Mnih Volodymyr, et al. Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning // Nature. 2015. Vol. 518 (7540). P. 529–533.
Narayanan Arvind and Vitaly Shmatikov. Robust De-anonymization of Large Datasets (How to Break Anonymity of the Netflix Prize Dataset) // arXiv: cs/0610105 v2 (2007).
Nguyen Anh Mai, Jason Yosinski and Jeff Clune. Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images // Proceedings of the 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2015. P. 427–436.
Pachet François. The Continuator: Musical Interaction with Style / presented at the International Computer Music Conference // Journal of New Music Research. 2002. Vol. 31 (1).
– and Pierre Roy. Markov Constraints: Steerable Generation of Markov Sequences // Constraints. 2011. Vol. 16. P. 148–172.
–, et al. Reflexive Loopers for Solo Musical Improvisation / presented at the ACM SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (2013).
Riedl Mark O. and Vadim Bulitko. Interactive Narrative: An Intelligent Systems Approach // AI Magazine. 2013. Vol. 34. P. 67–77.
Roy Pierre, Alexandre Papadopoulos and François Pachet. Sampling Variations of Lead Sheets // arXiv:1703.00760 (2017).
Silver David, et al. Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search // Nature. 2016. Vol. 529 (7587). P. 484–489.
Stern David H., Ralf Herbrich and Thore Graepel. Matchbox: Large Scale Online Bayesian Recommendations // WWW ’09: Proceedings of the 18th International World Wide Web Conference. 2009. P. 111–120.
Tesauro Gerald, et al. Analysis of Watson’s Strategies for Playing Jeopardy! // Journal of Artificial Intelligence Research. 2014. Vol. 47 (1). P. 205–251.
Torresani Lorenzo, Martin Szummer and Andrew Fitzgibbon. Efficient Object Category Recognition Using Classemes // Computer Vision: ECCV 2010. Springer, 2010. P. 776–789.
Wang C., et al. Relation Extraction and Scoring in DeepQA // IBM Journal of Research and Development. 2012. Vol. 56 (3:4). 9:1–9:12.
Weiss Ron J., et al. Sequence-to-Sequence Models Can Directly Translate Foreign Speech // INTERSPEECH 2017, 2625–2629 (2017).
Yu Lei, et al. Deep Learning for Answer Sentence Selection // arXiv:1412.1632v1 (2014).
Zeilberger Doron. What is Mathematics and What Should It Be? // arXiv:1704.05560v1 (2017).
Курсы лекций
Eremenko Kirill. Hadelin de Ponteves and the SuperDataScience Team. Machine Learning A – Z // Udemy.
Fiebrink Rebecca. Machine Learning for Musicians and Artists // Goldsmiths, University of London via Kadenze.
Hinton Geoffrey. Neural Networks for Machine Learning // University of Toronto via Coursera.
Irizarry Rafael. Data Science: Machine Learning // Harvard University via edX.
Ng Andrew. Machine Learning // Stanford University via Coursera.
Paisley John. Machine Learning // Columbia University via edX.
Дополнительные материалы
Узнать, сколько сайтов есть на сегодня в интернете, можно по адресу: http://www.internetlivestats.com/.
Отличные материалы по AlphaGo, в том числе все игры с Ли Седолем: https://deepmind.com/research/alphago.
Прочитать роман thricedotted «Искатель» (The Seeker) можно на сайте github, службы размещения компьютерного кода: https://github.com/thricedotted/theseeker.
Другие романы, созданные в рамках NaNoGenMo, можно найти по адресу: https://nanogenmo.github.io.
Протоколы премии Лёбнера: https://www.aisb.org.uk/events/loebner-prize.
Работы программы AARON и статьи о ней: http://aarons home.com.
Работы алгоритма Painting Fool и статьи о нем: http://www.thepaintingfool.com.
Увидеть картины, произведенные творческой состязательной сетью
Эльгамаля, можно по адресу:
https://sites.google.com/site/digihumanlab/home.
По этому адресу можно посмотреть, насколько хорошо у алгоритмов получается распознавать изображения:
https://cloud.google.com/vision.
Послушать «Опыты музыкального интеллекта»
(Experiments in Musical Intelligence) Дэвида Коупа можно по адресу:
http://artsites.ucsc.edu/faculty/cope.
Работы, созданные системой Botnik:
http://botnik.org.
Увидеть результаты эксперимента Ганесалингама и Гауэра с компьютерными доказательствами можно по адресу:
https://gowers.wordpress.com.
«Нового Рембрандта» можно увидеть здесь:
https://www.nextrembrandt.com.
Выражение благодарности
Я глубоко благодарен всем людям и алгоритмам, которые встречались мне на протяжении многих лет, делая возможным написание этой книги. В особенности я признателен Королевскому обществу, предложившему мне участвовать в работе Комитета по машинному обучению (Machine Learning Committee). Обычно комитеты приводят меня в ужас, но на заседаниях этого я бывал с неизменным удовольствием. В воплощении замысла этой книги сыграли решающую роль перечисленные ниже люди.
Мой агент – Энтони Топпинг из агентства Greene & Heaton.
Мои редакторы – Луиза Хейнс из издательства 4th Estate и Джой де Менил из издательства Harvard University Press.
Помощник редактора – Сара Тикетт из издательства 4th Estate.
Мой редактор-корректор – Марк Хэндсли.
Мой референт – Бен Ли.
Мой спонсор – Чарльз Симони.
Мои родные – Шани, Томер, Магали и Ина.
