Все жанры Все авторы
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - Терренс Сейновски

Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

Страниц

85

Год

2022

"История машинного обучения и нейросетей: от прошлого до будущего"

Великолепная история машинного обучения, представленная ведущим мировым специалистом по исследованию нейросетей и искусственного интеллекта, Терренсом Сейновским, раскрывает перед нами все неотъемлемые аспекты эволюции этой революционной технологии. Автор берет нас за руку и проводит через каждый ключевой момент исследований и событий, которые сказывались на развитии машинного обучения, от раннего применения компьютерных алгоритмов в 50-х годах до сегодняшнего дня.

В поданном формате PDF A4 можно увидеть сохраненный издательский макет книги, который проектно оформлен с любовью к деталям. Наш автор создал это произведение с целью привлечь внимание не только профессионалов в области машинного обучения, но и широкие массы читателей, жаждущих узнать о современных достижениях в области искусственного интеллекта.

Книга становится уникальной не только благодаря беспрецедентному опыту Терренса Сейновского, но также и благодаря ярким и интересным историческим фактам, которые он добавляет своим любопытным читателям. Он включает в свое повествование такие события, как первые конгрессы, посвященные искусственному разуму, и погружает нас в мир глубокого обучения и новые возможности, которые оно предоставляет разработчикам искусственного интеллекта.

Расширьте свои знания в области машинного обучения вместе с нами и приготовьтесь ощутить удовлетворение от погружения в романтический путь к истокам технологии, которая преобразует наше будущее.

Читать бесплатно онлайн Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - Терренс Сейновски

Terrence J. Sejnowski

The Deep Learning Revolution


© 2018 Massachusetts Institute of Technology

© Райтман М. А., перевод на русский язык, 2019

© Сазанова Е. В., перевод на русский язык, 2021

© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2022

* * *

Предисловие

Используя распознавание голоса в смартфоне на Android или в Google Переводчике в Интернете, вы сталкиваетесь с нейросетью, натренированной глубоким обучением. За последние несколько лет глубокое обучение обеспечило компании Google прибыль, достаточную для того, чтобы покрыть расходы на все футуристические проекты Google X, включая беспилотные автомобили, очки Google Glass и научно-исследовательский проект Google Brain[1]. Она одной из первых начала применять глубокое обучение. В 2013 году Google наняла Джеффри Хинтона, отца-основателя глубокого обучения, и сейчас другие компании пытаются угнаться за ней.

Современные достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) получены благодаря реверсивной инженерии[2] человеческого мозга. Алгоритмы обучения многоуровневых нейронных сетей основаны на том, как нейроны взаимодействуют друг с другом и изменяются в процессе получения опыта. Внутри сети вся многогранность мира превращается в калейдоскоп моделей деятельности, которые и являются основными составляющими ИИ. Модели нейросетей, с которыми я работал в 1980-х годах, едва сравнимы с современными, состоящими из миллионов искусственных нейронов и десятков слоев. Человеческое упорство, огромный объем данных и мощные компьютеры позволили глубокому обучению совершить прорыв в решении самых сложных проблем искусственного интеллекта.

Сложно предугадать, какое влияние новые технологии окажут в будущем. Кто мог предсказать в 90-х годах прошлого века, когда Интернет стал коммерческим, как он повлияет на музыкальный бизнес? А на такси, политические кампании, да и практически все стороны нашей жизни? Когда появились первые компьютеры, тоже тяжело было вообразить, как они изменят нашу жизнь. В 1943 году Томаса Джона Уотсона, президента IBM, спросили, как повлияют компьютеры на наш мир, и он ответил: «Я думаю, мировой рынок компьютеров вряд ли превысит пять штук». Что действительно сложно представить, так это то, как будет использоваться новое изобретение – и сами изобретатели не скажут больше, чем любой другой человек. Глубокое обучение и ИИ находятся на столь же ранней стадии. Есть множество вариантов развития событий – от утопического и до апокалиптического, – но даже авторы научной фантастики с очень развитой фантазией вряд ли предскажут последствия.

Первые наброски этой книги я сделал через несколько недель после пешего тура по северо-западному побережью Тихого океана и изучения важных изменений в мире ИИ, появившихся десятилетия назад. История рассказывала о небольшой группе ученых, бросивших вызов государственному институту, занимавшемуся вопросами ИИ и не имевшему конкурентов. Они сильно недооценивали сложность задачи и полагались на интуицию, что оказалось ошибкой.

Жизнь на Земле таит в себе множество загадок, и происхождение разума – одна из самых сложных. В природе достаточно его форм, от «интеллекта» простейших бактерий до разума человека, и каждая из них адаптирована к своей нише. Искусственный интеллект так же будет представлен разнообразием форм, которые займут свои места в этом спектре. Так как ИИ основывается на создании глубоких нейронных сетей, по мере своего развития он может подтолкнуть к переосмыслению понятия биологического интеллекта.

Вам может понравиться: