Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

О книге

Автор книги - . Произведение относится к жанрам программы, научно-популярная литература, зарубежная образовательная литература, зарубежная компьютерная литература. Оно опубликовано в 2022 году. Международный стандартный книжный номер: 978-5-04-163383-7. Книга является частью серии: Библиотека MIT.

Аннотация

История машинного обучения, от теоретических исследований 50-х годов до наших дней, в изложении ведущего мирового специалиста по изучению нейросетей и искусственного интеллекта Терренса Сейновски. Автор рассказывает обо всех ключевых исследованиях и событиях, повлиявших на развитие этой технологии, начиная с первых конгрессов, посвященных искусственному разуму, и заканчивая глубоким обучением и возможностями, которые оно предоставляет разработчикам ИИ.

В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Читать онлайн Терренс Сейновски - Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет


Terrence J. Sejnowski

The Deep Learning Revolution


© 2018 Massachusetts Institute of Technology

© Райтман М. А., перевод на русский язык, 2019

© Сазанова Е. В., перевод на русский язык, 2021

© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2022

* * *

Предисловие

Используя распознавание голоса в смартфоне на Android или в Google Переводчике в Интернете, вы сталкиваетесь с нейросетью, натренированной глубоким обучением. За последние несколько лет глубокое обучение обеспечило компании Google прибыль, достаточную для того, чтобы покрыть расходы на все футуристические проекты Google X, включая беспилотные автомобили, очки Google Glass и научно-исследовательский проект Google Brain[1]. Она одной из первых начала применять глубокое обучение. В 2013 году Google наняла Джеффри Хинтона, отца-основателя глубокого обучения, и сейчас другие компании пытаются угнаться за ней.

Современные достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) получены благодаря реверсивной инженерии[2] человеческого мозга. Алгоритмы обучения многоуровневых нейронных сетей основаны на том, как нейроны взаимодействуют друг с другом и изменяются в процессе получения опыта. Внутри сети вся многогранность мира превращается в калейдоскоп моделей деятельности, которые и являются основными составляющими ИИ. Модели нейросетей, с которыми я работал в 1980-х годах, едва сравнимы с современными, состоящими из миллионов искусственных нейронов и десятков слоев. Человеческое упорство, огромный объем данных и мощные компьютеры позволили глубокому обучению совершить прорыв в решении самых сложных проблем искусственного интеллекта.

Сложно предугадать, какое влияние новые технологии окажут в будущем. Кто мог предсказать в 90-х годах прошлого века, когда Интернет стал коммерческим, как он повлияет на музыкальный бизнес? А на такси, политические кампании, да и практически все стороны нашей жизни? Когда появились первые компьютеры, тоже тяжело было вообразить, как они изменят нашу жизнь. В 1943 году Томаса Джона Уотсона, президента IBM, спросили, как повлияют компьютеры на наш мир, и он ответил: «Я думаю, мировой рынок компьютеров вряд ли превысит пять штук». Что действительно сложно представить, так это то, как будет использоваться новое изобретение – и сами изобретатели не скажут больше, чем любой другой человек. Глубокое обучение и ИИ находятся на столь же ранней стадии. Есть множество вариантов развития событий – от утопического и до апокалиптического, – но даже авторы научной фантастики с очень развитой фантазией вряд ли предскажут последствия.


Рекомендации для вас