Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков
Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта читать книгу онлайн
Новый этап в области компьютерных технологий часто называют очередной «весной искусственного интеллекта». Её начало обычно отсчитывают с момента появления нейронной сети, сегодня известной под названием AlexNet, успех которой в распознавании зрительных образов возвестил о начале «революции глубокого обучения». В результате этой революции машинам удалось превзойти человеческий уровень при решении множества задач. Сегодня уже мало кого удивляют победы машин над сильнейшими игроками в го, создание ими музыки и картин, предсказание нейронными сетями пространственной структуры белков и другие вещи, которые десять лет назад мы посчитали бы чудесами. Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) быстро вошли в нашу жизнь и стали её неотъемлемой частью. Например, каждый раз, когда вы делаете фотографию при помощи смартфона, её обработку выполняет нейронная сеть.
На смену весне искусственного интеллекта приходит лето. Эта книга рассказывает о том, какие события в истории науки привели к началу этого лета, о современных технологиях ИИ и их возможностях, а также пытается приоткрыть завесу, скрывающую от нас мир ближайшего будущего.
Мифы и заблуждения об искусственном интеллекте, страхи, насущные проблемы, перспективные направления исследований — обо всём этом вы узнаете из «Большой книги искусственного интеллекта».
2728
Lewis P., Perez E., Piktus A., Petroni F., Karpukhin V., Goyal N., Küttler H., Lewis M., Yih W.-T., Rocktäschel T., Riedel S., Kiela D. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks // https://arxiv.org/abs/2005.11401
2729
Khattab O., Santhanam K., Li X. L., Hall D., Liang P., Potts C., Zaharia M. (2022). Demonstrate-Search-Predict: Composing retrieval and language models for knowledge-intensive NLP // https://arxiv.org/abs/2212.14024
2730
Minsky M. (1988). Society of Mind. Simon & Schuster Paperbacks // https://www.google.ru/books/edition/Society_Of_Mind/bLDLllfRpdkC
2731
Zhuge M., Liu H., Faccio F., Ashley D. R., Csordás R., Gopalakrishnan A., Hamdi A., Hammoud H. A. A. K., Herrmann V., Irie K., Kirsch L., Li B., Li G., Liu S., Mai J., Piękos P., Ramesh A., Schlag I., Shi W., Stanić A., Wang W., Wang Y., Xu M., Fan D.-P., Ghanem B., Schmidhuber J. (2023). Mindstorms in Natural Language-Based Societies of Mind // https://arxiv.org/abs/2305.17066
2732
Park J. S., O'Brien J. C., Cai C. J., Morris M. R., Liang P., Bernstein M. S. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior // https://arxiv.org/abs/2304.03442
2733
Schmidhuber J. (2015). On Learning to Think: Algorithmic Information Theory for Novel Combinations of Reinforcement Learning Controllers and Recurrent Neural World Models // https://arxiv.org/abs/1511.09249
2734
Heaven W. D. (2023). DeepMind’s cofounder: Generative AI is just a phase. What’s next is interactive AI / MIT Technology Review, September 15, 2023 // https://www.technologyreview.com/2023/09/15/1079624/deepmind-inflection-generative-ai-whats-next-mustafa-suleyman/
2735
https://www.grammarly.com/about
2736
Swisher K. (2013). Yahoo Paid $30 Million in Cash for 18 Months of Young Summly Entrepreneur’s Time / All Things D, March 25, 2013 // http://allthingsd.com/20130325/yahoo-paid-30-million-in-cash-for-18-months-of-young-summly-entrepreneurs-time/
2737
Newton C. (2014). Yahoo's sleek News Digest app swims against the stream / The Verge, Jan 8, 2014. // https://www.theverge.com/2014/1/7/5284300/yahoos-sleek-news-digest-app-swims-against-the-stream
2738
Panzarino M. (2014). Yahoo Wins Another Apple Design Award For News Digest App / TechCrunch, June 3, 2014. // https://techcrunch.com/2014/06/02/yahoo-wins-another-apple-design-award-for-news-digest-app/
2739
Text Summarization (2023). // https://paperswithcode.com/task/text-summarization
2740
Yadav D., Desai J., Yadav A. K. (2021). Automatic Text Summarization Methods: A Comprehensive Review // https://arxiv.org/abs/2204.01849
2741
Ахметгареева А. (2022). Практические применения генеративных моделей: как мы делали суммаризатор текстов / Хабр, 19 мая 2022. // https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/666420/
2742
Kuzmin G., Larionov D., Pisarevskaya D., Smirnov I. (2020). Fake news detection for the Russian language // https://aclanthology.org/2020.rdsm-1.5.pdf
2743
Hoy N., Koulouri T. (2021). A Systematic Review on the Detection of Fake News Articles // https://arxiv.org/abs/2110.11240
2744
Xu W., Wu J., Liu Q., Wu S., Wang L. (2022). Evidence-aware Fake News Detection with Graph Neural Networks // https://arxiv.org/abs/2201.06885
2745
Ghadiri Z., Ranjbar M., Ghanbarnejad F., Raeisi S. (2022). Automated Fake News Detection using cross-checking with reliable sources // https://arxiv.org/abs/2201.00083
2746
Gong S., Sinnott R. O., Qi J., Paris C. (2023). Fake News Detection Through Graph-based Neural Networks: A Survey // https://arxiv.org/abs/2307.12639
2747
Singhania S., Fernandez N., Rao S. (2023). 3HAN: A Deep Neural Network for Fake News Detection // https://arxiv.org/abs/2306.12014
2748
Dahl R. (2016). Automatic Colorization // https://tinyclouds.org/colorize/
2749
Hariharan B., Arbeláez P., Girshick R., Malik J. (2015). Hypercolumns for Object Segmentation and Fine-grained Localization // https://arxiv.org/abs/1411.5752
2750
Guadarrama S., Dahl R., Bieber D., Norouzi M., Shlens J., Murphy K. (2017). PixColor: Pixel recursive colorization // https://arxiv.org/abs/1705.07208
2751
Dahl R. (2016). Google Brain Residency // https://tinyclouds.org/residency/
2752
Zhang R., Zhu J.-Y., Isola P., Geng X., Lin A. S., Yu T., Efros A. A. (2017). Real-Time User-Guided Image Colorization with Learned Deep Priors // https://arxiv.org/abs/1705.02999
2753
Colorization (2022) // https://paperswithcode.com/task/colorization/latest, https://paperswithcode.com/task/colorization/codeless#code
2754
Lewis J. P. (1988). Creation By Refinement: A Creativity Paradigm for Gradient Descent Learning Networks / IEEE International Conference on Neural Networks // https://doi.org/10.1109/icnn.1988.23933
2755
Alice P. (2013). John Lewis, the most patient man on the internet / Daily Telegraph, 11 Nov 2013 // https://www.telegraph.co.uk/news/uknews/10440185/John-Lewis-the-most-patient-man-on-the-internet.html
2756
White A. (2015). The Worst Time Of Year For The Most Patient And Polite Man On The Internet Has Begun. We should probably honour him with a statue or something / BuzzFeed, Nov 6, 2015 // https://www.buzzfeed.com/alanwhite/whats-the-definition-of-madness-again
2757
Sanusi V. (2016). The Most Patient And Polite Man On The Internet Is Back At It Again / BuzzFeed, Nov 10, 2016 // https://www.buzzfeed.com/victoriasanusi/its-the-worst-time-of-year-for-the-most-patient-and-polite-m
2758
Massey N. (2014). Man called John Lewis sent Christmas advert penguin after being bombarded with tweets directed at store / Mirror, 20 Nov 2014 // https://www.mirror.co.uk/news/uk-news/man-called-john-lewis-sent-4658776
2759
Vincent J. (2016). This AI program sees genitals everywhere it looks. Do androids dream of electric dicks? / The Verge, Oct 24, 2016 // https://www.theverge.com/2016/10/24/13379208/ai-nsfw-neural-nets-deep-dream-genitals
2760
Gatys L. A., Ecker A. S., Bethge M. (2015). A Neural Algorithm of Artistic Style // https://arxiv.org/abs/1508.06576
2761
Salimans T., Goodfellow I., Zaremba W., Cheung V., Radford A., Chen X. (2016). Improved Techniques for Training GANs // https://arxiv.org/abs/1606.03498
2762
Goodfellow I. J., Pouget-Abadie J., Mirza M., Xu B., Warde-Farley D., Ozair
