Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать
- Автор: дю Сотой Маркус
- Год: 2020
- Язык: русский
- Год: Аттикус
- ISBN: 978-5-389-18965-2
- Переводчик: Дмитрий Александрович Прокофьев
- Жанр: Зарубежная образовательная литература
Электронная книга - «Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать». Краткое содержание книги:
«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.
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.
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.