5 книг об искусственном интеллекте

«Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения», Кэти О`Нил

Авторы используют яркие примеры и аналогии, чтобы объяснить, что такое глубокое обучение и как оно связано с другими подходами к машинному обучению. В книге можно подробнее узнать о том, как работают победивший в чемпионатах по игре в Go алгоритм AlphaGo, а также системы от OpenAI и DeepMind, такие как GPT-3, которая считается самым мощным алгоритмом генерации текста. Книга будет интересна тем, кто уже разбирается в теме ИИ, а также начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе.

Научный журналист рассказывает о том, как и почему уже более полувека ученые всего мира пытаются создать «умные» машины. В книге можно найти подробное описание этапов развития робототехники и программ ИИ, а также прочитать о работе лабораторий искусственного интеллекта в МТИ и Стэнфорде. Автор задается важным вопросом: кем станут роботы — нашими слугами, помощниками, коллегами или хозяевами? Он пытается проанализировать деятельность разработчиков, чтобы найти ответ на этот вопрос.

Автор этой книги находится на стороне тех, кто со скепсисом относится к перспективам искусственного интеллекта. Джеймс Баррат подробно описывает все страхи, которые вызывает у людей искусственный разум. Вот лишь одна из его цитат: «Я считаю и попытаюсь доказать, что ИИ, как и деление ядер, — технология двойного назначения. Деление ядер может и освещать города, и сжигать их дотла. До 1945 года большинство людей не могли даже представить себе потенциальную мощь атома. По отношению к искусственному интеллекту, мы находимся в условных 1930-х годах и вряд ли переживем появление ИИ, особенно если оно будет столь же внезапным, как явление миру ядерных технологий».

Кто-то восхищается Chat GPT, использующим искусственный интеллект для самообучения, а кто-то требует его запретить, ведь нейросеть может генерировать любой контент. Тем интереснее прочесть книгу кофаундеров Web-3 платформы Bithoven Антона Платунова и Андрея Глебова в соавторстве с моделью ИИ GPT-4. В ней переплетаются две линии, а сюжет повествует об ожесточенной гонке: как между человеком и машиной, так и между людьми. Первая, научно-фантастическая линия посвящена тому, какие проблемы видит в нашем будущем нейросеть. Вторая — философская. В ней авторы рассматривают вопросы использования искусственного интеллекта сквозь призму этики и экономики, а также описывают последствия, к которым может привести бездумное использование нейросетей.

В прошлом Кай-фу Ли — президент Google China, исполнительный директор Apple и вице-президент Microsoft, а сегодня — доктор наук, включенный в список 100 самых влиятельных людей мира по версии The Times, и председатель Совета по искусственному интеллекту Всемирного экономического форума. В соавторстве с писателем-романистом Чэнь Цюфанем он написал провокационную и увлекательную книгу-пророчество о том, каким будет наш мир с роботами в 2041 году. Десять захватывающих рассказов, в которых авторы делают попытку заглянуть в будущее, параллельно размышляя о технологиях, которые применяются при работе искусственного интеллекта.

Многие опасаются, что искусственный интеллект заменит людей в большинстве профессий, вызвав глобальный кризис. Лауреат премии Вулфсона и британский экономист Роджер Бутл готов с этим поспорить. Он считает, что лишь менее 5% специальностей поддаются автоматизации: устаревшие профессии канут в Лету, но на их место придут новые, все так же востребованные человеком. Чтобы это доказать, он написал книгу о роботах и ИИ, которые уже сейчас внедрены во все сферы нашей жизни, и по совместительству создал краткий экскурс в историю экономики последних двух столетий.

Оксфордский профессор философии Ник Бостром рассказывает об угрозе, исходящей искусственного интеллекта. Эту книгу можно назвать лучшим введением в проблему повышения безопасности умных машин. Она вынудила лидеров многих ИТ-компаний выступить с официальными объяснениями по поводу безопасности ИИ. Среди них были председатель совета директоров Alphabet Эрик Шмидт и вице-президент Baidu Эндрю Ын. А вот Илон Маск не раз высказывал схожие идеи — например, о том, что наша цивилизация может быть симуляцией.

Математик и специалист по обработке данных Кэти О`Нил приглашает погрузиться в «мир убийственных больших данных». На примерах из реальной жизни она рассказывает о предрассудках и предубеждениях алгоритмов. Автор объясняет, как и почему ИИ-системы могут навредить сферам финансов, правосудия, найма, образования и другим. О`Нил рассуждает о том, как искусственный интеллект и большие данные могут превратиться в реальное оружие корпораций и правительств против самых незащищенных слоев населения.

«Последнее изобретение человечества. Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens», Джеймс Баррат

Одни восхищаются искусственным интеллектом и верят, что за ним будущее, другие же считают, что он станет причиной гибели человечества. «Сноб» и книжный сервис «Литрес» собрали пять произведений, которые помогут составить собственное мнение об этом феномене XXI века

Профессор Нью-Йоркского университета Эрнест Дэвис и его коллега, ученый, писатель и генеральный директор компании, занимающейся машинным обучением, Гэри Маркус утверждают, что говорить об искусственном интеллекте как об автономном разуме, который может превзойти человека, пока рано. Все дело в том, что инструменты его разработки слишком просты, чтобы можно было создать по-настоящему гениальную машину. Но возможно ли преодолеть этот разрыв и если да, то как скоро? В книге авторы не только проводят краткий экскурс в историю роботов и дают оценку разработке ИИ в различных странах и компаниях, но и подробно рассказывают о том, чем же так кардинально отличается человеческий разум и почему ни одна нейросеть все еще не может соревноваться с ним.

Удивительная особенность искусственного интеллекта — самообучаемость. Кстати, его противники считают, что именно эта черта и приведет к тому, что однажды он восстанет против человека. Но как вообще получилось, что умные машины могут самостоятельно делать выводы, учиться и проводить работу над ошибками? Ответ на этот вопрос в своей содержательной и понятной книге дает Ян Лекун — лауреат премии Тьюринга и профессор Нью-Йоркского университета. Именно он стоит у истоков революции в области ИИ как один из изобретателей глубинного обучения машин, вдохновленного человеческим мозгом. Это произведение проливает свет на уникальное явление на стыке компьютерных наук и нейробиологии, а также подробно разбирает перспективы, проблемы и пути развития искусственного интеллекта.

Автор-футуролог уверен, что для создания искусственного интеллекта надо сначала разобраться в своем. Рэй Курцвейл проводит интересные параллели, рассказывает историю компьютерного моделирования мозга и объясняет, как появились нейросети. Автор дает свой прогноз развития ИИ. Сам Курцвейл декларирует, что ученые уже поняли, как работает человеческий мозг, и теперь дело за малым. «Приблизиться к Вселенной, а затем рассудочно решить ее судьбу, привнеся наш человеческий разум в ее небиологическую форму — вот наш удел», — резюмирует он.

Это отличное введение в технические аспекты искусственного интеллекта. Профессор Вашингтонского университета доступно рассказывает о машинном обучении и о поиске универсального обучающегося алгоритма, который сможет решать любые задачи. Домингос объясняет, как ИИ пересекается с нейробиологией и психологией, и размышляет, как технология изменит мир. По его мнению, главные изменения будут связаны с изобретением самообучающегося алгоритма, который не будет нуждаться в посредничестве человека.

Знакомство с искусственным интеллектом, пожалуй, стоит начать со статьи английского математика Алана Тьюринга «Вычислительные машины и разум», которая вышла в 1950 году. Это основополагающая работа в области ИИ. Автор задается важнейшим вопросом: «Может ли машина думать?» Тьюринг предлагает ответить на этот вопрос через «игру в имитацию» или тест собственной разработки, который мы теперь и знаем как тест Тьюринга. Его суть состоит в том, чтобы программа в течение пяти минут вела в письменном виде беседу с дознавателем. Тест пройден, если программа смогла обмануть допрашивающего в 30% случаев. По мнению самого Тьюринга, к 2000 году компьютер с памятью 109 единиц мог бы быть запрограммирован достаточно хорошо, чтобы пройти его тест. Однако этого не произошло до сих пор.