Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Книга Себастьяна Сеунга Connectome (Houghton Mifflin Harcourt, 2012)[136] — доступное введение в нейробиологию, коннектомику и пугающую проблему создания головного мозга путем обратного инжиниринга. Книга Parallel Distributed Processing* под редакцией Дэвида Румельхарта, Джеймса Макклелланда и исследовательской группы параллельной распределенной обработки (MIT Press, 1986) — библия коннекционизма в его зените, пришедшемся на 1980-е. Neurocomputing* под редакцией Джеймса Андерсона и Эдварда Розенфельда (MIT Press, 1988) содержит многие классические коннекционистские статьи, включая статью Маккаллоха и Питса о первых моделях нейронов, Хебба о правиле Хебба, Розенблатта о перцептронах, Хопфилда о сетях Хопфилда, Окли, Хинтона и Сейновского о машинах Больцмана, Сейновского и Розенберга о NETtalk, а также Румельхарта, Хинтона и Уильямса об обратном распространении ошибки. Глава Efficient backprop* Яна Лекуна, Леона Ботту, Женевьевы Орр и Клауса-Роберта Мюллера в книге Neural Networks: Tricks of the Trade под редакцией Женевьевы Орр и Клауса-Роберта Мюллера (Springer, 1998) объясняет некоторые важнейшие трюки, необходимые для корректной работы обратного распространения.

Neural Networks in Finance and Investing* под редакцией Роберта Триппи и Эфраима Турбана (McGraw-Hill, 1992) — сборник статей по применению нейронных сетей в области финансов. Статья Life in the fast lane: The evolution of an adaptive vehicle control system Тодда Йохема и Дина Померло (AI Magazine, 1996) описывает проект создания беспилотного автомобиля ALVINN. Рекомендую также диссертацию Пола Вербоса — Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences* (Harvard University, 1974). Артур Брайсон и Хэ Юци приводят одну из первых разработанных ими версий обратного распространения в книге Applied Optimal Control* (Blaisdell, 1969).

Краткое введение в глубокое обучение — книга Learning Deep Architectures for AI* Йошуа Бенгио (Now, 2009). Проблема распределения сигнала ошибки в обратном распространении описана в статье Learning long-term dependencies with gradient descent is difficult* Йошуа Бенгио, Патрис Симар и Паоло Фраскони (IEEE Transactions on Neural Networks, 1994). В статье How many computers to identify a cat? 16,000 Джона Маркоффа (New York Times, 2012) рассказывается о проекте Google Brain и его результатах. Сверточные нейронные сети, в настоящее время лидирующие в глубоком обучении, описаны в статье Gradient-based learning applied to document recognition* Яна Лекуна, Леона Ботту, Йошуа Бенгио и Патрика Хаффнера (Proceedings of the IEEE, 1998). Статья The $1.3B quest to build a supercomputer replica of a human brain Джонатона Китса (Wired, 2013) описывает проект по моделированию мозга, запущенный Евросоюзом. Об инициативе BRAIN рассказывается в статье Томаса Инсела, Стори Лэндис и Фрэнсиса Коллинса The NIH BRAIN Initiative (Science, 2013).

Стивен Пинкер подытоживает критику символистами коннекционистских моделей во второй главе книги How the Mind Works (Norton, 1997). Сеймур Паперт берет голос в этих дебатах в статье One AI or Many? (Daedalus, 1988). Книга The Birth of the Mind Гэри Маркуса (Basic Books, 2004) объясняет, как эволюция сумела породить сложные способности человеческого мозга.

Глава 5

Статья Evolutionary robotics Джоша Бонгарда (Communications of the ACM, 2013) дает обзор работ Хода Липсона и других ученых по выведению роботов путем эволюции. Книга Artificial Life Стивена Леви (Vintage, 1993) позволяет прогуляться по цифровому зоопарку, от виртуальных миров с созданными в компьютере животными до генетических алгоритмов. В пятой главе Complexity Митча Уолдропа (Touchstone, 1992) рассказана история Джона Холланда и первых нескольких десятилетий работы над генетическими алгоритмами. Книга Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning* Дэвида Голдберга (Addison-Wesley, 1989) представляет собой стандартное введение в генетические алгоритмы.

Нильс Элдридж и Стивен Джей Гулд выдвигают свою теорию прерывистого равновесия в главе Punctuated equilibria: An alternative to phyletic gradualism книги Models in Paleobiology под редакцией Томаса Шопфа (Freeman, 1972). Ричард Докинз критикует эту теорию в девятой главе The Blind Watchmaker* (Norton, 1986)[137]. Дилемма изучения–применения обсуждается во второй главе книги Reinforcement Learning* (MIT Press, 1998)[138]. Джон Холланд предлагает свое решение этой проблемы и много других идей в книге Adaptation in Natural and Artificial Systems Джонатона Китса (University of Michigan Press, 1975).