Según un Informe de la CNN algunas de las mayores empresas tecnológicas están utilizando 200.000 libros para entrenar sistemas de inteligencia artificial. Estos libros ayudan a la IA generativa a aprender a comunicar información.
Es interesante observar que mientras nosotros leemos libros sobre IA, IA generativa y análisis predictivo, estos modelos leen libros escritos por humanos para adquirir más contexto.
En un año, la IA ha pasado de ser una tecnología del futuro a tener una aplicación generalizada en nuestra vida profesional. Las empresas tecnológicas emergentes utilizan sistemas de IA y sus capacidades generativas y de pensamiento para automatizar tareas repetitivas en todos los departamentos.
Si quieres aprender más sobre IA en detalle, consulta la lista de los mejores libros sobre IA que deberías leer en 2024.
Los 10 mejores libros sobre IA que debes leer este año
1. Human Compatible: La inteligencia artificial y el problema del control
vía Amazon
Acerca del libro
- Autor: Stuart Russell
- Número de páginas: 349
- Tiempo estimado de lectura: 13 horas
- Año de publicación: 2019
- Nivel recomendado: Lectores de nivel básico e intermedio
- Reseñas y valoraciones:
- 4.1/5 (Amazon)
- 4.1/5 (Goodreads)
Compatible con humanos, de Stuart Russell: Artificial Intelligence and the Problem of Control tomó al mundo por asalto en 2019. The Guardian lo llamó "el libro más importante sobre IA en 2019"
El libro proporciona el contexto necesario antes de empezar a abogar por la inteligencia artificial.
Russell ve el conflicto entre humanos y máquinas como algo inevitable, que amenaza los puestos de trabajo y los valores humanos. Sin embargo, podemos evitarlo si repensamos la IA desde la base. Al tiempo que cuestiona nuestros conceptos de comprensión humana y aprendizaje automático, el escritor analiza las posibilidades de una IA sobrehumana.
Sostiene que el mayor reto en el diseño de la IA está en el software, que requerirá varios avances, uno de los cuales debe ser la comprensión del lenguaje.
por desgracia, la raza humana no es una entidad única y racional. Se compone de entidades desagradables, impulsadas por la envidia, irracionales, inconsistentes, inestables, computacionalmente limitadas, complejas, evolutivas y heterogéneas"_ - Stuart Russell
Conclusiones clave
- Los posibles peligros de los sistemas autónomos de IA incluyen las armas autónomas letales, la vigilancia automatizada, la manipulación del comportamiento de las noticias falsas y el chantaje automatizado, entre otros
- A medida que adoptamos la IA para aplicaciones del mundo real, debemos evitar el debilitamiento humano. Se refiere al momento en que los humanos delegarán todo en la IA y perderán autonomía
Lo que dicen los lectores
"Una lectura imprescindible: este tour-de-force intelectual de uno de los verdaderos pioneros de la IA no sólo explica los riesgos de una inteligencia artificial cada vez más poderosa de forma cautivadora y persuasiva, sino que también propone una solución concreta y prometedora."
2. Aprendizaje automático para principiantes
vía Amazon
Acerca del libro
- Autor(es): Chris Sebastian
- Número de páginas: 163
- Tiempo estimado de lectura: 2 horas
- Año de publicación: 2019
- Nivel recomendado: Principiantes
- Reseñas y valoraciones:
- 3.9/5 (Amazon)
- 3.9/5 (Goodreads)
Chris Sebastian argumenta en Aprendizaje automático para principiantes que el aprendizaje automático surgió del deseo humano de aprendizaje por refuerzo. Por ejemplo, al principio los ordenadores aprendieron a jugar a las damas y luego vencieron a campeones mundiales de ajedrez.
Para aportar contexto, Sebastian recoge inventos históricos como el dispositivo mecánico de Charles Babbage que los ingenieros podían programar con tarjetas perforadas en 1834 o el "Test de Turing" de Alan Turing sobre la inteligencia de las máquinas en 1950.
Este libro está dirigido a personas interesadas en aprender sobre IA, informática, ML e inteligencia de enjambres. También comprenderá cómo los grandes conjuntos de datos son vitales para el aprendizaje automático, proporcionando a los ingenieros de IA información para desarrollar algoritmos avanzados.
"El aprendizaje automático, las redes neuronales y la inteligencia de enjambre interactúan y se complementan como parte de la búsqueda para generar máquinas capaces de pensar y reaccionar ante el mundo." - Chris Sebastian
Puntos clave
- Aunque los matemáticos descubrieron hace tiempo las teorías iniciales del aprendizaje automático, hemos tardado varias décadas en convertirlas en ejemplos del mundo real
Lo que dicen los lectores
"Es un buen libro para echar un vistazo de muy alto nivel al aprendizaje automático y a los pros y los contras de cómo el aprendizaje automático podría influir en nuestras vidas."
3. Inteligencia artificial para humanos
vía Amazon
Acerca del libro
- Autor(es): Jeff Heaton
- Número de páginas: 222
- Tiempo estimado de lectura: 8 horas
- Año de publicación: 2013
- Nivel recomendado: Lectores de nivel intermedio y avanzado
- Reseñas y valoraciones:
- 4/5 (Amazon)
- 3,8/5 (Goodreads)
Hay algunos libros populares sobre IA, pero la mayoría requieren conocimientos básicos. Inteligencia Artificial para Humanos: Volumen 1, de Jeff Heaton, pretende salvar esa distancia con un estilo relativamente fácil de seguir.
Como lector, comprenderá los algoritmos básicos de IA dentro de la categoría de aprendizaje automático. El primer volumen explica el aprendizaje en el contexto de las redes informáticas y los distintos tipos de aprendizaje automático. Abordando el aprendizaje supervisado y no supervisado, el autor describe técnicas esenciales como la regresión y la agrupación para desarrollar y entrenar grandes modelos de aprendizaje.
las redes neuronales informáticas no son como el cerebro humano, en el sentido de que no son dispositivos de computación de propósito general. Llevan a cabo pequeñas tareas específicas"_ - Jeff Heaton
Puntos clave
- La mayoría de los algoritmos de IA aceptan una matriz de números de entrada y producen una matriz de salida. Los ingenieros suelen modelar los problemas que resolvería la IA de este formulario
Lo que dicen los lectores
"He encontrado la información de este libro presentada de forma extremadamente clara y concisa. Muy útil para comprender el funcionamiento básico de los temas tratados."
4. Revolucionarios Cibernéticos: Tecnología y política en el Chile de Allende
vía Amazon
Acerca del libro
- Autor(es): Eden Medina
- Número de páginas: 326
- Tiempo de lectura: 11 horas
- Año de publicación: 2011
- Nivel recomendado:Lectores intermedios y avanzados
- Reseñas y valoraciones:
- 4.3 (Goodreads)
Revolucionarios cibernéticos: Tecnología y Política en el Chile de Allende es uno de los dos únicos libros de IA de esta Lista que ofrece una intersección política y tecnológica de la inteligencia artificial. El autor cubre dos proyectos en tiempo real que exponen los peligros de la IA.
El primero fue el ambicioso experimento chileno de cambio socialista pacífico. Otro ejemplo fue su intento de construir un sistema informático conocido como Proyecto Cybersyn para gestionar la economía del país.
Los resultados fueron peligrosos.
El gobierno de Chile, dirigido por Salvador Allende, se vio envuelto en un golpe militar y nunca puso en marcha el otro proyecto.
El libro detalla el sistema cibernético del gobierno chileno que debía traer un sistema de diseño holístico, interacción humano-ordenador, gestión descentralizada, una red nacional de télex y modelización del comportamiento de sistemas dinámicos.
Entrevistas, fotografías y vívidas descripciones de la sala de operaciones de la red, similar a la de Star Trek, hacen que este libro sea convincente.
"Buscar una solución tecnológica al problema de la gestión económica se ajustaba a las ideas de progreso económico de la teoría de la dependencia, pero sólo hasta cierto punto"_ - Eden Medina
Conclusiones clave
- El proyecto chileno Cybersyn, siglas de Cybernetics-Synergy, fue un intento de gestionar las fábricas nacionalizadas utilizando la cibernética
- Tomando este contexto político, el autor ofrece lecciones sobre la relación de la tecnología con la política y los valores humanos
Lo que dicen los lectores
"La historia y la investigación son fascinantes y me interesan: cibernética, gestión y ordenadores centrales ¡Organigramas! Me alegro de haber leído este libro"
5. IA Superpowers: China, Silicon Valley y el Nuevo Orden Mundial
vía Amazon
Acerca del libro
- Autor(es): Kai-Fu Lee
- Duración de la escucha: 9 horas 17 minutos
- Año de publicación: 2018
- Nivel recomendado: Lectores principiantes, intermedios y avanzados
- Reseñas y valoraciones:
- 4.4 (Audible)
Las superpotencias de la IA: China, Silicon Valley y el nuevo pedido mundial es un audiolibro fascinante que conmociona a los oyentes con las inesperadas consecuencias del desarrollo de la IA.
A través de interesantes eventos reales relacionados con la IA, el Dr. Lee aborda la feroz competencia entre Estados Unidos y China por las invenciones de IA. El libro se detiene en la teoría de la conspiración del Nuevo Orden Mundial y en si algunas innovaciones de IA están conduciendo a un verdadero gobierno mundial.
El autor arroja luz sobre los empleos afectados y los que la inteligencia artificial potenciaría. Además, predice que estamos a las puertas de una economía de la IA.
"La IA nunca nos permitirá comprendernos de verdad; no será porque estos algoritmos hayan capturado la esencia mecánica de la inteligencia humana. Será porque nos liberaron para olvidarnos de las optimizaciones y centrarnos en cambio en lo que verdaderamente nos hace humanos: amar y ser amados"_ - Kai-Fu Lee
Puntos clave
- China tiene un ecosistema de IA único caracterizado por una competencia feroz, un alto nivel de espíritu emprendedor, una gran reserva de ingenieros con talento, un gobierno que ofrece compatibilidad y la voluntad de asumir riesgos
La opinión de los lectores
"Este es uno de los libros más importantes de 2018. Deberías leerlo si te dedicas a cualquier empresa que utilice o vaya a utilizar el aprendizaje automático (aprendizaje intenso)."
6. La sociedad de la mente
vía Amazon
Acerca del libro
- Autor(es): Marvin Minsky
- Número de páginas: 336
- Tiempo estimado de lectura: 11 horas
- Año de publicación: 1988
- Nivel recomendado: Lectores avanzados
- Reseñas y valoraciones:
- 4,7/5 210 críticas
La Sociedad de la Mente realiza una atractiva indagación en la mente humana a través de ensayos de una página, cada uno de los cuales introduce una nueva idea.
El libro abarca en profundidad conceptos de visión por ordenador, redes ML, máquinas de predicción, manipulación robótica y razonamiento de sentido común.
Nos ocupamos de este libro de IA porque tiene implicaciones para el campo de la inteligencia artificial, animando a los lectores a pensar en la construcción de sistemas con estructuras modulares y jerárquicas que imiten las diversas funciones de la mente humana en la sociedad moderna.
"Los 'trozos' de razonamiento, lenguaje, memoria y 'percepción' deben ser más extensos y estar más estructurados, y sus contenidos fácticos y procedimentales deben estar más íntimamente conectados para explicar la aparente potencia y velocidad de las actividades mentales"_ - Marvin Minsky
Conclusiones clave
- La inteligencia surge de las interacciones y cooperaciones entre los múltiples agentes de la mente. No se limita a un único modelo centralizado, sino que surge de los esfuerzos distribuidos de estos agentes
Lo que dicen los lectores
"El autor, uno de los padres indiscutibles de la IA, se propone ofrecer un modelo abstracto del funcionamiento de la mente humana. Su tesis es que nuestras mentes consisten en una enorme agregación de diminutas mini-mentes o agentes que han evolucionado para realizar tareas concretas."
7. El algoritmo maestro: Cómo la búsqueda de la máquina de aprendizaje definitiva remodelará nuestro mundo
vía Amazon
Acerca del libro
- Autor(es): Pedro Domingos
- Número de páginas: 352
- Tiempo estimado de lectura: 11 horas
- Año de publicación: 2018
- Nivel recomendado: Lectores avanzados e intermedios
- Reseñas y valoraciones:
- 4.3/5 (Amazon)
- 3.7/5 (Goodreads)
Uno de los mejores libros sobre IA, The Master Algorithm, explica cómo funcionan las redes ML aprendiendo de los grupos de datos de la tecnología digital. Estos algoritmos observan nuestras acciones en línea, nos imitan y experimentan con la información disponible.
La premisa del libro es que la mayoría de los laboratorios de investigación en IA y las universidades están tratando de inventar una nueva base de algoritmo de aprendizaje para descubrir cualquier conocimiento a partir de los datos y hacer lo que queramos. El autor argumenta que ningún algoritmo maestro puede predecir cualquier dominio problemático.
Más información sobre las máquinas de aprendizaje que impulsan Amazon, Google y otras empresas tecnológicas.
"Si eres un informático vago y no demasiado brillante, el aprendizaje automático es ideal porque los algoritmos de aprendizaje hacen todo el trabajo pero te permiten llevarte todo el crédito"_ - Pedro Domingos
Puntos clave
- El libro introduce la idea de un algoritmo de aprendizaje único y global, denominado algoritmo maestro, capaz de incorporar diferentes enfoques de aprendizaje automático
- Se pueden clasificar los enfoques del aprendizaje automático en cinco tribus, cada una de las cuales representa una filosofía diferente. Se trata de la lógica simbólica, las redes neuronales conexionistas, los algoritmos evolutivos, la probabilidad bayesiana y el razonamiento analógico. El Algoritmo Maestro debe cubrir la fuerza de cada tribu
Lo que dicen los lectores
"Pedro Domingos desmitifica el ML y muestra lo maravilloso y emocionante que será el futuro"
8. Aprendizaje profundo
vía Amazon
Acerca del libro
- Autor(es): Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville
- Número de páginas: 800
- Tiempo estimado de lectura: 23 horas
- Año de publicación: 2016
- Nivel recomendado: Lectores avanzados e intermedios
- Valoraciones:
- 4.3/5 (Amazon)
- 4.4/5 (Goodreads)
Para los estudiantes de grado y posgrado que planean una carrera en computación y aprendizaje automático, Deep Learning es un recurso legítimo para aprender conceptos complejos.
El libro ofrece una base matemática y conceptual que cubre varios temas, incluyendo álgebra lineal, teoría de la probabilidad y teoría de la información, computación numérica y ML.
Disfrutará leyendo sobre cómo los profesionales utilizan el aprendizaje ML en la industria, como la optimización, las redes convolucionales, el modelado de secuencias, la regularización, la metodología práctica y el feedforward profundo.
ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville afirman que "las redes neuronales pueden ser mucho más expresivas que la mayoría de los demás modelos, pero esa expresividad no se traduce automáticamente en una capacidad para aprender la verdadera estructura subyacente de los datos"
Puntos clave
- Las redes profundas feedforward, denominadas perceptrones multicapa (MLP), son los modelos de aprendizaje profundo por excelencia. Estas redes definen una correlación y aprenden el valor de los parámetros, lo que da como resultado la mejor aproximación a una función
Lo que dicen los lectores
"La biblia de la IA... el texto debería ser de lectura obligatoria para todos los informáticos de datos y profesionales del ML para afianzarse adecuadamente en esta área de rápido crecimiento de la tecnología de nueva generación."
9. Life 3.0: Ser humano en la era de la inteligencia artificial
vía Amazon
Acerca del libro
- Autor(es): Max Tegmark
- Número de páginas: 364
- Tiempo estimado de lectura: 11 horas
- Año de publicación: 2018
- Nivel recomendado: Lectores principiantes, intermedios y avanzados
- Reseñas y valoraciones:
- 4,4/5 (Amazon)
- 4/5 (Goodreads)
Entre los libros del año del Times, Life 3.0: Ser humano en la era de la inteligencia artificial se pregunta si la inteligencia sobrehumana será nuestra herramienta o nuestro dios. El autor le lleva al corazón de las últimas ideas sobre IA y le ayuda a separar los mitos de las realidades y las utopías de las distopías.
Tegmark explica cómo la automatización puede ayudarnos a aumentar nuestra prosperidad sin que la humanidad pierda su propósito o sus ingresos. Explora formas de garantizar que los futuros sistemas de inteligencia artificial realicen tareas sin funcionar mal ni ser pirateados.
el problema de la alineación es el reto clave en la construcción de una IA superinteligente: cómo conseguir que una máquina entienda lo que queremos y nos ayude a conseguirlo, aunque nosotros mismos no sepamos cómo especificar esa meta"_ - Max Tegmark
Puntos clave
- La primera fase de la vida, la vida 1.0, es biológica; la segunda fase (vida 2.0) es cultural; la tercera fase (vida 3.0) es una forma de vida tecnológica con capacidad para diseñar su software y hardware
- El rol de la conciencia en la inteligencia artificial y las implicaciones éticas de la creación de máquinas conscientes
Lo que dicen los lectores
"El prólogo de ficción de este libro de no ficción enmarca la importancia de gestionar el progreso hacia la Inteligencia Artificial General"
10 Redes neuronales y aprendizaje profundo
Acerca del libro
- Autor(es): Charu C. Aggarwal
- Número de páginas: 553
- Tiempo estimado de lectura: 14,8 horas
- Año de publicación: 2023
- Nivel recomendado:Lectores principiantes, intermedios y avanzados
- Reseñas y valoraciones:
- 4.1/5 13 reseñas
Redes neuronales y aprendizaje profundo adopta un enfoque moderno del aprendizaje profundo sin dejar de tocar los modelos clásicos. El autor argumenta que la teoría y los planos de las redes neuronales son esenciales para comprender temas complejos como el análisis predictivo y las arquitecturas neuronales en diferentes casos prácticos.
¿Qué ocurre cuando los modelos de redes neuronales obtienen mejores resultados que los modelos de aprendizaje automático estándar y por qué es difícil entrenar estas redes?
Aprenderá cómo los ingenieros crean arquitecturas neuronales para resolver otros problemas. El autor se centra en ideas modernas de aprendizaje de ML como transformadores, mecanismos y modelos lingüísticos preentrenados.
un aspecto importante de las redes neuronales es la estrecha integración del almacenamiento de datos y los cálculos. Por ejemplo, los estados de una red neuronal son un tipo de memoria transitoria, que se comporta de forma muy parecida a los registros siempre cambiantes de la unidad central de procesamiento de un ordenador"_ - Charu C. Aggarwal
Puntos clave
- El punto fuerte de los modelos de redes neuronales es también su mayor debilidad, ya que a menudo sobreajustan los datos de entrenamiento a menos que diseñemos el proceso de aprendizaje con cuidado
- Los métodos de ML convencionales utilizan métodos de optimización y gradiente-descenso para aprender modelos parametrizados. Los sistemas de redes neuronales no son diferentes
Lo que dicen los lectores
"Este es uno de los pocos libros de estilo académico sobre aprendizaje profundo, y se centra en los fundamentos del tema, incluyendo la teoría y las aplicaciones que potencian el aprendizaje profundo."
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