Sztuczna Inteligencja (AI) w ostatnich latach dokonała ogromnych postępów, a pojawienie się modeli dużych języków (LLMs) to jedno z kluczowych wydarzeń w jej rozwoju. Wraz z szeroką adopcją technologii AI, wiele osób może czuć się nieco zagubionych lub zdezorientowanych. Jednym ze sposobów na nadążanie za najnowszymi trendami w tej dziedzinie jest czytanie książek na temat różnych aspektów sztucznej inteligencji. Poniżej przedstawiamy zestawienie najważniejszych książek o AI, które warto przeczytać w 2024 roku.
Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Ta książka obejmuje szeroki zakres tematów związanych z deep learningiem, dostarczając zarówno tła matematycznego, jak i koncepcyjnego. Zawiera również informacje na temat różnych technik deep learningu stosowanych w aplikacjach przemysłowych. Jest to pozycja szczególnie przydatna dla osób, które chcą zgłębić zarówno teoretyczne, jak i praktyczne aspekty tej technologii.
Python: Advanced Guide to Artificial Intelligence
Książka ta pomaga czytelnikom zapoznać się z najpopularniejszymi algorytmami machine learning (ML) oraz przedstawia szczegóły dotyczące deep learningu, w tym takie tematy jak sieci CNN i RNN. Jest to kompleksowy przewodnik po zaawansowanych koncepcjach AI, skupiający się na ich praktycznym zastosowaniu za pomocą języka Python.
Machine Learning (in Python and R) for Dummies
To pozycja idealna dla początkujących, która wprowadza w podstawy machine learningu za pomocą praktycznych przykładów z użyciem Pythona i R. Jest to świetny wybór dla osób, które dopiero zaczynają swoją przygodę z tą dziedziną i szukają prostego, zrozumiałego wprowadzenia.
Machine Learning for Beginners
Zważywszy na tempo rozwoju systemów machine learning, ta książka oferuje solidną bazę dla wszystkich, którzy chcą zrozumieć podstawy tej technologii. Autor prezentuje historyczne tło inteligencji maszynowej oraz wyjaśnia, jak działają zaawansowane algorytmy, co czyni ją idealnym wprowadzeniem do świata sztucznej inteligencji.
Artificial Intelligence: A Modern Approach
To jedna z najbardziej cenionych książek o AI, która obejmuje szeroki zakres tematów, takich jak rozwiązywanie problemów, reprezentacja wiedzy, machine learning i przetwarzanie języka naturalnego. Oferuje zarówno teoretyczne wyjaśnienia, jak i praktyczne przykłady, co czyni ją znakomitym punktem wyjścia dla każdego zainteresowanego zgłębianiem sztucznej inteligencji.
Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control
Książka ta omawia potencjalne konflikty między ludźmi a maszynami, dostarczając kontekstu, zanim zaczniemy opowiadać się za rozwojem AI. Autor porusza także temat superinteligentnych AI oraz kwestionuje możliwości ludzkiego zrozumienia i uczenia maszynowego, co czyni ją istotną lekturą dla każdego, kto zastanawia się nad przyszłością tych technologii.
The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values
Książka ta podejmuje temat tzw. „problemu zgodności” (alignment problem), gdzie systemy, które próbujemy nauczyć, nie działają zgodnie z oczekiwaniami, co prowadzi do różnych etycznych i egzystencjalnych zagrożeń.
Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence
Autor tej książki zadaje pytania dotyczące przyszłości AI, w tym możliwość powstania superinteligencji, która mogłaby rządzić ludzkością. Porusza także ważne kwestie, jak zapewnić, by te systemy działały bez awarii, co jest kluczowym zagadnieniem dla inżynierów AI.
The Coming Wave: Technology, Power, and the Twenty-First Century’s Greatest Dilemma
Ta książka przestrzega przed ryzykami związanymi z nowymi technologiami, które mogą zagrozić światowemu porządkowi. Obejmuje tematy takie jak robotyka i modele dużych języków, a także bada siły napędzające te innowacje.
Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning
Książka ta zagłębia się w matematyczne podstawy deep learningu, oferując całościowe zrozumienie rozwoju sieci neuronowych oraz współczesnych technik i architektury. Szczególny nacisk kładzie na matematyczne koncepcje leżące u podstaw deep learningu, co czyni ją wartościową pozycją dla osób chcących zrozumieć ten aspekt AI.
Neural Networks and Deep Learning
Książka ta omawia fundamentalne koncepcje związane z sieciami neuronowymi i deep learningiem, pokrywając również aspekty matematyczne takie jak algebra liniowa, teoria prawdopodobieństwa i obliczenia numeryczne.
Artificial Intelligence for Humans
Ta książka wyjaśnia, jak algorytmy AI są używane przy rzeczywistych obliczeniach liczbowych, co czyni ją idealną dla osób bez rozległego tła matematycznego. Każda jednostka jest wzbogacona o przykłady w różnych językach programowania, co ułatwia praktyczne zrozumienie tematu.
AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order
Autor tej książki omawia nieoczekiwane konsekwencje rozwoju AI, rzucając światło na konkurencję między Stanami Zjednoczonymi a Chinami w zakresie innowacji związanych z AI.
Hello World: Being Human in the Age of Algorithms
Książka ta analizuje zarówno moc, jak i ograniczenia algorytmów szeroko stosowanych współcześnie. Przygotowuje czytelników na moralne niepewności świata, w którym duży wpływ mają algorytmy.
The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World
Autor przedstawia koncepcję „głównego algorytmu” (Master algorithm), który byłby w stanie łączyć różne podejścia do uczenia się.
Applied Artificial Intelligence: A Handbook for Business Leaders
Książka ta jest przewodnikiem dla firm, które chcą wykorzystać AI w celu napędzania innowacji i wzrostu. Obejmuje różne aplikacje AI oraz porusza kwestie etyczne związane z jej implementacją, a także dotyka tematów związanych z budowaniem zespołów AI i pozyskiwaniem talentów.
Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies
Książka ta stawia pytania takie jak: czy agenci AI uratują nas, czy zniszczą, oraz co się stanie, gdy maszyny przewyższą ludzi pod względem inteligencji ogólnej. Autor podkreśla znaczenie globalnej współpracy w rozwijaniu bezpiecznej sztucznej inteligencji.
—
To jedynie wybrane propozycje książek, które pomogą Ci zgłębić temat sztucznej inteligencji i zrozumieć, jakie wyzwania stoją przed nami w nadchodzących latach. Każda z wymienionych pozycji oferuje unikalną perspektywę na to, jak AI zmienia nasz świat i jakie możliwości oraz zagrożenia niesie za sobą jej dalszy rozwój.