A. Cuthbertson, “DeepMind AlphaGo: AI Teaches Itself «Thousands of Years of Human Knowledge» Without Help”, Newsweek, Oct. 18, 2017, www.newsweek.com/deepmind-alphago-ai-teaches-human-help-687620.
Здесь и далее я цитирую высказывания Дугласа Хофштадтера из интервью, которое я взяла у него после встречи в Google, причем цитаты точно отражают содержание и тон его ремарок, сделанных в присутствии инженеров Google.
Слова Джека Шварца цит. по: G.-C. Rota, Indiscrete Thoughts (Boston: Berkhäuser, 1997), 22.
D. R. Hofstadter, Gödel, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid (New York: Basic Books, 1979), 678. (Русское издание: Хофштадтер Д. Гёдель. Эшер. Бах: эта бесконечная гирлянда / Пер. с англ. М. Эскиной. – Самара: Бахрах-М, 2001.)
Ibid., 676.
Цит. по: D. R. Hofstadter, “Staring Emmy Straight in the Eye – and Doing My Best Not to Flinch”, in Creativity, Cognition, and Knowledge, ed. T. Dartnell (Westport, Conn.: Praeger, 2002), 67–100.
Цит. по: R. Cellan-Jones, “Stephen Hawking Warns Artificial Intelligence Could End Mankind”, BBC News, Dec. 2, 2014, www.bbc.com/news/technology-30290540.
M. McFarland, “Elon Musk: «With Artificial Intelligence, We Are Summoning the Demon»”, Washington Post, Oct. 24, 2014. https://www.washingtonpost.com/news/innovations/wp/2014/10/24/elon-musk-with-artificial-intelligence-we-are-summoning-the-demon/
Bill Gates, on Reddit, Jan. 28, 2015, www.reddit.com/r/IAmA/comments/2tzjp7/hi_reddit_im_bill_gates_and_im_back_for_my_third/?.
Бостром Н. Искусственный интеллект: Этапы. Угрозы. Стратегии / Пер. с англ. С. Филина. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. (Здесь и далее в сносках, если не указано иное, – прим. перев.)
Цит. по: K. Anderson, “Enthusiasts and Skeptics Debate Artificial Intelligence”, Vanity Fair, Nov. 26, 2014.
R. A. Brooks, “Mistaking Performance for Competence”, in What to Think About Machines That Think, ed. J. Brockman (New York: Harper Perennial, 2015), 108–111.
Цит. по: G. Press, “12 Observations About Artificial Intelligence from the O’Reilly AI Conference”, Forbes, Oct. 31, 2016, www.forbes.comobservations-about-artificial-intelligence-from-the-oreilly-ai-conference/sites/gilpress/2016/10/31/12-/#886a6012ea2e.
J. McCarthy et al., “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project in Artificial Intelligence”, submitted to the Rockefeller Foundation, 1955, reprinted in AI Magazine 27, no. 4 (2006): 12–14.
Кибернетика – это междисциплинарная наука, которая изучает закономерности “управления и коммуникации в живых организмах и машинах”. См. N. Wiener, Cybernetics (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1961).
Цит. по: N. J. Nilsson, John McCarthy: A Biographical Memoir (Washington, D. C.: National Academy of Sciences, 2012).
McCarthy et al., “Proposal for the Dartmouth Summer Research Project in Artificial Intelligence”.
Ibid.
G. Solomonoff, Ray Solomonoff and the Dartmouth Summer Research Project in Artificial Intelligence, 1956, accessed Dec. 4, 2018, www.raysolomonoff.com/dartmouth/dartray.pdf.
H. Moravic, Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence (Cambridge, Mass.: Harvard University Press, 1988), 20.
H. A. Simon, The Shape of Automation for Men and Management (New York: Harper & Row, 1965), 96.
M. L. Minsky, Computation: Finite and Infinite Machines (Upper Saddle River, N. J.: Prentice-Hall, 1967), 2.
B. R. Redman, The Portable Voltaire (New York: Penguin Books, 1977), 225.
M. L. Minsky, The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind (New York: Simon & Schuster, 2006), 95.
One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100), 2016 Report, 13, ai100.stanford.edu/2016-report.
Ibid., 12.
J. Lehman, J. Clune and S. Risi, “An Anarchy of Methods: Current Trends in How Intelligence Is Abstracted in AI”, IEEE Intelligent Systems 29, no. 6 (2014): 56–62.
A. Newell and H. A. Simon, “GPS: A Program That Simulates Human Thought”, P-2257, Rand Corporation, Santa Monica, Calif. (1961).
F. Rosenblatt, “The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain”, Psychological Review 65, no. 6 (1958): 386–408.
Математически алгоритм обучения перцептрона описывается следующим образом. Для каждого веса wj: wj ← wj + η (t – y) xj, где t – верный выходной сигнал (1 или 0) для заданного входного сигнала, y – фактический выходной сигнал перцептрона, xj – входной сигнал, связанный с весом wj, а η – скорость обучения, задаваемая программистом. Стрелка обозначает обновление. Порог учитывается путем создания дополнительного “входного сигнала” x0 с постоянным значением 1, которому присваивается вес w0 = –порог. При наличии этого дополнительного входного сигнала и веса (называемого смещением) перцептрон дает сигнал на выходе, только если сумма входных сигналов, помноженных на веса (то есть скалярное произведение входного вектора и вектора веса) больше или равняется 0. Часто входные значения масштабируются и подвергаются другим преобразованиям, чтобы веса не становились слишком велики.
Цит. по: M. Olazaran, “A Sociological Study of the Official History of the Perceptrons Controversy”, Social Studies of Science 26, no. 3 (1996): 611–659.
M. A. Boden, Mind as Machine: A History of Cognitive Science (Oxford: Oxford University Press, 2006), 2:913.
M. L. Minsky and S. L. Papert, Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry (Cambridge, Mass.: MIT Press, 1969). (Минский М., Пейперт С. Персептроны / Пер. с англ. Г. Гимельфарба и В. Шарыпанова – М.: Издательство “Мир”, 1971.)
Выражаясь техническим языком, любую булеву функцию можно вычислить с помощью полностью подключенной многослойной сети с линейными пороговыми значениями и одним внутренним (“скрытым”) слоем.
Olazaran, “Sociological Study of the Official History of the Perceptrons Controversy”.
G. Nagy, “Neural Networks – Then and Now”, IEEE Transactions on Neural Networks 2, no. 2 (1991): 316–318.
Minsky and Papert, “Perceptrons”, 231–232. (Пер. с англ. Г. Гимельфарба и В. Шарыпанова.)
J. Lighthill, “Artificial Intelligence: A General Survey”, in Artificial Intelligence: A Paper Symposium (London: Science Research Council, 1973).