Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта. Пол Доэрти

Читать онлайн.
Название Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта
Автор произведения Пол Доэрти
Жанр
Серия МИФ Бизнес
Издательство
Год выпуска 2022
isbn 9785001956891



Скачать книгу

целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

      Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

      Сноски

      1

      Доэрти П., Уилсон Д. Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019.

      2

      Bhaskar Ghosh, Adam Burden, and James Wilson, “Full Value. Full Stop. How to Scale Innovation and Achieve Full Value with Future Systems,” Accenture, 2019, https://www.accenture.com/us-en/insights/future-systems/future-ready-enterprise-systems.

      3

      Paul Daugherty, Bhaskar Ghosh, Annette Rippert, Ramnath Venkataraman, and H. James Wilson, “Make the Leap, Take the Lead,” Accenture, April 28, 2021, https://www.accenture.com/us-en/insights/technology/scaling-enterprise-digital-transformation.

      4

      Intelligence, Data, Expertise, Architecture, Strategy. Прим. ред.

      5

      Here, we are, of course, paraphrasing Marshall McLuhan’s observation, https://mcluhangalaxy.wordpress.com/2013/04/01/we-shape-our-tools-and-thereafter-our-tools-shape-us/.

      6

      Alan Turing, “Computing Machinery and Intelligence”, Mind, LIX (236): 433–460, October 1950, https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433.

      7

      Библия, Ветхий Завет. Книга пророка Исаии, 11:6.

      8

      Alison Gopnik, “The Ultimate Learning Machines”, Wall Street Journal, October 11, 2019, https://www.wsj.com/articles/the-ultimate-learning-machines-11570806023.

      9

      Brenden M. Lake, Tomer D. Ullman, Joshua B. Tenenbaum, and Samuel J. Gershman, “Building Machines That Learn and Think Like People”, Behavioral and Brain Sciences, 40, 2017, https://www.cambridge.org/core/journals/behavioral-and-brain-sciences/article/building-machines-that-learn-and-think-like-people/A9535B1D745A0377E16C590E14B94993.

      10

      Доэрти П., Уилсон Д. Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019; Paul R. Daugherty and H. James Wilson, Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (Boston: Harvard Business Review Press, 2018).

      11

      Alison DeNisco Rayome, “Why Companies Plan to Double AI Projects in the Next Year”, TechRepublic, July 15, 2019, https://tek.io/2Y3heCK.

      12

      Bhaskar Ghosh, Adam Burden and James Wilson, “Full Value. Full Stop. How to Scale Innovation and Achieve Full Value with Future Systems”, Accenture, 2019, https://www.accenture.com/us-en/insights/future-systems/future-ready-enterprise-systems.

      13

      Karen Hao, “We Analyzed 16,625 Papers to Figure Out Where AI Is Headed Next”, MIT Technology Review, January 25, 2019, https://www.technologyreview.com/2019/01/25/1436/we-analyzed-16625-papers-to-figure-out-where-ai-is-headed-next/.

      14

      Tristan Greene, “AI Fails to Recognize These Nature Images 98 % of the Time,” TNW, July 18, 2019, https://thenextweb.com/artificial-Intelligence/2019/07/18/ai-fails-to-recognize-these-nature-images-98-of-the-time/.

      15

      Carlos Zednick, “Solving the Black Box Problem: A Normative Framework for Explainable Artificial Intelligence,” arXiv, 2020, https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1903/1903.04361.pdf.

      16

      Gary Marcus and Ernest Davis, Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust (New York: Pantheon Books, 2019), 69.

      17

      Marcus and Davis, Rebooting AI, 162.

      18

      Brian Bergstein, “What AI Still Can’t Do”, MIT Technology Review, February 19, 2020, https://www.technologyreview.com/s/615189/what-ai-still-cant-do/.

      19

      Реверсивный инжиниринг (обратный инжиниринг, обратная разработка) – изучение готового устройства с целью понять принципы работы в устройстве и создать его копию. Прим. ред.