Бесплатная библиотека
Читайте книгу на сайте или телефоне
READ-E-BOOK » Зарубежная образовательная литература » Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать
Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать - Читать Любимую Русскую Полную Книгу 👉 Read-E-Book.com

Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

Электронная книга - «Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать». Краткое содержание книги:

Знаменитый оксфордский профессор и популяризатор науки Маркус дю Сотой исследует природу творчества, освещая наиболее важные аспекты работы алгоритмов и математических правил, которые лежат в их основе. Он задается вопросом, насколько наш эмоциональный отклик на произведения искусства обусловлен реакцией мозга на закономерности и структуры и что именно означает заниматься творчеством в математике, изобразительном искусстве, литературе и музыке. На основе ярких примеров того, как «поверяется алгеброй гармония» мировых шедевров, среди которых «Евгений Онегин» Пушкина, «Песнь льда и пламени» Джорджа Р. Р. Мартина и «Гарри Поттер»; музыкальные произведения Вагнера и Шуберта, с одной стороны, и творчество Massive Attack, Beatles, Боба Дилана – с другой, автор выясняет, через какое время машины, возможно, научатся создавать действительно творческие произведения и могут ли они, в свою очередь, стимулировать наше воображение. Результат перед вами: увлекательное и совершенно необычное исследование как искусственного интеллекта, так и сути того, что значит быть человеком.
«Искусственный интеллект потрясает самые основы нашего существования, демонстрируя, сколь многое из того, чем занимаются люди, машины могут делать не хуже, а то и лучше их. Но эта книга посвящена не столько будущему с беспилотными машинами и компьютеризованной медициной, сколько вопросу о том, смогут ли алгоритмы состязаться сколько-нибудь существенным образом с могуществом человеческого кода. Способны ли компьютеры к творчеству? Что нужно для творчества? В какой степени эмоциональная реакция на произведения искусства является результатом реакции мозга на определенные рисунки и структуры? Таковы некоторые из тем, которые мы рассмотрим». (Маркус дю Сотой)
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
1 ... 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138
Перейти на страницу:

Cawelti John. Adventure, Mystery, and Romance: Formula Stories as Art and Popular Culture. University of Chicago Press, 1977.

Cheng Ian. Emissaries Guide to Worlding. Verlag der Buchhandlung Walther Konig, 2018; Serpentine Galleries/Fondazione Sandretto Re Rebaudengo, 2018.

Cope David. Virtual Music: Computer Synthesis of Musical Style. MIT Press, 2001.

–, Computer Models of Musical Creativity. MIT Press, 2005.

Domingos Pedro. The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. Basic Books, 2015[138].

Dormehl Luke. The Formula: How Algorithms Solve All Our Problems… and Create More. Penguin Books, 2014.

–. Thinking Machines: The Inside Story of Artificial Intelligence and Our Race to Build the Future. W.H. Allen, 2016.

Eagleton Terry. The Ideology of the Aesthetic. Blackwell, 1990.

Ford Martin. The Rise of the Robots: Technology and the Threat of Mass Unemployment. Oneworld, 2015[139].

Fuentes Agustín. The Creative Spark: How Imagination Made Humans Exceptional. Dutton, 2017.

Gaines James. Evening in the Palace of Reason: Bach Meets Frederick the Great in the Age of Enlightenment. Fourth Estate, 2005.

Ganesalingam Mohan. The Language of Mathematics: A Linguistic and Philosophical Investigation. Springer, 2013.

Gaut Berys and Matthew Kieran (eds.). Creativity and Philosophy. Routledge, 2018.

Goodfellow Ian, Yoshua Bengio and Aaron Courville. Deep Learning. MIT Press, 2016[140].

Harari Yuval Noah. Homo Deus: A Brief History of Tomorrow. Harvill Secker, 2016[141].

Hardy G.H. A Mathematician’s Apology. CUP, 1940[142].

Harel David. Computers Ltd: What They Really Can’t Do. OUP, 2000.

Hayles N. Katherine. Unthought: The Power of the Cognitive Nonconscious. University of Chicago Press, 2017.

Hofstadter Douglas. Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid, Penguin Books, 1979[143].

–. Fluid Concepts and Creative Analogies: Computer Models of the Fundamental Mechanisms of Thought. Basic Books 1995.

–. I am a Strange Loop. Basic Books, 2007.

Kasparov Garry. Deep Thinking: Where Artificial Intelligence Ends and Human Creativity Begins. John Murray, 2017[144].

McAfee Andrew and Erik Brynjolfsson. Machine Platform Crowd: Harnessing Our Digital Future. Norton, 2017[145].

McCormack Jon and Mark d’Inverno (eds.). Computers and Creativity. Springer, 2012.

Monbiot George. Out of the Wreckage: A New Politics for an Age of Crisis. Verso, 2017.

Montfort Nick. World Clock, Bad Quarto, 2013.

Moretti Franco. Graphs, Maps, Trees: Abstract Models for Literary History. Verso, 2005.

Paul Elliot Samuel and Scott Barry Kaufman (eds.). The Philosophy of Creativity: New Essays. OUP, 2014.

Shalev-Shwartz Shai and Shai Ben-David. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. CUP, 2014[146].

Steels Luc. The Talking Heads Experiment: Origins of Words and Meanings. Language Science Press, 2015.

Steiner Christopher. Automate This: How Algorithms Took Over the Markets, Our Jobs, and the World. Penguin Books, 2012.

Tatlow Ruth. Bach and the Riddle of the Number Alphabet. CUP, 1991.

–. Bach’s Numbers: Compositional Proportions and Significance. CUP, 2015.

Tegmark Max. Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence. Allen Lane, 2017[147].

Wilson Edward O. The Origins of Creativity. Allen Lane, 2017[148].

Yorke John. Into the Woods: A Five Act Journey into Story. Penguin Books, 2013.

Статьи

Статьи, для которых приведены ссылки на arXiv, можно найти в архиве статей с открытым доступом на сайте https://arxiv.org.

Alemi Alex A., et al. DeepMath: Deep Sequence Models for Premise Selection // arXiv:1606.04442v2 (2017).

Athalye Anish, et al. Synthesizing Robust Adversarial Examples // Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning // arXiv:1707.07937v3 (2018).

Bancerek Grzegorz, et al. Mizar: State-of-the-Art and Beyond // Intelligent Computer Mathematics. Springer, 2015. P. 261–279.

Barbieri Francesco, Horacio Saggion and Francesco Ronzano. Modelling Sarcasm in Twitter: A Novel Approach. WASSA@ACL (2014).

Bellemare Marc, et al. Unifying Count-Based Exploration and Intrinsic Motivation // Advances in Neural Information Processing Systems. NIPS Proceedings, 2016. P. 1471–1479.

Bokde Dheeraj, Sheetal Girase and Debajyoti Mukhopadhyay. Matrix Factorization Model in Collaborative Filtering Algorithms: A Survey // Procedia Computer Science. 2015. Vol. 49. P. 136–146.

Briot Jean-Pierre and François Pachet. Music Generation by Deep Learning: Challenges and Directions // arXiv:1712.04371 (2017).

Briot Jean-Pierre, Gaëtan Hadjeres and François Pachet. Deep Learning Techniques for Music Generation: A Survey // arXiv:1709.01620 (2017). Brown Tom B., et al. Adversarial Patch // arXiv:1712.09665 (2017).

Cavallo Flaminia, Alison Pease, Jeremy Gow and Simon Colton. Using Theory Formation Techniques for the Invention of Fictional Concepts // Proceedings of the Fourth International Conference on Computational Creativity (2013).

Clarke Eric F. Imitating and Evaluating Real and Transformed Musical Performances // Music Perception: An Interdisciplinary Journal. 1993. Vol. 10. P. 317–341.

Colton Simon. Refactorable Numbers: A Machine Invention // Journal of Integer Sequences. 1999. Vol. 2. Article 99.1.2.

–. The Painting Fooclass="underline" Stories from Building an Automated Painter // Jon McCormack and Mark d’Inverno (eds.). Computers and Creativity. Springer, 2012. – and Stephen Muggleton. Mathematical Applications of Inductive

Logic Programming // Machine Learning. 2006. Vol. 64 (1). P. 25–64. – and Dan Ventura. You Can’t Know My Mind: A Festival of Computational Creativity // Proceedings of the Fifth International Conference on Computational Creativity (2014). – , et al. The «Beyond the Fence» Musical and «Computer Says Show»

Documentary // Proceedings of the Seventh International Conference on Computational Creativity (2016). d’Inverno Mark and Arthur Still. A History of Creativity for Future AI Research // Proceedings of the Seventh International Conference on

Computational Creativity (2016). du Sautoy Marcus. Finitely Generated Groups, p-Adic Analytic Groups and

Poincaré Series // Annals of Mathematics. 1993. Vol. 137. P. 639–670. du Sautoy Marcus. Counting Subgroups in Nilpotent Groups and Points on

вернуться

138

Домингос П. Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир / Пер. с англ. В. Горохова. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016.

вернуться

142

Харди Г. Апология математика / Пер. с англ. Ю.А. Данилова. Ижевск: РХД, 2000.

вернуться

144

Каспаров Г. Человек и компьютер: взгляд в будущее / Пер. с англ. И. Евстигнеевой. М.: Альпина Паблишер, 2018.

1 ... 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138
Перейти на страницу:
0
Сюжет
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Атмосфера
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Главный герой
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Общее впечатление
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
Итоговая оценка: 0.0 из 10 (голосов: 0 / История оценок)