答え自体は実際のチャットの中で出てきました。uKitAIの同僚は、同情的な人文科学に謝罪し、リンクを投げ始めました-ニューラルネットワークはすでにウェブ上にある可能性があり、なぜ夢ではなかったのか、どのように機能したのか。 その結果、デスクトップライブラリは、利用可能な理論的および実用的な資料で組み立てられました。
人文科学の背景
リスト自体
「自動車を作る」というテーマへの関心は2000年代初頭に勃発しました。 兄のヴォルダーはどこかからディスクを引きずり出し、「すべてがschAになるだろう」と言って、 夜中ずっとマイクの設定をいじりました 。 つまり、音声認識システムをテキストに組み込むことに成功しませんでした。
しかし今日、仕事のために、私はラップトップでSpeechpadのような拡張機能を使用して、これを含むテキストの「スケルトン」を指示します。 確かに、あなたは人為的に速度を落として、一般的にあなたがレビタンであるかのように話すことを試みる必要があります。
したがって、このトピックには懐疑的でした。
バックグラウンド。 「コウモリになるとはどういう意味ですか？」-トーマス・ネーゲル、1974
そしてこの疑念は2009年に生じました。 そしてポイントは、哲学の過程で与えられたこの小さなパンフレットです。 要するに、これは「誰かの魂-闇」という記事です。 Nagelは、人々がお互いを理解していない理由を非常に冷静に説明しています。仕事や人生で出会ったら、それを読んでください。
オープンソースで記事の翻訳を簡単に見つけることができます。
全体の説明は、コウモリの意識がどのように機能するかを理解しようとする人の試みに基づいています。はい、頭を下げ、目を閉じ、オフィスを走り回り、手を振ることができます...英国の科学者があなたから狼男を作ることができるまで待つことさえできます。 しかし！ マウスの頭にはまだ「ブラックボックス」があり、その本質の底に到達できるかどうかは大きな問題です。 これが著者の結論です。
自分自身や他の人々の意識を理解できるかどうかについてのこれらの数ページの考察は、「AIに対するode歌」とも呼ばれます。 まず、「逆さまに半日ぶら下がっている小さな生き物を理解できなかったら、さらにどこへ行くのか」という考えは非常に明確にたどることができます。 そして第二に、この記事は「AI冬」の前夜に登場しました。これは、この分野の開発コストが大幅に削減された1970年代半ばの期間です。
そのような疑いで、私はチャットに行きました。 そしてそれが起こったのです。
1つの場所で完全かつ公然と合法的に取得できる情報については、必要なリソースへの直接リンクが提供されています。 また、ソースを購入、ダウンロード、または探索できるリソースを自由に選択することもできます。
1.「インテリジェンス」-ジェフ・ホーキンス、サンドラ・ブレイクスリー、2004
（ pavel_kudinovを推奨）コウモリに関する論文があなたを落胆させたなら、Palm Computingの創始者はすべてがそれほど悪くない理由を説明します。 ジェフ・ホーキンスは、 階層的時間的記憶の理論を提示し、人間の経験から何が可能か、そしてマシンに中継すべきでないものを理解しようとします。
2007年以降、この本のロシア語への翻訳が利用可能になりました;すでにいくつかの版に耐えています。 ほとんどすべてのオンラインブックで注文できます。
ホーキンスは若い頃からこのトピックに興味があり、生涯を通じてさまざまな科学分野から研究を収集してきました。
科学作品とさらなる研究のための情報源への参照に加えて、本の各章には、アクセス可能な例のイラストが含まれています： 「中国語の部屋」 （指示に従って自動的に翻訳すれば中国語を学習します） 、 ドアを使った実験 （ハンドルを変えても人が凍らない理由）玄関のドア、車の缶など） 。
本は、その過度の人気と反対者の意見の最小限の提示のために批判されています。 しかし、最も人文科学にとって。 そのため、私たちのプロジェクトのCTOであるポールは、誰にでも彼女をatりつけます。
2.「デザイナーのための機械学習」-パトリック・ヘブロン、2016
（ lyubimを推奨）
意識と知能の一般的な概念について（自然および人工の表現で）上で話した場合、以下の参考文献はすべて、ジェネレーティブデザインのトピックに関するものです。
出版社のO'Reillyは、デザイナー向けの新しいAI / MLツールの登場に気づき、専門家と実務家を見つけました（ヘブロンは機械学習を使用して設計ツールFoilの作成に忙しい）-彼と一緒に無料の本をリリースしました。
pdfバージョンは、出版社のウェブサイトのメールアドレスに交換されます。 サブスクリプション後、彼らは特にスパムしません。 この本のロシア語への翻訳はまだありません。
この本はデスクトップと見なすことができます-導入理論があり、プラットフォームのレビューとそれらをどうするかについての指示があります。 繰り返しになりますが、良い仕事に例を挙げて注目する価値があります。ヘブロンは、インターフェイスの仕事に機械学習を実装する理由と方法、および新しい技術がユーザーの能力をどのように拡張するかを完全に示しています。
もしそうなら、著者はあなたがトピックに関する追加情報を見つけることができる個人的なウェブサイトを持っています。
3. uKit.ai-ジェネレーティブデザインに関するチームのブログ
（ カートを推奨）
Webデザインおよび関連トピックでのニューラルネットワークの使用に関する興味深い外国記事の翻訳があります。
最近、貯金箱は車に「フォントで遊ぶ」ことを教える方法の物語を補充しました。
平均して、月に2つの大きな記事を公開しています。 方法は次のとおりです。興味深いリンクが飛んでいるのと同じ一般的なチャットルームがあります。 興味のある多数の参加者が素材を認識している場合、メインの作業（uKitのローカライズ）の間にある美しいTanyaが優れた翻訳を作成します。 たとえば、現在、彼女は、Microsoftのクリップが、多数の最新のサービス、サイト、およびアプリケーションのデザインの「予測可能性」にどのように影響したかのストーリーを翻訳しています。
4. Algorithms.design-ユーリ・ヴェトロフ
（ alexahdpを推奨）
ユーリ-「ポータルサービスMail.ruのデザインチームの責任者」、およびマシンの参加によるデザインに関連するすべての伝道者は、興味深いツールへのリンクおよびトピックに関する有用な記事を英語で選択します。
このサイトには 、「インターフェイスの作成」、「コンテンツの準備」、「ユーザーエクスペリエンスのカスタマイズ」、「グラフィックデザイン」、「その他」の5つのカテゴリがあります。
便利-すべてが棚に配置されています。 訪問者は、お気に入りのプロジェクトへのVetrovリンクを送信して、コレクションを補足できます。 アクションのクラウドソーシング！
5. Deephunt.in-ギンドプールのアビナッシュ
（ RomanStを推奨）
別のAIエバンジェリストですが、より広範には、Gindupurは彼のWebサイトに「AIの世界で何が起こったのか」という定期的なダイジェストを公開しています。 そして最近、彼は選択を始めました。 コレクション（より正確には選択ですが、新しいコレクションを希望しています）は特に優れています。
ほぼ1年間、著者は設定された毎週のペースを維持し、9月から5月にサイトで40の資料をリリースしました 。
非常に多くの場合、「100の便利なツールのリスト」はすぐに無関係であることが判明します。リリースされると、今日のコンプライアンスをチェックしません。プロジェクトの使用条件が変更されるか、説明が古くなるか、プロジェクトが死ぬこともあります。
この著者は定期的に情報源を調べ、グラフィックスの認識と評価に使用できる生成的競合ネットワークのリストを更新します（同じコレクションはGAN専用です）。
プロジェクトのツイッターで新しいダイジェストとコレクションのリリースをフォローすることもできます。
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PSそれがあなたにとって有用だったらどうもありがとう。 シンパサイザーのアルゴリズム（生成）設計に関する情報源を共有する場合は特に感謝します-リソースまたは本を推薦した著者を示す選択にそれらを含めます。