBN 1-55860-238-0. $44.95 US, $49.45 International.
  720.     For a slight additional charge ($25), the book comes with software (ISBN
  721.     1-55860-240-2). For software only, (ISBN 1-55860-239-9) $34.95 US,
  722.     $38.45 International.
  723.  
  724. Probabilistic Clustering:
  725.  
  726.     Fisher, D.H., "Knowledge Acquisition Via Incremental Conceptual
  727.     Clustering", Machine Learning 2:139-172, 1987. (Probabilistic
  728.     clustering methods.)
  729.  
  730.     Clancey, W.J., "Classification Problem Solving", Proceedings of the
  731.     National Conference on Aritificial Intelligence, 49-55, Los Altos, CA,
  732.     Morgan Kaufmann. 1984.
  733.  
  734. Version Spaces:
  735.  
  736.     Tom M. Mitchell, "Generalization as Search", Artificial Intelligence
  737.     18:203-226, 1982.
  738.  
  739. Machine Discovery:
  740.  
  741.     Langley, P., and Zytkow, J. M., "Data-driven approaches to empirical
  742.     discovery", Artificial Intelligence 40:283-312, 1989.
  743.  
  744.     Langley, P., Simon, H.A., Bradshaw, G.L., and Zytkow, J.M.,
  745.     "Scientific Discovery: Computational Explorations of the Creative
  746.     Processes", MIT Press, Cambridge, MA, 1987.
  747.  
  748.     Langley, P., Simon, H.A. and Bradshaw, G.L., "Heuristics for
  749.     Empirical Discovery", in L. Bolc, editor, Computational Models
  750.     of Learning, Springer-Verlag, 1987. Also appears as CMU CS
  751.     Tech Report CMU-CS-84-14.
  752.  
  753. Chunking:
  754.  
  755.     Laird J.E., Rosenbloom, P.S. and Newell, A., "Chunking in SOAR: The
  756.     Anatomy of a General Learning Mechanism", Machine Learning
  757.     1:1-46, 1986.
  758.  
  759. Explanation-Based Learning:
  760.  
  761.     Mitchell, Tom M., Keller, R. M., and Kedar-Cabelli, S. T.,
  762.     "Explanation-based learning: A unified view", Machine Learning
  763.     1:47-80, 1986.
  764.  
  765. Derivational Analogy:
  766.  
  767.     Carbonell, J. G., "Derivational analogy: A theory of
  768.     reconstructive problem solving and expertise acquisition." In R.S.
  769.     Michalski, Jaime G. Carbonell, and Tom M. Mitchell, editors, Machine
  770.     Learning: An Artificial Intelligence Approach, Morgan Kaufmann
  771.     Publishers, San Mateo, CA, 1986.
  772.  
  773. Theoretical Results:
  774.  
  775.     Leslie G. Valiant, "A theory of the learnable", Communications
  776.     of the ACM, 27(11):1134--1142, 1984.
  777.  
  778.     Haussler, D., "Quantifying Inductive Bias: AI Learning
  779.     Algorithms and Valiant's Learning Framework", Artificial Intelligence,
  780.     36:177-221, 1988.
  781.  
  782. ----------------------------------------------------------------
  783. Subject: [9]  Case-Based Reasoning
  784.  
  785.     Roger C. Schank, "Dynamic Memory: A Theory of Reminding and
  786.     Learning in Computers and People", Cambridge University Press, New
  787.     York, NY, 1982.
  788.  
  789.     Roger C. Schank and C. Riesbeck, "Inside Case-Based Reasoning",
  790.     Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, NJ, 1989.
  791.  
  792.     Craig Stanfill and David Waltz, "Toward Memory-Based
  793.     Reasoning", Communications of the ACM, 29(12):1213-1228,
  794.     December 1986. (Memory-based reasoning.)
  795.