Secondo un report di CNN, alcune delle più grandi aziende tecnologiche stanno utilizzando 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 leggiamo libri sull’IA, sull’IA generativa e sull’analisi predittiva, questi modelli stanno leggendo libri scritti da esseri umani per acquisire più contesto.
Nel giro di un anno, l’IA è passata dall’essere una tecnologia del futuro a trovare ampia applicazione nella nostra vita professionale. Le aziende di tecnologia emergente utilizzano sistemi di IA e le loro capacità generative e di pensiero per automatizzare compiti ripetitivi in tutti i reparti.
Se desideri approfondire la conoscenza dell’IA, consulta l’elenco dei migliori libri sull’IA che dovresti leggere nel 2024.
I 10 migliori libri sull’IA da leggere quest’anno
1. Human Compatible: l’intelligenza artificiale e il problema del controllo
- Autore: Stuart Russell
- Numero di pagine: 349
- Tempo di lettura stimato: 13 ore
- Anno di pubblicazione: 2019
- Livello consigliato: Lettori di base e intermedi
- Recensioni e valutazioni:
- 4.1/5 (Amazs)
- 4.1/5 (Buone letture)
“Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control” di Stuart Russell ha conquistato il mondo nel 2019. Il Guardian lo ha definito “il libro più importante sull’IA nel 2019”.
Il libro fornisce il contesto necessario prima di iniziare a sostenere l’intelligenza artificiale.
Russell vede il conflitto tra esseri umani e macchine come inevitabile, minacciando posti di lavoro e valori umani. Tuttavia, possiamo evitarlo se ripensiamo l’IA fin dalle fondamenta. Mentre mette in discussione i nostri concetti di comprensione umana e apprendimento delle macchine, l’autore discute delle possibilità di un’IA superumana.
Sostiene che la sfida più grande nel progettare l’IA sta nel software che richiederà diversi progressi innovativi, uno dei quali deve essere la comprensione del linguaggio. “Ahi, la razza umana non è un’unica entità razionale. Comprende esemplari cattivi, mossi dall’invidia, irrazionali, incoerenti, instabili, limitati computazionalmente, complessi, in evoluzione e eterogenei.” – Stuart Russell
Punti chiave
- I possibili pericoli dei sistemi AI autonomi includono armi letali autonome, sorveglianza automatizzata, manipolazione del comportamento delle fake news e ricatto automatizzato, tra gli altri.
- Come adottiamo l’IA per applicazioni reali, dobbiamo evitare il declino dell’umanità. Si riferisce al momento in cui gli esseri umani delegano tutto all’IA e perdono autonomia.
Cosa dicono i lettori
“Un libro da leggere assolutamente: 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 avvincente e persuasivo, ma propone anche una soluzione concreta e promettente.”
2. Apprendimento automatico per principianti
- Autore/i: Chris Sebastian
- Numero di pagine: 163
- Tempo di lettura stimato: 2 ore
- Anno di pubblicazione: 2019
- Livello consigliato: Principianti
- Recensioni e valutazioni:
- 3.9/5 (Amaaz)
- 3.9/5 (Buone letture)
Chris Sebastian argomenta in “Machine Learning for Beginners” che il machine learning è cresciuto dal desiderio umano di apprendimento per rinforzo. Ad esempio, inizialmente i computer hanno imparato a giocare a dama, per poi battere campioni mondiali di scacchi.
Per fornire contesto, Sebastian prende in considerazione inventi storici come il dispositivo meccanico di Charles Babbage che gli ingegneri potevano programmare con schede perforate nel 1834 o il “Test di Turing” dell’intelligenza artificiale di Alan Turing nel 1950.
Questo libro è per le persone interessate a imparare su intelligenza artificiale, informatica, machine learning e intelligenza di sciame. Capirai anche quanto siano vitali i grandi set di dati per il machine learning, fornendo agli ingegneri dell’intelligenza artificiale informazioni per lo sviluppo di algoritmi avanzati. “Machine Learning, Neural Networks e Swarm Intelligence interagiscono e si integrano come parte della ricerca per generare macchine capaci di pensare e reagire al mondo.” – Chris Sebastian
Punti chiave
- Anche se i matematici hanno elaborato le teorie iniziali sull’apprendimento automatico molto tempo fa, ci sono voluti diversi decenni per convertire le teorie in esempi reali nel mondo reale.
Cosa dicono i lettori
“Questo è un buon libro per ottenere un’idea molto approfondita sull’apprendimento automatico e sui pro e contro di come l’apprendimento automatico potrebbe influenzare le nostre vite.”
3. Intelligenza artificiale per l’uomo
- Autore/i: Jeff Heaton
- Numero di pagine: 222
- Tempo di lettura stimato: 8 ore
- Anno di pubblicazione: 2013
- Livello consigliato: Lettori intermedi e avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4/5 (Amazzonia)
- 3.8/5 (Buone letture)
Ci sono alcuni libri popolari sull’intelligenza artificiale, ma la maggior parte richiede una comprensione di base. Artificial Intelligence for Humans: Volume 1 di Jeff Heaton mira a colmare questo divario in uno stile relativamente facile da seguire.
Come lettore, comprenderai gli algoritmi di base dell’IA all’interno della categoria di apprendimento automatico. Il primo volume spiega l’apprendimento nel contesto delle reti informatiche 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 su larga scala. “Le reti neurali basate su computer non sono come il cervello umano in quanto non sono dispositivi di calcolo ad uso generale. Svolgono piccole attività specifiche.” – Jeff Heaton
Punti chiave
- La maggior parte degli algoritmi di intelligenza artificiale accetta un array di input di numeri e produce un array di output. Gli ingegneri spesso modellano i problemi che l’IA risolverebbe in questa forma.
Cosa dicono i lettori
“Ho trovato le informazioni in questo libro presentate estremamente chiare e concise. Molto utili per capire il funzionamento di base degli argomenti trattati.”
4. Rivoluzionari cibernetici: tecnologia e politica nel Cile di Allende
- Autore/i: Medina dell’Eden
- Numero di pagine: 326
- Tempo di lettura: 11 ore
- Anno di pubblicazione: 2011
- Livello consigliato: Lettori intermedi e avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4.3 (Buone letture)
Rivoluzionari cibernetici: Tecnologia e Politica nel Cile di Allende è uno dei soli due libri sull’IA in questa lista a fornire un’intersezione politica e tecnologica dell’intelligenza artificiale. L’autore esamina due progetti in tempo reale che espongono i pericoli dell’IA.
Il primo è stato l’ambizioso esperimento del Cile per un cambiamento socialista pacifico. Un altro esempio è stato il tentativo di costruire un sistema informatico noto come Progetto Cybersyn per gestire l’economia del paese.
I risultati sono stati pericolosi.
Il governo del Cile, guidato da Salvador Allende, si è trovato coinvolto in un colpo di stato militare e non ha mai implementato l’altro progetto.
Il libro dettaglia il sistema cibernetico del governo cileno che avrebbe dovuto portare un sistema di progettazione olistica, interazione uomo-computer, gestione decentralizzata, una rete nazionale telex e la modellazione del comportamento dei sistemi dinamici.
Interviste, fotografie e vivide descrizioni della sala operativa stile Star Trek rendono questo libro avvincente. “Perseguire una soluzione tecnologica per il problema della gestione economica conformata alle idee di progresso economico trovate nella teoria della dipendenza, ma solo fino a un certo punto.” – Medina dell’Eden
Punti chiave
- Il progetto Cybersyn del Cile sta per Cybernetics-Synergy, che è stato un tentativo di gestire le fabbriche nazionalizzate utilizzando la cibernetica.
- Considerando questo contesto politico, l’autore offre lezioni sul rapporto della tecnologia con la politica e i valori umani
Cosa dicono i lettori
“La storia e la ricerca qui sono affascinanti e proprio nel mio campo – cibernetica, gestione, computer mainframe!!! Diagrammi di flusso!!! Sono contento di aver letto questo libro.”
“5. AI Superpoteri: Cina, Silicon Valley e il Nuovo Ordine Mondiale”
- Autore/i: Kai-Fu Lee
- Durata dell’ascolto: 9 ore e 17 minuti
- Anno di pubblicazione: 2018
- Livello consigliato: Principianti, intermedi e avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4.4 (udibile)
“AI Superpowers: Cina, Silicon Valley e il Nuovo Ordine Mondiale” è un avvincente audiolibro che sorprende i suoi ascoltatori con le inaspettate conseguenze dello sviluppo dell’IA.
Attraverso alcuni interessanti eventi legati all’IA, il dottor Lee si sofferma sulla feroce competizione tra Stati Uniti e Cina per le invenzioni legate all’IA. Il libro si focalizza sulla teoria della cospirazione del Nuovo Ordine Mondiale e su se alcune innovazioni legate all’IA stiano portando verso un effettivo governo mondiale.
L’autore getta luce sugli impieghi influenzati e su quelli che l’intelligenza artificiale potrebbe migliorare. Inoltre, egli prevede che siamo sull’orlo di un’economia basata sull’IA. “L’Intelligenza Artificiale non ci permette mai di comprendere veramente noi stessi; non sarà perché questi algoritmi catturano l’essenza meccanica dell’intelligenza umana. Sarà perché ci libereranno dall’ottimizzazione e ci consentiranno di concentrarci su ciò che ci rende veramente umani: amare ed essere amati.” – Kai-Fu Lee
Punti chiave
- La Cina ha un ecosistema unico di intelligenza artificiale caratterizzato da una feroce competizione, un alto livello di spirito imprenditoriale, un ampio pool di ingegneri talentuosi, un governo solidale e una volontà di correre rischi.
Cosa dicono i lettori
“Questo è uno dei libri più importanti del 2018. Dovresti leggerlo se sei coinvolto in qualsiasi attività commerciale che utilizza o utilizzerà l’apprendimento automatico (intenso apprendimento).”
6. La società della mente
- Autore/i: Marvin Minsky
- Numero di pagine: 336
- Tempo di lettura stimato: 11 ore
- Anno di pubblicazione: 1988
- Livello consigliato: Lettori avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4.7/5 210 recensioni
La Società della Mente compie un coinvolgente studio della mente umana attraverso brevi saggi di una pagina ciascuno, ognuno introducendo una nuova idea.
Il libro affronta concetti approfonditi di visione artificiale, reti di apprendimento automatico, macchine predittive, manipolazione robotica e ragionamento intuitivo.
Copriamo questo libro sull’IA perché ha implicazioni per il campo dell’intelligenza artificiale, incoraggiando i lettori a riflettere sulla costruzione di sistemi con strutture modulari e gerarchiche che imitano 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 strutturati, e i loro contenuti fattuali e procedurali devono essere più intimamente collegati per spiegare la apparente potenza e velocità delle attività mentali. – Marvin Minsky
Punti chiave
- L’intelligenza emerge dalle interazioni e dalla cooperazione tra i myriad agenti nella mente. Non è confinata in un singolo modello centralizzato, ma nasce piuttosto dagli sforzi distribuiti di questi agenti.
Cosa dicono i lettori
“L’autore, uno dei padri indiscussi dell’IA, si propone di fornire un modello astratto di come funziona la mente umana. La sua tesi è che le nostre menti consistano in una vasta aggregazione di piccole mini-menti o agenti che si sono evoluti per svolgere compiti particolari.”
7. L’algoritmo maestro: Come la ricerca della macchina dell’apprendimento ultima trasformerà il nostro mondo
- Autore/i: Pedro Domingos
- Numero di pagine: 352
- Tempo di lettura stimato: 11 ore
- Anno di pubblicazione: 2018
- Livello consigliato: Lettori avanzati e intermedi
- Recensioni e valutazioni:
- 4.3/5 (Amazs)
- 3.7/5 (Buone letture)
Uno dei migliori libri sull’Intelligenza Artificiale, The Master Algorithm, spiega come le reti di machine learning funzionino apprendendo dai cluster di dati nella 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 delle università stanno cercando di inventare una nuova base di un algoritmo di apprendimento per scoprire qualsiasi conoscenza dai dati e fare ciò che vogliamo. L’autore sostiene che nessun singolo algoritmo maestro può predire qualsiasi dominio del problema.
Si apprende di più sulle macchine di apprendimento che alimentano Amazon, Google e altre aziende tecnologiche. “Se sei un informatico pigro e non troppo brillante, il machine learning è ideale perché gli algoritmi di apprendimento fanno tutto il lavoro ma ti permettono di prendere tutto il merito.” – Pedro Domingos
Punti chiave
- Il libro introduce l’idea di un singolo, onnicomprensivo algoritmo di apprendimento chiamato l’Algoritmo Maestro, in grado di incorporare diverse approcci all’apprendimento automatico.
- È possibile categorizzare gli approcci di apprendimento automatico in cinque tribù, ognuna rappresentante una filosofia diversa. Queste includono la logica simbolica, le reti neurali connessioniste, gli algoritmi evolutivi, la probabilità bayesiana e il ragionamento analogico. L’Algoritmo Maestro dovrebbe coprire le forze di ciascuna tribù.
Cosa dicono i lettori
“Pedro Domingos smitizza l’apprendimento automatico e mostra quanto meraviglioso ed elettrizzante sarà il futuro.”
8. Apprendimento profondo
- Autore/i: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville
- Numero di pagine: 800
- Tempo di lettura stimato: 23 ore
- Anno di pubblicazione: 2016
- Livello consigliato: Lettori avanzati e intermedi
- Indici di ascolto:
- 4.3/5 (Amazs)
- 4.4/5 (Goodreads)
Per gli studenti universitari e post-laurea che pianificano una carriera nella computazione e nell’apprendimento automatico, Deep Learning è una risorsa legittima per apprendere concetti complessi.
Il libro offre un background matematico e concettuale che copre vari argomenti, tra cui algebra lineare, teoria delle probabilità e teoria dell’informazione, calcolo numerico e apprendimento automatico.
Ti piacerà leggere su come i professionisti utilizzano l’apprendimento automatico nell’industria, come ottimizzazione, reti convoluzionali, modellizzazione sequenziale, regolarizzazione, metodologia pratica e feedforward profondo. “Le reti neurali possono essere molto più espressive rispetto alla maggior parte degli altri modelli, ma questa espressività non si traduce automaticamente in una capacità di apprendere la vera struttura sottostante dei dati.” – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville
Punti chiave
- Reti feedforward profonde, chiamate perceptroni multistrato (MLP), sono i modelli di apprendimento profondo per eccellenza. Queste reti definiscono una mappatura e apprendono il valore dei parametri, risultando nell’approssimazione della funzione migliore.
Cosa dicono i lettori
“La bibbia dell’IA… il testo dovrebbe essere una lettura obbligatoria per tutti i data scienziati informatici e praticanti di ML per ottenere una base solida in questo settore in rapida crescita della tecnologia next-gen.”
“9. Life 3.0: Essere umano nell’era dell’intelligenza artificiale”
- Autore/i: Max Tegmark
- Numero di pagine: 364
- Tempo di lettura stimato: 11 ore
- Anno di pubblicazione: 2018
- Livello consigliato: Principianti, intermedi e avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4.4/5 (Amaz)
- 4/5 (Buone letture)
Tra i libri dell’anno del Times, Life 3.0: Essere umani nell’era dell’intelligenza artificiale si chiede se l’intelligenza superumana sarà il nostro strumento o divinità. L’autore ti porta nel cuore delle ultime riflessioni sull’IA e ti aiuta a separare i miti dalle realtà e le utopie dalle distopie.
Tegmark spiega come l’automazione possa aiutarci a crescere la nostra prosperità senza che l’umanità perda scopo o reddito. Esplora modi per garantire che i futuri sistemi di intelligenza artificiale svolgano compiti senza malfunzionamenti o hackeraggi. “Il problema dell’allineamento è la sfida chiave nella costruzione dell’IA superintelligente – come far sì che una macchina comprenda ciò che vogliamo e ci aiuti a realizzarlo, anche se non sappiamo specificare quel obiettivo noi stessi.” – Max Tegmark
Punti chiave
- La prima fase della vita, Vita 1.0, è biologica; la seconda fase (Vita 2.0) è culturale; la terza fase (Vita 3.0) è una forma 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 fiction di questo libro di saggistica delinea l’importanza di gestire i progressi verso l’Intelligenza Artificiale Generale.”
10 Reti neurali e deep learning
- Autore/i: Charu era. Agarwal
- Numero di pagine: 553
- Tempo di lettura stimato: 14,8 ore
- Anno di pubblicazione: 2023
- Livello consigliato: Principianti, intermedi e avanzati
- Recensioni e valutazioni:
- 4.1/5 13 recensioni
Reti neurali e apprendimento profondo adotta un approccio moderno all’apprendimento profondo, pur toccando i modelli classici. L’autore argomenta che la teoria e il progetto 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 reti neurali funzionano meglio dei modelli di machine learning preconfezionati e perché è difficile addestrare queste reti?
Imparerai come gli ingegneri creano architetture neurali per risolvere altri problemi. L’autore si concentra su idee moderne di apprendimento automatico come trasformatori, meccanismi e modelli di linguaggio pre-addestrati. “Un aspetto importante delle reti neurali è l’integrazione stretta tra archiviazione dei dati e calcoli. Ad esempio, gli stati in una rete neurale sono un tipo di memoria transitoria, che si comporta molto simile ai registri in continua evoluzione nell’unità di elaborazione centrale di un computer.” – Charu era. Agarwal
Punti chiave
- La forza dei modelli di reti neurali è anche il loro più grande punto debole perché spesso si adattano troppo ai dati di addestramento a meno che non progettiamo attentamente il processo di apprendimento.
- I metodi di apprendimento automatico convenzionali utilizzano ottimizzazione e metodi di discesa del gradiente per apprendere 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 della materia, compresa la teoria e le applicazioni che alimentano il deep learning.”
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