Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект

 Simon, The Shape of Automation for Men and Management (New York: Harper & Row, 1965), 96.

22

M. L. Minsky, Computation: Finite and Infinite Machines (Upper Saddle River, N. J.: Prentice-Hall, 1967), 2.

23

B. R. Redman, The Portable Voltaire (New York: Penguin Books, 1977), 225.

24

M. L. Minsky, The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind (New York: Simon & Schuster, 2006), 95.

25

One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100), 2016 Report, 13, ai100.

stanford.edu/2016-report.

26

Ibid., 12.

27

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.

28

A. Newell and H. A. Simon, “GPS: A Program That Simulates Human Thought”, P-2257, Rand Corporation, Santa Monica, Calif. (1961).

29

F. Rosenblatt, “The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain”, Psychological Review 65, no.

 6 (1958): 386–408.

30

Математически алгоритм обучения перцептрона описывается следующим образом. Для каждого веса w

: w

? w

+ ? (t – y) x

, где t – верный выходной сигнал (1 или 0) для заданного входного сигнала, y – фактический выходной сигнал перцептрона, x

 – входной сигнал, связанный с весом w

, а ? – скорость обучения, задаваемая программистом. Стрелка обозначает обновление.

Порог учитывается путем создания дополнительного “входного сигнала” x

с постоянным значением 1, которому присваивается вес w

 = –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.

31

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.

32

M. A. Boden, Mind as Machine: A History of Cognitive Science (Oxford: Oxford University Press, 2006), 2:913.

33

M. L. Minsky and S. L. Papert, Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry (Cambridge, Mass.