Иной разум. Как «думает» искусственный интеллект? - Андрей Владимирович Курпатов

R. Learning representations by back-propagating errors.

92

Hinton G. E., Osindero S., Teh Y. W. A fast learning algorithm for deep belief nets // Neural computation. 2006. Vol. 18(7). P. 1527–1554. DOI: 10.1162/neco.2006.18.7.1527.

93

Shazeer N. et al. Outrageously large neural networks: the sparsely-gated mixture-of-experts layer // arXiv preprint. 2017. DOI: 10.48550/arXiv.1701.06538.

94

Dosovitskiy A. et al. An image is worth 16×16 words: transformers for image recognition at scale // arXiv preprint. 2020. DOI: 10.48550/arXiv.2010.11929.

95

Radford A. et al. Learning transferable visual models from natural language supervision // arXiv. 2021. DOI: 10.48550/arXiv.2103.00020.

96

Holtzman A. et al. The Curious Case of Neural Text Degeneration // arXiv. 2020. DOI: 10.48550/arXiv.1904.09751.

97

Прибрам К. Языки мозга: экспериментальные парадоксы и принципы нейропсихологии / Пер. с англ. Н. Н. Даниловой и Е. Д. Хомской; под ред. и с предисл. д. чл. АПН СССР Л. Р. Лурия. М.: Прогресс, 1975. 464 с.

98

Курпатов А. В. Машина мышления: заставь себя думать! В 2 т. СПб: Капитал, 2022.

99

Пуанкаре А. О науке / пер. с фр.; под ред. Л. С. Понтрягина. М.: Наука, 1983. 560 с.

100

Идея о том, что работу этих «биологических транзисторов» можно описать математически и тем самым заложить основы для понимания искусственного интеллекта, была впервые сформулирована в знаковой работе Уоррена Маккалока и Уолтера Питтса ещё в 1943 году.

101

McCulloch W. S., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity // The Bulletin of Mathematical Biophysics. 1943. Vol. 5. P. 115–133.

102

Нейробиологи Джон Куниос и Марк Биман в своей работе «Фактор эврики» подробно описывают нейронные механизмы таких «ага-моментов» и творческих инсайтов, подтверждая, что подобные озарения являются результатом сложной бессознательной работы мозга.

103

Kounios J., Beeman M. The eureka factor: aha moments, creative insight, and the brain. N. Y.: Random House, 2015. xii, 274 p.

104

Этот принцип, согласно которому поведение сложных систем определяется не центральным управлением, а взаимодействием множества автономных элементов, был разработан Норбертом Винером в его знаковой работе «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине».

105

Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине / пер. с англ; под ред. и с пред. Г. Н. Поварова. 2-е изд. М.: Наука, 1983. 343 с.

106

Mountcastle V. B. An organizing principle for cerebral function: the unit module and the distributed system // The Mindful Brain / ed. by G. M. Edelman, V. B. Mountcastle. Cambridge (Mass.): MIT Press, 1978. P. 7–50.

107

Yeo B. T. T. et al. The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity // Journal of Neurophysiology. 2011. Vol. 106(3). P. 1125–1165. DOI: 10.1152/jn.00338.2011.

108

Menon V. Large-scale brain networks and psychopathology: a unifying triple network model // Trends in cognitive sciences. 2011. Vol. 15(10). P. 483–506. DOI: 10.1016/j.tics.2011.08.003.

109

Seeley W. W. The salience network: a neural system for perceiving and responding to homeostatic demands // The Journal of neuroscience: the official journal of the Society for Neuroscience. 2019. Vol. 39(50). P. 9878–9882. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.1138–17.2019.

110

Raichle M. E. et al. A default mode of brain function // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2001. Vol. 98(2). P. 676–682. DOI: 10.1073/pnas.98.2.676.

111

PISA 2022 Results (Vol. I) // OECD [website]. 5 December 2023.URL: https://www.oecd.org/en/publications/pisa-2022-results-volume-i_53f23881-en.html.

112

Mark G. Attention span: A groundbreaking way to restore balance, happiness, and productivity — A must-read guide to dealing with distractions and regaining focus in the modern world. N. Y.: Hanover Square Press, 2023. 304 p.

113

PISA 2022 Results (Vol. I).

114

Matueny R. M., Nyamai, J. J. Illusion of competence and skill degradation in artificial intelligence dependency among users // International journal of research and scientific innovation (IJRSI). 2025. DOI: 10.51244/IJRSI.2025.120500163.

115

Kosmyna N. et al. Your brain on ChatGPT: accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task // arXiv. 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2506.08872.

116

Ухтомский А. А. Доминанта. СПб.: Питер, 2002. 448 с. (Психология — классика).

117

Деннет Д. К. Объяснённое сознание. М.: «Канон+», 2025. 432 с.

118

Барретт Л. Ф. Как рождаются эмоции. Революция в понимании мозга и управлении / пер. с англ. Е. Поникарова. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2018. 432 с.

119

Сет А. Быть собой. Новая теория сознания / пер. с англ. М. Десятова. М.: Альпина нон-фикшн, 2023. 400 с.

120

Лофтус Э. Память. Пронзительные откровения о том, как мы запоминаем и почему забываем / пер. с англ. И. Никитиной. М.: Махаон, 2018. 256 с.

121

Выготский Л. С. Мышление и речь. М.: Лабиринт, 2005. 350 с. (Серия ΨΛ).

122

Один из моих любимых примеров «голого вербализма» из книги «Мышления и речь» Л. С. Выготского — ребёнка спрашивают: «Что такое богадельня?» — на что он отвечает: «Там, где Бога делают».

123

Mark G., Gonzalez V. M., Harris J. No task left behind? Examining the nature of fragmented work // Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (Portland, Oregon). N. Y.: Association for Computing Machinery, 2005. P. 321–330. DOI:10.1145/1054972.1055017.

124

Clark K. et al. What does BERT look at? An analysis of BERT's attention // Proceedings of the 2019 ACL Workshop BlackboxNLP: Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP. Florence, Italy: Association for Computational