swoistym urządzeniem tego typu jest odbiornik radiowy samorzutnie dostrajający się dó najbliższej silnej stacji, filtr oddzielający sygnał użyteczny do zakłóceń oraz inne znane już. wcześniej konstrukcje.
Naukowiec radziecki J. Cypkin w Podstawach teorii układów uczących się 1 opisał je w precyzyjnie matematyczny sposób. Jest to książka szczególnie godna polecenia. Cechą charakterystyczną wielu publikacji radzieckich jest przeładowywanie tekstu matematyką. Nawet do opisu oczywistych dla czytelnika zagadnień wytacza się męczący swoją drobiazgowością aparat matematyczny. Nie zawsze więc staje sił, by przez barykady twierdzeń i dowodów dobrnąć do praktycznie mało istotnych wniosków. U Cypkina opis matematyczny, choć tu i ówdzie bardzo intensywny, nie przekracza możliwości percepcji przeciętnego absolwenta szkoły wyższej, a daje od początku (pierwszy rozdział nosi tytuł Cel uczenia) przejrzysty obraz przedmiotu. Jeśli zaś chodzi o programy komputerowe modelujące podstawowe metody uczenia się, można je znaleźć w pracy L. Ulira, cytowanej w poprzednim rozdziale.
Problem uczenia się przestał być w praktyce sztucznej inteligencji zagadnieniem samym w sobie i rozpatrywany jest przy okazji rozwiązywania problemów, gier lub rozpoznawania obrazów. Schemat blokowy programu, w którym wykorzystano proces uczenia się w celu rozpoznawania obrazów, przedstawia rys. 56. Wiele urządzeń, które badacze sztucznej inteligencji zbudowali do różnych zadań, można uważać za zdolne do uczenia się. Jednym z nich jest maszyna Minerwa z Kent, która składa się z tzw. elementów Slam (Stored Logic Adaptive
J. Z. Cypkin, Podstawy teorii układów uczących się, WNT, Warszawa 1973.