Ханна Фрай - Hello World. Как быть человеком в эпоху машин

Birte Englich, Thomas Mussweiler and Fritz Strack, Playing dice with criminal sentences: the influence of irrelevant anchors on experts’ judicial decision making, Personality and Social Psychology Bulletin , vol. 32, 2006, pp. 188–200, https://researchgate.net/publication/7389517_Playing_Dice_With_Criminal_Sentences_The_Influence_of_Irrelevant_Anchors_on_Experts%27_Judicial_Decision_Making. Criminal sentencing by preferred numbers, Journal of Empirical Legal Studies, vol. 17, no. 1, 2020, pp. 139–163. https://doi.org/10.1111/jels.12246.

Вернуться

139

Ibid.

Вернуться

140

Ibid.

Вернуться

141

Mandeep K. Dhami, Ian K. Belton, Elizabeth Merrall, Andrew McGrath and Sheila Bird, Sentencing in doses: is individualized justice a myth? (готовится к печати). С любезного разрешения Мандип Дхами, из личной беседы с ней.

Вернуться

142

Ibid.

Вернуться

143

Adam N. Glynn and Maya Sen, Identifying judicial empathy: does having daughters cause judges to rule for women’s issues? American Journal of Political Science , vol. 59, no. 1, 2015, pp. 37–54, https://scholar.harvard.edu/files/msen/files/daughters.pdf.

Вернуться

144

Shai Danziger, Jonathan Levav and Liora Avnaim-Pesso, Extraneous factors in judicial decisions, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , vol. 108, no. 17, 2011, pp. 6889–6892, http://pnas.org/content/108/17/6889.

Вернуться

145

Keren Weinshall-Margel and John Shapard, Overlooked factors in the analysis of parole decisions, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , vol. 108, no. 42, 2011, E833, http://pnas.org/content/108/42/E833.long.

Вернуться

146

Uri Simonsohn and Francesca Gino, Daily horizons: evidence of narrow bracketing in judgment from 9,000 MBA-admission interviews, Psychological Science , vol. 24, no. 2, 2013, pp. 219–224, https://ssrn.com/abstract=2070623.

Вернуться

147

Lawrence E. Williams and John A. Bargh, Experiencing physical warmth promotes interpersonal warmth, Science , vol. 322, no. 5901, pp. 606–607, https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2737341/.

Вернуться

148

Richard M. Levenson, Elizabeth A. Krupinski, Victor M. Navarro and Edward A. Wasserman. Pigeons (Columba livia) as trainable observers of pathology and radiology breast cancer images, PLOSOne , 18 Nov. 2015, http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0141357.

Вернуться

149

Hippocrates’ daughter as a dragon kills a knight, in “The Travels of Sir John Mandeville” , British Library Online Gallery, 26 March 2009, http://bl.uk/onlinegallery/onlineex/illmanus/harlmanucoll/h/011hrl000003954u00008v00.html.

Вернуться

150

Eleni Tsiompanou, Hippocrates: timeless still, JLL Bulletin: Commentaries on the History of Treatment Evaluation (Oxford and Edinburgh: James Lind Library, 2012), http://jameslindlibrary.org/articles/hippocrates-timeless-still/.

Вернуться

151

David K. Osborne, Hippocrates: father of medicine, GreekMedicine.net, 2015, http://greekmedicine.net/whos_who/Hippocrates.html.

Вернуться

152

Richard Colgan, Is there room for art in evidence-based medicine? AMA Journal of Ethics , Virtual Mentor 13: 1, Jan. 2011, pp. 52–54, http://journalofethics.ama-assn.org/2011/01/msoc1–1101.html.

Вернуться

153

Joseph Needham, Science and Civilization in China , vol. 6, Biology and Biological Technology , part VI, Medicine , ed. Nathan Sivin (Cambridge: Cambridge University Press, 2004), p. 143, https://monoskop.org/images/1/16/Needham_Joseph_Science_and_Civilisation_in_China_Vol_6–6_Biology_and_Biological_Technology_Medicine.pdf.

Вернуться

154

“Ignaz Semmelweis”, Brought to Life: Exploring the History of Medicine (London: Science Museum n.d.), http://broughttolife.sciencemuseum.org.uk/broughttolife/people/ignazsemmelweis.

Вернуться

155

“Где Уолли?” — серия детских книг Мартина Хендфорда, где нужно найти человечка Уолли на картинках среди множества людей. (Прим. ред.)

Вернуться

156

Из личной беседы с Энди Беком.

Вернуться

157

Joann G. Elmore, Gary M. Longton, Patricia A. Carney, Berta M. Geller, Tracy Onega, Anna N. A. Tosteson, Heidi D. Nelson, Margaret S. Pepe, Kimberly H. Allison, Stuart J. Schnitt, Frances P. O’Malley and Donald L. Weaver, Diagnostic concordance among pathologists interpreting breast biopsy specimens, Journal of the American Medical Association , vol. 313, no. 11, 17 March 2015, 1122–32, https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2203798.

Вернуться

158

Ibid.

Вернуться

159

Термин “нейросеть” взят по аналогии с мозговыми процессами. В мозге миллиарды нейронов связываются друг с другом, образуя колоссальную сеть. Каждый нейрон слушает своих соседей и, получив сигнал от другого возбужденного нейрона, переправляет его дальше. Сигнал возбуждает следующие нейроны, которые его слушают.

Нейросеть — это сильно упрощенная и более упорядоченная версия мозга. Ее искусственные нейроны располагаются слоями, все нейроны каждого слоя слушают нейроны предыдущего слоя. В нашей задаче с собакой отдельные пиксели изображения — это первый слой. За ним идут несколько слоев с тысячами нейронов в каждом, последний слой представляет собой единственный нейрон, который выдает вероятность того, что на исходной картинке изображена собака.

Процедура корректировки нейронов называется алгоритмом обратного распространения ошибки. Все начинается с последнего нейрона, оценивающего вероятность того, что в программу ввели изображение собаки, а не кого-то или чего-то еще. Допустим, мы ввели изображение собаки и получили предположение, что с вероятностью 70 % на картинке изображена собака. Нейрон воспринимает сигналы, поступившие с предыдущего слоя, и сообщает: “В следующий раз, когда я получу такую информацию, я увеличу вероятность того, что на изображении есть собака”. Затем он обращается к каждому из нейронов предыдущего слоя: “Привет, если вы вместо этого сигнала дадите мне такой-то, я отвечу поточнее”. Все эти нейроны смотрят на свои входящие сигналы и корректируют исходящие для следующей попытки. Далее они сообщают предыдущему слою, какие сигналы те должны послать в свою очередь — и так далее, слой за слоем, вплоть до самого первого. От этого процесса передачи сообщений об ошибке по всей нейросети назад и происходит термин “обратное распространение ошибки”.