Книга оказалась намного лучше, чем я ожидала. В большой степени это заслуга ясности мышления самого автора.
Вполне нормально, что в научно-популярных книгах о предметах, имеющих даже второстепенное отношение к вопросам этики или философии, у автора есть какое-то своё мнение по поводу этих самых этических или философских вопросов. И меня не коробит, когда это мнение в книге высказывается. Также хорошо, когда автор пытается объяснить свою личную позицию. Проблема в том, что многие такие авторы не осознают, что их мнение - всего лишь вера, которую они пытаются логически объяснить. Пустое занятие: вера она вера и есть. Ничего плохого в ней нет, плохо то, что многие (даже умные люди) не могут отличить её от обоснованного мнения, и впадают в ловушку предвзятости подтверждения (confirmation bias). То есть, сначала они верят во что-то по какой-либо причине: воспитание, личные склонности, редкий (или не очень) личный опыт, а потом, будучи "учёными", пытаются эту свою веру подтвердить. Далеко не всегда такое упражнение удачно или даже просто имеет смысл. Зачастую данных катастрофически недостаточно, чтобы подтвердить или опровергнуть личную веру, и такие учёные, отказываясь это признать, совершают всяческие логические ошибки, совершенно этого не осознавая. Но мне, как человеку со стороны, эти ошибки всегда бросаются в глаза в таких ситуациях. И очень портят впечатления от во всех других аспектах хорошей книги.
Так вот, в этой книге я этого недостатка не заметила. Автор хорошо видит, где данных ещё недостаточно, и свою необоснованную позицию так и называет: "personal leap of faith". Очень порадовало.
Ну и, конечно, интересно было читать про истоки создания распознавалок устной речи - автор один из тех, кто первыми стал это делать. Особенно интересен оказался тот факт, что, приняв решение "поучится" у человеческого мозга, но не зная точно ещё в то время, как он работает, они, в конце концов, пришли к почти такому же алгоритму, который и используется нашими мозгами. То есть получилось так, что информатика и нейробиология шли рука об руку и помогали друг другу. Да и лингвистике тоже помогли - в некоторых случаях звуковые свойства устной речи, которые отметались до этого лингвистами, как малозначительные, оказались намного важнее, чем те, которые считались основными.
Что же касается "мат. части", то здесь у меня проблем как раз и не возникло. Но это преимущество профессии и образования, скорее всего. Может, нужна программистская подготовка, чтобы тут не было особых затруднений. Впрочем, в мат. часть можно и не углубляться, если Вам не нужно самому разрабатывать ИИ.
В общем, хотите начать понимать алгоритм работы Вашего мозга - почитайте эту книгу обязательно: я уверена, найдёте много интересного и полезного.
1 понравилось
