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

Мы все еще в поиске основных понятий, которые раскроют секрет высших форм интеллекта. Мы определили несколько ключевых принципов, но у нас нет ясной концептуальной основы, объясняющей, как работает мозг, — такой же элегантной, как ДНК, помогающая нам понять природу жизни. Алгоритмы обучения — хорошее место для поиска объединяющих понятий. Возможно, прогресс, к которому мы стремимся, чтобы разобраться, как сети глубокого обучения решают практические проблемы, даст больше подсказок. Возможно, мы откроем операционные системы в клетках и мозге, которые позволяют идти эволюции. Если мы разберемся в этом, то сложно вообразить последствия. Природа может быть умнее, чем каждый из нас, но я не вижу причин, почему мы как вид не можем рано или поздно раскрыть тайну интеллекта.

Дополнительная литература

Введение в нейробиологию

Эта книга лишь кратко коснулась нейробиологии, которая представляет собой обширную область с быстро расширяющимися границами. Наиболее актуальная для глубокого обучения часть нейробиологии называется системной нейробиологией. Если вы хотите узнать больше о мозге и нейронных сетях, хорошей отправной точкой станет книга «Вычислительный мозг» («The Computational Brain»)[482]. Она знакомит с основами нейробиологии и рассказывает, как нейронные сети применимы к широкому спектру структур мозга, таких как зрительная система, глазодвигательная система, управляющая движениями глаз, и способы представления пространства в коре.

Книга «Лжецы, любовники и герои: Что новая наука о мозге говорит нам о том, как мы становимся теми, кто мы есть» («Liars, Lovers and Heroes: What the New Brain Science Has Revealed About How We Become Who We Are»)[483], написанная для широкой аудитории, исследует, каким образом наши самые благородные и самые плохие черты коренятся в системах мозга, настолько древних, что мы разделяем их с насекомыми. Те самые алгоритмы, которые DeepMind использовала для обучения AlphaGo.

Общество нейробиологии поддерживает сайт brainfacts.org, где вы можете найти информацию о многих аспектах работы мозга и его расстройств.

Биологический интеллект

Книга «IQ и человеческий интеллект» («IQ and human intelligence»)[484] — заслуживающее доверия всестороннее введение в психологию интеллекта, включая социальный и эмоциональный интеллект. Биологическая основа интеллекта зависит от взаимодействия мозга с миром в процессе развития. Животный интеллект также был широко изучен, и «Животных разум» («Animal Minds»)[485] — хорошая книга для знакомства с ним.

Машинное обучение

Книга «Распознавание образов и машинное обучение» («Neural Networks for Pattern Recognition»)[486] хороша для изучения основ нейронных сетей. Между теорией информации и алгоритмами обучения есть глубинная связь, прекрасно изложенная в книге «Теория информации, логический вывод и алгоритмы обучения» («Information Theory, Inference, and Learning Algorithms»)[487]. Глубокое обучение быстро развивается: книга «Глубокое обучение с точки зрения практика» («Deep Learning: A Practitioner's Approach»)[488] подойдет для первого знакомства, а учебник «Глубокое обучение» («Deep Learning»)[489] в настоящее время доступен онлайн www.deeplearningbook.org. «Машинное обучение: вероятностная перспектива» («Machine Learning: A Probabilistic Perspective»)[490] — сборник, охватывающий более широкий спектр алгоритмов машинного обучения. Глубокое обучение с подкреплением находится на переднем крае исследований, и удачная отправная точка — книга «Обучение с подкреплением» (Reinforcement Learning: An Introduction)[491].

Благодарности