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».
3016
Hornby G. S., Globus A., Linden D. S., Lohn J. D. (2006). Automated antenna design with evolutionary algorithms // https://doi.org/10.2514/6.2006-7242
3017
Robinson A. (2019). Sketch2code: Generating a website from a paper mockup // https://arxiv.org/abs/1905.13750
3018
Dosovitskiy A., Springenberg J. T., Tatarchenko M., Brox T. (2014). Learning to Generate Chairs, Tables and Cars with Convolutional Networks // https://arxiv.org/abs/1411.5928
3019
Spilka D. (2018). What Does AI mean for Interior Design? / MIPIM World Blog, May 3, 2018 // https://blog.mipimworld.com/innovation/ai-artificial-intelligence-mean-interior-design/
3020
Злобин А. (2020). Студия Лебедева больше года выдавала искусственный интеллект за реального дизайнера / Forbes, 26.06.2020 // https://www.forbes.ru/newsroom/tehnologii/403795-studiya-lebedeva-bolshe-goda-vydavala-iskusstvennyy-intellekt-za-realnogo
3021
Jin H., Song Q., Hu X. (2018). Auto-Keras: An Efficient Neural Architecture Search System // https://arxiv.org/abs/1806.10282
3022
Zoph B., Le Q. V. (2016). Neural Architecture Search with Reinforcement Learning // https://arxiv.org/abs/1611.01578
3023
Kaiser L., Gomez A. N., Shazeer N., Vaswani A., Parmar N., Jones L., Uszkoreit J. (2017). One Model To Learn Them All // https://arxiv.org/abs/1706.05137
3024
Howard A., Sandler M., Chu G., Chen L.-C., Chen B., Tan M., Wang W., Zhu Y., Pang R., Vasudevan V., Le Q. V., Adam H. (2019). Searching for MobileNetV3 // https://arxiv.org/abs/1905.02244v5
3025
Xiong Y., Liu H., Gupta S., Akin B., Bender G., Kindermans P.-J., Tan M., Singh V., Chen B. (2020). MobileDets: Searching for Object Detection Architectures for Mobile Accelerators // https://arxiv.org/abs/2004.14525v2
3026
Ahmad W. U., Chakraborty S., Ray B., Chang K.-W. (2021). Unified Pre-training for Program Understanding and Generation // https://arxiv.org/abs/2103.06333
3027
Lewis M., Liu Y., Goyal N., Ghazvininejad M., Mohamed A., Levy O., Stoyanov V., Zettlemoyer L. (2019). BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension // https://arxiv.org/abs/1910.13461
3028
Feng Z., Guo D., Tang D., Duan N., Feng X., Gong M., Shou L., Qin B., Liu T., Jiang D., Zhou M. (2020). CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages // https://arxiv.org/abs/2002.08155
3029
Svyatkovskiy A., Deng S. K., Fu S., Sundaresan N. (2020). IntelliCode Compose: Code Generation Using Transformer // https://arxiv.org/abs/2005.08025
3030
Alon U., Zilberstein M., Levy O., Yahav E. (2018). code2vec: Learning Distributed Representations of Code // https://arxiv.org/abs/1803.09473
3031
kite. Code Faster. Stay in Flow // https://www.kite.com/
3032
TabNine. Code faster with AI completions // https://www.tabnine.com/
3033
Copilot. Your AI pair programmer // https://copilot.github.com/
3034
Li Y., Choi D., Chung J., Kushman N., Schrittwieser J., Leblond R., Eccles T., Keeling J., Gimeno F., Lago A. D., Hubert T., Choy P., de Masson d’Autume C., Babuschkin I., Chen X., Huang P.-S., Welbl J., Gowal S., Cherepanov A., Molloy J., Mankowitz D. J., Robson E. S., Kohli P., de Freitas N., Kavukcuoglu K., Vinyals O. (2022). Competition-Level Code Generation with AlphaCode // https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_level_code_generation_with_alphacode.pdf
3035
Perez L., Ottens L., Viswanathan S. (2021). Automatic Code Generation using Pre-Trained Language Models // https://arxiv.org/abs/2102.10535
3036
Langston J. (2021). From conversation to code: Microsoft introduces its first product features powered by GPT-3 / Microsoft/The AI Blog, May 25, 2021 // https://blogs.microsoft.com/ai/from-conversation-to-code-microsoft-introduces-its-first-product-features-powered-by-gpt-3/
3037
Hasan M., Mehrab K. S., Ahmad W. U., Shahriyar R. (2021). Text2App: A Framework for Creating Android Apps from Text Descriptions // https://arxiv.org/abs/2104.08301
3038
Lin G., Wen S., Han Q.-L., Zhang J., Xiang Y. (2020). Software Vulnerability Detection Using Deep Neural Networks: A Survey / Proceedings of the IEEE, Vol. 108, Iss. 10, pp. 1825—1848 // https://doi.org/10.1109/JPROC.2020.2993293
3039
Wu J. (2021). Literature review on vulnerability detection using NLP technology // https://arxiv.org/abs/2104.11230
3040
Ziems N., Wu S. (2021). Security Vulnerability Detection Using Deep Learning Natural Language Processing // https://arxiv.org/abs/2105.02388
3041
Fried D., Aghajanyan A., Lin J., Wang S., Wallace E., Shi F., Zhong R., Yih W.-T., Zettlemoyer L., Lewis M. (2022). InCoder: A Generative Model for Code Infilling and Synthesis // https://arxiv.org/abs/2204.05999
3042
Nijkamp E., Pang B., Hayashi H., Tu L., Wang H., Zhou Y., Savarese S., Xiong C. (2022). CodeGen: An Open Large Language Model for Code with Multi-Turn Program Synthesis // https://arxiv.org/abs/2203.13474
3043
Allal L. B., Li R., Kocetkov D., Mou C., Akiki C., Ferrandis C. M., Muennighoff N., Mishra M., Gu A., Dey M., Umapathi L. K., Anderson C. J., Zi Y., Poirier J. L., Schoelkopf H., Troshin S., Abulkhanov D., Romero M., Lappert M., Toni F. D., de Río B. G., Liu Q., Bose S., Bhattacharyya U., Zhuo T. Y., Yu I., Villegas P., Zocca M., Mangrulkar S., Lansky D., Nguyen H., Contractor D., Villa L., Li J., Bahdanau D., Jernite Y., Hughes S., Fried D., Guha A., de Vries H., von Werra L. (2023). SantaCoder: don't reach for the stars! // https://arxiv.org/abs/2301.03988
3044
Li R., Allal L. B., Zi Y., Muennighoff N., Kocetkov D., Mou C., Marone M., Akiki C., Li J., Chim J., Liu Q., Zheltonozhskii E., Zhuo T. Y., Wang T., Dehaene O., Davaadorj M., Lamy-Poirier J., Monteiro J., Shliazhko O., Gontier N., Meade N., Zebaze A., Yee M., Umapathi L. K., Zhu J., Lipkin B., Oblokulov M., Wang Z., Murthy R., Stillerman J., Patel S.
