“Chúng tôi đã yêu cầu ChatGPT viết một danh sách đọc về trí tuệ nhân tạo bằng trí tuệ nhân tạo, điều này có vẻ rất lười nhác, nhưng chúng tôi muốn xem nó thực hiện hướng dẫn như thế nào. Chúng tôi đã sử dụng truy vấn này: "Xin vui lòng tạo ra một danh mục chú thích các bài báo tạp chí, sách được truy cập công khai và các bài báo nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo có trong cơ sở dữ liệu JSTOR?" Đây là kết quả mà nó đưa cho chúng tôi. Như bạn sẽ thấy, nó giải thích rất linh hoạt về "phần của cơ sở dữ liệu JSTOR", điều này đã mất chúng tôi vài giờ để sắp xếp. Chúng tôi đặt cược rằng bạn có thể làm tốt hơn. Hãy cho chúng tôi biết. Chúng tôi muốn thuê một con người để tạo ra danh sách đọc giúp những người có bằng nhân văn hiểu được cách chúng ta đã đến đây.”
“Một Calculus hợp lý của các ý tưởng có sẵn trong hoạt động dây thần kinh,” bởi Warren S. McCulloch và Walter Pitts (1943)
Bài báo này thường được coi là tài liệu sáng lập của các mạng thần kinh nhân tạo. McCulloch và Pitts đề xuất một mô hình toán học của tế bào thần kinh và đã chứng minh cách nó có thể được sử dụng để thực hiện các thao tác logic. [Ghi chú của biên tập viên: Bài báo cụ thể này không có trên JSTOR, nhưng đây là một vài bài báo liên quan có thể hữu ích để đọc. “Lý thuyết tính toán tâm trí và não đầu tiên: Xem xét cẩn trọng về “Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity” của McCulloch và Pitts.” Thêm thông tin về Walter Pitts ở đây.]
“Máy tính và trí tuệ,” bởi Alan Turing (1950)
Bài báo này thường được coi là một trong những tác phẩm sớm và quan trọng nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Turing đề xuất khái niệm của một "máy thông dụng" có thể thực hiện bất kỳ phép tính nào có thể được thực hiện bởi con người, và luận điểm rằng máy này có thể được sử dụng để mô phỏng trí tuệ con người. Bài báo của Turing đề xuất những gì được biết đến ngày nay là "kiểm tra Turing" để xác định liệu một máy có thể thể hiện hành vi thông minh hay không. [Về bản hồi ký của Turing.]
“Một đề xuất cho Dự án Nghiên cứu Mùa hè Dartmouth về Trí tuệ nhân tạo,” bởi John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester và Claude Shannon (1956)
Bài báo này là đề xuất ban đầu cho Hội nghị Dartmouth, mà thường được coi là nơi sinh ra của Trí tuệ Nhân tạo như một lĩnh vực nghiên cứu. Các tác giả đề xuất một dự án nghiên cứu mùa hè hai tháng sẽ đưa các nhà nghiên cứu từ nhiều lĩnh vực lại với nhau để nghiên cứu về vấn đề "làm cho máy móc sử dụng ngôn ngữ, hình thành trừu tượng và khái niệm, giải quyết các loại vấn đề chỉ dành cho con người và cải thiện chính chúng."
“Khả năng không hợp lý của Toán học trong Khoa học Tự nhiên,” bởi Eugene Wigner (1960)
Mặc dù không chỉ định rõ ràng về AI, bài báo của Wigner ảnh hưởng đến cách suy nghĩ về vai trò của toán học trong khám phá khoa học. Nhiều thuật toán trí tuệ nhân tạo dựa trên nguyên tắc toán học, và bài báo này cung cấp hiểu biết về tại sao các nguyên tắc này lại rất hiệu quả. [Bài báo cụ thể này không có trên JSTOR, nhưng nhiều nhà toán học và nhà khoa học đã tham gia với nó từ lần đầu tiên xuất hiện.]
Perceptrons, bởi Marvin Minsky và Seymour Papert (1969)
Cuốn sách này là một tác phẩm đột phá trong lĩnh vực mạng neural, đó là một thành phần chính của các hệ thống AI hiện đại. Tác giả giới thiệu khái niệm về một loại mạng neural gọi là perceptron, một loại mạng neural có thể được huấn luyện để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu và khám phá giới hạn của phương pháp này. Minsky và Papert đã phản đối rằng mạng này quá hạn chế để thực hiện nhiều nhiệm vụ hữu ích, dẫn đến sự suy giảm quan tâm đến mạng neural trong một vài thập kỷ.
“Một vài điều hữu ích về Học máy,” của Pedro Domingos (2012)
Bài báo này cung cấp một tổng quan ngắn gọn về các khái niệm chính trong Học máy, bao gồm chênh lệch phù hợp, trao đổi sự thiên vị và phương pháp tập hợp. Nó được trích dẫn rộng rãi và được coi là một tài liệu tham khảo hữu ích cho bất kỳ ai làm việc trong lĩnh vực này.
“Mạng sinh đối kháng,” của Ian J. Goodfellow et al. (2014)
Bài báo này giới thiệu khái niệm mạng neural sinh đối kháng (GANs), một loại kiến trúc mạng neural có thể sinh ra các mẫu dữ liệu mới tương tự với tập dữ liệu được cung cấp. Tác giả trao đổi về những nền tảng lý thuyết của mạng GANs và cung cấp nhiều ví dụ về việc sử dụng chúng trong thực tế. GANs đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm sinh ảnh và video, cũng như sản xuất deepfake.
Gì còn thiếu? Hãy cho chúng tôi biết - chúng tôi muốn phiên bản của bạn trong danh sách đọc này.
Có sửa đổi hoặc ý kiến về bài báo này? Vui lòng liên hệ với chúng tôi.Trí tuệ nhân tạotrí tuệ nhân tạoA PrimerMindSyntheseTạp chí Tâm lý học MỹThe American Mathematical Monthly
JSTOR là một thư viện kỹ thuật số dành cho học giả, nhà nghiên cứu và sinh viên. Độc giả JSTOR Daily có thể truy cập nghiên cứu gốc của chúng tôi miễn phí trên JSTOR. Tác giả: Đánh giá bởi: Earl Hunt
Tạp chí tâm lý học Mỹ, Vol. 84, số 3 (Tháng Chín, 1971), pp. 445-447
Đại học Illinois Press.
