أفضل 6 كتب للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي على الإطلاق (مايو 2024)

يمكن أن يكون عالم الذكاء الاصطناعي مخيفًا بسبب المصطلحات وخوارزميات التعلم الآلي المختلفة المتوفرة. بعد قراءة أكثر من 50 كتابًا من الكتب الموصى بها بشدة حول التعلم الآلي، قمت بتجميع قائمتي الشخصية للكتب التي يجب قراءتها.

تستند الكتب التي تم اختيارها إلى أنواع الأفكار التي يتم تقديمها ومدى جودة عرض المفاهيم المختلفة مثل التعلم العميق والتعلم المعزز والخوارزميات الجينية. الأهم من ذلك كله أن القائمة مبنية على الكتب التي تمهد الطريق إلى الأمام للمستقبليين والباحثين نحو بناء ذكاء اصطناعي مسؤول وقابل للتفسير.

# 6. كيف يعمل الذكاء الاصطناعي: من السحر إلى العلم بواسطة رونالد تي كنوسيل

"كيف يعمل الذكاء الاصطناعي" هو كتاب موجز وواضح مصمم لتحديد الأساسيات الأساسية للتعلم الآلي. يسهل هذا الكتاب التعرف على التاريخ الغني للتعلم الآلي، والرحلة من بداية أنظمة الذكاء الاصطناعي القديمة إلى ظهور المنهجيات المعاصرة.

التاريخ متعدد الطبقات، بدءًا من أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الأساس الجيد مثل آلات المتجهات الداعمة، وأشجار القرار، والغابات العشوائية. مهدت هذه الأنظمة السابقة الطريق لتطورات رائدة، مما أدى إلى تطوير أساليب أكثر تطورًا مثل الشبكات العصبية والشبكات العصبية التلافيفية. يناقش الكتاب القدرات المذهلة التي تقدمها نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، والتي تعد القوة الدافعة وراء الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديث.

إن فهم الأساسيات، مثل كيف يمكن لتقنية تحويل الضوضاء إلى صورة أن تحاكي الصور الموجودة وحتى إنشاء صور جديدة غير مسبوقة من مطالبات تبدو عشوائية، أمر بالغ الأهمية في فهم القوى التي تدفع مولدات الصور اليوم. يشرح هذا الكتاب بشكل جميل هذه الجوانب الأساسية، مما يسمح للقراء بفهم التعقيدات والآليات الأساسية لتقنيات توليد الصور.

يُظهر المؤلف رون كنيوسيل جهدًا جديرًا بالثناء في توضيح وجهات نظره حول السبب الذي يجعل ChatGPT من OpenAI ونموذج LLM الخاص به يشيران إلى بداية الذكاء الاصطناعي الحقيقي. إنه يعرض بدقة كيف تظهر LLMs المتميزة خصائص ناشئة قادرة على فهم نظرية العقل بشكل حدسي. ويبدو أن هذه الخصائص الناشئة أصبحت أكثر وضوحًا وتأثيرًا بناءً على حجم نموذج التدريب. يناقش Kneusel كيف تؤدي كمية أكبر من المعلمات عادةً إلى نماذج LLM الأكثر كفاءة ونجاحًا، مما يوفر رؤى أعمق حول ديناميكيات التوسع وفعالية هذه النماذج.

يعد هذا الكتاب منارة لأولئك الذين يرغبون في معرفة المزيد عن عالم الذكاء الاصطناعي، حيث يقدم نظرة عامة مفصلة وشاملة عن المسار التطوري لتقنيات التعلم الآلي، من أشكالها البدائية إلى الكيانات الرائدة اليوم. سواء كنت مبتدئًا أو شخصًا يتمتع بفهم كبير للموضوع، فإن كتاب "كيف يعمل الذكاء الاصطناعي" مصمم لتزويدك بفهم دقيق للتقنيات التحويلية التي تستمر في تشكيل عالمنا.

# 5. الحياة 3.0 بواسطة ماكس تيجمارك

"الحياة 3.0"هدفًا طموحًا وهو استكشاف إمكانيات كيفية التعايش مع الذكاء الاصطناعي في المستقبل. الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو النتيجة النهائية والحتمية لـ حجة الانفجار الاستخباراتي قدمها عالم الرياضيات البريطاني إيرفينغ جود في عام 1965. وتنص هذه الحجة على أن الذكاء الخارق سيكون نتيجة لآلة يمكنها باستمرار تحسين ذاتها. الاقتباس الشهير للانفجار الاستخباري كالتالي:

"دعونا يتم تعريف الآلة فائقة الذكاء على أنها آلة يمكنها تجاوز جميع الأنشطة الفكرية لأي رجل مهما كان ذكيًا. نظرًا لأن تصميم الآلات هو أحد هذه الأنشطة الفكرية ، يمكن لآلة فائقة الذكاء أن تصمم آلات أفضل ؛ عندها سيكون هناك بلا شك "انفجار استخباراتي" ، وستترك ذكاء الإنسان بعيدًا. وبالتالي فإن أول آلة فائقة الذكاء هي آخر اختراع يحتاج الإنسان إلى صنعه على الإطلاق ".

يطلق Max Tegmark الكتاب في المستقبل النظري للعيش في عالم يتحكم فيه الذكاء الاصطناعي العام. من هذه اللحظة فصاعدًا ، يتم طرح أسئلة متفجرة مثل ما هو الذكاء؟ ما هي الذاكرة؟ ما هو الحساب؟ وماذا نتعلم؟ كيف تؤدي هذه الأسئلة والإجابات المحتملة في النهاية إلى نموذج الآلة التي يمكنها استخدام أنواع مختلفة من التعلم الآلي لتحقيق الاختراقات في تحسين الذات المطلوبة لتحقيق مستوى الذكاء البشري ، والذكاء الخارق الناتج الذي لا مفر منه؟

هذا هو نوع التفكير المستقبلي والأسئلة المهمة التي تستكشفها Life 3.0. الحياة 1.0 هي أشكال حياة بسيطة مثل البكتيريا التي لا يمكن أن تتغير إلا من خلال التطور الذي يعدل الحمض النووي الخاص بها. Life 2.0 هي أشكال حياة يمكنها إعادة تصميم برامجها الخاصة مثل تعلم لغة أو مهارة جديدة. Life 3.0 عبارة عن ذكاء اصطناعي لا يمكنه تعديل سلوكه ومهاراته فحسب ، بل يمكنه أيضًا تعديل أجهزته الخاصة ، على سبيل المثال ترقية الذات الروبوتية.

فقط عندما نفهم مزايا وعيوب الذكاء الاصطناعي العام ، يمكننا بعد ذلك البدء في مراجعة الخيارات للتأكد من أننا نبني ذكاءً اصطناعيًا ودودًا يمكن أن يتوافق مع أهدافنا. من أجل القيام بذلك ، قد نحتاج أيضًا إلى فهم ما هو الوعي؟ وكيف سيختلف وعي الذكاء الاصطناعي عن وعينا؟

هناك العديد من الموضوعات الساخنة التي تم استكشافها في هذا الكتاب ، ويجب أن تكون القراءة إلزامية لأي شخص يرغب حقًا في فهم كيف أن الذكاء الاصطناعي العام يمثل تهديدًا محتملاً ، فضلاً عن كونه شريان الحياة المحتمل لمستقبل الحضارة الإنسانية.

# 4. التوافق البشري: الذكاء الاصطناعي ومشكلة التحكم بواسطة ستيوارت راسل

ماذا يحدث إذا نجحنا في بناء وكيل ذكي ، شيء يدرك ، ويعمل ، ويكون أكثر ذكاءً من صانعيه؟ كيف سنقنع الآلات بتحقيق أهدافنا بدلاً من أهدافها الخاصة؟

ما سبق هو ما يؤدي إلى أحد أهم مفاهيم الكتاب "التوافق البشري: الذكاء الاصطناعي ومشكلة التحكم"هو أننا يجب أن نتجنب" وضع هدف في الآلة "، كما قال نوربرت وينر ذات مرة. الآلة الذكية المؤكدة للغاية من أهدافها الثابتة هي النوع المطلق من الذكاء الاصطناعي الخطير. بعبارة أخرى ، إذا أصبح الذكاء الاصطناعي غير راغب في النظر في احتمال أن يكون خاطئًا في أداء الغرض والوظيفة المبرمجة مسبقًا ، فقد يكون من المستحيل إيقاف نظام الذكاء الاصطناعي من تلقاء نفسه.

تكمن الصعوبة التي أوضحها ستيوارت راسل في إرشاد الذكاء الاصطناعي / الروبوت بأنه لا يُقصد تحقيق أي أمر موجه بأي ثمن. ليس من المقبول التضحية بحياة الإنسان لجلب القهوة ، أو شواء القطة لتزويدها بالغداء. يجب أن يكون مفهوما أن عبارة "اصطحبني إلى المطار في أسرع وقت ممكن" ، لا تعني أنه قد يتم انتهاك قوانين السرعة ، حتى لو لم تكن هذه التعليمات صريحة. إذا أخطأ الذكاء الاصطناعي أعلاه ، فإن الأمان من الفشل هو مستوى معين من عدم اليقين مبرمج مسبقًا. مع بعض عدم اليقين ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتحدى نفسه قبل إكمال المهمة ، ربما للحصول على تأكيد شفهي.

في ورقة عام 1965 بعنوان "تكهنات بشأن أول آلة فائقة الذكاء"، قال IJ Good ، وهو عالم رياضيات لامع عمل جنبًا إلى جنب مع آلان تورينج ،" إن بقاء الإنسان يعتمد على البناء المبكر لآلة فائقة الذكاء ". من الممكن تمامًا لإنقاذ أنفسنا من كارثة بيئية وبيولوجية وإنسانية أن نبني أكثر ذكاء اصطناعي تقدمًا يمكننا القيام به.

تشرح هذه الورقة البحثية انفجار الذكاء ، وهذه النظرية هي أن الآلة فائقة الذكاء يمكنها تصميم آلات أفضل وأفضل مع كل تكرار ، وهذا يؤدي حتماً إلى إنشاء الذكاء الاصطناعي العام. في حين أن الذكاء الاصطناعي العام قد يكون في البداية ذكاءً مساوياً للإنسان ، إلا أنه سيتجاوز البشر بسرعة في غضون فترة زمنية قصيرة. بسبب هذا الاستنتاج السابق ، من المهم لمطوري الذكاء الاصطناعي أن يحققوا المبادئ الأساسية التي يتم مشاركتها في هذا الكتاب وأن يتعلموا كيفية تطبيقها بأمان على تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي لا يمكنها خدمة البشر فحسب ، بل أيضًا إنقاذ البشر من أنفسهم. .

كما أوضح ستيوارت راسل ، الانسحاب من أبحاث الذكاء الاصطناعي ليس خيارًا ، يجب علينا المضي قدمًا. هذا الكتاب هو خارطة طريق لتوجيهنا نحو تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي آمنة ومسؤولة ومفيدة بشكل مثبت.

# 3. كيف تصنع عقل بواسطة راي كورزويل

راي كورزويل أحد المخترعين والمفكرين والمستقبليين الرائدين في العالم ، وقد تمت الإشارة إليه على أنه "العبقرية المضطربة" لصحيفة وول ستريت جورنال و "آلة التفكير المطلقة" لمجلة فوربس. وهو أيضًا أحد مؤسسي جامعة التفرد ، واشتهر بكتابه الرائد "التفرد قريب". "كيف تصنع عقل"يتناول بشكل أقل قضايا النمو الأسي التي تعتبر سمات مميزة لعمله الآخر ، ولكنه يركز بدلاً من ذلك على كيفية حاجتنا إلى فهم الدماغ البشري من أجل عكس هندسته لإنشاء آلة التفكير النهائية.

أحد المبادئ الأساسية الموضحة في هذا العمل الأساسي هو كيفية عمل التعرف على الأنماط في الدماغ البشري. كيف يتعرف البشر على الأنماط في الحياة اليومية؟ كيف تتشكل هذه الروابط في الدماغ؟ يبدأ الكتاب بفهم التفكير الهرمي ، وهذا هو فهم هيكل يتكون من عناصر متنوعة مرتبة في نمط ، ثم يمثل هذا الترتيب رمزًا مثل حرف أو حرف ، ثم يتم ترتيب هذا بشكل أكبر في نمط أكثر تقدمًا مثل كلمة ، وفي النهاية جملة. في النهاية تشكل هذه الأنماط أفكارًا ، وتتحول هذه الأفكار إلى منتجات يتحمل الإنسان مسؤولية بنائها.

نظرًا لأنه كتاب راي كورزويل ، فإنه بالطبع لا يستغرق وقتًا طويلاً قبل تقديم التفكير الأسي. ال "قانون تسريع العوائدهي السمة المميزة لهذا الكتاب الأساسي. يوضح هذا القانون كيفية تسارع التقنيات ووتيرة التسارع بسبب الميل للتقدم للتغذية على نفسها ، مما يزيد من معدل التقدم. يمكن بعد ذلك تطبيق هذا التفكير على مدى سرعة تعلمنا لفهم وهندسة الدماغ البشري. يمكن بعد ذلك تطبيق هذا الفهم السريع لأنظمة التعرف على الأنماط في الدماغ البشري من أجل بناء نظام الذكاء الاصطناعي العام.

كان هذا الكتاب تحويليًا لمستقبل الذكاء الاصطناعي ، لدرجة أن إريك شميدت وظف راي كورزويل للعمل في مشاريع الذكاء الاصطناعي بعد الانتهاء من قراءة هذا الكتاب الأساسي. من المستحيل تحديد الخطوط العريضة لجميع الأفكار والمفاهيم التي تمت مناقشتها في مقال قصير ، ومع ذلك ، من المفيد قراءة الكتاب لفهم كيفية عمل الشبكات العصبية البشرية بشكل أفضل من أجل تصميم متقدم. شبكة اعصاب صناعية.

التعرف على الأنماط هو العنصر الأساسي للتعلم العميق ، وهذا الكتاب يوضح السبب.

# 2. الخوارزمية الرئيسية بواسطة بيدرو دومينغوس

الفرضية المركزية الخوارزمية الرئيسية هو أن كل المعرفة - الماضي والحاضر والمستقبل - يمكن اشتقاقها من البيانات بواسطة خوارزمية تعلم عالمية واحدة يتم تحديدها كميا كخوارزمية رئيسية. يُفصِّل الكتاب بعضًا من أفضل منهجيات التعلم الآلي ، ويقدم تفسيرات مفصلة لكيفية عمل الخوارزميات المختلفة ، وكيف يمكن تحسينها ، وكيف يمكنهم العمل بشكل تعاوني لتحقيق الهدف النهائي المتمثل في إنشاء الخوارزمية الرئيسية. هذه خوارزمية قادرة على حل أي مشكلة نطعمها ، وهذا يشمل علاج السرطان.

سيبدأ القارئ بالتعلم عن نايف بايز، خوارزمية بسيطة يمكن تفسيرها في معادلة واحدة بسيطة. ومن هناك ، يتم تسريع السرعة الكاملة إلى تقنيات تعلم آلي أكثر إثارة للاهتمام. من أجل فهم التقنيات التي تدفعنا نحو هذه الخوارزمية الرئيسية ، نتعرف على الأساسيات المتقاربة. أولاً ، من علم الأعصاب نتعلم عن مرونة الدماغ والشبكات العصبية البشرية. ثانيًا ، ننتقل إلى الانتقاء الطبيعي في درس لفهم كيفية تصميم خوارزمية جينية تحاكي التطور والانتقاء الطبيعي. باستخدام الخوارزمية الجينية ، تتقاطع مجموعة من الفرضيات في كل جيل وتتحول ، ومن هناك تنتج الخوارزميات الأصلح الجيل التالي. يقدم هذا التطور أقصى درجات التحسين الذاتي.

تأتي الحجج الأخرى من الفيزياء والإحصاء وبالطبع أفضل ما في علوم الكمبيوتر. من المستحيل إجراء مراجعة شاملة لجميع الجوانب المختلفة التي يتطرق إليها هذا الكتاب ، نظرًا لنطاق الكتب الطموح لوضع إطار عمل لبناء الخوارزمية الرئيسية. هذا الإطار هو الذي دفع هذا الكتاب إلى المرتبة الثانية ، حيث تبني جميع كتب التعلم الآلي الأخرى على هذا بشكل أو شكل ما.

# 1. ألف عقل بواسطة جيف هوكينز

"ألف عقل"يعتمد على المفاهيم التي تمت مناقشتها في الكتاب السابق لجيف هوكينز بعنوان" حول الذكاء ". استكشف "في الذكاء" إطار العمل لفهم كيفية عمل الذكاء البشري ، وكيف يمكن بعد ذلك تطبيق هذه المفاهيم نحو بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي النهائية. إنه يحلل بشكل أساسي كيف تتنبأ أدمغتنا بما سنختبره قبل تجربته.

في حين أن "ألف عقل" هو كتاب مستقل رائع ، إلا أنه سيكون من الأفضل الاستمتاع به والتقدير إذا "على الذكاء"يقرأ أولاً.

يعتمد فيلم "A Thousand Brains" على أحدث الأبحاث التي أجراها جيف هوكينز والشركة التي أسسها تدعى نومينتا. يهدف Numenta بشكل أساسي إلى تطوير نظرية حول كيفية عمل القشرة المخية الحديثة ، والهدف الثانوي هو كيفية تطبيق نظرية الدماغ هذه على التعلم الآلي والذكاء الآلي.

استلزم أول اكتشاف رئيسي لـ Numenta في عام 2010 كيفية قيام الخلايا العصبية بالتنبؤات ، واشتمل الاكتشاف الثاني في عام 2016 على إطارات مرجعية شبيهة بالخرائط في القشرة المخية الحديثة. يُفصِّل الكتاب أولاً وقبل كل شيء ماهية "نظرية الألف عقل" ، وما هي الأطر المرجعية ، وكيف تعمل النظرية في العالم الحقيقي. أحد المكونات الأساسية وراء هذه النظرية هو فهم كيفية تطور القشرة المخية الحديثة إلى حجمها الحالي.

بدأت القشرة المخية الحديثة صغيرة ، على غرار الثدييات الأخرى ، لكنها نمت بشكل كبير (حيث كانت محدودة فقط بحجم قناة الولادة) ليس عن طريق إنشاء أي شيء جديد ، ولكن عن طريق نسخ دائرة أساسية بشكل متكرر. في الجوهر ، ما يميز البشر ليس المادة العضوية للدماغ ولكن عدد نسخ العناصر المتطابقة التي تشكل القشرة المخية الحديثة.

تتطور النظرية أيضًا إلى كيفية تكوين القشرة المخية الحديثة مع ما يقرب من 150,000 عمود قشري غير مرئي تحت المجهر حيث لا توجد حدود مرئية بينها. كيف تتواصل هذه الأعمدة القشرية فيما بينها ، هو تنفيذ خوارزمية أساسية مسؤولة عن كل جانب من جوانب الإدراك والذكاء.

والأهم من ذلك أن الكتاب يكشف عن كيفية تطبيق هذه النظرية في بناء آلات ذكية ، والآثار المستقبلية المحتملة على المجتمع. على سبيل المثال ، يتعلم الدماغ نموذجًا للعالم من خلال ملاحظة كيفية تغير المدخلات بمرور الوقت ، خاصة عند تطبيق الحركة. تتطلب الأعمدة القشرية إطارًا مرجعيًا مثبتًا على كائن ، وتسمح هذه الإطارات المرجعية للعمود القشري بمعرفة مواقع الميزات التي تحدد واقع الكائن. يمكن للإطارات المرجعية في جوهرها تنظيم أي نوع من المعرفة. يؤدي هذا إلى الجزء الأكثر أهمية في هذا الكتاب الأساسي ، فهل يمكن أن تكون الأطر المرجعية الحلقة المفقودة الحيوية نحو بناء نظام ذكاء اصطناعي أكثر تقدمًا أو حتى نظام AGI؟ يؤمن جيف نفسه بمستقبل حتمي عندما يتعلم الذكاء الاصطناعي العام نماذج من العالم باستخدام أطر مرجعية تشبه الخرائط تشبه القشرة المخية الحديثة ، ويقوم بعمل رائع يوضح سبب اعتقاده بذلك.