Gemäß einer CNN-Bericht verwenden einige der größten Technologieunternehmen 200.000 Bücher, um Systeme der künstlichen Intelligenz zu trainieren. Diese Bücher helfen der generativen KI zu lernen, wie man Informationen vermittelt.
Interessant ist die Notiz, dass diese Modelle, während wir Bücher über KI, generative KI und prädiktive Analytik lesen, Bücher lesen, die von Menschen geschrieben wurden, um mehr Kontext zu erhalten.
Innerhalb eines Jahres hat sich die KI von einer Zukunftstechnologie zu einer weit verbreiteten Anwendung in unserem Berufsleben entwickelt. Aufstrebende Technologieunternehmen nutzen KI-Systeme und ihre generativen und denkenden Fähigkeiten, um sich wiederholende Aufgaben in verschiedenen Abteilungen zu automatisieren.
Wenn Sie mehr über KI im Detail erfahren möchten, lesen Sie die Liste der besten KI-Bücher, die Sie 2024 lesen sollten.
Top 10 Bücher über KI, die Sie dieses Jahr lesen müssen
1. Human Compatible: Künstliche Intelligenz und das Problem der Kontrolle
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Über das Buch
- Autor: Stuart Russell
- Anzahl der Seiten: 349
- Geschätzte Lesezeit: 13 Stunden
- Jahr der Veröffentlichung: 2019
- Empfohlenes Niveau: Grund- und Mittelstufenleser
- Rezensionen und Bewertungen:
- 4.1/5 (Amazon)
- 4.1/5 (Goodreads)
Stuart Russells "Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control hat 2019 die Welt im Sturm erobert. Der Guardian nannte es "das wichtigste Buch über KI im Jahr 2019"
Das Buch liefert den notwendigen Kontext, bevor wir anfangen, künstliche Intelligenz zu befürworten.
Russell sieht den Konflikt zwischen Menschen und Maschinen als unvermeidlich an, der Arbeitsplätze und menschliche Werte bedroht. Wir können dies jedoch vermeiden, wenn wir KI von Grund auf neu denken. Der Autor stellt unsere Vorstellungen von menschlichem Verständnis und maschinellem Lernen in Frage und erörtert die Möglichkeiten einer übermenschlichen KI.
Er argumentiert, dass die größte Herausforderung bei der Entwicklung von KI in der Software liegt, die mehrere Durchbrüche erfordert, von denen einer das Verständnis von Sprache sein muss.
leider ist die menschliche Ethnie keine einheitliche, rationale Einheit. Sie besteht aus bösen, neidgetriebenen, irrationalen, inkonsistenten, instabilen, rechnerisch begrenzten, komplexen, sich entwickelnden und heterogenen Wesen."_ - Stuart Russell
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Zu den möglichen Gefahren autonomer KI-Systeme gehören u. a. tödliche autonome Waffen, automatisierte Überwachung, Manipulation des Verhaltens von Fake News und automatisierte Erpressung
- Bei der Einführung von KI für reale Anwendungen müssen wir die Entmündigung des Menschen vermeiden. Damit ist der Zeitpunkt gemeint, an dem der Mensch alles an die KI delegiert und seine Autonomie verliert
Was die Leser sagen
"Ein Muss: Diese intellektuelle Tour-de-Force von einem der wahren Pioniere der KI erklärt nicht nur auf fesselnde und überzeugende Weise die Risiken einer immer leistungsfähigeren künstlichen Intelligenz, sondern schlägt auch eine konkrete und vielversprechende Lösung vor."
2. Maschinelles Lernen für Einsteiger
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Über das Buch
- Autor(en): Chris Sebastian
- Anzahl der Seiten: 163
- Geschätzte Lesezeit: 2 Stunden
- Jahr der Veröffentlichung: 2019
- Empfohlenes Niveau:Anfänger
- Rezensionen und Bewertungen:
- 3.9/5 (Amazon)
- 3.9/5 (Goodreads)
Chris Sebastian argumentiert in Machine Learning for Beginners (Maschinelles Lernen für Anfänger), dass maschinelles Lernen aus dem menschlichen Wunsch nach verstärktem Lernen entstanden ist. Instanz lernten Computer zunächst, wie man Dame spielt, und dann schlugen sie Schachweltmeister.
Um den Kontext zu verdeutlichen, greift Sebastian auf historische Erfindungen zurück, wie Charles Babbages mechanisches Gerät, mit dem Ingenieure 1834 mit Lochkarten programmieren konnten, oder Alan Turings "Turing-Test" für maschinelle Intelligenz im Jahr 1950.
Dieses Buch richtet sich an Menschen, die an KI, Informatik, ML und Schwarmintelligenz interessiert sind. Sie werden auch verstehen, wie wichtig große Datensätze für das maschinelle Lernen sind, indem sie KI-Ingenieuren Informationen für die Entwicklung fortgeschrittener Algorithmen liefern.
maschinelles Lernen, neuronale Netze und Schwarmintelligenz interagieren und ergänzen sich gegenseitig in dem Bestreben, Maschinen zu entwickeln, die in der Lage sind, zu denken und auf die Welt zu reagieren"_ - Chris Sebastian
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Obwohl die Mathematiker die ersten Theorien des maschinellen Lernens schon vor langer Zeit entwickelt haben, haben wir mehrere Jahrzehnte gebraucht, um die Theorien in praktische Beispiele umzusetzen
Was die Leser sagen
"Dies ist ein gutes Buch, um sich einen Überblick über das maschinelle Lernen zu verschaffen und die Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens für unser Leben zu erörtern."
3. Künstliche Intelligenz für Menschen
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Über das Buch
- Autor(en): Jeff Heaton
- Anzahl der Seiten: 222
- Geschätzte Lesezeit: 8 Stunden
- Jahr der Veröffentlichung: 2013
- Empfohlenes Niveau: Mittelstufe und Fortgeschrittene
- Rezensionen und Bewertungen:
- 4/5 (Amazon)
- 3.8/5 (Goodreads)
Es gibt ein paar populäre KI-Bücher, aber die meisten erfordern ein grundlegendes Verständnis. Artificial Intelligence for Humans: Band 1 von Jeff Heaton versucht, diese Lücke in einem relativ leicht verständlichen Stil zu schließen.
Als Leser werden Sie grundlegende KI-Algorithmen aus der Kategorie des maschinellen Lernens verstehen. Der erste Band erklärt das Lernen im Kontext von Computernetzwerken und verschiedenen Arten des maschinellen Lernens. Der Verfasser geht auf überwachtes und unüberwachtes Lernen ein und beschreibt wesentliche Techniken wie Regression und Clustering zur Entwicklung und zum Training großer Lernmodelle.
computergestützte neuronale Netze sind nicht wie das menschliche Gehirn, denn sie sind keine Allzweckrechengeräte. Sie führen winzige spezifische Aufgaben aus."_ - Jeff Heaton
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Die meisten KI-Algorithmen akzeptieren ein Array von Zahlen als Eingabe und erzeugen ein Array als Ausgabe. Ingenieure modellieren die Probleme, die KI lösen würde, oft in diesem Formular
Was die Leser sagen
"Ich fand die Informationen in diesem Buch extrem klar und prägnant dargestellt. Sehr nützlich, um die grundlegende Funktionsweise der behandelten Themen zu verstehen."
4. Cybernetic Revolutionaries: Technologie und Politik im Chile von Allende
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Über das Buch
- Autor(en): Eden Medina
- Anzahl der Seiten: 326
- Lesedauer: 11 Stunden
- Jahr der Veröffentlichung: 2011
- Empfohlenes Niveau: Mittelstufe und fortgeschrittene Leser
- Rezensionen und Bewertungen:
- 4,3 (Goodreads)
Cybernetic Revolutionaries: Technology and Politics in Allende's Chile ist eines der beiden einzigen KI-Bücher in dieser Liste, das die politische und technologische Schnittmenge der künstlichen Intelligenz darstellt. Der Verfasser berichtet über zwei Echtzeitprojekte, die die Gefahren der KI aufdecken.
Das erste war Chiles ehrgeiziges Experiment eines friedlichen sozialistischen Wandels. Ein weiteres Beispiel war der Versuch, ein Computersystem zu entwickeln, das als Projekt Cybersyn bekannt wurde und die Wirtschaft des Landes verwalten sollte.
Die Ergebnisse waren gefährlich.
Die chilenische Regierung unter Salvador Allende wurde in einen Militärputsch verwickelt und setzte das andere Projekt nie um.
Das Buch beschreibt das kybernetische System der chilenischen Regierung, das ein ganzheitliches Planungssystem, Mensch-Computer-Interaktion, dezentralisiertes Management, ein nationales Telexnetz und die Modellierung des Verhaltens dynamischer Systeme umfassen sollte.
Interviews, Fotos und anschauliche Beschreibungen des Star-Trek-ähnlichen Betriebsraums des Netzwerks machen dieses Buch so fesselnd.
das Streben nach einer technologischen Lösung für das Problem der wirtschaftlichen Verwaltung entsprach den Ideen des wirtschaftlichen Fortschritts in der Abhängigkeitstheorie, aber nur bis zu einem gewissen Punkt." - Eden Medina
Die wichtigsten Schlussfolgerungen
- Das chilenische Projekt Cybersyn steht für Cybernetics-Synergy (Kybernetik-Synergie) und war ein Versuch, die verstaatlichten Fabriken mit Hilfe der Kybernetik zu verwalten
- Ausgehend von diesem politischen Kontext zieht der Verfasser Lehren über die Beziehung zwischen Technologie, Politik und menschlichen Werten
Was die Leser sagen
"Die Geschichte und die Forschung hier sind faszinierend und ganz nach meinem Geschmack - Kybernetik, Management, Großrechner!!! Flussdiagramme!!! Ich bin froh, dass ich dieses Buch gelesen habe."
5. KI-Supermächte: China, Silicon Valley und die neue Weltordnung
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Über das Buch
- Autor(en): Kai-Fu Lee
- Länge des Hörbuchs: 9 Stunden 17 Minuten
- Jahr der Veröffentlichung: 2018
- Empfohlenes Niveau: Anfänger, mittlere und fortgeschrittene Leser
- Rezensionen und Bewertungen:
- 4.4 (Audible)
KI-Supermächte: China, Silicon Valley und die neue Weltordnung ist ein fesselndes Hörbuch, das den Hörer mit den unerwarteten Folgen der KI-Entwicklung schockiert.
Anhand einiger interessanter aktueller Ereignisse im Bereich der KI geht Dr. Lee auf den erbitterten Wettbewerb zwischen den Vereinigten Staaten und China um KI-Erfindungen ein. Das Buch befasst sich mit der Verschwörungstheorie der Neuen Weltordnung und der Frage, ob einige KI-Innovationen zu einer echten Weltregierung führen.
Der Verfasser beleuchtet, welche Arbeitsplätze betroffen sind und welche durch künstliche Intelligenz verbessert werden könnten. Außerdem sagt er voraus, dass wir an der Schwelle zu einer KI-Wirtschaft stehen.
kI wird es uns niemals ermöglichen, uns selbst wirklich zu verstehen; das wird nicht der Fall sein, weil diese Algorithmen das mechanische Wesen der menschlichen Intelligenz erfasst haben. Sondern weil sie uns befreit haben, Optimierungen zu vergessen und uns stattdessen auf das zu konzentrieren, was uns wirklich menschlich macht: zu lieben und geliebt zu werden."_ - Kai-Fu Lee
Die wichtigsten Schlussfolgerungen
- China verfügt über ein einzigartiges KI-Ökosystem, das sich durch einen harten Wettbewerb, ein hohes Maß an Unternehmergeist, einen großen Pool an talentierten Ingenieuren, eine unterstützende Regierung und eine hohe Risikobereitschaft auszeichnet
Was die Leser sagen
"Dies ist eines der wichtigsten Bücher des Jahres 2018. Sie sollten es lesen, wenn Sie in irgendeinem Geschäft tätig sind, das maschinelles Lernen (intensives Lernen) einsetzt oder einsetzen wird."
6. The Society of Mind
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Über das Buch
- Autor(en): Marvin Minsky
- Anzahl der Seiten: 336
- Geschätzte Lesezeit: 11 Stunden
- Jahr der Veröffentlichung: 1988
- Empfohlenes Niveau: Fortgeschrittene Leser
- Rezensionen und Bewertungen:
- 4.7/5 210 Bewertungen
Die Gesellschaft des Geistes ist eine fesselnde Untersuchung des menschlichen Geistes durch einseitige Essays, die jeweils eine neue Idee vorstellen.
Das Buch behandelt tiefgreifende Konzepte der Computer Vision, ML-Netzwerke, Vorhersagemaschinen, Robotermanipulation und vernünftiges Denken.
Wir stellen dieses KI-Buch vor, weil es Auswirkungen auf das Feld der künstlichen Intelligenz hat und die Leser dazu anregt, über den Aufbau von Systemen mit modularen und hierarchischen Strukturen nachzudenken, die die verschiedenen Funktionen des menschlichen Geistes in der modernen Gesellschaft nachahmen.
die 'Brocken' des Denkens, der Sprache, des Gedächtnisses und der 'Wahrnehmung' sollten umfangreicher und strukturierter sein, und ihre faktischen und prozeduralen Inhalte müssen enger miteinander verbunden sein, um die offensichtliche Leistung und Geschwindigkeit geistiger Aktivitäten zu erklären." - Marvin Minsky
Die wichtigsten Schlussfolgerungen
- Intelligenz entsteht aus den Interaktionen und Kooperationen zwischen den unzähligen Akteuren im Gehirn. Sie ist nicht auf ein einziges zentralisiertes Modell beschränkt, sondern ergibt sich aus dem verteilten Aufwand dieser Agenten
Was die Leser sagen
"Der Verfasser, einer der unbestrittenen Väter der KI, macht sich daran, ein abstraktes Modell der Arbeit des menschlichen Geistes zu erstellen. Seine These lautet, dass unser Geist aus einer riesigen Ansammlung winziger Mini-Gehirne oder Agenten besteht, die sich zur Erfüllung bestimmter Aufgaben entwickelt haben."
7. Der Meisteralgorithmus: Wie die Suche nach der ultimativen Lernmaschine unsere Welt neu gestalten wird
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Über das Buch
- Autor(en): Pedro Domingos
- Anzahl der Seiten: 352
- Geschätzte Lesezeit: 11 Stunden
- Jahr der Veröffentlichung: 2018
- Empfohlenes Niveau: Fortgeschrittene und mittlere Leser
- Rezensionen und Bewertungen:
- 4.3/5 (Amazon)
- 3.7/5 (Goodreads)
Eines der besten Bücher über KI, The Master Algorithm, erklärt, wie ML-Netzwerke arbeiten, indem sie aus Datenclustern in der digitalen Technologie lernen. Diese Algorithmen beobachten unsere Handlungen online, imitieren uns und experimentieren mit den verfügbaren Informationen.
Das Buch geht davon aus, dass die meisten KI-Forschungslabors und -Universitäten versuchen, eine neue Grundlage für einen Lernalgorithmus zu erfinden, um aus Daten beliebiges Wissen zu entdecken und zu erledigen, was wir wollen. Der Verfasser argumentiert, dass kein einziger Master-Algorithmus ein beliebiges Problemfeld vorhersagen kann.
Sie erfahren mehr über die lernenden Maschinen, die Amazon, Google und andere Technologieunternehmen antreiben.
wenn Sie ein fauler und nicht allzu kluger Informatiker sind, ist maschinelles Lernen ideal, weil Lernalgorithmen die ganze Arbeit erledigen, aber Ihnen das ganze Guthaben überlassen." - Pedro Domingos
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Das Buch stellt die Idee eines einzigen, übergreifenden Lernalgorithmus vor, der als Master-Algorithmus bezeichnet wird und verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens einbeziehen kann
- Man kann die Ansätze des maschinellen Lernens in fünf Stämme einteilen, die jeweils eine andere Philosophie vertreten. Dazu gehören symbolische Logik, konnektionistische neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen, Bayessche Wahrscheinlichkeit und analoges Denken. Der Master-Algorithmus sollte die Stärken der einzelnen Stämme abdecken
Was die Leser sagen
"Pedro Domingos entmystifiziert ML und zeigt, wie wundersam und aufregend die Zukunft sein wird."
8. Tiefes Lernen
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Über das Buch
- Autor(en): Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, und Aaron Courville
- Anzahl der Seiten: 800
- Geschätzte Lesezeit: 23 Stunden
- Jahr der Veröffentlichung: 2016
- Empfohlenes Niveau: Fortgeschrittene und mittlere Leser
- Bewertungen:
- 4.3/5 (Amazon)
- 4.4/5 (Goodreads)
Für Studenten und Absolventen, die eine Karriere im Bereich der Computertechnik und des maschinellen Lernens planen, ist Deep Learning ein legitimes Hilfsmittel zum Erlernen komplexer Konzepte.
Das Buch bietet einen mathematischen und konzeptionellen Hintergrund, der verschiedene Themen abdeckt, darunter lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Informationstheorie, numerische Berechnungen und ML.
Sie werden gerne darüber lesen, wie Praktiker ML-Lernen in der Industrie einsetzen, z. B. Optimierung, Faltungsnetzwerke, Sequenzmodellierung, Regularisierung, praktische Methodik und Deep Feedforward.
neuronale Netze können sehr viel ausdrucksstärker sein als die meisten anderen Modelle, aber diese Ausdruckskraft führt nicht automatisch zu einem Ergebnis, das es ermöglicht, die wahre zugrunde liegende Struktur der Daten zu erlernen" - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Tiefe Feedforward-Netzwerke, so genannte mehrschichtige Perzeptronen (MLPs), sind die Quintessenz der Deep-Learning-Modelle. Diese Netzwerke definieren eine Karte und lernen den Wert der Parameter, was zu einer optimalen Annäherung an die Funktion führt
Was die Leser sagen
"Die KI-Bibel ... der Text sollte Pflichtlektüre für alle Dateninformatiker und ML-Praktiker sein, um in diesem schnell wachsenden Bereich der Zukunftstechnologie richtig Fuß zu fassen."
9. Life 3.0: Menschsein im Zeitalter der künstlichen Intelligenz
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Über das Buch
- Autor(en): Max Tegmark
- Anzahl der Seiten: 364
- Geschätzte Lesezeit: 11 Stunden
- Jahr der Veröffentlichung: 2018
- Empfohlenes Niveau: Anfänger, mittlere und fortgeschrittene Leser
- Rezensionen und Bewertungen:
- 4.4/5 (Amazon)
- 4/5 (Goodreads)
Als eines der "Times Books of The Year" stellt Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence die Frage, ob übermenschliche Intelligenz unser tool oder unser Gott sein wird. Der Verfasser nimmt Sie mit zum Kern der neuesten Überlegungen über KI und hilft, Mythen von Realitäten und Utopien von Dystopien zu unterscheiden.
Tegmark erklärt, wie die Automatisierung uns helfen kann, unseren Wohlstand zu mehren, ohne dass die Menschheit ihren Zweck oder ihr Einkommen verliert. Er erforscht, wie sichergestellt werden kann, dass künftige Systeme der künstlichen Intelligenz Aufgaben erfüllen, ohne dass es zu Fehlfunktionen kommt oder sie gehackt werden.
das Ausrichtungsproblem ist die Schlüsselherausforderung bei der Entwicklung superintelligenter KI - wie bringt man eine Maschine dazu, zu verstehen, was wir wollen, und uns dabei zu helfen, es zu erreichen, selbst wenn wir nicht wissen, wie wir dieses Ziel selbst spezifizieren können?" - Max Tegmark
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Die erste Phase des Lebens, Leben 1.0, ist biologisch; die zweite Phase (Leben 2.0) ist kulturell; die dritte Phase (Leben 3.0) ist eine Form von technologischem Leben mit der Fähigkeit, seine Soft- und Hardware zu gestalten
- Die Rolle des Bewusstseins in der künstlichen Intelligenz und die ethischen Implikationen der Schaffung bewusster Maschinen
Was die Leser sagen
"Der fiktive Prolog dieses Sachbuchs umrahmt die Bedeutung des Managements des Fortschritts in Richtung Künstliche Allgemeine Intelligenz."
10 Neuronale Netze und Deep Learning
Über das Buch
- Autor(en): Charu C. Aggarwal
- Anzahl der Seiten: 553
- Geschätzte Lesezeit: 14,8 Stunden
- Jahr der Veröffentlichung: 2023
- Empfohlenes Niveau: Anfänger, Mittelstufe und fortgeschrittene Leser
- Rezensionen und Bewertungen:
- 4.1/5 13 Rezensionen
Neuronale Netze und Deep Learning bietet einen modernen Ansatz für Deep Learning und berührt gleichzeitig die klassischen Modelle. Der Verfasser argumentiert, dass die Theorie und der Bauplan neuronaler Netze für das Verständnis komplexer Themen wie prädiktive Analyse und neuronale Architekturen in verschiedenen Fallstudien wesentlich sind.
Was passiert, wenn neuronale Netzwerkmodelle besser abschneiden als herkömmliche Machine-Learning-Modelle, und warum ist das Training dieser Netzwerke schwierig?
Sie werden erfahren, wie Ingenieure neuronale Architekturen zur Lösung anderer Probleme entwickeln. Der Verfasser konzentriert sich auf moderne ML-Lernkonzepte wie Transformatoren, Mechanismen und vortrainierte Sprachmodelle.
ein wichtiger Aspekt neuronaler Netze ist die enge Verzahnung von Datenspeicherung und Berechnungen. Zum Beispiel sind die Zustände in einem neuronalen Netz eine Art Flüchtlingsspeicher, der sich ähnlich verhält wie die sich ständig ändernden Register in der Zentraleinheit eines Computers." - Charu C. Aggarwal
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Die Stärke von neuronalen Netzwerkmodellen ist gleichzeitig ihre größte Schwäche, da sie die Trainingsdaten oft übererfüllen, wenn wir den Lernprozess nicht sorgfältig gestalten
- Konventionelle ML-Methoden verwenden Optimierungs- und Gradientenabstiegsmethoden zum Lernen parametrisierter Modelle. Neuronale Netzwerksysteme sind nicht anders
Was die Leser sagen
"Dies ist eines der wenigen Bücher über Deep Learning im akademischen Stil, das sich auf die Grundlagen des Themas konzentriert, einschließlich der Theorie und Anwendungen, die Deep Learning antreiben."
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