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Inteligencia artificial

Este artículo está sobre modelar pensamiento humano con las computadoras. para otras aplicaciones del término AI, considera el Ai.

La inteligencia artificial, también conocida como inteligencia de la máquina, se define como inteligencia exhibida por cualquier cosa fabricada (es decir artificial) por los seres humanos u otros seres o sistemas sentient (si tales cosas existen siempre en la tierra o a otra parte). Generalmente hipotético se aplica a las computadoras de uso general. El término también se utiliza para referir al campo de la investigación científica en la plausibilidad de y se acerca a crear tales sistemas.

Descripción

La cuestión es de qué inteligencia artificial se puede reducir a dos porciones: ¿"cuál es la naturaleza del artifice" y de "cuál es inteligencia"? La primera pregunta es bastante fácil de contestar, aunque señala a la cuestión de cuál es posible fabricar (dentro de los apremios de ciertos tipos de sistema, e.g. sistemas de cómputo clásicos, de procesos de la fabricación disponibles y de límites posibles en intelecto humana, por ejemplo).

El segundo es mucho más duro, planteando cuestiones del sentido y convienen al uno mismo, la mente (mente inconsciente incluyendo) y la cuestión de qué componentes están implicados en el único tipo de inteligencia él universal que tenemos disponible a estudiar: el de seres humanos. El comportamiento inteligente en seres humanos es complejo y difícil de estudiar o de entender. El estudio de los animales y de los sistemas artificiales que no son apenas los modelos de qué existen ya también se considera extensamente pertinente.

Varios tipos distintos de inteligencia artificial se han aclarado abajo. También, describen las divisiones, la historia, a los autores y a los opositores y las aplicaciones sujetos de la investigación en el tema. Finalmente, las referencias a las descripciones ficticias y no-ficticias del AI se proporcionan.

Ai fuerte y AI débil

Uno popular y la definición temprana de la investigación de la inteligencia artificial, puesta adelante por Juan McCarthy en la conferencia de Dartmouth en 1956, "está haciendo una máquina se comporta de las maneras que serían llamadas inteligentes si un ser humano se comportaba tan.", repitiendo la demanda puesta adelante por Alan Turing en "material e inteligencia de cálculo" (mente, octubre de 1950). Sin embargo esta definición se parece no hacer caso de la posibilidad de AI fuerte (véase abajo). Otra definición de la inteligencia artificial es inteligencia que se presenta de un dispositivo artificial.La mayoría de las definiciones se podrían categorizar como referente cualquier sistemas que piensan como seres humanos, los sistemas que actúan como seres humanos, los sistemas que piensan racional o a los sistemas que actúan racional.

Inteligencia artificial fuerte

La investigación fuerte de la inteligencia artificial se ocupa de la creación de un cierto formulario de la inteligencia artificial computarizada que pueda razonar y solucionar verdad problemas; un formulario fuerte del AI se dice para estar sentient, o uno mismo-enterado. En teoría, hay dos tipos de AI fuerte:
  • Humano-como el AI, en el cual el programa de computadora piensa y razonó como una mente humana.
  • No-humano-como el AI, en el cual el programa de computadora desarrolla un sentience totalmente no humano, y una manera no humana del pensamiento y de razonar.

Inteligencia artificial débil

La investigación débil de la inteligencia artificial se ocupa de la creación de un cierto formulario de la inteligencia artificial computarizada que pueda razonar y solucionar problemas solamente en un dominio limitado; tal máquina , de algunas maneras, acto como si fuera inteligente, pero no poseería inteligencia verdadera o el sentience la prueba clásica para tales capacidades es la prueba de Turing.

Hay varios campos del AI débil, uno de los cuales es lengua natural. Muchos campos débiles del AI han especializado el software o los lenguajes de programación creados para ellos. Por ejemplo, el chatterbot ' ma's-humano ' A.L.I.C.E. de la lengua natural utiliza un lenguaje de programación AIML que sea específico a su programa, y el vario se reproduce, nombrado Alicebots.

Hasta la fecha, mucho del trabajo en este campo se ha hecho con las simulaciones de computadora de la inteligencia basadas en grupos de reglas predefinidos. Muy que poco el progreso se ha hecho en el AI. fuerte dependiendo de cómo uno define sus metas, una cantidad moderada de progreso se ha hecho en el AI débil.

Crítica y soporte filosóficos del AI fuerte

El término "AI fuerte" fue acuñado por Juan Searle y aplicado originalmente a las calculadoras numéricas y a otras máquinas de la tratamiento de la información. Searle definió el AI fuerte:

"según el AI fuerte, la computadora no es simplemente una herramienta en el estudio de la mente; algo, la computadora apropiadamente programada realmente es una mente "(J Searle en cerebros y programas de las mentes. Las ciencias del comportamiento y de cerebro, vol. 3, 1980).

Searle y la mayoría del otros implicados en este discusión están tratando el problema de si una máquina que trabaja solamente con la transformación de datos codificados podría ser una mente, no la aplicación más ancha Monism contra Dualism (IE: si una máquina biológica podría contener una mente).

Searle precisa en su discusión china del sitio que los procesadores de la información llevan los datos codificados que describen otras cosas. Los datos codificados sí mismo son sin setido sin una remisión a las cosas que describe. Esto conduce Searle a precisar que no hay significado o comprensión en un procesador de la información sí mismo. Consecuentemente demandas de Searle para demostrar que incluso una máquina que pasó la prueba de Turing no sería necesariamente consciente en el sentido humano.

Otras opiniones de oposición del asimiento de los filósofos. Daniel que C. Dennett discute en el sentido explicó que si no hay chispa o alma mágica, después el hombre es apenas una máquina, y él pregunta porqué el antropomecánico debe tener un excedente privilegiado de la posición el resto de las máquinas posibles cuando viene a la inteligencia. Dennett va más lejos que este soporte para el AI débil, y también propone que los procesadores de la información podrían convertirse en mentes.

Algunos filósofos sostienen que si es débil entonces debe el AI está aceptado mientras que posible tan AI fuerte. La posición débil del AI, esa inteligencia pudo ser evidente pero no sería una ' mente ', se contradice en muchas maneras, pero un ejemplo accesible se puede encontrar en la introducción de Simon Blackburn a la filosofía, piensa. Blackburn precisa que usted puede ser que aparezca inteligente pero no hay manera de informar si esa inteligencia es verdadera (IE: una ' mente '): Tenemos que tomarla en confianza o la fe.

El AI fuerte se parece implicar las asunciones siguientes sobre la mente:

  1. la mente es software, un autómata finito así que la tesis de la Iglesia-Turing se aplica a ella
  2. el presentism describe la mente
  3. la mente existe exclusivamente dentro del cerebro

Y la asunción siguiente sobre el cerebro:

  1. el cerebro es puramente tornillería (es decir sigue solamente las reglas de una computadora clásica)

Algunos (Roger incluyendo Penrose) atacan la aplicabilidad de la tesis de la Iglesia-Turing. Otros dicen que la mente no es totalmente física. La discusión de Roger Penrose se basa sobre el concepto del hypercomputation que es posible en nuestro universo. Los mecánicos de Quantum y los mecánicos neutonianos no permiten el hypercomputation sino que se piensa que algunas veces extrañas del espacio . Al menos se parece haber acuerdo que nuestro universo no es suficientemente convoluted permitir tal hypercomputation.

La verdad del AI fuerte depende en última instancia sobre si las máquinas de la tratamiento de la información pueden incluir todas las características de mentes tales como sentido. Sin embargo, el AI débil es independent del problema fuerte del AI y no puede haber duda que muchas de las características de computadoras modernas tales como buscar de la multiplicación o de la base de datos no se pudieron haber considerado ' inteligente ' solamente hace un siglo.

Historia

Revelado de la teoría del AI

Mucho del enfoque (de la original) de la investigación de la inteligencia artificial atrae de un acercamiento experimental a la psicología, y acentúa qué se puede llamar inteligencia lingüística (ejemplificada lo más mejor posible en la prueba de Turing).

Se acerca a la inteligencia artificial que no se centra en inteligencia lingüística incluye la robótica y la inteligencia colectiva se acerca, que se centran en la manipulación activa de un ambiente, o toma de decisión del consenso, y drenaje de la biología y de la ciencia política al buscar modelos de cómo se organiza el comportamiento "inteligente".

La teoría de la inteligencia artificial también atrae de los estudios animales, en detalle con los insectos, que son más fáciles de emular como robustezas (véase la vida artificial), así como animales con una cognición más compleja, incluyendo los monos, que se asemejan a seres humanos de muchas maneras pero tienen menos capacidades desarrolladas para el planeamiento y la cognición. Los investigadores del AI discuten que los animales, que son más simples que seres humanos, ought ser considerablemente más fáciles de mímico. Pero los modelos de cómputo satisfactorios para la inteligencia animal no están disponibles.

Los papeles seminales que avanzan el concepto de la inteligencia de la máquina incluyen un cálculo lógico de las ideas inmanentes en Activity nerviosa (1943), por Warren McCulloch y Walter Pitts, y en el material de cálculo e Intelligence (1950), por Alan Turing, y simbiosis de la Hombre-Computadora de J.C.R. Licklider. Ver la cibernética y la prueba de Turing para la discusión adicional.

Había también los papeles tempranos que negaron la posibilidad de inteligencia de la máquina en los argumentos lógicos o filosóficos tales como Minds, Machines y Gödel (1961) por Juan Lucas.

Con el revelado de las técnicas prácticas basadas en la investigación del AI, los abogados del AI han discutido que los opositores del AI han cambiado en varias ocasiones su posición respecto a las tareas tales como ajedrez de computadora o reconocimiento de discurso que fueron miradas previamente como "inteligentes" para negar las realizaciones del AI. Precisan que esta mudanza de los goalposts define con eficacia "inteligencia" como "cualesquiera seres humanos pueden hacer que no pueden las máquinas".

Juan von Neumann (cotizado por E.T. Jaynes) anticipó esto en 1948 diciendo, en respuesta a un comentario en una conferencia que era imposible que una máquina piense: "usted insiste que hay algo que una máquina no puede hacer. Si usted me informa exacto cuál es que una máquina no puede hacer, entonces puedo hacer siempre una máquina cuál hará apenas eso!". Von Neumann refería probablemente a la tesis de la Iglesia-Turing que indica que cualquier procedimiento eficaz se puede simular por la computadora de a (generalizada).

En 1969 McCarthy y Hayes comenzaron la discusión sobre el problema del bastidor con su ensayo, "algunos problemas filosóficos del punto de vista de la inteligencia artificial".

Investigación experimental del AI

La inteligencia artificial comenzó como campo experimental en los años 50 con los pioneros tales como Allen Newell y Herberto Simon, que fundó el primer laboratorio de la inteligencia artificial en la universidad de Carnegie-Mellon-Mellon, y McCarthy y Marvin Minsky, que fundó el laboratorio del MIT AI en 1959. Assistieron todo a la conferencia ya mencionada del AI del verano de la universidad de Dartmouth en 1956, que fue organizado por McCarthy, Minsky, Nathan Rochester de la IBM y Claude Shannon.

Históricamente, hay dos amplios estilos de la investigación del AI - los "neats" y "scruffies". "la investigación aseada" , clásica o simbólica del AI, en general, implica la manipulación simbólica de conceptos abstractos, y es la metodología usada en la mayoría de los sistemas expertos. El paralelo a esto es el "scruffy", o el "connectionist", los acercamientos, de los cuales las redes de los nervios son el ejemplo más conocido, que intentan "desarrolla" inteligencia con sistemas y después mejorarlos con un cierto proceso automático más bien que sistemáticamente diseñar del edificio algo terminar la tarea. Ambos acercamientos aparecieron muy temprano en historia del AI. A través de los años 60 y de los años 70 los acercamientos scruffy fueron empujados a los antecedentes, pero el interés fue recuperado en los años 80 en que las limitaciones de los acercamientos "aseados" del tiempo llegaron a ser más sin obstrucción. Sin embargo, ha llegado a ser sin obstrucción que los métodos contemporáneos que usan ambos amplios acercamientos tienen limitaciones severas.

La investigación de la inteligencia artificial fue financiada muy pesadamente en los años 80 por el Defense Advanced Research Projects Agency en los Estados Unidos y por la quinto generación los sistemas informáticos proyectan en Japón. La falla del trabajo financió en ese entonces para producir resultados inmediatos, a pesar de las promesas grandiosas de algunos médicos del AI, conducidas a las reducciones correspondientemente grandes en el financiamiento por las agencias de estatal al el final de los '80, conduciendo a un descenso general en actividad en el campo conocido como invierno del AI. Sobre la década siguiente, muchos investigadores del AI se movieron en áreas relacionadas con metas más modestas tales como aprender de máquina, robótica, y visión de computadora, aunque la investigación en el AI puro continuó en los niveles reducidos.

Aplicaciones prácticas de las técnicas del AI

Mientras que el progreso hacia la última meta humano-como de la inteligencia ha sido lento, muchos efectos han venido en el proceso. Los ejemplos notables incluyen el lisp de las idiomas y el prólogo, que fueron inventados para la investigación del AI pero ahora se utilizan para las tareas no-Non-AI. La cultura del hacker primero soltó de laboratorios del AI, en detalle el laboratorio del MIT AI, hogar en las varias horas a las lumbreras tales como McCarthy, Minsky, Seymour Papert (quién desarrolló insignia allí), Terry Winograd (quién abandonó el AI después de desarrollar SHRDLU).

Se han construido muchos otros sistemas útiles usando las tecnologías que eran por lo menos una vez áreas activas de la investigación del AI. Algunos ejemplos incluyen:

  • El chinuk fue declarado el campeón antropomecánico del mundo en los inspectores (bosquejos) en 1994.
  • Azul profundo, una computadora ajedrez-que juega, golpe Garry Kasparov en un fósforo famoso en 1997.
  • La lógica confusa, una técnica por razonar bajo incertidumbre, se ha utilizado extensamente en sistemas de control industriales.
  • Los sistemas expertos se están utilizando a un cierto grado industrial.
  • Los sistemas de traducción automática tales como SYSTRAN se utilizan extensamente, aunque los resultados no son todavía comparables con los traductores humanos.
  • Las redes de los nervios se han utilizado para una variedad amplia de tareas, de sistemas de la detección de la intrusión a los juegos de computadora.
  • Los sistemas del reconocimiento de caracteres óptico pueden traducir la escritura europea escrita a ma'quina arbitraria al texto.
  • El reconocimiento del cursivo se utiliza en millones de ayudantes digitales personales.
  • El reconocimiento de discurso está comercialmente disponible y se despliega extensamente.
  • Los sistemas de la álgebra de la computadora, tales como Mathematica y Macsyma, son ordinarios.
  • Los sistemas de la visión de la máquina se utilizan en muchas aplicaciones industriales que se extienden de la verificación de la tornillería a los sistemas de la seguridad.

La visión de la inteligencia artificial que substituía el juicio profesional humano se ha presentado muchas veces en la historia del campo, en la ciencia ficción y hoy en algunas áreas especializadas donde los "sistemas expertos" se utilizan para aumentar o para substituir el juicio profesional en algunas áreas de la ingeniería y del remedio.

Consecuencias hipotéticas del AI

Algunos observadores preven el revelado de los sistemas que son más inteligentes lejano y complejo que cualquier cosa sabida actualmente. Un nombre para estos sistemas hipotéticos es artilects.Con la introducción de sistemas no deterministas artificial inteligentes, muchas ediciones éticas se presentarán. Muchas de estas ediciones nunca no han sido encontradas por la humanidad.

En un cierto plazo, los discusiones tienen tendieron para centrarse menos y menos en "posibilidad" y más en "deseabilidad", según lo acentuado en los discusiones de "Cosmist" (contra "Terran") iniciados por Hugo de Garis y Kevin Warwick. Un Cosmist, según de Garis, está intentando realmente construir sucesores más inteligentes a la especie humana. La aparición de este discusión sugiere que las preguntas de la deseabilidad pudieron también haber influenciado a algunos de los pensadores tempranos "contra".

Algunas ediciones que traen preguntas éticas hacia arriba interesantes son:

  • Determinando el sentience de un sistema creamos.
    • Prueba de Turing
    • Cognición
    • ¿Por qué tenemos una necesidad de categorizar estos sistemas en todos?
  • ¿Se puede el AI definir en un sentido calificado?
  • Freedoms y las derechas para estos sistemas
  • ¿Puede el AIS ser "más elegante" que seres humanos de la misma manera que somos "más elegantes" que otros animales?
  • Sistemas que diseñan que son más inteligente lejano que cualquier un ser humano
  • Decidir cuántas salvaguardias para diseñar en estos sistemas
  • Viendo cuánto necesita la capacidad que aprende un sistema replegar el pensamiento humano, o cómo esta' bien podría hacer tareas sin él (e.g. los sistemas expertos)
  • La Singularidad
  • Efecto sobre carreras y trabajos. Los problemas pueden asemejarse a los problemas considerados bajo libre cambio.

Subcampos de la investigación del AI

  • Búsqueda combinatoria
  • Visión de computadora
  • Sistema experto
  • Programación genética
  • Algoritmo genético
  • Representación del conocimiento
  • El aprender de máquina
  • Planeamiento de la máquina
  • Red de los nervios
  • Proceso de lengua natural
  • Síntesis del programa
  • Robótica
  • Vida artificial
  • El ser artificial
  • Inteligencia artificial distribuida
  • Inteligencia Del Enjambre

La programación de la lógica a veces era considerada un campo de la inteligencia artificial, pero ésta es no más larga el caso.

Figuras famosas

Máquinas que exhiben un cierto grado de "inteligencia"

Hay muchos ejemplos de los programas que exhiben un cierto grado de inteligencia. Algunos de éstos son:

  • El proyecto del comienzo - un sistema tela-basado que contesta a preguntas en inglés.
  • Cyc, una base de conocimiento con la colección extensa de hechos sobre el mundo verdadero y la capacidad lógica del razonamiento.
  • ALICIA, un chatterbot
  • Alan, otro chatterbot
  • ELIZA, un programa que finge ser sicoterapeuta, desarrollado en 1966
  • El PAM (mecanismo de Applier del plan) - un sistema que entendía de la historia se convirtió por Juan Wilensky en 1978.
  • SAM (mecanismo ma's applier) de la escritura - un sistema que entiende de la historia, desarrollado en 1975.
  • SHRDLU - un programa de computadora temprano de la comprensión de idiomas naturales se convirtió en 1968-1970.
  • Criaturas, un juego de computadora con las criaturas de la crianza, del desarrollo cifradas del nivel genético hacia arriba que usa una bioquímica sofisticada y cerebros de la red de los nervios.
  • Historia de las noticias de BBC en el creador de la creación más última de las criaturas. Steve Lucy Magnífico.
  • Eurisko - una lengua para solucionar problemas que consiste en la heurística, incluyendo la heurística para que cómo utilice y cambie su heurística. Convertido en 1978 por Douglas Lenat.
  • Visión para los cirujanos - un grupo de la radiografía en el MIT que investiga la visión médica.
  • Los programas red-basados de los nervios para el chaquete y van.

Investigadores del AI

Hay muchos millares de investigadores del AI alrededor del mundo en los centenares de instituciones y de compañías de investigación. Entre el muchos que han hecho contribuciones importantes estar:

  • Maggie Boden
  • Arroyos De Rodney
  • Boris Katz
  • Doug Lenat
  • Juan McCarthy
  • Marvin Minsky
  • Raj Reddy
  • Roger Schank
  • Alan Turing
  • Wolfgang Wahlster
  • Terry Winograd

A algunos informáticos, la inteligencia artificial de la frase ha adquirido algo de un mal nombre debido a la discrepancia grande entre qué se ha logrado hasta ahora en el campo y más nociones generalmente de la inteligencia. Este problema ha sido agravado por los varios escritores populares de la ciencia y las personalidades de los medios tales como Kevin Warwick que trabajo ha levantado las expectativas de la investigación del AI lejos más allá de sus capacidades actuales. Por esta razón, algunos investigadores que trabajaban en asuntos se relacionaron con la inteligencia artificial dicen que trabajan en ciencia cognoscitiva, informática, inferencia estadística o la ingeniería de información. Sin embargo, se ha hecho el progreso en hecho, y el AI se emplea hoy rutinariamente en millares de sistemas industriales alrededor del mundo. Ver el papel de AAAI de Raj Reddy para una revisión enorme de los sistemas del mundo real del AI en el despliegue hoy.

Recursos

Lectura adicional

No-ficcio'n

  • Inteligencia Artificial: Un acercamiento moderno por Estuardo J. Russell y Peter Norvig
  • Gödel, Escher, Bach: Una trenza de oro eterna de Douglas R. Hofstadter
  • ' ' sombras de la mente y mente del emperador de la nueva de Roger Penrose
  • Sentido explicado por Dennett.
  • La edad de máquinas espirituales de Ray Kurzweil
  • El Entender Que entiende: Ensayos en la cibernética y la cognición de Heinz von Foerster
  • En la imagen del cerebro: Romper la barrera entre la mente humana y las máquinas inteligentes de Jim Jubak
  • Computadoras de hoy, máquinas inteligentes y nuestro futuro de Hans Moravec, universidad de Stanford

Ficción

Lo que sigue es una lista de trabajos influyentes ve también listas más largas en:-

* Lista de robustezas y de androides ficticios:
* Lista de computadoras ficticias:
  • HAL 9000 de 2001 una odisea del espacio
  • HARLIE hacia adentro cuando H.A.R.L.I.E. era uno de David Gerrold
  • A.I.: Inteligencia Artificial
  • La inteligencia artificial - principalmente sus implicaciones filosóficas y su impacto en humanidad -- es un tema importante en novela del campus de la casa de campo de David piensa. (2001).
  • La luna es una amante áspera de Roberto A. Heinlein
  • Neuromancer De Guillermo Gibson
  • I de Isaac Asimov, serie de la robusteza, introduciendo los tres leyes famosos de la robótica, se considera a menudo ser la pintura ficticia más exacta del AI

Fuentes

  • Juan McCarthy: Oferta para el proyecto de investigación del verano de Dartmouth sobre la inteligencia artificial.

Ver también

  • Publicaciones importantes en inteligencia artificial.

Filosofía

  • functionalism
  • sentido simulado
  • Sitio chino de Searle
  • sentido

Lógica

  • semántica

Ciencia

  • ciencia cognoscitiva
  • informática
  • cibernética
  • psicología

Aplicaciones

  • proyectos de la inteligencia artificial
  • agente de la inteligencia artificial
  • el computar bio-inspirado

Uncategorised

  • Inteligencia colectiva - la idea que un número relativamente grande de la gente que coopera en un proceso puede conducir a la acción confiable.
  • Mente de Quantum - la idea que la coherencia en grande del quántum es necesaria entender el cerebro.
  • la singularidad - una época en la cual el progreso tecnológico acelera más allá de la capacidad de los seres humanos del actual-di'a de entenderla, o el punto en la época de la aparición de la inteligencia elegante-que-humana.
  • Mindpixel - un proyecto para recoger simple verdad/las aserciones falsas y lo valida de colaboración con la puntería de usarlos como cuerpo del conocimiento humano del sentido común que se pueda utilizar por una máquina.
  • Juego que programa el AI
  • sentido artificial
  • sistemas del mantenimiento de verdad - por Gerald Jay Sussman y Richard Stallman

Eslabones externos

General

  • Programming:AI @ Wikibooks.org
  • Universidad de los recursos de Berkeley AI que se ligan a cerca de 869 otras páginas de WWW sobre el AI
  • Depósito del AI - discusión, noticias, y artículos de la comunidad
  • Web site del premio de Loebner
  • AIWiki - un wiki dedicado al AI.
  • AIAWiki - algoritmos e investigación del AI.
  • Categoría de la tela del AI en directorio abierto
  • Mindpixel "El Esfuerzo Más grande De la Inteligencia Artificial Del Planeta"
  • OpenMind CommonSense "computadoras de enseñanza la materia que todos sabemos"
  • Tablero artificial inteligente de Ouija - ejemplo creativo humano-como del AI
  • Vida Artificial - Laboratorio del Ai, Zurich
  • Heurística y AI en finanzas y la inversión

La fuente abierta AI de SourceForge proyecta - 1139 proyectos
  • Implicaciones éticas y sociales de la automatización del en del AI

Organizaciones relacionadas del AI

  • Asociación americana para la inteligencia artificial
  • Comité que coordina europeo para la inteligencia artificial
  • La asociación para la lingüística de cómputo
  • Unión Del Estudiante De la Inteligencia Artificial
  • Centro de investigación alemán para la inteligencia artificial, DFKI gmbH
  • Asociación para la incertidumbre en inteligencia artificial
  • Instituto de la singularidad para la inteligencia artificial

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