Вход
Войти на сайт
Я забыл пароль
Войти
Регистрация
Регистрация
ЖАНРЫ
401
АВТОРЫ
329 535
КНИГИ
842 264
СЕРИИ
37 359
КАНАЛЫ
15
Литмир - Электронная Библиотека
>
Марков Сергей Николаевич
>
Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта
>
Стр.368
Сергей Марков Охота на электроовец Большая книга искусственного интеллекта
1
Главный редактор Андрей Федичкин Научный редактор (глубокое обучение) кандидат физико-математ...
1
Предисловие
1
1 Договоримся об определениях
2
Причина многих ожесточённых и бесплодных споров с давних времён — в том, что спорщики, сами тог...
2
1.1 Понятие ИИ. Прикладной/слабый ИИ, сильный ИИ (AGI)
3
1.2 Тест Тьюринга, китайская комната Сёрля
4
1.3 Машинное обучение, его виды и области применения
6
Одно из распространённых заблуждений об искусственном интеллекте заключается в уверенности, чт...
6
1.3.1 Виды машинного обучения
6
1.3.2 Задачи, решаемые с помощью машинного обучения
7
1.3.3 Области применения машинного обучения
8
2 Сквозь тьму веков. История думающих машин
8
Инструменты, помогающие выполнять интеллектуальные задачи, люди начали создавать так давно, что...
8
2.1 Древние счётные устройства и механизмы
8
2.1.1 Счёты, абак и астролябия
8
2.1.2 Антикитерский механизм
11
2.2 Неперовы палочки
15
2.3 Машина Шиккарда и паскалина
16
2.4 Машины Бэббиджа
18
2.4.1 Юность Бэббиджа. Проект де Прони как источник вдохновения
18
2.4.2 Доработка таблиц «Морского альманаха». Первая модель разностной машины
19
2.4.3 Развитие и проблемы проекта разностной машины
20
2.4.4 Последователи Бэббиджа: Георг Шутц и другие
21
2.4.5 Идеи Бэббиджа и их реализация
22
2.4.6 История перфокарт
22
2.4.7 Современники Бэббиджа — Ада Лавлейс и Луиджи Менабреа
24
2.4.8. Последние годы Бэббиджа и дальнейшая жизнь его идей
25
2.5 Табулятор Холлерита
26
2.6 Вершины механических вычислительных систем: военные баллистические вычислители
31
2.7 От электромеханических машин к ЭВМ
34
Как бы совершенны ни были механические вычислительные системы начала XX в., их судьба всё же б...
34
2.7.1 Конрад Цузе, создатель первого компьютера Z1
34
2.7.2 Говард Эйкен и компьютер Mark I
37
2.7.3 Кто же был первым?
38
2.7.4 Теоретики — Гёдель, Чёрч, Тьюринг
38
2.7.5 Забытый изобретатель Джон Винсент Атанасов
41
2.7.6 Взлом немецких военных шифров
43
2.7.7 Создатели советских ЭВМ — Сергей Лебедев и Исаак Брук
47
3 Машины, которые играют в игры, и игры, в которые играют машины
49
Как и во всякой экспериментальной науке, специалистам, занимающимся исследованиями в области ИИ...
49
3.1 Ним и ниматрон
50
3.2 Крестики-нолики
52
3.3 Играть на уровне бога: от Цермело до «Ломоносова» (первое отступление)
54
3.3.1 Основоположник теории игр Эрнст Цермело
54
3.3.2 Метод обратной индукции
55
3.3.3 Применение обратной индукции для анализа шахматных окончаний
57
3.3.4 Виды решений: сильное, слабое, ультраслабое
58
3.3.5 Гекс — игра без ничьих
59
3.3.6 Решения разных игр
60
3.4 Шашки
60
Шашки — одна из самых древних настольных игр, известная человечеству с незапамятных времён. Ар...
60
3.4.1 Начало. Шашечная программа Кристофера Стрейчи
61
3.4.2 Продолжение. Шашечная программа Артура Сэмюэла
62
3.4.3 Дебют программы Chinook Джонатана Шеффера
65
3.4.4 Первый матч против чемпиона мира
67
3.4.5 Решающий матч
68
3.4.6 Нахождение слабого решения шашек
69
3.5 Шахматы
70
3.5.1 Шахматные автоматы и механизмы
70
3.5.2 Шахматные программы… без шахматных машин
72
3.5.3 Алекс Бернстайн и первая полноценная шахматная программа
74
4.5.4 СССР и США — творческая атмосфера созидания
76
4.5.5 Первые матчи шахматных программ и история «Каиссы»
77
4.5.6 Рассуждения о теоретической основе шахматного программирования и идеи Ботвинника
81
3.5.7 Прогресс в компьютерных шахматах в конце XX века
84
3.5.8 Появление и развитие проекта Фэнсюна Сюя
85
3.5.9 Первый матч против чемпиона мира
88
3.5.10 Второй матч против чемпиона мира
90
3.5.11 Компьютерные шахматы после Deep Blue
94
3.6 Грубая сила машины: отделяем правду от вымысла (второе отступление)
95
3.7 Го — новая цель
97
3.8 Итоги и перспективы
98
4 Нейронные сети и глубокое обучение
99
4.1 Бионика и история изучения мышления
99
4.2 Лягушки, мыши, кальмары, люди и другие животные в цепких руках нейрофизиологов
101
4.2.1 От экспериментов на животных до открытия нейронов
101
4.2.2 История исследований электрической активности мозга
102
4.2.3 Первые математические модели нейрона — Хорвег, Вейс и Лапик
104
4.2.4 Принцип «всё или ничего» — Лукас, Эдриан, Като
107
4.2.5 Два английских джентльмена и долгопёрый прибрежный кальмар
110
4.2.6 Мышонок Гарольд и его увлекательная жизнь после смерти
112
4.2.7 Коннектомика сегодня
113
4.3 История первой модели искусственного нейрона: Мак-Каллок и Питтс
115
Но вернёмся в суровую действительность первой половины XX в. Учёные, ставившие перед собой цел...
115
4.3.1 Учёный, беспризорник и иммигрант
115
4.3.2 «Мы знаем, как мы знаем»
118
4.3.3 Удивительные приключения нейронных сетей в мире кибернетики: работа с Норбертом Винером
118
4.3.4 Научная богема и экспериментальная эпистемология
121
4.3.5 Грустный эпилог
122
4.4 Фрэнк Розенблатт, перцептрон, кот Тобермори и крысы
123
4.4.1 Наследие Мак-Каллока и Питтса
123
4.4.2 Развитие нейросетевых моделей
124
4.4.3 Исследования нейробиологов
126
4.4.4 Первые эксперименты в области искусственных нейронных сетей
127
4.4.5 Перцептрон Розенблатта
129
4.4.6 Первые нейрокомпьютеры
131
4.4.7 Нейросетевые исследования 1960-х годов
133
4.4.8 Теоретические результаты
134
4.4.9 Друзья, увлечения и крысы Розенблатта
134
4.5 «Чистюли» и «грязнули» — разные школы ИИ
136
4.6 Марвин Минский и зима искусственного интеллекта
137
Сергей Марков Охота на электроовец Большая книга искусственного интелл...
142
5 Предвестники весны искусственного интеллекта
142
В 1984 г. темой публичных дебатов, организованных на общем собрании Американской ассоциаци...
142
5.1 Три ключевых фактора успеха
144
5.2 Модели и алгоритмы
144
5.2.1 СССР, Фрейд и котики приходят на помощь
144
5.2.2 Исследования Румельхарта
145
5.2.3 Метод обратного распространения ошибки
147
5.2.3.1 Описание проблемы
147
5.2.3.2 Начало поиска метода
148
5.2.3.3 Зигмунд Фрейд и его нейробиологические исследования
149
5.2.3.4 Теория расчёта весов и описание метода обратного распространения ошибки
152
5.2.4 Глубокое обучение: многослойные нейронные сети с регулярной структурой
153
Трудно в наши дни найти человека, который хотя бы раз не слышал термин «глубокое обучение». П...
153
5.2.4.1 Роль котиков в развитии нейронных сетей
155
5.2.4,2 Когнитрон и неокогнитрон Кунихико Фукусимы
157
5.2.4.3 Ян Лекун: внедрение метода обратного распространения ошибки для обучения свёрточных нейронных сетей
158
5.2.5 Рекуррентные нейронные сети
159
5.2.5.1 Обсуждение теоретической возможности
159
5.2.5.2 Предложения и проблемы
160
5.2.5.3 Сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и другие модели
161
5.2.6 Автокодировщики, контрастное обучение и близнецы Барлоу
162
5.3 Машины
165
5.3.1 Гордон Мур и его закон
165
5.3.2 Пределы роста
167
5.3.3 Оборудование для нейронных сетей: GPU, TPU, FPGA
168
5.3.4 Импульсные нейронные сети
170
5.3.5 Нейроморфные системы типа I. Начало
171
5.3.6 Нейроморфные системы типа I. Исследования мозга и принцип STDP
173
5.3.7 Нейроморфные системы типа I. Перспективы
175
5.3.8 Нейроморфные системы типа II. Начало
176
5.3.9 Открытие мемристора
177
5.3.10 Нейроморфные системы типа II сегодня
178
5.3.11 Перспективные вычислительные технологии
179
5.4 Данные
180
6 Час настал. Да грянет бал!
182
6.1 ИИ сейчас — большой интерес, обширные вложения и хорошие прогнозы
182
6.2 Машина распознаёт образы
185
Распознавание образов [pattern recognition] — это отрасль ИИ, которая занимается автоматически...
185
6.2.1 Распознавание изображений
186
30 сентября 2012 г. свёрточная нейронная сеть, известная сегодня под названием AlexNet, с сущ...
186
6.2.1.1 Фей-Фей Ли и ImageNet
186
6.2.1.2 SuperVision и её особенности
188
6.2.1.3 Предшественники AlexNet
189
6.2.1.4 Последователи AlexNet. GoogLeNet как новый уровень
190
6.2.1.5 Конец начала и перспективы развития
191
6.2.2 Распознавание звука
192
6.2.2.1 «Тобермори» — фоноперцептрон Розенблатта
192
6.2.2.2 Теория звука и общие соображения о распознавании речи
192
6.2.2.3 Корпусы речи
194
6.2.2.4 Метрики оценки
195
6.2.2.5 Прогресс и проблемы
195
6.2.3 Распознавание образов в играх
198
6.2.3.1 Победа в го
198
6.2.3.2 Методы в основе AlphaGo
199
6.2.3.3 Дальнейшее развитие AlphaGo — отказ от человеческих знаний
199
6.2.3.4 Кто же сильнее в шахматах?
200
6.2.3.5 Последние достижения нейросетей в го и шахматах
201
6.2.3.6 Игры с неполной информацией: карточные игры
202
6.2.3.7 Игры с неполной информацией: стратегии реального времени
203
6.2.4 Распознание образов: кое-что ещё
205
6.3 Машина учится понимать: обработка естественного языка
205
Различные области науки и технологий содержат множество пересечений, что делает невозможным по...
205
6.3.1 Первые диалоговые системы: ELIZA, PARRY и SHRDLU
206
О создании диалоговых систем [dialogue system], или, как их сегодня нередко называют, разгово...
206
6.3.1.1 ELIZA
206
6.3.1.2 PARRY
206
6.3.1.3 SHRDLU
207
6.3.2 Сосиска в тексте: машинный перевод
208
Ещё одна задача из области обработки естественного языка, возможно не такая зрелищная, как пр...
208
6.3.2.1 Первые проекты Смирнова-Троянского и Арцруни
208
6.3.2.2 Использование ЭВМ и формулирование теории машинного перевода
209
6.3.2.3 Джорджтаунский эксперимент, принёсший оптимизм
210
6.3.2.4 Отчёт ALPAC, принёсший разочарование
211
6.3.2.5 Подходы к машинному переводу и его дальнейшее развитие
213
6.3.2.6 Метрики и проблемы качества перевода
217
6.3.3 Семантическая вселенная: от Бенджио и Миколова до трансформеров
218
6.3.3.1 Представление текстовой информации
218
6.3.3.2 Языковые модели и работа Бенджио
219
6.3.3.3 Революция word2vec
221
6.3.3.4 Наследники word2vec. Концепция «внимания»
224
6.3.3.5 Вторая революция в NLP: трансформеры
225
6.3.3.6 Тесты на понимание естественного языка
228
6.3.4 Современные чат-боты и прогнозы Тьюринга
230
6.3.4.1 Успехи чат-ботов — отличаем правду от вымысла
230
6.3.4.2 Смысл теста Тьюринга
232
6.3.4.3 Прогресс диалоговых систем и применяемые подходы
232
6.3.4.4 Перспективные диалоговые модели
234
6.4 Машина учится говорить
236
6.4.1 Первые попытки синтеза речи
236
6.4.2 Новые шаги — от «Эуфонии» к вокодерам
239
6.4.3 Синтез речи на ЭВМ и его применение
242
6.4.4 Развитие конкатенативного синтеза речи
243
6.4.5 Развитие параметрического синтеза речи
243
6.4.6 Первые применения нейронных сетей для синтеза речи
245
6.4.7 Появление модели WaveNet и новые проблемы
246
6.4.8 Современные TTS-системы
247
6.4.9 Направления новых исследований
249
6.5 Эмоциональные вычисления и социальный ИИ
249
6.5.1 Как насчёт эмоций и сознания у машин?
249
6.5.2 Эмоциональный интеллект
254
6.5.3 Представление эмоциональной информации
255
6.5.4 Наборы данных для анализа эмоций
257
6.5.5 Современные достижения в анализе эмоций
260
6.5.6 Настоящее и будущее эмоциональных вычислений
261
6.6 Машина учится творить: генеративные модели
262
6.6.1 Критерии творчества
262
6.6.2 Первые опыты по автоматизации сочинения текстов
263
6.6.3 Рождение нейросетевой литературы
265
6.6.4 GPT-3 и гонка за триллионом параметров
270
6.6.5 Лучше меньше, да умнее! Появление ChatGPT
274
6.6.6 Фундаментальные модели и новые перспективы
277
6.6.7 Машина как художник. Первые шаги: раскраска и стилизация
282
6.6.8 Машина как художник. Генеративно-состязательные сети и ганизм
285
6.6.9 Машина как художник. Создание изображения по текстовому описанию
288
6.6.10 Машина создаёт видео
293
6.6.11 Машина как композитор
294
6.6.12 Машина создаёт всё: мультимодальные модели
300
6.6.13 Другие творческие успехи машин
301
7 Легенда о големе: ИИ, захватывающий мир
303
Тема опасности ИИ красной нитью проходит через многие популярные статьи, посвящённые достижения...
303
7.1 Насколько опасен ИИ?
303
7.1.1 История человеческих страхов перед машинами
303
7.1.2 Текущая оценка опасности развития ИИ
304
7.1.3 Варианты преодоления рисков развития ИИ
307
7.2 Сверхразум: реальные и мнимые опасности
309
7.3 Съедят ли людей электроовцы?
313
7.3.1 Влияние технического прогресса на общество: история проблемы
313
7.3.2 Сегодня в мире: прогресс и перспективы
313
7.3.3 Бессмысленный труд: невкусный плод древа прогресса
315
7.3.4 Висит груша — нельзя скушать: новые рабочие места
316
7.3.5 Идея безусловного основного дохода
316
7.3.6 Призрак постмальтузианства
317
7.3.7 Перспективы различных профессий в эпоху четвёртой индустриальной революции
317
7.3.8 Грозит ли человечеству безделье: насколько реальна проблема избытка рабочей силы?
319
7.4 Цифровой тайный суд и другие проблемы алгоритмического общества
320
7.5 Законодательное регулирование ИИ
323
7.6 Будем разумны!
328
8 Контуры будущего: задачи сегодняшнего и завтрашнего дня
329
8.1 Перспективные направления исследований
329
8.2 Облачные технологии и распределённое обучение
331
8.3 Иллюзии нейросетей
332
8.4 Интерпретация работы моделей ИИ
333
8.5 Морально-этические вопросы применительно к ИИ
334
8.6 Далеко ли до общего искусственного интеллекта (AGI)?
336
9 Заключение
339
10 Благодарности
340
Указатель
341
Содержание
Сохранить
Шрифт
Arial
Arial
Arial Black
Arial Narrow
Book Antiqua
Century Gothic
Comic Sans MS
Courier New
Franklin Gothic Medium
Garamond
Georgia
Impact
Lucida Console
Microsoft Sans Serif
Palatino Linotype
Tahoma
Times New Roman
Trebuchet MS
Verdana
Показать ещё...
Размер шрифта
Цвет фона
Цвет шрифта
Очистить
Настройки
A
A
1
2
3
...
367
368
Янг, Джон (John Zachary Young, 1907–1997), 330
Яое, Чэнь (陳耀燁, Chen Yaoye, род. в 1989), 553
368
Перейти к описанию
Предыдущая страница
{"b":"936964","o":1}
ЖАНРЫ
401
АВТОРЫ
329 535
КНИГИ
842 264
СЕРИИ
37 359
КАНАЛЫ
15
