A 10 legjobb mesterséges intelligencia (AI) könyv, amit 2025-ben érdemes elolvasni

A CNN egyik riportja szerint néhány nagy technológiai vállalat 200 000 könyvet használ mesterséges intelligencia rendszerek kiképzésére. Ezek a könyvek segítik a generatív mesterséges intelligenciát az információk közlésének elsajátításában.

Érdekes megjegyezni, hogy miközben mi AI-ról, generatív AI-ról és prediktív analitikáról szóló könyveket olvasunk, ezek a modellek az emberek által írt könyveket olvasnak, hogy több kontextust szerezzenek.

Egy év alatt az AI a jövő technológiájából a szakmai életünkben széles körben elterjedt alkalmazássá vált. A feltörekvő technológiai vállalatok az AI rendszereket és azok generatív és gondolkodási képességeit használják a különböző részlegek ismétlődő feladatait automatizálni.

Ha részletesebben szeretne megismerkedni az AI-vel, tekintse át a 2024-ben elolvasandó legjobb AI-könyvek listáját.

A 10 legjobb AI-könyv, amit idén el kell olvasnod

1. Emberrel kompatibilis: mesterséges intelligencia és az irányítás problémája

A könyvről

Stuart Russell Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control (Emberrel kompatibilis: mesterséges intelligencia és az irányítás problémája) című könyve 2019-ben viharos sikert aratott. A Guardian „2019 legfontosabb mesterséges intelligenciáról szóló könyvének” nevezte.

A könyv megadja a szükséges háttérinformációkat, mielőtt elkezdenénk a mesterséges intelligencia mellett érvelni.

Russell szerint az emberek és a gépek közötti konfliktus elkerülhetetlen, és veszélyt jelent a munkahelyekre és az emberi értékekre. Ezt azonban elkerülhetjük, ha alapjaiban gondoljuk át a mesterséges intelligenciát. Miközben megkérdőjelezi az emberi megértés és a gépi tanulás fogalmát, a szerző a szuperemberi mesterséges intelligencia lehetőségeit is megvitatja.

Szerinte az IQ tervezésének legnagyobb kihívása a szoftverben rejlik, amely több áttörést igényel, ezek közül az egyiknek a nyelv megértésének kell lennie.

„Sajnos az emberi faj nem egyetlen, racionális entitás. Csúnya, irigységtől vezérelt, irracionális, inkonzisztens, instabil, számításigényes, komplex, fejlődő és heterogén entitásokból áll.” – Stuart Russell

Főbb tanulságok

Mit mondanak az olvasók

„Kötelező olvasmány: ez az AI egyik igazi úttörőjének intellektuális remekműve nemcsak lenyűgöző és meggyőző módon magyarázza el a egyre erősebb mesterséges intelligencia kockázatait, hanem konkrét és ígéretes megoldást is javasol.”

2. Gépi tanulás kezdőknek

A könyvről

Chris Sebastian a Machine Learning for Beginners (Gép tanulás kezdőknek) című könyvében azt állítja, hogy a gép tanulás az ember megerősítéses tanulás iránti vágyából nőtt ki. Például a számítógépek először megtanultak dámaozni, majd legyőzték a sakk világbajnokokat.

A kontextus megértése érdekében Sebastian olyan történelmi találmányokat emel ki, mint Charles Babbage 1834-ben kifejlesztett mechanikus eszköze, amelyet a mérnökök lyukkártyákkal programozhattak, vagy Alan Turing 1950-ben kidolgozott „Turing-tesztje” a gépi intelligencia mérésére.

Ez a könyv azoknak szól, akik érdeklődnek a mesterséges intelligencia, az informatika, a gépi tanulás és a rajintelligencia iránt. Meg fogja érteni azt is, hogy a nagy adathalmazok miért olyan fontosak a gépi tanulás számára, mivel az AI-mérnököknek információkat nyújtanak a fejlett algoritmusok fejlesztéséhez.

„A gépi tanulás, a neurális hálózatok és a rajintelligencia kölcsönhatásba lépnek egymással és kiegészítik egymást annak érdekében, hogy olyan gépeket hozzanak létre, amelyek képesek gondolkodni és reagálni a világra.” – Chris Sebastian

Főbb tanulságok

Mit mondanak az olvasók

„Ez egy jó könyv, amely nagyon magas szinten nyújt betekintést a gépi tanulásba és annak előnyeibe és hátrányába, hogy a gépi tanulás hogyan befolyásolhatja életünket.”

3. Mesterséges intelligencia az emberek számára

A könyvről

Van néhány népszerű AI-könyv, de a legtöbbjük alapvető ismereteket igényel. Jeff Heaton Mesterséges intelligencia embereknek: 1. kötet című könyve ezt a hiányosságot hivatott pótolni, viszonylag könnyen érthető stílusban.

Olvasóként meg fogja érteni a gépi tanulás kategóriába tartozó alapvető AI algoritmusokat. Az első kötet a számítógépes hálózatok és a gépi tanulás különböző típusainak kontextusában magyarázza a tanulást. A felügyelt és felügyelet nélküli tanulásra kitérve a szerző leírja a nagy tanulási modellek fejlesztéséhez és kiképzéséhez szükséges alapvető technikákat, mint például a regresszió és a klaszterezés.

„A számítógépes neurális hálózatok nem olyanok, mint az emberi agy, mivel nem általános célú számítási eszközök. Apró, specifikus feladatokat hajtanak végre.” – Jeff Heaton

Főbb tanulságok

Mit mondanak az olvasók

„Úgy találtam, hogy az ebben a könyvben szereplő információk rendkívül világosan és tömören vannak bemutatva. Nagyon hasznosak a tárgyalt témák alapvető működésének megértéséhez.”

4. Kibernetikus forradalmárok: Technológia és politika Allende Chile-jében

A könyvről

A Cybernetic Revolutionaries: Technology and Politics in Allende’s Chile (Kibernetikus forradalmárok: technológia és politika Allende Chile-jében) az egyetlen két AI-könyv egyike ebben a listában, amely a mesterséges intelligencia politikai és technológiai összefüggéseit mutatja be. A szerző két valós idejű projektet ismertet, amelyek feltárják az AI veszélyeit.

Az első Chile ambiciózus kísérlete volt a békés szocialista változással. Egy másik példa az ország gazdaságának irányítására létrehozott, Project Cybersyn néven ismert számítógépes rendszer megépítésére tett kísérlet volt.

Az eredmények veszélyesek voltak.

A Salvador Allende vezette chilei kormányt katonai puccs sodorta el, és a másik projektet soha nem valósította meg.

A könyv részletesen bemutatja a chilei kormány kibernetikai rendszerét, amelynek célja egy holisztikus tervezési rendszer, az ember-számítógép interakció, a decentralizált irányítás, egy nemzeti telexhálózat és a dinamikus rendszerek viselkedésének modellezése volt.

Interjúk, fényképek és a hálózat Star Trek-szerű irányítótermének élénk leírásai teszik ezt a könyvet igazán érdekesé.

„A gazdasági menedzsment problémájára technológiai megoldást keresni összhangban állt a függőségi elméletben szereplő gazdasági fejlődés elképzeléseivel, de csak bizonyos mértékig.” – Eden Medina

Főbb tanulságok

Mit mondanak az olvasók

„A történet és a kutatások lenyűgözőek és pont az én ízlésemnek valók – kibernetika, menedzsment, mainframe számítógépek!!! Folyamatábrák!!! Örülök, hogy elolvastam ezt a könyvet.”

5. AI szuperhatalmak: Kína, Szilícium-völgy és az új világrend

A könyvről

Az AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order (Mesterséges intelligencia szuperhatalmak: Kína, Szilícium-völgy és az új világrend) egy lebilincselő hangoskönyv, amely a mesterséges intelligencia fejlesztésének váratlan következményeivel sokkolja a hallgatókat.

Néhány érdekes, valós AI-eseményen keresztül Dr. Lee kitér az Egyesült Államok és Kína közötti heves versenyre az AI-tal kapcsolatos találmányok terén. A könyv részletesen foglalkozik az új világrend összeesküvés-elméletével és azzal a kérdéssel, hogy egyes AI-innovációk valóban egy világkormány kialakulásához vezetnek-e.

A szerző rávilágít azokra a munkákra, amelyeket a mesterséges intelligencia érint, és azokra, amelyeket javítana. Emellett azt jósolja, hogy a mesterséges intelligencia gazdaságának küszöbén állunk.

„Az AI soha nem teszi lehetővé, hogy valóban megértsük önmagunkat; nem azért, mert ezek az algoritmusok megragadták az emberi intelligencia mechanikus lényegét. Hanem azért, mert felszabadítottak minket, hogy elfelejtsük az optimalizálást, és helyette arra koncentráljunk, ami valóban emberré tesz minket: szeretni és szeretve lenni.” – Kai-Fu Lee

Főbb tanulságok

Mit mondanak az olvasók

„Ez az egyik legfontosabb könyv 2018-ban. Olvassa el, ha olyan üzleti tevékenységet folytat, amelyben gépi tanulást (intenzív tanulást) alkalmaznak vagy alkalmazni fognak.”

6. Az elme társasága

A könyvről

A Society of Mind egyoldalas esszékben, amelyek mindegyike egy új ötletet mutat be, izgalmas vizsgálódást végez az emberi elme működéséről.

A könyv mélyrehatóan tárgyalja a számítógépes látás, a gépi tanulási hálózatok, a predikciós gépek, a robotikus manipuláció és a józan ész alapú érvelés fogalmait.

Azért foglalkozunk ezzel az AI-könyvvel, mert hatással van a mesterséges intelligencia területére, és arra ösztönzi az olvasókat, hogy gondolkodjanak el olyan moduláris és hierarchikus struktúrájú rendszerek kiépítésén, amelyek utánozzák az emberi elme sokrétű funkcióit a modern társadalomban.

„A gondolkodás, a nyelv, a memória és az „észlelés” „darabjai” kiterjedtebbek és strukturáltabbak kell, hogy legyenek, és ténybeli és eljárási tartalmuk szorosabban össze kell kapcsolódjon, hogy megmagyarázhassák a mentális tevékenységek nyilvánvaló erejét és sebességét.” – Marvin Minsky

Főbb tanulságok

Mit mondanak az olvasók

„A szerző, az AI egyik vitathatatlan atyja, elhatározza, hogy absztrakt modellt ad az emberi elme működéséről. Tézise szerint elménk apró mini-elmék vagy ügynökök hatalmas halmazából áll, amelyek bizonyos feladatok elvégzésére fejlődtek ki.”

7. A mester algoritmus: Hogyan fogja átalakítani világunkat a végső tanuló gép keresése

A könyvről

Az AI témájában az egyik legjobb könyv, a The Master Algorithm elmagyarázza, hogyan működnek a gépi tanulási hálózatok a digitális technológia adatklasztereiből való tanulás révén. Ezek az algoritmusok figyelik online tevékenységünket, utánoznak minket, és kísérleteznek a rendelkezésre álló információkkal.

A könyv alapfeltevése, hogy a legtöbb mesterséges intelligencia kutató laboratórium és egyetem egy új tanulási algoritmus alapjainak kidolgozásán dolgozik, amelynek segítségével a adatokból bármilyen tudást ki lehet nyerni, és azt lehet tenni, amit csak akarunk. A szerző szerint egyetlen mesteralgoritmus sem képes előre jelezni bármilyen problématerületet.

Többet megtudhat az Amazon, a Google és más technológiai vállalatokat működtető tanuló gépekről.

„Ha lusta és nem túl okos informatikus vagy, akkor a gépi tanulás ideális megoldás, mert a tanulási algoritmusok elvégzik az összes munkát, de te kapod az összes dicsőséget.” – Pedro Domingos

Főbb tanulságok

Mit mondanak az olvasók

„Pedro Domingos demisztifikálja a gépi tanulást, és megmutatja, milyen csodálatos és izgalmas lesz a jövő.”

8. Mélytanulás

A könyvről

A számítástechnika és a gépi tanulás területén karriert tervező egyetemi és posztgraduális hallgatók számára a Deep Learning megbízható forrás a komplex fogalmak elsajátításához.

A könyv matematikai és elméleti háttérismereteket nyújt különböző témákban, többek között a lineáris algebrában, a valószínűségelméletben és az információelméletben, a numerikus számításokban és a gépi tanulásban.

Érdekes olvasmány lesz, hogyan alkalmazzák a szakemberek a gépi tanulást az iparban, például optimalizálás, konvolúciós hálózatok, szekvencia modellezés, regularizálás, gyakorlati módszertan és mély előrejelzés formájában.

„A neurális hálózatok sokkal kifejezőbbek lehetnek, mint a legtöbb más modell, de ez a kifejezőerő nem eredményezi automatikusan azt, hogy megtanulják az adatok valódi alapszerkezetét.” – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio és Aaron Courville

Főbb tanulságok

Mit mondanak az olvasók

„Az AI bibliája... a szöveget minden adatelemző informatikusnak és gépi tanulás gyakorlójának kötelező olvasmánynak kellene tekintenie, hogy megfelelő alapot szerezzenek ebben a gyorsan növekvő, új generációs technológiai területen.”

9. Life 3. 0: Embernek lenni a mesterséges intelligencia korában

A könyvről

A Times Books of The Year között szereplő Life 3. 0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence (Élet 3.0: Embernek lenni a mesterséges intelligencia korában) című könyv azt a kérdést veti fel, hogy a emberfeletti intelligencia eszközünk vagy istenünk lesz-e. A szerző elvezeti Önt a mesterséges intelligenciával kapcsolatos legújabb gondolkodásmód középpontjába, és segít elkülöníteni a mítoszokat a valóságtól, az utópiákat a disztópiáktól.

Tegmark elmagyarázza, hogyan segíthet az automatizálás a jólétünk növelésében anélkül, hogy az emberiség elveszítené céljait vagy jövedelmét. Megvizsgálja, hogyan lehet biztosítani, hogy a jövőbeli mesterséges intelligencia rendszerek hibátlanul és feltörés nélkül végezzék feladataikat.

„Az összehangolási probléma a szuperintelligens mesterséges intelligencia létrehozásának legfőbb kihívása – hogyan lehet elérni, hogy a gép megértse, mit akarunk, és segítsen nekünk abban, hogy elérjük azt, még akkor is, ha mi magunk sem tudjuk pontosan megfogalmazni ezt a célt.” – Max Tegmark

Főbb tanulságok

Mit mondanak az olvasók

„Ennek a nem fikciós könyvnek a fiktív prológusa bemutatja, mennyire fontos az általános mesterséges intelligencia felé vezető fejlődés irányítása.”

10 neurális hálózatok és mélytanulás

A könyvről

A Neural Networks and Deep Learning (Neurális hálózatok és mélytanulás) című könyv modern megközelítést alkalmaz a mélytanuláshoz, miközben kitér a klasszikus modellekre is. A szerző szerint a neurális hálózatok elméleti alapjai és felépítése elengedhetetlenek olyan komplex témák megértéséhez, mint a prediktív elemzés és a neurális architektúrák különböző esettanulmányokban.

Mi történik, ha a neurális hálózati modellek jobban teljesítenek, mint a kész gépi tanulási modellek, és miért nehéz ezeket a hálózatokat betanítani?

Megtudhatja, hogyan hoznak létre a mérnökök neurális architektúrákat más problémák megoldására. A szerző a modern gépi tanulás olyan koncepcióira összpontosít, mint a transzformátorok, a mechanizmusok és az előre betanított nyelvi modellek.

„A neurális hálózatok fontos aspektusa a szorosan integrált adattárolás és számítások. Például a neurális hálózat állapotai egyfajta átmeneti memória, amely hasonlóan viselkedik, mint a számítógép központi feldolgozóegységének folyamatosan változó regiszterei.” – Charu C. Aggarwal

Főbb tanulságok

Mit mondanak az olvasók

„Ez az egyik kevés akadémiai stílusú könyv a mélytanulásról, és a téma alapjaira összpontosít, beleértve a mélytanulást működtető elméletet és alkalmazásokat.”

Fedezze fel az AI erejét a ClickUp segítségével

Az AI mindennapi feladatokba való bevezetésének egyik leggyorsabb módja a ClickUp Brain használata, amely kezdőbarát és könnyen használható.

Íme kedvenc módszereink a ClickUp mesterséges intelligencia eszközének használatára a termelékenység maximalizálása érdekében:

A legjobb eredmények az elméleti ismeretek és a gyakorlati eszközök kombinációjával érhetők el

Egyrészt a listán szereplő AI-könyvek segítenek jobban megérteni a gépi tanulás, az informatika, a prediktív analitika és a tanulási modellek alapjait.

Az olyan eszközök, mint a ClickUp AI, segítenek a termelékenység növelésében, függetlenül attól, hogy Ön kezdő vagy vezető beosztásban dolgozik.

A két megközelítés kombinálásával előnyt szerezhet, és megismerheti az AI-eszközök gyakorlati alkalmazásait.

Regisztráljon a ClickUp-ra, és fedezze fel, hogyan segíti az AI abban, hogy kevesebb idő alatt többet tudjon elvégezni.