Не проходите мимо Стэнфордского курса по Машинному обучению. Например здесь доступны ссылки на видеозаписи и другие материалы: see.stanford.edu/see/lecturelist.aspx?coll=348ca38a-3a6d-4052-937d-cb017338d7b1. Если получиться понять сразу по-английски, и сразу станет понятна математика, вас ждет большое будущее в этой области ;-)
Классика: (но читать тяжело (на порядок сложнее Хокинса — но его тоже нужно), чтобы понять нужны годы и эксперименты, но оно того стоит, если хотеть понимать о чем спорят специалисты )
Розенблатт, Ф. Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга
Минский, М., Пейперт, С. Персептроны
Бонгард, М. М. Проблема узнавания. — М.: Наука, 1967. — 320 с.
Если «Для самых маленьких», то подойдет книжка «Искусственный интеллект и универсальное мышление»: aideus.ru/research/doc/2012_Polytechnics_AI_UniThink-part.pdf
В электронном виде, правда, есть только часть книги, но говорят, что скоро появится в печатном.
Сейчас читаю «Об интеллекте» Хокинса,
Тоже сейчас её читаю — там ведь масса упоминаний ученых и статей, которые занимались и изучали данную проблему?
Меня, видимо к счастью, она не на столько зацепила чтобы разбираться в вопросе ИИ так скурпулёзно)
А конечная цель какая? Просто есть куча алгоритмов из NLP, machine learning и т.д. на их изучение может потребоваться много времени, а есть научно-популярные статьи типа этого поста в блоге стивена вольфрама blog.stephenwolfram.com/2011/01/jeopardy-ibm-and-wolframalpha/ о работе watson'а. Т.е. планируется какой-то практическое применение или просто интересна эта тема?
Советую Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект — 4изд — 2003.
по сравнению с Норвигом очень легко читается, в объеме меньше и освещается немало интересных тем.
Простой
Средний
