Книга Reinforcement Learning: An Introduction* Рича Саттона и Энди Барто (MIT Press, 1998) — стандартный учебник по обучению с подкреплением. Universal Artificial Intelligence* Маркуса Хаттера (Springer, 2005) — попытка создать общую теорию данного вида обучения. Пионерской работе Артура Сэмюэла по обучению игре в шашки посвящена его статья Some studies in machine learning using the game of checkers* (IBM Journal of Research and Development, 1959). В ней встречается одно из первых упоминаний в печати термина «машинное обучение». Крис Уоткинс сформулировал проблему обучения с подкреплением в своей диссертации Learning from Delayed Rewards* (Cambridge University, 1989). Обучающийся алгоритм с подкреплением DeepMind, применяемый в компьютерных играх, описан в статье Human-level control through deep reinforcement learning* Владимира Мниха и соавторов (Nature, 2015).
Пол Розенблюм рассказывает о развитии алгоритма образования фрагментов в статье A cognitive odyssey: From the power law of practice to a general learning mechanism and beyond (Tutorials in Quantitative Methods for Psychology, 2006). A/B-тестирование и другие методики онлайн-экспериментов объясняются в статье Practical guide to controlled experiments on the Web: Listen to your customers not to the HiPPO* Рона Кохави, Рэндала Хенне и Дэна Зоммерфельда (Proceedings of the Thirteenth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2007). Инкрементное моделирование — многомерное обобщение A/B-тестирования — тема седьмой главы книги Predictive Analytics Эрика Зигеля (Wiley, 2013).
В книге Introduction to Statistical Relational Learning* под редакцией Лизы Гетур и Бена Таскара (MIT Press, 2007) рассмотрены основные подходы в области статистического реляционного обучения. Итоги работы по моделированию сплетен мы с Мэттом Ричардсоном подводим в статье Mining social networks for viral marketing (IEEE Intelligent Systems, 2005).
Глава 9Введение в метаобучение — тема книги Model Ensembles: Foundations and Algorithms* Чжоу Чжихуа (Chapman and Hall, 2012). Первая статья о стэкинге — Stacked generalization* Дэвида Уолперта (Neural Networks, 1992). Лео Брейман ввел бэггинг в статье Bagging predictors* (Machine Learning, 1996), а случайный лес — в Random forests* (Machine Learning, 2001). Бустинг описан в статье Experiments with a new boosting algorithm Йоава Фройнда и Роба Шапире (Proceedings of the Thirteenth International Conference on Machine Learning, 1996).
В статье I, Algorithm Анила Анантасвами (New Scientist, 2011) можно познакомиться с хроникой поиска объединения логики и вероятности в науке об искусственном интеллекте. В соавторстве с Дэниелом Лоудом я написал введение в логические сети Маркова — книгу Markov Logic: An Interface Layer for Artificial Intelligence* (Morgan & Claypool, 2009). На сайте Alchemy (alchemy.cs.washington.edu) вы найдете руководства, видео, MLN, наборы данных, публикации, указатели на другие системы и еще много интересного. Логическая сеть Маркова для роботизированного картирования описана в статье Hybrid Markov logic networks* Вана Цзюэ и Педро Домингоса (Proceedings of the Twenty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2008). Томас Дитрих и Бао Синьлун описывают применение MLN в PAL — одном из проектов DARPA — в статье Integrating multiple learning components through Markov logic* (Proceedings of the Twenty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2008). Статья Extracting semantic networks from text via relational clustering* Стэнли Кока и Педро Домингоса (Proceedings of the Nineteenth European Conference on Machine Learning, 2008) описывает получение семантических сетей на базе интернета.
Эффективные MLN с иерархией классов и частей описаны в статье Learning and inference in tractable probabilistic knowledge bases* Матиаса Ниперта и Педро Домингоса (Proceedings of the Thirty-First Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, 2015). О подходе Google к параллельному градиентному спуску можно прочесть в статье Large-scale distributed deep networks* Джеффа Дина и соавторов (Advances in Neural Information Processing Systems 25, 2012). Статья A general framework for mining massive data streams* Педро Домингоса и Джеффа Халтена (Journal of Computational and Graphical Statistics, 2003) подытоживает предложенный нами метод обучения из незамкнутых потоков данных, основанный на сэмплинге. Проект FuturICT — тема статьи The machine that would predict the future Дэвида Вейнбергера (Scientific American, 2011).
Статья Cancer: The march on malignancy (Nature supplement, 2014) знакомит читателя с текущим состоянием борьбы с раком. Статья Using patient data for personalized cancer treatments Криса Эдвардса (Communications of the ACM, 2014) описывает ранние стадии исследований, которые могут вырасти в CanceRx. Статья Simulating a living cell Маркуса Коверта (Scientific American, 2014) рассказывает, как его исследовательская группа построила компьютерную модель целой болезнетворной бактерии. Статья Breakthrough Technologies 2015: Internet of DNA Антонио Регаладо (MIT Technology Review, 2015) сообщает о работе Global Alliance for Genomics and Health. Проект Cancer Commons описан в статье Cancer: A Computational Disease that AI Can Cure Джея Тененбаума и Джеффа Шрейджера (AI Magazine, 2011).
Глава 10В статье Love, actuarially Кевина Поулсена (Wired, 2014) рассказана история мужчины, который с помощью машинного обучения нашел любовь на сайте знакомств OkCupid. Книга Dataclysm Кристиана Раддера (Crown, 2014) еще глубже рассматривает данные OkCupid и находит в них самые разные идеи. Total Recall Гордона Мура и Джима Геммелла (Dutton, 2009) посвящена последствиям тотальной записи всего, что мы делаем. The Naked Future Патрика Такера (Current, 2014) — обзор использования и злоупотребления данными для прогнозирования. Крейг Манди приводит аргументы в пользу сбалансированного подхода к сбору и использованию данных в статье Privacy pragmatism (Foreign Affairs, 2014). В книге Эрика Бринйольфссона и Эндрю Макафи The Second Machine Age (Norton, 2014) обсуждается, как прогресс в области искусственного интеллекта формирует будущее труда и экономики. Статья World War R Криса Баранюка (New Scientist, 2014) сообщает о дебатах, идущих вокруг боевого применения роботов. Если верить статье Transcending complacency on superintelligent machines Стивена Хокинга и соавторов (Huffington Post, 2014), пришло время беспокоиться о рисках искусственного интеллекта. Ник Бостром в книге Superintelligence (Oxford University Press, 2014)[141] рассматривает эти опасности и задумывается, как с ними справиться.
A Brief History of Life Ричарда Хокинга (Random Penguin, 1982) суммирует квантовые скачки эволюции за миллионы лет до нашей эры. (До эры компьютеров. Шутка.) Книга The Singularity Is Near Рэя Курцвейла (Penguin, 2005) — ваш путеводитель в трансгуманистическое будущее. Джоэл Гарро рассматривает три сценария развития управляемой человеком эволюции в книге Radical Evolution (Broadway Books, 2005). В книге What Technology Wants (Penguin, 2010) Кевин Келли утверждает, что технология — это продолжение эволюции другими средствами. Джордж Дайсон в книге Darwin Among the Machines (Basic Books, 1997) приводит хронологию развития технологий и выдвигает гипотезы, куда оно может привести. Крейг Вентер объясняет, как его команда синтезировала живую клетку, в книге Life at the Speed of Light (Viking, 2013).
НАД КНИГОЙ РАБОТАЛИ
Главный редактор Артем Степанов
Ответственный редактор Татьяна Медведева
Литературный редактор Юлия Слуцкина
Арт-директор Алексей Богомолов
Обложка Facultative.Works
Верстка Вячеслав Лукьяненко
Корректоры Надежда Болотина, Юлия Молокова
