Блог

Книга «Искусственный интеллект и универсальное мышление».

Книга содержит доступное введение в обширную и сложную область искусственного интеллекта. Существенное внимание уделено основополагающим идеям, необходимым для глубокого понимания методов поиска в пространстве решений, представления знаний, машинного обучения и самоорганизации, составляющих основу искусственного интеллекта. В то же время книга представляет собой рассуждение о том, каких ключевых свойств не хватает интеллектуальным системам, чтобы стать по-настоящему разумными, для чего автор нередко обращается к истокам искусственного интеллекта в области психологии, лингвистики, нейрофизиологии, математики, философии.

Вероятностное программирование – ключ к искусственному интеллекту?

Уже более полутора лет назад прошла новость о том, что «DARPA намерено совершить революцию в машинном обучении». Конечно, DARPA всего лишь выделила деньги на исследовательскую программу, связанную с вероятностным программированием. Само же вероятностное программирование существует и развивается без DARPA достаточно давно, причем исследования ведутся, как в ведущих университетах, таких как MIT, так и в крупных корпорациях, таких как Microsoft. И вовсе не зря DARPA, Microsoft, MIT и т.д. обращают пристальное внимание на эту область, ведь она по-настоящему перспективна для машинного обучения, а, может, и для искусственного интеллекта в целом. Говорят, что вероятностное программирование для машинного обучения будет играть ту же роль, что и высокоуровневые языки для обычного программирования. Мы бы привели другую параллель – с ролью Пролога, которую он сыграл для старого доброго ИИ. Вот только в Рунете по данной теме до сих пор можно найти лишь единичные ссылки, и то в основном содержащие лишь описания общих принципов. Возможно, это связано с тем, что потенциал вероятностного программирования еще только начал раскрываться и оно не стало основным трендом. Однако на что же способны или будут способны вероятностные языки?

Веб‐книга: «AIDEUS – создание универсального интеллекта».


«Распознавание образов и машинное восприятие: Общий подход на основе принципа минимальной длины описания».

В книге подробно рассмотрен принцип минимальной длины описания, являющийся следствием теоретико-информационного подхода к построению моделей и выбору гипотез. Этот принцип становится все более популярным при решении сложных задач автоматического анализа данных, традиционно относившихся к области искусственного интеллекта. Рассмотрены задачи распознавания образов, машинного восприятия и грамматического и логического выводов, для которых использование принципа минимальной длины описания уже позволило получить более эффективные решения. На конкретных примерах показана возможность разработки унифицированного подхода к решению указанных задач. Книга предназначена для широкого круга читателей: студентов, молодых ученых и специалистов, интересующихся компьютерными науками и, в частности, искусственным интеллектом.