Die 10 wichtigsten Bücher über künstliche Intelligenz (KI), die Sie im Jahr 2025 lesen sollten

Laut einem Bericht von CNN verwenden einige der größten Technologieunternehmen 200.000 Bücher, um KI-Systeme zu trainieren. Diese Bücher helfen generativer KI dabei, zu lernen, wie man Informationen kommuniziert.

Es ist interessant zu bemerken, dass während wir Bücher über KI, generative KI und prädiktive Analytik lesen, diese Modelle Bücher lesen, die von Menschen geschrieben wurden, um mehr Kontext zu erhalten.

Innerhalb eines Jahres hat sich KI von einer Technologie der Zukunft zu einer weit verbreiteten Anwendung in unserem Berufsleben entwickelt. Aufstrebende Technologieunternehmen nutzen KI-Systeme und deren generative und denkende Fähigkeiten, um repetitive Aufgaben in verschiedenen Abteilungen zu automatisieren.

Wenn Sie weitere Informationen über KI erhalten möchten, sehen Sie sich die Liste der besten KI-Bücher an, die Sie 2024 lesen sollten.

Die 10 besten Bücher zum Thema KI, die Sie dieses Jahr lesen sollten

1. Human Compatible: Künstliche Intelligenz und das Problem der Kontrolle

Über das Buch

Stuart Russells „Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control“ eroberte 2019 die Welt im Sturm. Die Zeitung „The Guardian“ bezeichnete es als „das wichtigste Buch über KI im Jahr 2019“.

Das Buch liefert den notwendigen Kontext, bevor wir uns für künstliche Intelligenz einsetzen.

Russell sieht den Konflikt zwischen Mensch und Maschine als unvermeidlich an, der Arbeitsplätze und menschliche Werte bedroht. Wir können dies jedoch vermeiden, wenn wir KI von Grund auf neu überdenken. Der Autor hinterfragt unsere Vorstellungen von menschlichem Verständnis und maschinellem Lernen und diskutiert die Möglichkeiten einer übermenschlichen KI.

Er argumentiert, dass die größte Herausforderung bei der Entwicklung von IQ in der Software liegt, die mehrere Durchbrüche erfordert, darunter auch das Verständnis von Sprache.

„Leider ist die Menschheit keine einheitliche, rationale Einheit. Sie besteht aus bösartigen, von Neid getriebenen, irrationalen, inkonsequenten, instabilen, rechnerisch limitierten, komplexen, sich entwickelnden und heterogenen Einheiten.“ – Stuart Russell

Wichtige Erkenntnisse

Was Leser sagen

„Ein Muss: Dieses intellektuelle Meisterwerk eines 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 Anfänger

Über das Buch

Chris Sebastian argumentiert in „Machine Learning for Beginners“, dass maschinelles Lernen aus dem menschlichen Wunsch nach verstärktem Lernen entstanden ist. So lernten Computer beispielsweise zunächst, wie man Dame spielt, und schlugen dann die Schachweltmeister.

Um den Kontext zu verdeutlichen, greift Sebastian auf historische Erfindungen zurück, wie beispielsweise Charles Babbages mechanisches Gerät, das Ingenieure 1834 mit Lochkarten programmieren konnten, oder Alan Turings „Turing-Test” zur maschinellen Intelligenz aus dem Jahr 1950.

Dieses Buch richtet sich an Menschen, die sich für KI, Informatik, ML und Schwarmintelligenz interessieren. Sie werden auch verstehen, wie wichtig große Datensätze für das maschinelle Lernen sind, da sie KI-Ingenieuren Informationen für die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen liefern.

„Maschinelles Lernen, neuronale Netze und Schwarmintelligenz interagieren und ergänzen sich gegenseitig im Bestreben, Maschinen zu entwickeln, die in der Lage sind, zu denken und auf die Welt zu reagieren.“ – Chris Sebastian

Wichtige Erkenntnisse

Was Leser sagen

„Dies ist ein gutes Buch, um einen sehr guten Überblick über maschinelles Lernen und die Vor- und Nachteile seiner möglichen Auswirkungen auf unser Leben zu erhalten. “

3. Künstliche Intelligenz für Menschen

Über das Buch

Es gibt einige beliebte Bücher zum Thema KI, aber für die meisten sind Grundkenntnisse erforderlich. Artificial Intelligence for Humans: Volume 1 von Jeff Heaton zielt darauf ab, diese Lücke in einem relativ leicht verständlichen Stil zu schließen.

Als Leser lernen Sie grundlegende KI-Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens kennen. 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 wichtige Techniken wie Regression und Clustering zur Entwicklung und zum Training großer Lernmodelle.

„Computerbasierte neuronale Netze unterscheiden sich vom menschlichen Gehirn darin, dass sie keine universellen Rechenmaschinen sind. Sie führen winzige spezifische Aufgaben aus.“ – Jeff Heaton

Wichtige Erkenntnisse

Was Leser sagen

„Ich finde, dass die Informationen in diesem Buch äußerst klar und prägnant dargestellt sind. Sehr nützlich, um die grundlegenden Funktionsweisen der behandelten Themen zu verstehen. “

4. Cybernetic Revolutionaries: Technologie und Politik in Allendes Chile

Über das Buch

Cybernetic Revolutionaries: Technology and Politics in Allende’s Chile ist eines von nur zwei KI-Büchern in dieser Liste, das sich mit den politischen und technologischen Schnittstellen der künstlichen Intelligenz befasst. Der Verfasser behandelt zwei Echtzeitprojekte, die die Gefahren der KI aufzeigen.

Das erste war Chiles ehrgeiziges Experiment mit einem friedlichen sozialistischen Wandel. Ein weiteres Beispiel war der Versuch, ein Computersystem namens Project Cybersyn zur Steuerung der Wirtschaft des Landes aufzubauen.

Die Ergebnisse waren gefährlich.

Die chilenische Regierung unter Salvador Allende wurde von einem Militärputsch gestürzt und konnte das andere Projekt nie umsetzen.

Das Buch beschreibt das kybernetische System der chilenischen Regierung, das ein ganzheitliches Designsystem, Mensch-Computer-Interaktion, dezentrales Management, ein nationales Telex-Netzwerk und die Modellierung des Verhaltens dynamischer Systeme umfassen sollte.

Interviews, Fotos und anschauliche Beschreibungen des an Star Trek erinnernden Kontrollraums des Netzwerks machen dieses Buch zu einer spannenden Lektüre.

„Die Suche nach einer technologischen Lösung für das Problem der Wirtschaftssteuerung entsprach den Vorstellungen des wirtschaftlichen Fortschritts, wie sie in der Theorie der Abhängigkeit zu finden sind, jedoch nur bis zu einem gewissen Grad.“ – Eden Medina

Wichtige Erkenntnisse

Was Leser sagen

„Die Geschichte und die Forschungsergebnisse in diesem Buch sind faszinierend und genau mein Ding – Kybernetik, Management, Großrechner!!! Flussdiagramme!!! Ich bin froh, dass ich dieses Buch gelesen habe. “

5. KI-Supermächte: China, Silicon Valley und die neue Weltordnung

Über das Buch

AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order ist ein fesselndes Hörbuch, das die Zuhörer mit den unerwarteten Folgen der KI-Entwicklung schockiert.

Anhand einiger interessanter aktueller KI-Ereignisse geht Dr. Lee auf den harten 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 tatsächlichen Weltregierung führen.

Der Verfasser beleuchtet die Berufe, die davon betroffen sind, und diejenigen, die durch KI verbessert werden könnten. Außerdem sagt er voraus, dass wir kurz vor einer KI-Wirtschaft stehen.

„KI ermöglicht es uns niemals, uns selbst wirklich zu verstehen; nicht weil diese Algorithmen die mechanische Essenz der menschlichen Intelligenz erfasst haben. Sondern weil sie uns davon befreit haben, uns auf Optimierungen zu konzentrieren, und uns stattdessen ermöglichen, uns auf das zu konzentrieren, was uns wirklich menschlich macht: zu lieben und geliebt zu werden.“ – Kai-Fu Lee

Wichtige Erkenntnisse

Was Leser sagen

„Dies ist eines der wichtigsten Bücher des Jahres 2018. Sie sollten es lesen, wenn Sie in einem Geschäft tätig sind, das maschinelles Lernen (intensives Lernen) nutzt oder nutzen wird. “

6. Die Gesellschaft des Geistes

Über das Buch

The Society of Mind unternimmt eine spannende Untersuchung des menschlichen Geistes anhand von einseitigen Essays auf einer Seite, die jeweils eine neue Idee vorstellen.

Das Buch behandelt ausführlich Konzepte wie Computer Vision, ML-Netzwerke, Vorhersagemaschinen, Robotermanipulation und logisches Denken.

Wir behandeln dieses KI-Buch, 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 vielfältigen Funktionen des menschlichen Geistes in der modernen Gesellschaft nachahmen.

„Die ‚Bausteine‘ des Denkens, der Sprache, des Gedächtnisses und der ‚Wahrnehmung‘ sollten eine Erweiterung und eine stärkere Struktur aufweisen, und ihre faktischen und prozeduralen Inhalte müssen eine engere Verbindung aufweisen, um die offensichtliche Kraft und Geschwindigkeit geistiger Aktivitäten zu erklären.“ – Marvin Minsky

Wichtige Erkenntnisse

Was Leser sagen

„Der Verfasser, einer der unbestrittenen Väter der KI, hat sich zum Ziel gesetzt, ein abstraktes Modell der Funktionsweise des menschlichen Geistes zu erstellen. Seine These lautet, dass unser Geist aus einer riesigen Ansammlung winziger Minigeister oder Agenten besteht, die sich entwickelt haben, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. “

7. Der Master-Algorithmus: Wie die Suche nach der ultimativen Lernmaschine unsere Welt neu gestalten wird

Über das Buch

Eines der besten Bücher zum Thema KI, „The Master Algorithm“, erklärt, wie ML-Netzwerke funktionieren, indem sie aus Datenclustern in der digitalen Technologie lernen. Diese Algorithmen beobachten unsere Online-Aktivitäten, ahmen uns nach und experimentieren mit den verfügbaren Informationen.

Das Buch geht davon aus, dass die meisten KI-Forschungslabore und Universitäten versuchen, eine neue Grundlage für einen Lernalgorithmus zu entwickeln, um aus Daten Wissen zu gewinnen und unsere Wünsche zu erfüllen. Der Verfasser argumentiert, dass kein einzelner Master-Algorithmus alle Problembereiche vorhersagen kann.

Sie erhalten weitere Informationen 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, denn die Lernalgorithmen erledigen die ganze Arbeit, während Sie die Lorbeeren einheimsen können.“ – Pedro Domingos

Wichtige Erkenntnisse

Was Leser sagen

„Pedro Domingos entmystifiziert ML und zeigt, wie wunderbar und spannend die Zukunft sein wird. “

8. Deep Learning

Über das Buch

Für Studenten und Doktoranden, die einen Plan für eine Karriere im Bereich Computerwissenschaft und maschinelles Lernen haben, ist Deep Learning eine fundierte Quelle zum Erlernen komplexer Konzepte.

Das Buch bietet mathematische und konzeptionelle Grundlagen zu verschiedenen Themen, darunter lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Informationstheorie, numerische Berechnung und ML.

Sie werden es genießen, zu lesen, wie Praktiker ML-Lernen in der Industrie einsetzen, beispielsweise für Optimierung, Faltungsnetzwerke, Sequenzmodellierung, Regularisierung, praktische Methodik und Deep Feedforward.

„Neuronale Netze können viel ausdrucksstärker sein als die meisten anderen Modelle, aber diese Ausdruckskraft hat nicht automatisch das Ergebnis, dass sie die wahre zugrunde liegende Struktur der Daten erlernen. „ – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville

Wichtige Erkenntnisse

Was Leser sagen

„Die KI-Bibel … Der Text sollte für alle Dateninformatiker und ML-Praktiker Pflichtlektüre sein, um in diesem schnell wachsenden Bereich der Technologie der nächsten Generation richtig Fuß zu fassen. “

9. Leben 3.0: Menschsein im Zeitalter der künstlichen Intelligenz

Über das Buch

Unter den „Times Books of The Year” fragt „Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence” (Leben 3.0: Menschsein im Zeitalter der künstlichen Intelligenz), ob übermenschliche Intelligenz unser Tool oder unser Gott sein wird. Der Verfasser führt Sie in die neuesten Überlegungen zum Thema KI ein und hilft Ihnen dabei, Mythen von Realitäten und Utopien von Dystopien zu unterscheiden.

Tegmark erklärt, wie Automatisierung uns helfen kann, unseren Wohlstand zu steigern, ohne dass die Menschheit dabei ihren Sinn oder ihr Einkommen verliert. Er untersucht Möglichkeiten, wie sichergestellt werden kann, dass zukünftige künstliche Intelligenzsysteme Aufgaben ohne Fehlfunktionen oder Hackerangriffe ausführen.

„Das Alignment-Problem ist die Schlüssel-Herausforderung beim Aufbau einer superintelligenten KI – wie kann man eine Maschine dazu bringen, zu verstehen, was wir wollen, und uns dabei zu helfen, es zu erreichen, auch wenn wir selbst nicht wissen, wie wir dieses Ziel konkret formulieren sollen?“ – Max Tegmark

Wichtige Erkenntnisse

Was Leser sagen

„Der fiktionale Prolog dieses Sachbuchs verdeutlicht, wie wichtig es ist, den Fortschritt auf dem Weg zur künstlichen allgemeinen Intelligenz zu steuern. “

10 Neuronale Netze und Deep Learning

Über das Buch

Neural Networks and Deep Learning verfolgt einen modernen Ansatz für Deep Learning und geht dabei auch auf klassische Modelle ein. Der Verfasser argumentiert, dass die Theorie und der Entwurf neuronaler Netze für das Verständnis komplexer Themen wie prädiktive Analysen und neuronale Architekturen in verschiedenen Fallstudien unerlässlich sind.

Was passiert, wenn neuronale Netzmodelle besser abschneiden als handelsübliche Modelle für maschinelles Lernen, und warum ist das Training dieser Netzwerke so schwierig?

Sie erfahren, wie Ingenieure neuronale Architekturen zur Lösung anderer Probleme entwickeln. Der Verfasser konzentriert sich auf moderne ML-Lernkonzepte wie Transformer, Mechanismen und vortrainierte Sprachmodelle.

„Ein wichtiger Aspekt neuronaler Netze ist die enge Integration von Speicher und Berechnungen. Die Zustände in einem neuronalen Netz sind beispielsweise eine Art flüchtiger Speicher, der sich ähnlich wie die sich ständig ändernden Register in der Zentraleinheit eines Computers verhält.“ – Charu C. Aggarwal

Wichtige Erkenntnisse

Was Leser sagen

„Dies ist eines der wenigen akademischen Bücher zum Thema Deep Learning, das sich auf die Grundlagen des Themas konzentriert, einschließlich der Theorie und Anwendungen, die Deep Learning ermöglichen. “

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