Мартин Форд - Архитекторы интеллекта
Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей][litresНазвание: | Архитекторы интеллекта | |
Автор: | Мартин Форд | |
Жанр: | Научно-популярная и научно-познавательная литература, Современные российские издания, Литература ХXI века (эпоха Глобализации экономики), Искусственный интеллект | |
Изадано в серии: | Библиотека программиста | |
Издательство: | Питер | |
Год издания: | 2019 | |
ISBN: | 978-5-4461-1254-8 | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "Архитекторы интеллекта"
Искусственный интеллект (ИИ) быстро переходит из области научной фантастики в повседневную жизнь. Современные устройства распознают человеческую речь, способны отвечать на вопросы и выполнять машинный перевод. В самых разных областях, от управления беспилотным автомобилем до диагностирования рака, применяются алгоритмы распознавания объектов на базе ИИ, возможности которых превосходят человеческие. Крупные медиакомпании используют роботизированную журналистику, создающую из собранных данных статьи, подобные авторским. Очевидно, что ИИ готов стать по-настоящему универсальной технологией, такой как электричество.
Какие подходы и технологии считаются наиболее перспективными? Какие крупные открытия возможны в ближайшие годы? Можно ли создать по-настоящему мыслящую машину или ИИ, сравнимый с человеческим, и как скоро? Какие риски и угрозы связаны с ИИ и как их избежать? Вызовет ли ИИ хаос в экономике и на рынке труда? Смогут ли суперинтеллектуальные машины выйти из-под контроля человека и превратиться в реальную угрозу?
Разумеется, предсказать будущее невозможно. Тем не менее эксперты знают о текущем состоянии технологий, а также об инновациях ближайшего будущего больше, чем кто бы то ни было.
Вас ждут блестящие встречи с такими признанными авторитетами, как Р. Курцвейл, Д. Хассабис, Дж. Хинтон, Р. Брукс и многими другими.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
К этой книге применимы такие ключевые слова (теги) как: искусственный интеллект,интервью,близкое будущее,инновационные технологии,научно-технический прогресс
Читаем онлайн "Архитекторы интеллекта" (ознакомительный отрывок). [Страница - 2]
- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя (7) »
Разумеется, предсказать будущее невозможно. Тем не менее эксперты знают о текущем состоянии технологий, а также об инновациях ближайшего будущего больше, чем кто бы то ни было. Поэтому их мысли и мнения заслуживают внимания. Помимо ИИ, мы обсудили образование, карьеру и исследовательские интересы, поэтому чтение будет увлекательным и вдохновляющим.
Искусственный интеллект – это широкая область исследований, сопряженная с множеством дополнительных дисциплин. Многие из моих собеседников совмещали работу в нескольких областях. Сейчас я кратко расскажу, как опрошенные относятся к наиболее важным инновациям в исследованиях ИИ и задачам будущего. Основная информация о каждом из них будет приведена в начале соответствующего интервью.
Подавляющее большинство достижений сферы ИИ последнего десятилетия – от распознавания лиц до машинного перевода и победы в игре го – основаны на технологии глубокого обучения, или глубоких нейронных сетей. Искусственные нейронные сети, в которых программно эмулируется структура и взаимодействие нейронов головного мозга, появились примерно в 1950-х гг. Простые версии этих сетей могли решать элементарные задачи по распознаванию объектов на изображениях, что сначала вызывало сильный энтузиазм. Однако к 1960 г., частично из-за критики Марвина Минского – одного из пионеров ИИ, – нейронные сети потеряли популярность, а им на смену пришли другие подходы.
В течение примерно 20 лет, начиная с 1980-х гг., небольшая группа исследователей продолжала верить в технологию нейронных сетей и продвигать ее. Среди них выделялись Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton), Иошуа Бенджио (Yoshua Bengio) и Ян Лекун (Yann LeCun). Они не только внесли вклад в лежащую в основе глубокого обучения математическую теорию, но и первыми стали продвигать технологию «глубоких» сетей с несколькими слоями искусственных нейронов. Им удалось донести идею нейронных сетей до времен экспоненциального роста вычислительных мощностей и увеличения объема доступных данных. В 2012 г. команда аспирантов Хинтона из Университета Торонто победила в конкурсе по распознаванию объектов на изображениях.
После этого события глубокое обучение стало общедоступным. Большинство крупных технологических компаний – Google, Facebook, Microsoft, Amazon, Apple, Baidu и Tencent – инвестировали огромные суммы в новую технологию, чтобы использовать ее в своем бизнесе. Разработчики микропроцессорных и графических чипов (GPU), такие как NVIDIA и Intel, переорганизовали бизнес под создание оборудования, оптимизированного для нейронных сетей. Именно глубокое обучение сегодня раскрывает сферу ИИ.
Такие ученые, как Эндрю Ын (Andrew Ng), Фей-Фей Ли (Fei-Fei Li), Джефф Дин (Jeff Dean) и Демис Хассабис (Demis Hassabis), используют современные нейронные сети в таких областях, как поисковые системы, компьютерное зрение, беспилотные автомобили и универсальный ИИ. Это признанные лидеры в области преподавания, управления и предпринимательства на базе технологии нейронных сетей.
Однако глубокое обучение подвергается критике. Ряд ученых считают его «одним из инструментов в наборе», утверждая, что для дальнейшего прогресса нужны идеи из других областей. Барбара Грош (Barbara Grosz) и Дэвид Ферруччи (David Ferrucci) занимаются проблемами понимания естественного языка. Гари Маркус (Gary Marcus) и Джош Тененбаум (Josh Tenenbaum) изучают человеческое познание. Орен Этциони (Oren Etzioni), Стюарт Рассел (Stuart Russell) и Дафна Коллер (Daphne Koller) специализируются на вероятностных методах. Джуда Перл (Judea Pearl) за работу по вероятностным (или байесовским) подходам к ИИ и машинному обучению получил премию Тьюринга.
Сфера робототехники также развивается благодаря таким ученым, как Родни Брукс (Rodney Brooks), Даниэла Рус (Daniela Rus) и Синтия Бризил (Cynthia Breazeal). Бризил вместе с Раной эль Калиуби (Rana El-Kaliouby) – первопроходцы в построении систем, умеющих распознавать эмоции, реагировать на них и вступать в социальные взаимодействия с людьми. Брайан Джонсон (Bryan Johnson) основал компанию Kernel, направляющую технологии ИИ в развитие человека.
По моему мнению, особый интерес представляют три основные темы, поэтому они будут рассматриваться в каждом интервью. --">- 1
- 2
- 3
- 4
- . . .
- последняя (7) »
Книги схожие с «Архитекторы интеллекта» по жанру, серии, автору или названию:
Кикунори Синохара - Оригами для мозгов. Японская система развития интеллекта ребенка: 8 игр и 5 привычек Жанр: Педагогика Год издания: 2017 Серия: Японские родители |
Александр Моисеевич Хазен - О возможном и невозможном в науке, или где границы моделирования интеллекта Жанр: Биология Год издания: 1988 Серия: АН СССР. Научно-популярная литература. Проблемы науки и технического прогресса |
Аннака Харрис - Сознание. Все тайны разума – от растений до искусственного интеллекта Жанр: Психология Год издания: 2020 Серия: Просто о мозге |
Виталий Валерьевич Потопахин - Романтика искусственного интеллекта Жанр: Искусственный интеллект Год издания: 2017 |
Другие книги из серии «Библиотека программиста»:
Чед Фаулер - Программист-фанатик Жанр: Околокомпьютерная литература Год издания: 2015 Серия: Библиотека программиста |
Гэбриел Гамбетта - Компьютерная графика. Рейтрейсинг и растеризация. Жанр: Программирование графики Год издания: 2022 Серия: Библиотека программиста |
Дэвид Клинтон - Linux в действии Жанр: Linux Год издания: 2019 Серия: Библиотека программиста |
Брэдфорд Такфилд - Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов Жанр: Алгоритмы и структуры данных Год издания: 2022 Серия: Библиотека программиста |