Come da un'analisi di un Reportistica della CNN alcune delle più grandi aziende tecnologiche utilizzano 200.000 libri per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale. Questi libri aiutano l'IA generativa a imparare come comunicare le informazioni.
È interessante notare che mentre noi leggiamo libri sull'IA, sull'IA generativa e sull'analisi predittiva, questi modelli leggono libri scritti da esseri umani per ottenere un contesto più ampio.
Nel giro di un anno, l'IA è passata dall'essere una tecnologia del futuro a un'applicazione diffusa nella nostra vita professionale. Le aziende tecnologiche emergenti utilizzano i sistemi di IA e le loro capacità generative e di pensiero per automatizzare attività ripetitive in tutti i reparti.
Se volete saperne di più sull'IA, consultate l'elenco dei migliori libri sull'IA da leggere nel 2024.
I 10 migliori libri sull'IA che dovete leggere quest'anno
1. Umano compatibile: L'intelligenza artificiale e il problema del controllo
via Amazon
Informazioni sul libro
- Autore: Stuart Russell
- Numero di pagine: 349
- Durata stimata di lettura: 13 ore
- Anno di pubblicazione: 2019
- Livello consigliato: Lettori base e intermedi
- Recensioni e valutazioni:
- 4.1/5 (Amazon)
- 4.1/5 (Goodreads)
Human Compatible di Stuart Russell: Artificial Intelligence and the Problem of Control ha fatto il giro del mondo nel 2019. Il Guardian lo ha definito "il libro più importante sull'IA del 2019"
Il libro fornisce il contesto necessario prima di iniziare a sostenere l'intelligenza artificiale.
Per Russell il conflitto tra esseri umani e macchine è inevitabile e minaccia i posti di lavoro e i valori umani. Tuttavia, possiamo evitarlo se ripensiamo l'IA dalle fondamenta. Mettendo in discussione i nostri concetti di comprensione umana e apprendimento automatico, lo scrittore discute le possibilità di un'IA sovrumana.
Sostiene che la sfida più grande nella progettazione del QI risiede nel software, che richiederà diversi progressi, uno dei quali deve essere la comprensione del linguaggio.
ahimè, la razza umana non è un'entità unica e razionale. È composta da entità sgradevoli, guidate dall'invidia, irrazionali, incoerenti, instabili, limitate dal punto di vista computazionale, complesse, in evoluzione ed eterogenee"_ - Stuart Russell
Chiavi d'accesso
- I possibili pericoli dei sistemi autonomi di IA includono, tra gli altri, armi autonome letali, sorveglianza automatizzata, manipolazione del comportamento delle fake news e ricatti automatizzati
- Quando adottiamo l'IA per le applicazioni del mondo reale, dobbiamo evitare l'indebolimento umano. Si riferisce al momento in cui gli esseri umani delegheranno tutto all'IA e perderanno l'autonomia
Cosa dicono i lettori
"Una lettura imperdibile: questo tour-de-force intellettuale di uno dei veri pionieri dell'IA non solo spiega i rischi di un'intelligenza artificiale sempre più potente in modo accattivante e persuasivo, ma propone anche una soluzione concreta e promettente."
2. Apprendimento automatico per principianti
via Amazon
Informazioni sul libro
- Autore/i: Chris Sebastian
- Numero di pagine: 163
- Durata stimata di lettura: 2 ore
- Anno di pubblicazione: 2019
- Livello consigliato: Principianti
- Recensioni e valutazioni:
- 3,9/5 (Amazon)
- 3.9/5 (Goodreads)
Chris Sebastian sostiene, in Machine Learning for Beginners, che l'apprendimento automatico è nato dal desiderio umano di apprendere per rinforzo. Per istanza, i computer hanno inizialmente imparato a giocare a dama e poi hanno battuto i campioni mondiali di scacchi.
Per fornire un contesto, Sebastian cita invenzioni storiche come il dispositivo meccanico di Charles Babbage che permetteva ai provider di programmare con schede perforate nel 1834 o il "Test di Turing" di Alan Turing sull'intelligenza delle macchine nel 1950.
Questo libro si rivolge a chi è interessato a conoscere l'IA, l'informatica, la ML e l'intelligenza di sciame. Comprenderà inoltre come le grandi impostazioni di dati siano fondamentali per l'apprendimento automatico, fornendo agli ingegneri dell'IA informazioni per lo sviluppo di algoritmi avanzati.
l'apprendimento automatico, le reti neurali e l'intelligenza di sciame interagiscono e si completano a vicenda nel tentativo di generare macchine in grado di pensare e reagire al mondo"_ Chris Sebastian
Chiavi d'accesso
- Sebbene i matematici abbiano elaborato le teorie iniziali dell'apprendimento automatico molto tempo fa, ci sono voluti diversi decenni per convertire le teorie in esempi reali
Cosa dicono i lettori
"Questo è un buon libro per dare un'occhiata di alto livello all'apprendimento automatico e ai pro e contro di come l'apprendimento automatico potrebbe avere un impatto sulla nostra vita"
3. Intelligenza artificiale per gli esseri umani
via Amazon
Informazioni sul libro
- Autore/i: Jeff Heaton
- Numero di pagine: 222
- Durata stimata di lettura: 8 ore
- Anno di pubblicazione: 2013
- Livello consigliato: Lettori intermedi e avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4/5 (Amazon)
- 3.8/5 (Goodreads)
Esistono alcuni libri popolari sull'IA, ma la maggior parte richiede una comprensione di base. Intelligenza artificiale per gli umani: Volume 1 di Jeff Heaton mira a colmare questo divario con uno stile relativamente facile da seguire.
Il lettore comprenderà gli algoritmi di base dell'IA nella categoria dell'apprendimento automatico. Il primo volume spiega l'apprendimento nel contesto delle reti di computer e dei diversi tipi di apprendimento automatico. Toccando l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, l'autore descrive tecniche essenziali come la regressione e il clustering per sviluppare e addestrare modelli di apprendimento di grandi dimensioni.
le reti neurali basate su computer non sono come il cervello umano, in quanto non sono dispositivi di calcolo di uso generale. Eseguono attività molto specifiche."_ Jeff Heaton
Chiavi d'accesso
- La maggior parte degli algoritmi di IA accetta una matrice di numeri in ingresso e produce una matrice in uscita. Gli ingegneri spesso modellano i problemi che l'IA dovrebbe risolvere con questo modulo
Cosa dicono i lettori
"Ho trovato le informazioni contenute in questo libro presentate in modo estremamente chiaro e conciso. Molto utile per comprendere il lavoro di base degli argomenti trattati"
4. Rivoluzionari cibernetici: Tecnologia e politica nel Cile di Allende
via Amazon
Informazioni sul libro
- Autore/i: Eden Medina
- Numero di pagine: 326
- Tempo di lettura: 11 ore
- Anno di pubblicazione: 2011
- Livello consigliato: Lettori intermedi e avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4,3 (Goodreads)
Rivoluzionari cibernetici: Technology and Politics in Allende's Chile è uno degli unici due libri sull'IA di questo elenco a fornire un'intersezione politica e tecnologica dell'intelligenza artificiale. L'autore tratta due progetti in tempo reale che mettono a nudo i pericoli dell'IA.
Il primo è stato l'ambizioso esperimento cileno di cambiamento socialista pacifico. Un altro esempio è il tentativo di costruire un sistema informatico noto come Progetto Cybersyn per gestire l'economia del Paese.
I risultati sono stati pericolosi.
Il governo cileno, guidato da Salvador Allende, fu coinvolto in un colpo di stato militare e non realizzò mai l'altro progetto.
Il libro descrive in dettaglio il sistema cibernetico del governo cileno che avrebbe dovuto portare un sistema di progettazione olistico, l'interazione uomo-computer, la gestione decentralizzata, una rete telex nazionale e la modellazione del comportamento dei sistemi dinamici.
Interviste, fotografie e descrizioni vivide della sala operativa della rete, simile a quella di Star Trek, rendono questo libro avvincente.
il perseguimento di una soluzione tecnologica per il problema della gestione economica era conforme alle idee di progresso economico della teoria della dipendenza, ma solo fino a un certo punto"_ - Eden Medina
Chiavi d'accesso
- Il progetto cileno Cybersyn, acronimo di Cybernetics-Synergy, era un tentativo di gestire le fabbriche nazionalizzate utilizzando la cibernetica
- Prendendo spunto da questo contesto politico, l'autore offre lezioni sulla relazione tra tecnologia, politica e valori umani
Cosa dicono i lettori
"La storia e la ricerca sono affascinanti e fanno al caso mio: cibernetica, management, computer mainframe!!! Diagrammi di flusso!!! Sono felice di aver letto questo libro"
5. Superpotenze dell'IA: Cina, Silicon Valley e il nuovo ordine mondiale
via Amazon
Informazioni sul libro
- Autore/i: Kai-Fu Lee
- Durata dell'ascolto: 9 ore e 17 minuti
- Anno di pubblicazione: 2018
- Livello consigliato: Principianti, lettori intermedi e avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4.4 (Audible)
IA Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order è un audiolibro avvincente che sconvolge gli ascoltatori con le conseguenze inaspettate dello sviluppo dell'IA.
Attraverso alcuni interessanti eventi reali sull'IA, il Dr. Lee si sofferma sulla feroce competizione tra Stati Uniti e Cina per le invenzioni sull'IA. Il libro si sofferma sulla teoria della cospirazione del Nuovo Ordine Mondiale e sul fatto che alcune innovazioni dell'IA stiano portando a un vero e proprio governo mondiale.
L'autore fa luce sui posti di lavoro interessati e su quelli che l'intelligenza artificiale potrebbe migliorare. Inoltre, prevede che siamo sull'orlo di un'economia basata sull'IA.
l'IA non ci permetterà mai di capire veramente noi stessi; non sarà perché questi algoritmi hanno catturato l'essenza meccanica dell'intelligenza umana. Sarà perché ci hanno permesso di dimenticare le ottimizzazioni e di concentrarci su ciò che ci rende veramente umani: amare ed essere amati"
Chiavi d'accesso
- La Cina ha un ecosistema IA unico nel suo genere, caratterizzato da una forte concorrenza, un alto livello di spirito imprenditoriale, un ampio bacino di ingegneri di talento, un governo di supporto e la volontà di assumersi dei rischi
Cosa dicono i lettori
"Questo è uno dei libri più importanti del 2018. Dovreste leggerlo se siete impegnati in qualsiasi azienda che utilizza o utilizzerà l'apprendimento automatico (intense learning)."
6. La società della mente
via Amazon
Informazioni sul libro
- Autore/i: Marvin Minsky
- Numero di pagine: 336
- Durata stimata di lettura: 11 ore
- Anno di pubblicazione: 1988
- Livello consigliato: Lettori avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4.7/5 210 recensioni
La Società della Mente è un'indagine coinvolgente sulla mente umana attraverso saggi di una pagina, ognuno dei quali introduce una nuova idea.
Il libro affronta concetti approfonditi di computer vision, reti ML, macchine di previsione, manipolazione robotica e ragionamento di senso compiuto.
Abbiamo trattato questo libro di IA perché ha implicazioni per il campo dell'intelligenza artificiale, incoraggiando i lettori a pensare alla costruzione di sistemi con strutture modulari e gerarchiche che imitino le diverse funzioni della mente umana nella società moderna.
i "pezzi" del ragionamento, del linguaggio, della memoria e della "percezione" dovrebbero essere più estesi e più strutturati, e i loro contenuti fattuali e procedurali devono essere più intimamente connessi per spiegare l'apparente potenza e velocità delle attività mentali"_ - Marvin Minsky
Chiavi d'accesso
- L'intelligenza emerge dalle interazioni e dalle cooperazioni tra la miriade di agenti della mente. Non è confinata in un unico modello centralizzato, ma nasce piuttosto dalla distribuzione dei lavori richiesti da questi agenti
Cosa dicono i lettori
"L'autore, uno dei padri indiscussi dell'IA, si propone di fornire un modello astratto del lavoro della mente umana. La sua tesi è che la nostra mente consiste in un'enorme aggregazione di piccole mini-menti o agenti che si sono evoluti per svolgere particolari attività."
7. L'algoritmo maestro: Come la ricerca della macchina per l'apprendimento definitivo cambierà il nostro mondo
via Amazon
Informazioni sul libro
- Autore/i: Pedro Domingos
- Numero di pagine: 352
- Durata stimata di lettura: 11 ore
- Anno di pubblicazione: 2018
- Livello consigliato: Lettori avanzati e intermedi
- Recensioni e valutazioni:
- 4,3/5 (Amazon)
- 3,7/5 (Goodreads)
Uno dei migliori libri sull'IA, The Master Algorithm, spiega come lavorano le reti ML imparando dai cluster di dati della tecnologia digitale. Questi algoritmi osservano le nostre azioni online, ci imitano e sperimentano con le informazioni disponibili.
La premessa del libro è che la maggior parte dei laboratori di ricerca sull'IA e le università stanno cercando di inventare una nuova base di algoritmo di apprendimento per scoprire qualsiasi conoscenza dai dati e fare ciò che vogliamo. L'autore sostiene che nessun singolo algoritmo può prevedere qualsiasi problema.
Ulteriori informazioni sulle macchine di apprendimento che alimentano Amazon, Google e altre aziende tecnologiche.
se siete un informatico pigro e non troppo brillante, l'apprendimento automatico è l'ideale perché gli algoritmi di apprendimento fanno tutto il lavoro ma vi lasciano prendere tutto il credito"_ Pedro Domingos
Punti chiave
- Il libro introduce l'idea di un singolo algoritmo di apprendimento globale, chiamato Master Algorithm, in grado di incorporare diversi approcci all'apprendimento automatico
- È possibile classificare gli approcci all'apprendimento automatico in cinque tribù, ognuna delle quali rappresenta una filosofia diversa. Si tratta di logica simbolica, reti neurali connessioniste, algoritmi evolutivi, probabilità bayesiana e ragionamento analogico. L'algoritmo master deve coprire la forza di ogni tribù
Cosa dicono i lettori
"Pedro Domingos demistifica il ML e mostra quanto meraviglioso ed eccitante sarà il futuro"
8. Apprendimento profondo
via Amazon
Informazioni sul libro
- Autore/i: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville
- Numero di pagine: 800
- Durata stimata di lettura: 23 ore
- Anno di pubblicazione: 2016
- Livello consigliato: Lettori avanzati e intermedi
- Valutazioni:
- 4.3/5 (Amazon)
- 4.4/5 (Goodreads)
Per gli studenti universitari e laureati che hanno in programma una carriera nel campo della computazione e dell'apprendimento automatico, Deep Learning è una risorsa legittima per l'apprendimento di concetti complessi.
Il libro offre un background matematico e concettuale che copre vari argomenti, tra cui l'algebra lineare, la teoria della probabilità e dell'informazione, il calcolo numerico e il ML.
Vi piacerà leggere come i professionisti utilizzano l'apprendimento ML nel settore, come l'ottimizzazione, le reti convoluzionali, la modellazione di sequenze, la regolarizzazione, la metodologia pratica e il deep feedforward.
le reti neurali possono essere molto più espressive della maggior parte degli altri modelli, ma questa espressività non risulta automaticamente in una capacità di apprendere la vera struttura sottostante dei dati"_ - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville
Chiavi d'accesso
- Le reti profonde a feedforward, chiamate MLP (multilayer perceptrons), sono i modelli di deep learning per eccellenza. Queste reti definiscono una mappatura e apprendono il valore dei parametri, risultando nella migliore approssimazione della funzione
Cosa dicono i lettori
"La bibbia dell'IA... il testo dovrebbe essere una lettura obbligatoria per tutti gli informatici e i professionisti dell'ML per avere un punto d'appoggio adeguato in questa area in rapida crescita della tecnologia di nuova generazione"
9. Vita 3.0: Essere umani nell'era dell'intelligenza artificiale
via Amazon
Informazioni sul libro
- Autore/i: Max Tegmark
- Numero di pagine: 364
- Durata stimata di lettura: 11 ore
- Anno di pubblicazione: 2018
- Livello consigliato: Principianti, lettori intermedi e avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4.4/5 (Amazon)
- 4/5 (Goodreads)
Tra i libri dell'anno del Times, Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence si chiede se l'intelligenza sovrumana sarà il nostro strumento o il nostro dio. L'autore vi porta al cuore delle più recenti riflessioni sull'IA e vi aiuta a separare i miti dalla realtà e le utopie dalle distopie.
Tegmark spiega come l'automazione possa aiutarci a far crescere la nostra prosperità senza che l'umanità perda scopo o reddito. Esplora i modi per garantire che i futuri sistemi di intelligenza artificiale svolgano le attività senza subire malfunzionamenti o hacking.
il problema dell'allineamento è la sfida chiave nella costruzione di IA superintelligenti: come fare in modo che una macchina capisca ciò che vogliamo e ci aiuti a raggiungerlo, anche se noi stessi non sappiamo come specificare quell'obiettivo"_ - Max Tegmark
Chiavi d'accesso
- La prima fase della vita, la vita 1.0, è biologica; la seconda fase (vita 2.0) è culturale; la terza fase (vita 3.0) è un modulo di vita tecnologica con la capacità di progettare il proprio software e hardware
- Il ruolo della coscienza nell'intelligenza artificiale e le implicazioni etiche della creazione di macchine coscienti
Cosa dicono i lettori
"Il prologo romanzato di questo libro di saggistica inquadra l'importanza di gestire lo stato di avanzamento verso l'Intelligenza Generale Artificiale"
10 Reti neurali e apprendimento profondo
Informazioni sul libro
- Autore/i: Charu C. Aggarwal
- Numero di pagine: 553
- Durata stimata di lettura: 14,8 ore
- Anno di pubblicazione: 2023
- Livello consigliato: Principianti, lettori intermedi e avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4.1/5 13 recensioni
Neural Networks and Deep Learning adotta un approccio moderno al deep learning, pur toccando i modelli classici. L'autore sostiene che la teoria e la struttura delle reti neurali sono essenziali per comprendere argomenti complessi come l'analisi predittiva e le architetture neurali in diversi casi di studio.
Cosa succede quando i modelli di rete neurale hanno prestazioni migliori rispetto ai modelli di machine learning tradizionali e perché l'addestramento di queste reti è difficile?
Imparerete come gli ingegneri creano architetture neurali per risolvere altri problemi. L'autore si concentra sulle moderne idee di apprendimento ML come i trasformatori, i meccanismi e i modelli linguistici pre-addestrati.
un aspetto importante delle reti neurali è la stretta integrazione tra spazio di archiviazione dei dati e calcolo. Ad esempio, gli stati di una rete neurale sono un tipo di memoria transitoria, che si comporta come i registri in continua evoluzione dell'unità centrale di elaborazione di un computer."_ - Charu C. Aggarwal
Chiavi d'accesso
- La forza dei modelli di rete neurale è anche la loro più grande debolezza, perché spesso si adattano troppo ai dati di addestramento, a meno che non si progetti attentamente il processo di apprendimento
- I metodi ML convenzionali utilizzano metodi di ottimizzazione e gradient-descent per l'apprendimento di modelli parametrizzati. I sistemi di reti neurali non sono diversi
Cosa dicono i lettori
"Questo è uno dei pochi libri in stile accademico sul deep learning e si concentra sui fondamenti dell'argomento, compresi gli argomenti e le applicazioni che alimentano l'apprendimento profondo"
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