De acordo com um Reportagem da CNN algumas das maiores empresas de tecnologia estão usando 200.000 livros para treinar sistemas de inteligência artificial. Esses livros ajudam a IA generativa a aprender como comunicar informações.
É interessante observar que, enquanto estamos lendo livros sobre IA, IA generativa e análise preditiva, esses modelos estão lendo livros escritos por humanos para obter mais contexto.
Em um ano, a IA deixou de ser uma tecnologia do futuro e passou a ser amplamente aplicada em nossa vida profissional. As empresas de tecnologia emergentes usam sistemas de IA e seus recursos de geração e pensamento para automatizar tarefas repetitivas em todos os departamentos.
Se você quiser saber mais sobre IA em detalhes, consulte a lista dos melhores livros sobre IA que você deve ler em 2024.
Os 10 melhores livros sobre IA que você deve ler este ano
1. Compatível com humanos: Artificial Intelligence and the Problem of Control (Inteligência Artificial e o Problema do Controle)
via Amazônia
Sobre o livro
- Autor: Stuart Russell
- Número de páginas: 349
- Tempo estimado de leitura: 13 horas
- Ano de publicação: 2019
- Nível recomendado: Leitores básicos e intermediários
- Comentários e classificações:
- 4.1/5 (Amazon)
- 4.1/5 (Goodreads)
O livro de Stuart Russell, Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control, de Stuart Russell, tomou o mundo de assalto em 2019. O The Guardian o chamou de "o livro mais importante sobre IA em 2019"
O livro fornece o contexto necessário antes de começarmos a defender a inteligência artificial.
Russell vê o conflito entre humanos e máquinas como inevitável, ameaçando empregos e valores humanos. No entanto, podemos evitar isso se repensarmos a IA desde o início. Ao questionar nossos conceitos de compreensão humana e aprendizado de máquina, o escritor discute as possibilidades da IA sobre-humana.
Ele argumenta que o maior desafio na concepção do QI está no software, que exigirá vários avanços, um dos quais precisa ser a compreensão da linguagem.
"Infelizmente, a raça humana não é uma entidade única e racional. Ela é composta por entidades desagradáveis, invejosas, irracionais, inconsistentes, instáveis, computacionalmente limitadas, complexas, em evolução e heterogêneas." - Stuart Russell
Principais conclusões
- Os possíveis perigos dos sistemas autônomos de IA incluem armas autônomas letais, vigilância automatizada, manipulação de comportamento de notícias falsas e chantagem automatizada, entre outros
- Ao adotarmos a IA para aplicações no mundo real, devemos evitar a debilitação humana. Isso se refere ao momento em que os humanos delegarão tudo à IA e perderão a autonomia
O que os leitores dizem
"Uma leitura obrigatória: este tour-de-force intelectual de um dos verdadeiros pioneiros da IA não apenas explica os riscos de uma inteligência artificial cada vez mais poderosa de forma cativante e persuasiva, mas também propõe uma solução concreta e promissora."
2. Aprendizado de máquina para iniciantes
via Amazônia
Sobre o livro
- Autor(es): Chris Sebastian
- Número de páginas: 163
- Tempo estimado de leitura: 2 horas
- Ano de publicação: 2019
- Nível recomendado: Iniciantes
- Comentários e classificações:
- 3,9/5 (Amazon)
- 3,9/5 (Goodreads)
Chris Sebastian argumenta em Machine Learning for Beginners (Aprendizado de máquina para iniciantes) que o aprendizado de máquina surgiu do desejo humano de aprendizado por reforço. Por exemplo, os computadores inicialmente aprenderam a jogar damas e depois venceram campeões mundiais de xadrez.
Para fornecer o contexto, Sebastian aborda invenções históricas, como o dispositivo mecânico de Charles Babbage que os engenheiros podiam programar com cartões perfurados em 1834 ou o "Teste de Turing" de Alan Turing sobre inteligência de máquina em 1950.
Este livro é destinado a pessoas interessadas em aprender sobre IA, ciência da computação, ML e inteligência de enxame. Você também entenderá como grandes conjuntos de dados são vitais para o aprendizado de máquina, fornecendo aos engenheiros de IA informações para o desenvolvimento de algoritmos avançados.
"O aprendizado de máquina, as redes neurais e a inteligência de enxame interagem e se complementam como parte da busca para gerar máquinas capazes de pensar e reagir ao mundo." - Chris Sebastian
Principais conclusões
- Embora os matemáticos tenham descoberto as teorias iniciais do aprendizado de máquina há muito tempo, levamos várias décadas para converter as teorias em exemplos do mundo real
O que os leitores dizem
"Este é um bom livro para uma visão de alto nível sobre o aprendizado de máquina e os prós e contras de como o aprendizado de máquina pode afetar nossas vidas."
3. Inteligência Artificial para Humanos
via Amazônia
Sobre o livro
- Autor(es): Jeff Heaton
- Número de páginas: 222
- Tempo estimado de leitura: 8 horas
- Ano de publicação: 2013
- Nível recomendado: Leitores intermediários e avançados
- Críticas e classificações:
- 4/5 (Amazon)
- 3.8/5 (Goodreads)
Existem alguns livros populares sobre IA, mas a maioria deles requer conhecimentos básicos. Inteligência Artificial para Humanos: Volume 1, de Jeff Heaton, visa a preencher essa lacuna em um estilo relativamente fácil de seguir.
Como leitor, você entenderá os algoritmos básicos de IA na categoria de aprendizado de máquina. O primeiro volume explica o aprendizado no contexto de redes de computadores e diferentes tipos de aprendizado de máquina. Abordando o aprendizado supervisionado e não supervisionado, o autor descreve técnicas essenciais, como regressão e agrupamento, para desenvolver e treinar grandes modelos de aprendizado.
"As redes neurais baseadas em computador não são como o cérebro humano, pois não são dispositivos de computação de uso geral. Elas executam pequenas tarefas específicas." - Jeff Heaton
Principais conclusões
- A maioria dos algoritmos de IA aceita uma matriz de entrada de números e produz uma matriz de saída. Os engenheiros geralmente modelam os problemas que a IA resolveria dessa forma
O que os leitores dizem
"Achei as informações deste livro apresentadas de forma extremamente clara e concisa. Muito útil para entender o funcionamento básico dos tópicos em questão."
4. Cybernetic Revolutionaries: Tecnologia e política no Chile de Allende
via Amazônia
Sobre o livro
- Autor(es): Eden Medina
- Número de páginas: 326
- Duração da leitura: 11 horas
- Ano de publicação: 2011
- Nível recomendado: Leitores intermediários e avançados
- Críticas e classificações:
- 4.3 (Goodreads)
Cybernetic Revolutionaries: Cybernetic Revolutionaries: Technology and Politics in Allende's Chile é um dos dois únicos livros sobre IA desta lista que apresenta a interseção política e tecnológica da inteligência artificial. O autor aborda dois projetos em tempo real que expõem os perigos da IA.
O primeiro foi o ambicioso experimento do Chile com mudanças socialistas pacíficas. Outro exemplo foi sua tentativa de criar um sistema de computador conhecido como Projeto Cybersyn para gerenciar a economia do país.
Os resultados foram perigosos.
O governo do Chile, liderado por Salvador Allende, foi envolvido em um golpe militar e nunca implementou o outro projeto.
O livro detalha o sistema cibernético do governo chileno que deveria trazer um sistema de design holístico, interação homem-computador, gerenciamento descentralizado, uma rede nacional de telex e modelagem do comportamento de sistemas dinâmicos.
Entrevistas, fotografias e descrições vívidas da sala de operações da rede, semelhante à de Jornada nas Estrelas, tornam este livro atraente.
"A busca de uma solução tecnológica para o problema da gestão econômica estava em conformidade com as ideias de progresso econômico encontradas na teoria da dependência, mas apenas até certo ponto." - Eden Medina
Principais conclusões
- O Projeto Cybersyn do Chile significa Cibernética-Sinergia, que foi uma tentativa de gerenciar fábricas nacionalizadas usando a cibernética
- Com base nesse contexto político, o autor oferece lições sobre a relação da tecnologia com a política e os valores humanos
O que os leitores dizem
"A história e a pesquisa aqui são fascinantes e bem ao meu gosto - cibernética, gerenciamento, computadores mainframe!!! Fluxogramas!!! Estou feliz por ter lido este livro."
5. AI Superpowers: China, Vale do Silício e a Nova Ordem Mundial
via Amazônia
Sobre o livro
- Autor(es): Kai-Fu Lee
- Duração da audição: 9 horas e 17 minutos
- Ano de publicação: 2018
- Nível recomendado: Leitores iniciantes, intermediários e avançados
- Críticas e classificações:
- 4.4 (Audible)
AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order é um audiolivro fascinante que choca os ouvintes com as consequências inesperadas do desenvolvimento da IA.
Por meio de alguns eventos reais interessantes sobre IA, o Dr. Lee aborda a competição acirrada entre os Estados Unidos e a China pelas invenções de IA. O livro aborda a teoria da conspiração da Nova Ordem Mundial e se algumas inovações de IA estão levando a um governo mundial real.
O autor esclarece os empregos afetados e aqueles que a inteligência artificial melhoraria. Além disso, ele prevê que estamos à beira de uma economia de IA.
"A IA nunca nos permitirá entender a nós mesmos verdadeiramente; não será porque esses algoritmos capturaram a essência mecânica da inteligência humana. Será porque eles nos liberaram para esquecermos as otimizações e, em vez disso, nos concentrarmos no que realmente nos torna humanos: amar e ser amado." - Kai-Fu Lee
Principais conclusões
- A China tem um ecossistema de IA único, marcado por uma concorrência acirrada, um alto nível de espírito empreendedor, um grande grupo de engenheiros talentosos, um governo que dá apoio e uma disposição para assumir riscos
O que os leitores dizem
"Este é um dos livros mais importantes de 2018. Você deve lê-lo se estiver envolvido em qualquer negócio que esteja ou venha a usar o aprendizado de máquina (aprendizado intenso)."
6. A sociedade da mente
via Amazônia
Sobre o livro
- Autor(es): Marvin Minsky
- Número de páginas: 336
- Tempo estimado de leitura: 11 horas
- Ano de publicação: 1988
- Nível recomendado: Leitores avançados
- Comentários e classificações:
- 4.7/5 210 avaliações
The Society of Mind faz uma investigação envolvente sobre a mente humana por meio de ensaios de uma página, cada um introduzindo uma nova ideia.
O livro aborda conceitos aprofundados de visão computacional, redes de ML, máquinas de previsão, manipulação robótica e raciocínio de senso comum.
Abordamos esse livro sobre IA porque ele tem implicações para o campo da inteligência artificial, incentivando os leitores a pensar na criação de sistemas com estruturas modulares e hierárquicas que imitam as diversas funções da mente humana na sociedade moderna.
"Os 'pedaços' de raciocínio, linguagem, memória e 'percepção' devem ser mais extensos e mais estruturados, e seus conteúdos factuais e processuais devem estar mais intimamente conectados para explicar o aparente poder e a velocidade das atividades mentais." - Marvin Minsky
Principais conclusões
- A inteligência surge das interações e cooperações entre os inúmeros agentes da mente. Ela não se limita a um único modelo centralizado, mas surge dos esforços distribuídos desses agentes
O que os leitores dizem
"O autor, um dos pais indiscutíveis da IA, se propõe a fornecer um modelo abstrato de como a mente humana funciona. Sua tese é que nossas mentes consistem em uma enorme agregação de mini-mentes ou agentes minúsculos que evoluíram para realizar tarefas específicas."
7. The Master Algorithm (O Algoritmo Mestre): Como a busca pela máquina de aprendizado definitiva transformará nosso mundo
via Amazônia
Sobre o livro
- Autor(es): Pedro Domingos
- Número de páginas: 352
- Tempo estimado de leitura: 11 horas
- Ano de publicação: 2018
- Nível recomendado: Leitores avançados e intermediários
- Comentários e classificações:
- 4.3/5 (Amazon)
- 3,7/5 (Goodreads)
Um dos melhores livros sobre IA, The Master Algorithm, explica como as redes de ML funcionam aprendendo com clusters de dados em tecnologia digital. Esses algoritmos observam nossas ações on-line, nos imitam e fazem experiências com as informações disponíveis.
A premissa do livro é que a maioria dos laboratórios de pesquisa e universidades de IA está tentando inventar uma nova base de um algoritmo de aprendizagem para descobrir qualquer conhecimento a partir dos dados e fazer o que quisermos. O autor argumenta que nenhum algoritmo mestre único pode prever qualquer domínio de problema.
Você aprenderá mais sobre as máquinas de aprendizagem que impulsionam a Amazon, o Google e outras empresas de tecnologia.
"Se você é um cientista da computação preguiçoso e não muito inteligente, o aprendizado de máquina é ideal porque os algoritmos de aprendizado fazem todo o trabalho, mas permitem que você fique com todo o crédito." - Pedro Domingos
Principais conclusões
- O livro apresenta a ideia de um algoritmo de aprendizado único e abrangente chamado Algoritmo Mestre, capaz de incorporar diferentes abordagens ao aprendizado de máquina
- É possível categorizar as abordagens de aprendizado de máquina em cinco tribos, cada uma representando uma filosofia diferente. Elas incluem a lógica simbólica, as redes neurais conexionistas, os algoritmos evolutivos, a probabilidade bayesiana e o raciocínio analógico. O Algoritmo Mestre deve abranger a força de cada tribo
O que os leitores dizem
"Pedro Domingos desmistifica o ML e mostra como o futuro será maravilhoso e empolgante."
8. Aprendizagem profunda
via Amazônia
Sobre o livro
- Autor(es): Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville
- Número de páginas: 800
- Tempo estimado de leitura: 23 horas
- Ano de publicação: 2016
- Nível recomendado: Leitores avançados e intermediários
- Classificações:
- 4.3/5 (Amazon)
- 4,4/5 (Goodreads)
Para alunos de graduação e pós-graduação que planejam uma carreira em computação e aprendizado de máquina, Deep Learning é um recurso legítimo para aprender conceitos complexos.
O livro oferece uma base matemática e conceitual que abrange vários assuntos, incluindo álgebra linear, teoria da probabilidade e teoria da informação, computação numérica e ML.
Você gostará de ler sobre como os profissionais usam o aprendizado de ML no setor, como otimização, redes convolucionais, modelagem de sequência, regularização, metodologia prática e feedforward profundo.
"As redes neurais podem ser muito mais expressivas do que a maioria dos outros modelos, mas essa expressividade não resulta automaticamente em uma capacidade de aprender a verdadeira estrutura subjacente dos dados." - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville
Principais conclusões
- As redes feedforward profundas, chamadas de perceptrons multicamadas (MLPs), são os modelos de aprendizagem profunda por excelência. Essas redes definem um mapeamento e aprendem o valor dos parâmetros, resultando na melhor aproximação da função
O que os leitores dizem
"A bíblia da IA... o texto deve ser leitura obrigatória para todos os cientistas da computação de dados e profissionais de ML para obter uma base adequada nessa área de rápido crescimento da tecnologia de última geração."
9. Life 3.0: Ser humano na era da inteligência artificial
via Amazônia
Sobre o livro
- Autor(es): Max Tegmark
- Número de páginas: 364
- Tempo estimado de leitura: 11 horas
- Ano de publicação: 2018
- Nível recomendado: Leitores iniciantes, intermediários e avançados
- Comentários e classificações:
- 4,4/5 (Amazon)
- 4/5 (Goodreads)
Entre os Livros do Ano da Times, Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence pergunta se a inteligência sobre-humana será nossa ferramenta ou nosso deus. O autor leva você ao centro das mais recentes ideias sobre IA e ajuda a separar mitos de realidades e utopias de distopias.
Tegmark explica como a automação pode nos ajudar a aumentar nossa prosperidade sem que a humanidade perca o propósito ou a renda. Ele explora maneiras de garantir que os futuros sistemas de inteligência artificial executem tarefas sem apresentar mau funcionamento ou serem hackeados.
"O problema do alinhamento é o principal desafio na criação de uma IA superinteligente - como fazer com que uma máquina entenda o que queremos e nos ajude a alcançá-lo, mesmo que não saibamos como especificar esse objetivo." - Max Tegmark
Principais conclusões
- O primeiro estágio da vida, Vida 1.0, é biológico; o segundo estágio (Vida 2.0) é cultural; o terceiro estágio (Vida 3.0) é uma forma de vida tecnológica com a capacidade de projetar seu software e hardware
- O papel da consciência na inteligência artificial e as implicações éticas da criação de máquinas conscientes
O que os leitores dizem
"O prólogo fictício deste livro de não ficção enquadra a importância de gerenciar o progresso em direção à Inteligência Artificial Geral."
10 Redes neurais e aprendizagem profunda
Sobre o livro
- Autor(es): Charu C. Aggarwal
- Número de páginas: 553
- Tempo estimado de leitura: 14,8 horas
- Ano de publicação: 2023
- Nível recomendado: Leitores iniciantes, intermediários e avançados
- Críticas e classificações:
- 4.1/5 13 avaliações
Neural Networks and Deep Learning (Redes Neurais e Aprendizagem Profunda) apresenta uma abordagem moderna da aprendizagem profunda, ao mesmo tempo em que aborda os modelos clássicos. O autor argumenta que a teoria e o projeto das redes neurais são essenciais para a compreensão de assuntos complexos, como análise preditiva e arquiteturas neurais em diferentes estudos de caso.
O que acontece quando os modelos de redes neurais têm um desempenho melhor do que os modelos de aprendizado de máquina prontos para uso, e por que o treinamento dessas redes é difícil?
Você aprenderá como os engenheiros criam arquiteturas neurais para resolver outros problemas. O autor se concentra em ideias modernas de aprendizado de ML, como transformadores, mecanismos e modelos de linguagem pré-treinados.
"Um aspecto importante das redes neurais é o armazenamento de dados e a computação fortemente integrados. Por exemplo, os estados em uma rede neural são um tipo de memória transitória, que se comporta de forma muito semelhante aos registros em constante mudança na unidade central de processamento de um computador." - Charu C. Aggarwal
Principais conclusões
- O ponto forte dos modelos de redes neurais é também seu maior ponto fraco, pois eles geralmente se ajustam demais aos dados de treinamento, a menos que o processo de aprendizado seja projetado com cuidado
- Os métodos convencionais de ML usam métodos de otimização e de descida de gradiente para aprender modelos parametrizados. Os sistemas de redes neurais não são diferentes
O que os leitores dizem
"Este é um dos poucos livros de estilo acadêmico sobre aprendizagem profunda e se concentra nos fundamentos do assunto, incluindo a teoria e os aplicativos que potencializam a aprendizagem profunda."
Descubra o poder da IA com o ClickUp
Uma das maneiras mais rápidas de implementar a IA em suas tarefas diárias é usar o ClickUp AI, que é amigável para iniciantes e fácil de usar.
Aqui estão nossas maneiras favoritas de usar a IA do ClickUp Ferramenta de IA para maximizar a produtividade:
Use a IA do ClickUp para escrever mais rápido e aprimorar seu texto, suas respostas por e-mail e muito mais
- Ferramentas de IA otimizadas para cada caso de uso: O ClickUp tem mais de 100Ferramentas de IA para redação e gerenciamento de projetos que capturam as informações necessárias para garantir um resultado da mais alta qualidade. Personalize o resultado com informações como tom e criatividade, e pré-formate os resultados com títulos em negrito e tabelas estruturadas
- Acompanhe as conversas: Certifique-se de que sua equipe remota esteja a par das várias discussões comFerramentas de IA para anotações como o ClickUp. O ClickUp resume os tópicos de comentários emTarefas do ClickUp eClique em Documentos
Resuma instantaneamente longos tópicos de comentários com o clique de um botão usando o ClickUp AI
- Compartilhe resumos rapidamente: Deixe o ClickUpGerador de conteúdo de IA do ClickUp resuma documentos longos, como relatórios e whitepapers, notas de reunião e documentos de pesquisa, com apenas alguns cliques
- Gerar itens de ação instantaneamente: O ClickUp AI funciona como seuferramenta de criação de conteúdo que obtém as próximas etapas das agendas de reuniões e tópicos comuns e atribui aos membros da equipe as tarefas que eles precisam concluir
- Livre-se do bloqueio do escritor: Em vez de escrever suas cópias do zero, usemodelos gratuitos de avisos de IA para criar cópias com foco em laser para vários contextos e cenários. De respostas a clientes e e-mails de integração a postagens de blog e legendas de mídia social, escreva tudo usando o ClickUp
- Facilite a visualização de dados:Visualização de dados é uma aplicação subestimada da IA para desbloquear parceiros ocultos em sua análise de dados. Os Dashboards do ClickUp ajudam você a visualizar informações, criar cenários de negócios e personalizar suas visualizações
Fique de olho na saúde de um projeto usando análises avançadas no ClickUp
O melhor resultado combina conhecimento teórico com ferramentas práticas
Por um lado, os livros de IA desta lista ajudam você a entender melhor os conceitos básicos de aprendizado de máquina, ciência da computação, análise preditiva e modelos de aprendizado.
Ferramentas como o ClickUp AI ajudam a aumentar sua produtividade, independentemente de sua função ser de nível básico ou de diretoria.
A combinação das duas abordagens lhe dá uma vantagem inicial e permite que você veja as aplicações das ferramentas de IA na prática. Registre-se no ClickUp e comece a explorar como a IA permite que você faça mais em menos tempo.