Марков - Охота на электроовец - Том 1 и 2

Марков С. - Охота на электроовец - Большая книга искусственного интеллекта

Марков С. - Охота на электроовец – Том 1 – Содержание

• 1.1 Понятие ИИ. Прикладной/слабый ИИ, сильный ИИ (AGI)
• 1.2 Тест Тьюринга, китайская комната Сёрля
• 1.3 Машинное обучение, его виды и области применения
  • 1.3.1 Виды машинного обучения
  • 1.3.2 Задачи, решаемые с помощью машинного обучения
  • 1.3.3 Области применения машинного обучения

• 2.1 Древние счётные устройства и механизмы
  • 2.1.1 Счёты, абак и астролябия
  • 2.1.2 Антикитерский механизм
• 2.2 Неперовы палочки
• 2.3 Машина Шиккарда и паскалина
• 2.4 Машины Бэббиджа
  • 2.4.1 Юность Бэббиджа. Проект де Прони как источник вдохновения
  • 2.4.2 Доработка таблиц «Морского альманаха». Первая модель разностной машины
  • 2.4.3 Развитие и проблемы проекта разностной машины
  • 2.4.4 Последователи Бэббиджа: Георг Шутц и другие
  • 2.4.5 Идеи Бэббиджа и их реализация
  • 2.4.6 История перфокарт
  • 2.4.7 Современники Бэббиджа — Ада Лавлейс и Луиджи Менабреа
  • 2.4.8 Последние годы Бэббиджа и дальнейшая жизнь его идей
• 2.5 Табулятор Холлерита
• 2.6  Вершины механических вычислительных систем: военные баллистические вычислители
• 2.7 От электромеханических машин к ЭВМ
  • 2.7.1 Конрад Цузе, создатель первого компьютера Z1
  • 2.7.2 Говард Эйкен и компьютер Mark I
  • 2.7.3 Кто же был первым?
  • 2.7.4 Теоретики — Гёдель, Чёрч, Тьюринг
  • 2.7.5 Забытый изобретатель Джон Винсент Атанасов
  • 2.7.6 Взлом немецких военных шифров
  • 2.7.7 Создатели советских ЭВМ — Сергей Лебедев и Исаак Брук

• 3.1 Ним и ниматрон
• 3.2 Крестики-нолики
• 3.3 Играть на уровне бога: от Цермело до «Ломоносова» (первое отступление)
  • 3.3.1 Основоположник теории игр Эрнст Цермело
  • 3.3.2 Метод обратной индукции
  • 3.3.3 Применение обратной индукции для анализа шахматных окончаний
  • 3.3.4 Виды решений: сильное, слабое, ультраслабое
  • 3.3.5 Гекс — игра без ничьих
  • 3.3.6 Решения разных игр
• 3.4 Шашки
  • 3.4.1 Начало. Шашечная программа Кристофера Стрейчи
  • 3.4.2 Продолжение. Шашечная программа Артура Сэмюэла
  • 3.4.3 Дебют программы Chinook Джонатана Шеффера
  • 3.4.4 Первый матч против чемпиона мира
  • 3.4.5 Решающий матч
  • 3.4.6 Нахождение слабого решения шашек
• 3.5 Шахматы
  • 3.5.1 Шахматные автоматы и механизмы
  • 3.5.2 Шахматные программы… без шахматных машин
  • 3.5.3 Алекс Бернстайн и первая полноценная шахматная программа
  • 3.5.4 СССР и США — творческая атмосфера созидания
  • 3.5.5 Первые матчи шахматных программ и история «Каиссы
  • 3.5.6 Рассуждения о теоретической основе шахматного программирования и идеи Ботвинника
  • 3.5.7 Прогресс в компьютерных шахматах в конце XX века
  • 3.5.8 Появление и развитие проекта Фэнсюна Сюя
  • 3.5.9 Первый матч против чемпиона мира
  • 3.5.10 Второй матч против чемпиона мира
  • 3.5.11 Компьютерные шахматы после Deep Blue
• 3.6 Грубая сила машины: отделяем правду от вымысла (второе отступление)
• 3.7 Го — новая цель .
• 3.8 Итоги и перспективы

• 4.1 Бионика и история изучения мышления
• 4.2 Лягушки, мыши, кальмары, люди и другие животные в цепких руках нейрофизиологов
  • 4.2.1 От экспериментов на животных до открытия нейронов
  • 4.2.2 История исследований электрической активности мозга
  • 4.2.3 Первые математические модели нейрона — Хорвег, Вейс и Лапик
  • 4.2.4 Принцип «всё или ничего» — Лукас, Эдриан, Като
  • 4.2.5 Два английских джентльмена и долгопёрый прибрежный кальмар
  • 4.2.6 Мышонок Гарольд и его увлекательная жизнь после смерти
  • 4.2.7 Коннектомика сегодня
• 4.3 История первой модели искусственного нейрона: Мак-Каллок и Питтс
  • 4.3.1 Учёный, беспризорник и иммигрант
  • 4.3.2 «Мы знаем, как мы знаем»
  • 4.3.3 Удивительные приключения нейронных сетей в мире кибернетики: работа с Норбертом Винером
  • 4.3.4 Научная богема и экспериментальная эпистемология
  • 4.3.5 Грустный эпилог
• 4.4 Фрэнк Розенблатт, перцептрон, кот Тобермори и крысы
  • 4.4.1 Наследие Мак-Каллока и Питтса
  • 4.4.2 Развитие нейросетевых моделей
  • 4.4.3 Исследования нейробиологов
  • 4.4.4 Первые эксперименты в области искусственных нейронных сетей
  • 4.4.5 Перцептрон Розенблатта
  • 4.4.6 Первые нейрокомпьютеры
  • 4.4.7 Нейросетевые исследования 1960-х годов
  • 4.4.8 Теоретические результаты
  • 4.4.9 Друзья, увлечения и крысы Розенблатта
• 4.5 «Чистюли» и «грязнули» — разные школы ИИ
• 4.6 Марвин Минский и зима искусственного интеллекта

Марков С. - Охота на электроовец – Том 2 – Содержание

• 5.1 Три ключевых фактора успеха
• 5.2 Модели и алгоритмы
  • 5.2.1 СССР, Фрейд и котики приходят на помощь
  • 5.2.2 Исследования Румельхарта
  • 5.2.3 Метод обратного распространения ошибки
    • 5.2.3.1 Описание проблемы
    • 5.2.3.2 Начало поиска метода
    • 5.2.3.3 Зигмунд Фрейд и его нейробиологические исследования
    • 5.2.3.4 Теория расчёта весов и описание метода обратного распространения ошибки
  • 5.2.4 Глубокое обучение: многослойные нейронные сети с регулярной структурой
    • 5.2.4.1 Роль котиков в развитии нейронных сетей
    • 5.2.4.2 Когнитрон и неокогнитрон Кунихико Фукусимы
    • 5.2.4.3 Ян Лекун: внедрение метода обратного распространения ошибки для обучения свёрточных нейронных сетей
  • 5.2.5 Рекуррентные нейронные сети
    • 5.2.5.1 Обсуждение теоретической возможности
    • 5.2.5.2 Предложения и проблемы
    • 5.2.5.3 Сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и другие модели
  • 5.2.6 Автокодировщики, контрастное обучение и близнецы Барлоу
• 5.3 Машины
  • 5.3.1 Гордон Мур и его закон
  • 5.3.2 Пределы роста
  • 5.3.3 Оборудование для нейронных сетей: GPU, TPU, FPGA
  • 5.3.4 Импульсные нейронные сети
  • 5.3.5 Нейроморфные системы типа I. Начало
  • 5.3.6 Нейроморфные системы типа I. Исследования мозга и принцип STDP
  • 5.3.7 Нейроморфные системы типа I. Перспективы
  • 5.3.8 Нейроморфные системы типа II. Начало
  • 5.3.9 Открытие мемристора .
  • 5.3.10 Нейроморфные системы типа II сегодня
  • 5.3.11 Перспективные вычислительные технологии
• 5.4 Данные

• 6.1 ИИ сейчас — большой интерес, обширные вложения и хорошие прогнозы
• 6.2 Машина распознаёт образы
  • 6.2.1 Распознавание изображений
    • 6.2.1.1 Фей-Фей Ли и ImageNet
    • 6.2.1.2 SuperVision и её особенности
    • 6.2.1.3 Предшественники AlexNet
    • 6.2.1.4 Последователи AlexNet. GoogLeNet как новый уровень
    • 6.2.1.5 Конец начала и перспективы развития
  • 6.2.2 Распознавание звука
    • 6.2.2.1 «Тобермори» — фоноперцептрон Розенблатта
    • 6.2.2.2 Теория звука и общие соображения о распознавании речи
    • 6.2.2.3 Корпусы речи
    • 6.2.2.4 Метрики оценки
    • 6.2.2.5 Прогресс и проблемы
  • 6.2.3 Распознавание образов в играх
    • 6.2.3.1 Победа в го
    • 6.2.3.2 Методы в основе AlphaGo
    • 6.2.3.3 Дальнейшее развитие AlphaGo — отказ от человеческих знаний
    • 6.2.3.4 Кто же сильнее в шахматах?
    • 6.2.3.5 Последние достижения нейросетей в го и шахматах
    • 6.2.3.6 Игры с неполной информацией: карточные игры
    • 6.2.3.7 Игры с неполной информацией: стратегии реального времени
  • 6.2.4 Распознание образов: кое-что ещё
• 6.3 Машина учится понимать: обработка естественного языка
• 6.3.1 Первые диалоговые системы: ELIZA, PARRY и SHRDLU
  • 6.3.1.1 ELIZA
  • 6.3.1.2 PARRY
  • 6.3.1.3 SHRDLU
  • 6.3.2 Сосиска в тексте: машинный перевод
    • 6.3.2.1 Первые проекты Смирнова-Троянского и Арцруни
    • 6.3.2.2 Использование ЭВМ и формулирование теории машинного перевода
    • 6.3.2.3 Джорджтаунский эксперимент, принёсший оптимизм
    • 6.3.2.4 Отчёт ALPAC, принёсший разочарование
    • 6.3.2.5 Подходы к машинному переводу и его дальнейшее развитие
    • 6.3.2.6 Метрики и проблемы качества перевода
  • 6.3.3 Семантическая вселенная: от Бенджио и Миколова до трансформеров
    • 6.3.3.1 Представление текстовой информации
    • 6.3.3.2 Языковые модели и работа Бенджио
    • 6.3.3.3 Революция word2vec
    • 6.3.3.4 Наследники word2vec. Концепция «внимания»
    • 6.3.3.5 Вторая революция в NLP: трансформеры
    • 6.3.3.6 Тесты на понимание естественного языка
  • 6.3.4 Современные чат-боты и прогнозы Тьюринга
    • 6.3.4.1 Успехи чат-ботов — отличаем правду от вымысла
    • 6.3.4.2 Смысл теста Тьюринга
    • 6.3.4.3 Прогресс диалоговых систем и применяемые подходы
    • 6.3.4.4 Перспективные диалоговые модели
• 6.4 Машина учится говорить
  • 6.4.1 Первые попытки синтеза речи
  • 6.4.2 Новые шаги — от «Эуфонии» к вокодерам
  • 6.4.3 Синтез речи на ЭВМ и его применение
  • 6.4.4 Развитие конкатенативного синтеза речи
  • 6.4.5 Развитие параметрического синтеза речи
  • 6.4.6 Первые применения нейронных сетей для синтеза речи
  • 6.4.7 Появление модели WaveNet и новые проблемы
  • 6.4.8 Современные TTS-системы
  • 6.4.9 Направления новых исследований
• 6.5 Эмоциональные вычисления и социальный ИИ
  • 6.5.1 Как насчёт эмоций и сознания у машин?
  • 6.5.2 Эмоциональный интеллект
  • 6.5.3 Представление эмоциональной информации
  • 6.5.4 Наборы данных для анализа эмоций
  • 6.5.5 Современные достижения в анализе эмоций
  • 6.5.6 Настоящее и будущее эмоциональных вычислений
• 6.6 Машина учится творить: генеративные модели
  • 6.6.1 Критерии творчества
  • 6.6.2 Первые опыты по автоматизации сочинения текстов
  • 6.6.3 Рождение нейросетевой литературы
  • 6.6.4 GPT-3 и гонка за триллионом параметров
  • 6.6.5 Лучше меньше, да умнее! Появление ChatGPT
  • 6.6.6 Фундаментальные модели и новые перспективы
  • 6.6.7 Машина как художник. Первые шаги: раскраска и стилизация
  • 6.6.8 Машина как художник. Генеративно-состязательные и ганизм
  • 6.6.9 Машина как художник. Создание изображения по текстовому описанию
  • 6.6.10 Машина создаёт видео
  • 6.6.11 Машина как композитор
  • 6.6.12 Машина создаёт всё: мультимодальные модели
  • 6.6.13 Другие творческие успехи машин

• 7.1 Насколько опасен ИИ?
  • 7.1.1 История человеческих страхов перед машинами
  • 7.1.2 Текущая оценка опасности развития ИИ
  • 7.1.3 Варианты преодоления рисков развития ИИ
• 7.2 Сверхразум: реальные и мнимые опасности
• 7.3 Съедят ли людей электроовцы?
  • 7.3.1 Влияние технического прогресса на общество: история проблемы
  • 7.3.2 Сегодня в мире: прогресс и перспективы
  • 7.3.3 Бессмысленный труд: невкусный плод древа прогресса
  • 7.3.4 Висит груша — нельзя скушать: новые рабочие места
  • 7.3.5 Идея безусловного основного дохода
  • 7.3.6 Призрак постмальтузианства
  • 7.3.7 Перспективы различных профессий в эпоху четвёртой индустриальной революции
  • 7.3.8 Грозит ли человечеству безделье: насколько реальна проблема избытка рабочей силы?
• 7.4 Цифровой тайный суд и другие проблемы алгоритмического общества
• 7.5 Законодательное регулирование ИИ
• 7.6 Будем разумны!

• 8.1 Перспективные направления исследований
• 8.2 Облачные технологии и распределённое обучение
• 8.3 Иллюзии нейросетей
• 8.4 Интерпретация работы моделей ИИ
• 8.5 Морально-этические вопросы применительно к ИИ
• 8.6 Далеко ли до общего искусственного интеллекта (AGI