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:

Hinton Geoffrey. Neural Networks for Machine Learning // University of Toronto via Coursera.

Irizarry Rafael. Data Science: Machine Learning // Harvard University via edX.

Ng Andrew. Machine Learning // Stanford University via Coursera.

Paisley John. Machine Learning // Columbia University via edX.

Дополнительные материалы

Узнать, сколько сайтов есть на сегодня в интернете, можно по адресу: http://www.internetlivestats.com/.

Отличные материалы по AlphaGo, в том числе все игры с Ли Седолем: https://deepmind.com/research/alphago.

Прочитать роман thricedotted «Искатель» (The Seeker) можно на сайте github, службы размещения компьютерного кода: https://github.com/thricedotted/theseeker.

Другие романы, созданные в рамках NaNoGenMo, можно найти по адресу: https://nanogenmo.github.io.

Протоколы премии Лёбнера: https://www.aisb.org.uk/events/loebner-prize.

Работы программы AARON и статьи о ней: http://aarons home.com.

Работы алгоритма Painting Fool и статьи о нем: http://www.thepaintingfool.com.

Увидеть картины, произведенные творческой состязательной сетью

Эльгамаля, можно по адресу:

https://sites.google.com/site/digihumanlab/home.

По этому адресу можно посмотреть, насколько хорошо у алгоритмов получается распознавать изображения:

https://cloud.google.com/vision.

Послушать «Опыты музыкального интеллекта»

(Experiments in Musical Intelligence) Дэвида Коупа можно по адресу:

http://artsites.ucsc.edu/faculty/cope.

Работы, созданные системой Botnik:

http://botnik.org.

Увидеть результаты эксперимента Ганесалингама и Гауэра с компьютерными доказательствами можно по адресу:

https://gowers.wordpress.com.

«Нового Рембрандта» можно увидеть здесь:

https://www.nextrembrandt.com.

Выражение благодарности

Я глубоко благодарен всем людям и алгоритмам, которые встречались мне на протяжении многих лет, делая возможным написание этой книги. В особенности я признателен Королевскому обществу, предложившему мне участвовать в работе Комитета по машинному обучению (Machine Learning Committee). Обычно комитеты приводят меня в ужас, но на заседаниях этого я бывал с неизменным удовольствием. В воплощении замысла этой книги сыграли решающую роль перечисленные ниже люди.

Мой агент – Энтони Топпинг из агентства Greene & Heaton.

Мои редакторы – Луиза Хейнс из издательства 4th Estate и Джой де Менил из издательства Harvard University Press.

Помощник редактора – Сара Тикетт из издательства 4th Estate.

Мой редактор-корректор – Марк Хэндсли.

Мой референт – Бен Ли.

Мой спонсор – Чарльз Симони.

Мои родные – Шани, Томер, Магали и Ина.

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)