Top 10 cuốn sách về Trí tuệ Nhân tạo (AI) nên đọc vào năm 2025

Theo một báo cáo của CNN, một số công ty công nghệ lớn nhất thế giới đang sử dụng 200.000 cuốn sách để đào tạo hệ thống trí tuệ nhân tạo. Những cuốn sách này giúp trí tuệ nhân tạo tạo sinh học học cách truyền đạt thông tin.

Điều thú vị cần ghi chú là trong khi chúng ta đọc sách về AI, AI tạo ra nội dung và phân tích dự đoán, thì các mô hình này lại đọc sách do con người viết để hiểu thêm bối cảnh.

Trong vòng một năm, AI đã chuyển từ một công nghệ của tương lai sang được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống nghề nghiệp của chúng ta. Các công ty công nghệ mới nổi sử dụng hệ thống AI và khả năng tạo ra và suy nghĩ của chúng để tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại giữa các bộ phận.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI, hãy xem danh sách những cuốn sách hay nhất về AI mà bạn nên đọc trong năm 2024.

Top 10 Cuốn Sách Về Trí Tuệ Nhân Tạo Bạn Phải Đọc Trong Năm Nay

1. Con người và Trí tuệ Nhân tạo: Vấn đề kiểm soát

Giới thiệu về sách

Cuốn sách "Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control" của Stuart Russell đã gây tiếng vang lớn trên toàn thế giới vào năm 2019. Tạp chí The Guardian đã gọi đây là "cuốn sách quan trọng nhất về trí tuệ nhân tạo trong năm 2019."

Cuốn sách cung cấp bối cảnh cần thiết trước khi chúng ta bắt đầu ủng hộ trí tuệ nhân tạo.

Russell cho rằng xung đột giữa con người và máy móc là không thể tránh khỏi, đe dọa đến việc làm và các giá trị của con người. Tuy nhiên, chúng ta có thể tránh được điều này nếu suy nghĩ lại về AI từ đầu. Trong khi đặt câu hỏi về các khái niệm của chúng ta về sự hiểu biết của con người và học máy, tác giả thảo luận về khả năng của AI siêu nhân.

Ông cho rằng thách thức lớn nhất trong việc thiết kế trí tuệ nhân tạo (AI) nằm ở phần mềm, đòi hỏi nhiều đột phá, trong đó có việc hiểu ngôn ngữ.

"Thật đáng tiếc, loài người không phải là một thực thể duy nhất, lý trí. Loài người bao gồm những thực thể xấu xa, đầy ghen tị, phi lý, không nhất quán, không ổn định, có giới hạn về khả năng tính toán, phức tạp, luôn phát triển và không đồng nhất. " – Stuart Russell

Những điểm chính cần nhớ

Nhận xét của độc giả

"Một cuốn sách không thể bỏ qua: Cuốn sách này, một tác phẩm trí tuệ xuất sắc của một trong những nhà tiên phong thực sự của trí tuệ nhân tạo, không chỉ giải thích một cách hấp dẫn và thuyết phục về những rủi ro của trí tuệ nhân tạo ngày càng mạnh mẽ mà còn đề xuất một giải pháp cụ thể và đầy hứa hẹn."

2. Học máy cho người mới bắt đầu

Giới thiệu về sách

Chris Sebastian lập luận trong cuốn Machine Learning for Beginners (Học máy cho người mới bắt đầu) rằng học máy phát triển từ mong muốn củng cố học tập của con người. Ví dụ, máy tính ban đầu học cách chơi cờ đam, sau đó đánh bại các nhà vô địch cờ vua thế giới.

Để cung cấp bối cảnh, Sebastian chọn ra những phát minh lịch sử như thiết bị cơ khí của Charles Babbage mà các kỹ sư có thể lập trình bằng thẻ đục lỗ vào năm 1834 hoặc 'Bài kiểm tra Turing' về trí tuệ máy móc của Alan Turing vào năm 1950.

Cuốn sách này dành cho những người quan tâm đến AI, khoa học máy tính, ML và trí tuệ đám đông. Bạn cũng sẽ hiểu được tầm quan trọng của các tập dữ liệu lớn đối với học máy bằng cách cung cấp cho các kỹ sư AI thông tin để phát triển các thuật toán tiên tiến.

"Học máy, Mạng nơ-ron và Trí tuệ bầy đàn tương tác và bổ sung cho nhau trong nỗ lực tạo ra các hệ thống máy móc có khả năng suy nghĩ và phản ứng với thế giới." – Chris Sebastian

Điểm chính

Nhận xét của độc giả

"Đây là một cuốn sách hay để có cái nhìn tổng quan ở mức cao về học máy và những ưu nhược điểm của việc học máy có thể ảnh hưởng đến cuộc sống của chúng ta."

3. Trí tuệ nhân tạo cho con người

Giới thiệu về sách

Có một số cuốn sách AI phổ biến, nhưng phần lớn yêu cầu kiến thức cơ bản. Cuốn "Artificial Intelligence for Humans: Volume 1" của Jeff Heaton nhằm mục đích lấp đầy khoảng trống đó với phong cách trình bày tương đối dễ hiểu.

Với tư cách là người đọc, bạn sẽ nắm vững các thuật toán AI cơ bản trong lĩnh vực học máy. Tập đầu tiên giải thích quá trình học trong bối cảnh mạng máy tính và các loại học máy khác nhau. Tác giả đề cập đến học có giám sát và học không giám sát, đồng thời mô tả các kỹ thuật quan trọng như hồi quy và phân cụm để phát triển và đào tạo các mô hình học lớn.

"Mạng nơ-ron dựa trên máy tính không giống như não bộ con người ở chỗ chúng không phải là thiết bị tính toán đa năng. Chúng thực hiện các công việc nhỏ cụ thể. " – Jeff Heaton

Những điểm chính cần nhớ

Nhận xét của độc giả

"Tôi thấy thông tin trong cuốn sách này được trình bày rất rõ ràng và súc tích. Rất hữu ích trong việc hiểu các hoạt động cơ bản của các chủ đề được đề cập. "

4. Cách mạng Cybernetics: Công nghệ và Chính trị trong Chile của Allende

Giới thiệu về sách

Cybernetic Revolutionaries: Technology and Politics in Allende's Chile là một trong hai cuốn sách về AI duy nhất trong danh sách này cung cấp sự giao thoa giữa chính trị và công nghệ của trí tuệ nhân tạo. Tác giả đề cập đến hai dự án thời gian thực phơi bày những nguy hiểm của AI.

Đầu tiên là thử nghiệm đầy tham vọng của Chile với sự thay đổi xã hội chủ nghĩa hòa bình. Một ví dụ khác là nỗ lực xây dựng hệ thống máy tính có tên Dự án Cybersyn để quản lý nền kinh tế đất nước.

Kết quả thật nguy hiểm.

Chính phủ Chile, do Salvador Allende lãnh đạo, bị lật đổ trong một cuộc đảo chính quân sự và không bao giờ thực hiện dự án còn lại.

Cuốn sách mô tả hệ thống cybernetic của chính phủ Chile, được thiết kế để mang lại một hệ thống thiết kế toàn diện, tương tác giữa con người và máy tính, quản lý phân tán, mạng telex quốc gia và mô phỏng hành vi của các hệ thống động.

Các cuộc phỏng vấn, hình ảnh và mô tả sinh động về phòng điều hành giống như trong phim Star Trek của mạng lưới này khiến cuốn sách trở nên hấp dẫn.

"Tìm kiếm giải pháp công nghệ cho vấn đề quản lý kinh tế phù hợp với các ý tưởng về tiến độ kinh tế trong lý thuyết phụ thuộc, nhưng chỉ đến một mức độ nhất định. " – Eden Medina

Những điểm chính cần nhớ

Nhận xét của độc giả

"Câu chuyện và nghiên cứu trong cuốn sách này thật thú vị và đúng với sở thích của tôi – cybernetics, quản lý, máy tính chủ!!! Sơ đồ luồng!!! Tôi rất vui vì đã đọc cuốn sách này."

5. Siêu quyền lực AI: Trung Quốc, Thung lũng Silicon và Trật tự thế giới mới

Giới thiệu về sách

AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order là một cuốn sách nói hấp dẫn, gây sốc cho người nghe với những hậu quả bất ngờ của sự phát triển AI.

Thông qua một số sự kiện AI thực tế thú vị, Tiến sĩ Lee đề cập đến cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc về các phát minh AI. Cuốn sách tập trung vào thuyết âm mưu về Trật tự thế giới mới và liệu một số sáng tạo AI có dẫn đến một chính phủ thế giới thực sự hay không.

Tác giả phân tích những công việc bị ảnh hưởng và những công việc sẽ được trí tuệ nhân tạo nâng cao. Ngoài ra, ông dự đoán chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một nền kinh tế trí tuệ nhân tạo.

"Trí tuệ nhân tạo không bao giờ cho phép chúng ta hiểu bản thân mình một cách thực sự; điều đó không phải vì các thuật toán này đã nắm bắt được bản chất cơ học của trí tuệ con người. Điều đó sẽ xảy ra vì chúng giải phóng chúng ta khỏi việc tối ưu hóa và thay vào đó tập trung vào điều thực sự làm nên con người chúng ta: yêu thương và được yêu thương." – Kai-Fu Lee

Những điểm chính cần nhớ

Nhận xét của độc giả

"Đây là một trong những cuốn sách quan trọng nhất của năm 2018. Bạn nên đọc cuốn sách này nếu bạn đang tham gia vào bất kỳ hoạt động kinh doanh nào đang hoặc sẽ sử dụng máy học (học tập chuyên sâu). "

6. Hội đồng Tâm trí

Giới thiệu về sách

The Society of Mind (Hội đồng Tâm trí) đưa ra một cuộc tìm hiểu hấp dẫn về tâm trí con người thông qua các bài luận một trang, mỗi bài giới thiệu một ý tưởng mới.

Cuốn sách trình bày chi tiết các khái niệm về thị giác máy tính, mạng máy học, hệ thống dự đoán, điều khiển robot và suy luận thông thường.

Chúng tôi giới thiệu cuốn sách về AI này vì nó có ý nghĩa đối với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, khuyến khích độc giả suy nghĩ về việc xây dựng các hệ thống có cấu trúc mô-đun và phân cấp, mô phỏng các hàm đa dạng của trí óc con người trong xã hội hiện đại.

"Các 'khối' của lý luận, ngôn ngữ, trí nhớ và 'nhận thức' phải rộng hơn và có cấu trúc hơn, và nội dung thực tế và thủ tục của chúng phải kết nối chặt chẽ hơn để giải thích sức mạnh và tốc độ rõ ràng của các hoạt động tinh thần. " – Marvin Minsky

Những điểm chính cần nhớ

Nhận xét của độc giả

"Tác giả, một trong những cha đẻ không thể tranh cãi của AI, đặt ra mục tiêu cung cấp một mô hình trừu tượng về cách thức hoạt động của trí óc con người. Luận điểm của ông là trí óc của chúng ta bao gồm một tập hợp khổng lồ các trí óc nhỏ hoặc các tác nhân đã tiến hóa để thực hiện các công việc cụ thể. "

7. The Master Algorithm: Cách cuộc tìm kiếm máy học tối thượng sẽ thay đổi thế giới của chúng ta

Giới thiệu về sách

Một trong những cuốn sách hay nhất về AI, The Master Algorithm, giải thích cách mạng lưới ML hoạt động bằng cách học từ các cụm dữ liệu trong công nghệ kỹ thuật số. Các thuật toán này quan sát hành động của chúng ta trên mạng, bắt chước chúng ta và thử nghiệm với thông tin có sẵn.

Cuốn sách này dựa trên giả định rằng hầu hết các phòng thí nghiệm nghiên cứu AI và các trường đại học đang cố gắng phát minh ra một nền tảng mới cho thuật toán học tập để khám phá bất kỳ kiến thức nào từ dữ liệu và thực hiện những việc chúng ta muốn. Tác giả cho rằng không có thuật toán tổng thể nào có thể dự đoán được mọi lĩnh vực vấn đề.

Bạn sẽ tìm hiểu thêm về các máy học tập đang hỗ trợ Amazon, Google và các công ty công nghệ khác.

"Nếu bạn là một nhà khoa học máy tính lười biếng và không quá thông minh, học máy là lựa chọn lý tưởng vì các thuật toán học tập sẽ làm tất cả công việc nhưng bạn lại được nhận tất cả tín dụng. " – Pedro Domingos

Những điểm chính cần nhớ

Nhận xét của độc giả

"Pedro Domingos giải thích một cách dễ hiểu về Học máy (ML) và cho thấy tương lai sẽ kỳ diệu và thú vị như thế nào."

8. Học sâu

Giới thiệu về sách

Đối với sinh viên đại học và sau đại học có kế hoạch theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực tính toán và học máy, Deep Learning là một nguồn tài liệu hữu ích để học các khái niệm phức tạp.

Cuốn sách cung cấp kiến thức toán học và khái niệm cơ bản về các chủ đề khác nhau, bao gồm đại số tuyến tính, lý thuyết xác suất và lý thuyết thông tin, tính toán số và ML.

Bạn sẽ được tìm hiểu cách các chuyên gia áp dụng học máy (ML) trong ngành, bao gồm tối ưu hóa, mạng nơ-ron convolutional, mô hình hóa chuỗi, chính quy hóa, phương pháp thực tiễn và mạng nơ-ron sâu.

"Mạng nơ-ron có thể biểu đạt nhiều hơn hầu hết các mô hình khác, nhưng khả năng biểu đạt đó không tự động dẫn đến khả năng học được cấu trúc cơ bản thực sự của dữ liệu. " – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville

Những điểm chính cần nhớ

Nhận xét của độc giả

"Cuốn kinh thánh về AI… văn bản này nên là tài liệu bắt buộc cho tất cả các nhà khoa học máy tính dữ liệu và các chuyên gia ML để có được chỗ đứng vững chắc trong lĩnh vực công nghệ thế hệ mới đang phát triển nhanh chóng này. "

9. Cuộc sống 3.0: Làm người trong thời đại trí tuệ nhân tạo

Giới thiệu về sách

Trong danh sách "Sách của Năm" của The Times, cuốn "Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence" đặt ra câu hỏi liệu trí tuệ siêu việt có trở thành công cụ hay thần linh của con người. Tác giả đưa bạn vào trung tâm của những suy nghĩ mới nhất về AI và giúp phân biệt giữa huyền thoại và thực tế, giữa thiên đường và địa ngục.

Tegmark giải thích cách tự động hóa có thể giúp chúng ta phát triển sự thịnh vượng mà không làm loài người mất đi mục đích hay thu nhập. Ông khám phá các cách để đảm bảo rằng các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong tương lai sẽ thực hiện công việc mà không gặp sự cố hay bị hack.

"Vấn đề điều chỉnh là thách thức khóa trong việc xây dựng AI siêu thông minh – làm thế nào để máy móc hiểu được những gì chúng ta muốn và giúp chúng ta đạt được điều đó, ngay cả khi chúng ta không biết cách xác định mục tiêu đó. " – Max Tegmark

Những điểm chính cần nhớ

Nhận xét của độc giả

"Phần mở đầu hư cấu của cuốn sách phi hư cấu này nêu rõ tầm quan trọng của việc quản lý tiến độ phát triển Trí tuệ nhân tạo tổng quát. "

10 Mạng nơ-ron và Học sâu

Giới thiệu về sách

Mạng nơ-ron và Học sâu tiếp cận học sâu theo phương pháp hiện đại đồng thời đề cập đến các mô hình cổ điển. Tác giả cho rằng lý thuyết và khung nền tảng của mạng nơ-ron là yếu tố thiết yếu để hiểu các chủ đề phức tạp như phân tích dự đoán và kiến trúc mạng nơ-ron trong các trường hợp nghiên cứu cụ thể.

Khi các mô hình mạng thần kinh hoạt động tốt hơn các mô hình học máy có sẵn, điều gì xảy ra và tại sao việc đào tạo các mạng này lại khó khăn?

Bạn sẽ học cách các kỹ sư tạo ra các kiến trúc mạng nơ-ron để giải quyết các vấn đề khác nhau. Tác giả tập trung vào các ý tưởng học máy hiện đại như transformers, cơ chế và các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện sẵn.

"Một khía cạnh quan trọng của mạng nơ-ron là lưu trữ dữ liệu và tính toán được tích hợp chặt chẽ. Ví dụ, các trạng thái trong mạng nơ-ron là một loại bộ nhớ tạm thời, hoạt động giống như các thanh ghi luôn thay đổi trong bộ xử lý trung tâm của máy tính. " – Charu C. Aggarwal

Những điểm chính cần nhớ

Nhận xét của độc giả

"Đây là một trong số ít cuốn sách học thuật về học sâu, tập trung vào các nguyên tắc cơ bản của chủ đề này, bao gồm lý thuyết và ứng dụng thúc đẩy học sâu. "

Khám phá sức mạnh của AI với ClickUp

Một trong những cách nhanh nhất để triển khai AI trong các công việc hàng ngày của bạn là sử dụng ClickUp Brain, một công cụ thân thiện với người mới bắt đầu và dễ sử dụng.

Dưới đây là những cách yêu thích của chúng tôi để sử dụng công cụ AI của ClickUp nhằm tối đa hóa năng suất:

Sản phẩm tốt nhất kết hợp kiến thức lý thuyết với công cụ thực tiễn

Một mặt, các cuốn sách về AI trong danh sách này giúp bạn hiểu rõ hơn về các khái niệm cơ bản của học máy, khoa học máy tính, phân tích dự đoán và các mô hình học tập.

Các công cụ như ClickUp AI giúp bạn tăng cường năng suất, bất kể vai trò của bạn là nhân viên mới hay giám đốc cấp cao.

Kết hợp cả hai phương pháp này sẽ giúp bạn có lợi thế ban đầu và thấy được ứng dụng của các công cụ AI trong thực tế.

Đăng ký ClickUp và bắt đầu khám phá cách AI giúp bạn hoàn thành nhiều việc hơn trong thời gian ngắn hơn.