На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «2062: время машин» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Научно-популярная литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
2062: время машин

Автор
Дата выхода
10 июня 2019
🔍 Загляните за кулисы "2062: время машин" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "2062: время машин" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Тоби Уолш) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
2062 год – что это за дата? Ведущие эксперты по искусственному интеллекту и робототехнике предсказывают: в 2062 году мы сможем создать искусственный разум, который превзойдет возможности человека. Еще в начале 1990-х Гарри Каспаров уверен, что «в классических шахматах на серьёзном уровне компьютерам ничего не светит в XX веке»… и в 1997 году проигрывает компьютеру Deep Blue. А двадцать лет спустя AlphaGo выигрывает партию у лучшего в мире игрока в го.
В интервью ВВС Стивен Хокинг заметил, что «полноценный искусственный интеллект может стать концом человеческой расы, поскольку будет самостоятельно и стремительно совершенствоваться, а люди, зависящие от медленной биологической эволюции, неспособны с ним конкурировать». Так ли это? Что же нас ждет теперь?
На этот вопрос отвечает Тоби Уолш, признанный специалист по искусственному интеллекту. В своей книге он внимательно и последовательно изучает каждую сторону нашего «светлого будущего»: от мировой экономики до новой человеческой идентичности. Уже поздно обсуждать, хорош или плох будет мир в этом очень недалеком будущем. Сейчас главное – понять, как к нему готовиться.
В формате a4.pdf сохранен издательский макет книги.
📚 Читайте "2062: время машин" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "2062: время машин", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Однако, несмотря на то что AlphaGo предлагает некий новый способ соединения компонентов, сами компоненты остаются практически неизменными[23 - AlphaGo не была первой искусственной нейросетью, которая научилась играть во что-то на нашем уровне. TD-Gammon – программа для игры в нарды – была разработана в 1992 году в научно-исследовательском центре Томаса Дж. Уотсона в IBM. Она показывала уровень чуть ниже, чем у лучших игроков в нарды того времени. Программа использовала стратегии, которые людям и не приходили в голову, и помогла взглянуть на нарды с новой стороны.
До появления AlphaGo самой успешной компьютерной программой была CrazyStone, написанная Реми Куломом[24 - Реми Кулом – талантливый французский программист.]. В 2014 году Кулом сказал в интервью, что первая победа программы над профессиональным игроком состоится через десять лет. Однако AlphaGo потребовалось немногим больше года, чтобы победить Фэна Хуи, трехкратного чемпиона Европы, и еще один, чтобы победить Ли Седоля.
Так или иначе, DeepMind приложили больше всех усилий к решению этой задачи. Раньше программы для игры в го писались одним человеком; над AlphaGo работало около пятидесяти человек. Это заняло меньше одной десятой того времени, которое этот процесс должен был занять по мнению Кулома, но потребовало количество людей, превышающее предполагаемое более чем в десять раз.
DeepMind также имели доступ к обширным серверным фермам Google, которые позволили AlphaGo играть миллиарды раз против себя самой.





