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».
2991
Huang S., Dong L., Wang W., Hao Y., Singhal S., Ma S., Lv T., Cui L., Mohammed O. K., Patra B., Liu Q., Aggarwal K., Chi Z., Bjorck J., Chaudhary V., Som S., Song X., Wei F. (2023). Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models // https://arxiv.org/abs/2302.14045
2992
Peng Z., Wang W., Dong L., Hao Y., Huang S., Ma S., Wei F. (2023). Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World // https://arxiv.org/abs/2306.14824
2993
Jaegle A., Gimeno F., Brock A., Zisserman A., Vinyals O., Carreira J. (2021). Perceiver: General Perception with Iterative Attention // https://arxiv.org/abs/2103.03206
2994
Carreira J., Koppula S., Zoran D., Recasens A., Ionescu C., Henaff O., Shelhamer E., Arandjelovic R., Botvinick M., Vinyals O., Simonyan K., Zisserman A., Jaegle A. (2022). Hierarchical Perceiver // https://arxiv.org/abs/2202.10890
2995
Mak K.-R., Pichika M. R. (2019). Artificial intelligence in drug development: present status and future prospects / Drug Discovery Today, Vol. 24, Iss. 3, March 2019, pp. 773—780 // https://doi.org/10.1016/j.drudis.2018.11.014
2996
Fleming N. (2018). How artificial intelligence is changing drug discovery / Nature, Vol. 557, S55-S57 (2018) // https://doi.org/10.1038/d41586-018-05267-x
2997
Grand G. (2020). Training Transformers for Practical Drug Discovery with Tensor2Tensor / Reverie Labs Engineering Blog, Apr 20, 2020 // https://blog.reverielabs.com/transformers-for-drug-discovery/
2998
Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market (2019). Report Code: HIT 7445 / MarketsAndMarkets, Nov 2019 // https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-in-drug-discovery-market-151193446.html
2999
Oganov A. R., Glass C. W. (2006). Crystal structure prediction using ab initio evolutionary techniques: principles and applications / Journal of Chemical Physics, Vol. 124, p. 244704 // https://doi.org/10.1063/1.2210932
3000
USPEX Computational Materials Discovery // https://uspex-team.org/
3001
Oganov A. R., Chen J., Gatti C., Ma Y.-Z., Ma Y.-M., Glass C. W., Liu Z., Yu T., Kurakevych O. O., Solozhenko V. L. (2009). Ionic high-pressure form of elemental boron / Nature, Vol. 457, pp. 863—867 // https://doi.org/10.1038/nature07736
3002
Ma Y., Eremets M. I., Oganov A. R., Xie Y., Trojan I., Medvedev S., Lyakhov A. O., Valle M., Prakapenka V. (2009). Transparent dense sodium / Nature, Vol. 458, pp. 182—185 // https://doi.org/10.1038/nature07786
3003
Li Q., Ma Y., Oganov A. R., Wang H., Wang H., Xu Y., Cui T., Mao H.-K., Zou G. (2009). Superhard monoclinic polymorph of carbon / Physical Review Letters, Vol. 102, p. 175506 // https://doi.org/10.1103/physrevlett.102.175506
3004
Dong X., Oganov A. R., Goncharov A. F., Stavrou E., Lobanov S., Saleh G., Qian G. R., Zhu Q., Gatti C., Deringer V. L., Dronskowski R., Zhou X. F., Prakapenka V. B., Konôpková Z., Popov I. A., Boldyrev A. I., Wang H. T. (2017). A stable compound of helium and sodium at high pressure / Nature Chemistry, Vol. 9, pp. 440—445 // https://doi.org/10.1038/nchem.2716
3005
Zhang W. W., Oganov A. R., Goncharov A. F., Zhu Q., Boulfelfel S. E., Lyakhov A. O., Stavrou E., Somayazulu M., Prakapenka V. B., Konopkova Z. (2013). Unexpected stoichiometries of stable sodium chlorides / Science, Vol. 342, pp. 1502—1505 // https://doi.org/10.1126/science.1244989
3006
Callaway E. (2020). ‘It will change everything’: DeepMind’s AI makes gigantic leap in solving protein structures / Nature, Vol. 588, pp. 203—204 // https://doi.org/10.1038/d41586-020-03348-4
3007
Baek M., DiMaio F., Anishchenko I., Dauparas J., Ovchinnikov S., Lee G. R., Wang J., Cong Q., Kinch L. N., Schaeffer R. D., Millán C., Park H., Adams C., Glassman C. R., DeGiovanni A., Pereira J. H., Rodrigues A. V., van Dijk A. A., Ebrecht A. C., Opperman D. J., Sagmeister T., Buhlheller C., Pavkov-Keller T., Rathinaswamy M. K., Dalwadi U., Yip C. K., Burke J. E., Garcia K. C., Grishin N. V., Adams P. D., Read R. J., Baker D. (2021). Accurate prediction of protein structures and interactions using a 3-track network // https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.06.14.448402v1
3008
Jumper J., Evans R., Pritzel A., Green T., Figurnov M., Ronneberger O., Tunyasuvunakool K., Bates R., Žídek A., Potapenko A., Bridgland A., Meyer C., Kohl S. A. A., Ballard A. J., Cowie A., Romera-Paredes B., Nikolov S., Jain R., Hassabis D. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold / Nature, 15 July 2021 // https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2
3009
Ford C. T. (2021). Protein Structure Prediction of the new B.1.1.529 SARS-CoV-2 Spike Variant with AlphaFold2 / Colby T. Ford, PhD, Nov 27, 2021 // https://colbyford.medium.com/protein-structure-prediction-of-b-1-1-529-sars-cov-2-spike-variant-with-alphafold2-39c5bf9cf9ed
3010
Ford C. T., Machado D. J., Janies D. A. (2021). Predictions of the SARS-CoV-2 Omicron Variant (B.1.1.529) Spike Protein Receptor-Binding Domain Structure and Neutralizing Antibody Interactions // https://doi.org/10.1101/2021.12.03.471024
3011
Simonite T. (2022). This AI Software Nearly Predicted Omicron’s Tricky Structure / Wired, 01.10.2022 // https://www.wired.com/story/ai-software-nearly-predicted-omicrons-tricky-structure/
3012
Hassabis D. (2022). AlphaFold reveals the structure of the protein universe / DeepMind blog, July 28, 2022 // https://www.deepmind.com/blog/alphafold-reveals-the-structure-of-the-protein-universe
3013
Jiang J. W., Songhori E., Wang S., Lee Y.-J., Johnson E., Pathak O., Nazi A., Pak J., Tong A., Srinivasa K., Hang W., Tuncer E., Le Q. V., Laudon J., Ho R., Carpenter R., Dean J. (2021). A graph placement methodology for fast chip design / Nature, Vol. 594, pp. 207—212 // https://doi.org/10.1038/s41586-021-03544-w
3014
Gershgorn D. (2017). DeepMind has a bigger plan for its newest Go-playing AI / Quartz, October 18, 2017 // https://qz.com/1105509/deepminds-new-alphago-zero-artificial-intelligence-is-ready-for-more-than-board-games/
3015
Ren F., Ward L., Williams T., Laws K. J., Wolverton C.,
