1. Алексеев А. Ю. , Ефимов А. Р. , Финн В. К. Будущее искусственного интеллекта: тьюринговая или посттьюринговая методология? // Искусственные общества. 2019. Выпуск 4. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800007698-6-1/ DOI: 10.18254/S207751800007698-6
2. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение. М., 2017.
3. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга. М., 1965.
4. Саймон Г. Науки об искусственном / пер. с англ. Э. Л. Наппельбаума. М., 2004.
5. Фуллер С. Социальная эпистемология университета: как сохранить целостность знания в так называемом обществе знания // Эпистемология и философия науки. 2008. Т. XV. № 1. С. 158—186.
6. Abraham T. H. Modelling the mind: the case of Warren S. McCulloch // Canadian Medical Association Journal. 2016. № 188. P. 974—975.
7. Abraham T. H. Rebel Genius: Warren S. McCulloch's transdisciplinary life in science. Cambridge, Massachusetts, 2016.
8. Adam A. Constructions of Gender in the History of Artificial Intelligence // IEEE Annals of the History of Computing. 1996. Vol. 18. №. 3. P. 47—53.
9. Andler D. From Paleo- to Neo-Connectionism // Van de Vijver G. (Ed.) New Perspectives on Cybernetics. 1992. Kluwer Academic Publishers. P.125—146.
10. Dreyfus H. The Current Relevance of Merleau-Ponty's Phenomenology of Embodiment // The Electronic Journal of Analytic Philosophy. 1996. № 4
11. Haugeland J. Artificial Intelligence: The Very Idea. Cambridge, Mass, 1985.
12. Hopfield J. Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1982. 79(8). P. 2554—2558.
13. Hopfield J. Now What? [Электронный ресурс]. URL: https://pni.princeton.edu/sites/default/files/basic-page/files/John%20Hopfield%20Now%20What%203_0.pdf
14. Koehn Ph. A process study of computer-aided translation // Machine Translation. 2009. № 23(4). 241—263.
15. Lenat D., Guha R., Pittman K., Pratt D., Shepherd M. Cyc: toward programs with common sense // Communications of the ACM. Communications of the ACM. 1990. № 33(8). P. 30—49.
16. Lettvin J., McCulloch W., Maturana H., Pitts W. What the Frog's Eye Tells the Frog's Brain // Proc. of the I. R. E. V. 47 (11). P. 1940—1951.
17. Lighthill J. Artificial Intelligence: A General Survey [Электронный ресурс]. URL: https://aitopics.org/doc/classics:D8235CF9/.
18. MacCulloch W. Heterarchy of Values Determined by the Topology of Nervous Nets // Bulletin of Mathematical Biophysics. 1945. V. 7. P. 89—93.
19. McCarthy J., Hayes P. J. Some Philosophical Problems from the Standpoint of Artificial Intelligence // Meltzer B., Michie D. (Eds) Machine Intelligence 4. Edinburgh: Edinburgh University Press, 1969. P. 463—502.
20. McCarthy M., Minsky M., Rochester N., Shannon C. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. August 31, 1955 // AI Magazine 2006. Vol. 27. № 4. P. 12—14.
21. MacCalloch W. Pitts W. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity // Bulletin of Mathematical Biophysics. 1943. V 5. P. 115—133.
22. Medler D. A. A Brief History of Connectionism // Neural Computing Surveys.1998. № 1. P. 61—101.
23. Minsky M., Papert S. Perceptrons. An Introduction to Computational Geometry MIT Press. 1988.
24. Minsky M., Papert S. 1968—1969 Progress Report [Электронный ресурс]. URL: https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/6701.
25. National Research Council. Funding a Revolution: Government Support for Computing Research. Washington, DC, 1999.
26. Newell A., Shaw J., Simon H. [Электронный ресурс]. URL: http://bitsavers.informatik.uni-stuttgart.de/pdf/rand/ipl/P-1584_Report_On_A_General_Problem-Solving_Program_Feb59.pdf
27. Norberg A. L. An Interview with Marvin L. Minsky [Электронный ресурс]. URL: https://conservancy.umn.edu/bitstream/handle/11299/107503/oh179mlm.pdf?sequence=1&isAllowed=y
28. Rosenblatt F. The Perceptron: a Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain // Psychological Review V. 65. № 6. 1958. P. 386—408.
29. Rumelhat D., McClelland J. Parallel Distributed Processing. Vol. 1. 1986.
30. Sun R., Alexandre F. Connectionist-Symbolic Integration: From Unified to Hybrid Approaches. Psychology Press, 1997.
31. Turing A. M. Computing Machinery and Intelligence // Mind. 1950. № 49. P. 433—460.
32. Warwick K., Shah H. Can machines think? A report on Turing test experiments at the Royal Society // Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence 2016. Vol. 28. Is. 6. P. 989—1007.
Комментарии
Сообщения не найдены