6 AI 및 머신러닝 최고의 책

인공지능의 세계는 용어와 다양한 기계 학습 알고리즘으로 인해 처음 접하는 사람에게는 어려울 수 있습니다. 가장 추천되는 50권 이상의 기계 학습 책을 읽은 후, 저는 반드시 읽어야 할 책 목록을 만들었습니다.

이 책은 소개하는 아이디어의 유형과 深層 학습, 강화 학습, 유전 알고리즘などの 다양한 개념이 어떻게 제시되는지에 따라 선택되었습니다. 가장 중요한 것은 이 목록이 미래를 위한 인공지능과 연구자를 위한 책임감 있게 설명 가능한 인공지능을 구축하기 위한 길을 준비하는 책들입니다.

#6. How AI Work: From Sorcery to Science by Ronald T. Kneusel

“How AI Works”는 기계 학습의 핵심 기본을 설명하기 위해 설계된 간결하고 명확한 책입니다. 이 책은 기계 학습의 풍부한 역사에 대해 배우게 됩니다. 유전 알고리즘과 신경망, 합성 신경망과 같은 이전 시스템에서 현대적인 방법론으로의 발전을 배울 수 있습니다. 이 책은 오늘날의 최첨단 생성 인공지능을 구동하는 Large Language Models (LLMs)의驚異的な 능력에 대해 논의합니다.

기본을 이해하는 것은 중요합니다. 예를 들어, 노이즈-이미지 기술이 기존 이미지를 복제하고 임의의 프롬프트에서 새로운 이미지를 생성하는 방법을 이해하는 것이 오늘날의 이미지 생성 기술의 힘을 이해하는 데 중요합니다. 이 책은 이러한 기본적인 측면을美しく 설명하여, 이미지 생성 기술의複雑さ와 내부 메커니즘을 이해할 수 있습니다.

저자 Ron Kneusel은 OpenAI의 ChatGPT와 LLM 모델이真正한 인공지능의 시작을 의미한다는 자신의 관점을 설명하는 훌륭한 노력을 보여줍니다. 그는 다양한 LLM이 직관적으로 마음의 이론을 이해할 수 있는 출현 특성을 가지고 있다는 것을 설명합니다. 이러한 출현 특성은 모델의 크기에 따라 더 강력하고 영향력이 커집니다. Kneusel은 더 많은 매개변수가 더熟練하고 성공적인 LLM 모델을 제공한다는 것을 설명합니다.

이 책은 인공지능의 세계를 더 배우고 싶은 사람들에게詳細한 개요를 제공하며, 기계 학습 기술의 발전을 설명합니다. 초보자이든 전문가이든, “How AI Works”는 변혁적인 기술에 대한 세련된 이해를 제공합니다.

#5. Life 3.0 by Max Tegmark

“Life 3.0″은 미래에 인공지능과 함께 어떻게 공존할 것인지를 탐구하는雄大한 목표를 가지고 있습니다. 인공지능 일반 지능 (AGI)은 1965年に 영국의 수학자 Irving Good가 제시한 지능 폭발 논증의 궁극적이고 불가피한 결과입니다. 이 논증은 超人적인 지능이 자기 개선할 수 있는 기계의 결과가 될 것이라고 주장합니다. 지능 폭발에 대한 유명한 인용구는 다음과 같습니다.

“초인적인 기계를 정의하기 위해, 어떤 사람보다도 지능적인 활동을 훨씬 능가할 수 있는 기계를 생각해 보십시오. 기계 설계는 이러한 지능적인 활동 중 하나이므로, 超人적인 기계는 더 나은 기계를 설계할 수 있을 것입니다. 그러면 의심할 여지없이 ‘지능 폭발’이 발생할 것이며, 인간의 지능은遠く 뒤처질 것입니다. 따라서 첫 번째 超人적인 기계는 인간이 만들어야 할 마지막 발명품입니다.”

Max Tegmark은 AGI가 통제하는 세계에서 살고 있는 미래의 이론적인 시나리오를 시작합니다. 여기서부터 폭발적인 질문들이 나타납니다. 지능은 무엇인가? 기억은 무엇인가? 계산은 무엇인가? 학습은 무엇인가? 이러한 질문과 가능한 답변은 어떻게 기계 학습의 다양한 유형을 사용하여 자기 개선의 돌파구를 달성하여 인간 수준의 지능과 궁극적으로 超人적인 지능을 달성하는 기계를 만들 수 있을까요?

이러한 유형의 전방思考과 중요한 질문이 “Life 3.0″에서 탐구됩니다. Life 1.0은 유전자가 수정되는 진화만을 통해 변경할 수 있는 단순한 생명체입니다. Life 2.0은 자신의 소프트웨어를 재설계할 수 있는 생명체입니다. 예를 들어, 새로운 언어 또는 기술을 배우는 것입니다. Life 3.0은 자신의 행동과 기술을 수정할 수 있는 인공지능뿐만 아니라 자신의 하드웨어도 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇 자체를 업그레이드하는 것입니다.

AGI의 이점과 함정들을 이해할 때, 우리는 친절한 인공지능을 구축하여 우리의 목표와 일치하도록 하는 옵션을 검토하기 시작할 수 있습니다. 이를 위해 우리는 의식이 무엇인지, 인공지능의 의식이 우리와 어떻게 다른지 이해해야 합니다.

이 책에서 다루는 많은 핫 토픽이 있으며, 인공지능 일반 지능이 잠재적으로 위협이 될 수 있는가, 또는 인류 문명의 미래를 위한 잠재적인 생명선이 될 수 있는가를 이해하려는 모든 사람에게 필독서입니다.

#4. Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control by Stuart Russell

만약 우리가 창조자보다 더 지능적인 지능적인 에이전트를 구축한다면, 어떻게 하면 기계가 우리의 목표를 달성하도록 설득할 수 있을까요?

이것이 책 “Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control“의 가장 중요한 개념 중 하나입니다. Norbert Wiener가 말했듯이, 우리는 “기계에 목적을 넣지 않아야 합니다.” 너무 확신에 찬 목표를 가진 지능적인 기계는 궁극적으로 위험한 인공지능입니다. 즉, 기계가 자신의 목적을 수행하는 데 필요한 모든 것을 수행하는 것을 허용해서는 안 됩니다.

Stuart Russell이 설명한 어려움은 명령된 명령이 절대로 수행되어서는 안 된다는 것을 인공지능/로봇에 지시하는 것입니다. 예를 들어, 인간의 생명을 희생해서 커피를 가져오거나, 점심을 제공하기 위해 고양이를 구울 수 없습니다. “공항까지 가능한 한 빨리 데려다주세요”라는 지시가 속도 제한을 위반하는 것을 의미하지 않는다는 것을 이해해야 합니다. 만약 인공지능이 이것을 잘못 이해한다면, 안전 장치는 예방 조치입니다. 불확실성으로 인해 인공지능은 작업을 수행하기 전에 자신을 도전하고 확인을 요청할 수 있습니다.

1965년에 I.J Good는 “첫 번째 超人적인 기계에 대한 추측”이라는 제목의 논문에서 “인간의 생존은 초인적인 기계의 조기 구축에 달려 있습니다”라고 말했습니다. 생태학적, 생물학적, 인도주의적 재난으로부터 우리를 구하기 위해 가능한 한 발전된 인공지능을 구축해야 할 수 있습니다.

이 논문은 지능 폭발에 대해 설명합니다. 즉, 超人적인 기계는 더 나은 기계를 설계할 수 있으며, 이것은 궁극적으로 인공지능 일반 지능의 생성으로 이어집니다. AGI는 처음에는 인간과 같은 지능을 가지지만, 짧은 시간 내에 인간을 능가할 것입니다. 이러한 불가피한 결론으로 인해 인공지능 개발자는 이 책에서 공유하는 핵심 원리를 실제화하고 안전하게 인공지능 시스템을 설계하는 방법을 배우야 합니다.

Stuart Russell은 인공지능 연구에서 물러서지 말라고 말합니다. 우리는 앞으로 나아가야 합니다. 이 책은 안전하고 책임감 있고 증명 가능한 인공지능 시스템을 설계하기 위한 지침서입니다.

#3. How to Create a Mind by Ray Kurzweil

Ray Kurzweil은 세계 최고의 발명가, 사상가, 미래학자 중 한 명입니다. 그는 월 스트리트 저널에서 “휴식 없는 천재”라고 불렸으며, 포브스誌에서 ” 궁극의思考 기계”라고 불렸습니다. 그는 또한 Singularity University의 공동 창립자입니다. 그의 대표작은 “The Singularity is Near”입니다. “How to Create a Mind“는 그의 다른 작품과는 달리, 지수적 성장의 문제를 다루지 않고, 인간의 뇌를 이해하여 궁극의 思考 기계를 만들기 위해 역공학적으로 이해하는 방법에 중점을 둡니다.

이 책의 핵심 원리는 인간 뇌에서 패턴 인식이 어떻게 작동하는지 이해하는 것입니다. 인간은 일상 생활에서 패턴을 어떻게 인식합니까? 이러한 연결은 어떻게 뇌에서 형성됩니까? 이 책은 이러한 기본적인 측면을 시작으로, 이미지 생성 기술의複雑さ와 내부 메커니즘을 이해할 수 있습니다.

이 책은 또한 “가속되는 회귀의 법칙”을 소개합니다. 이는 기술과 기술의 발전 속도가 가속화되는 경향으로 인해 발전이 스스로를 급격히 증가시키는 것을 보여줍니다. 이러한 思考는 인간의 뇌를 이해하고 역공학적으로 이해하는 속도를 적용할 수 있습니다. 인간의 뇌를 이해하는 가속화된 이해는 인공지능 일반 지능 시스템을 구축하는 데 적용될 수 있습니다.

이 책은 인공지능의 미래에革命적인 영향을 미쳤으며, Eric Schmidt는 이 책을 읽은 후 Ray Kurzweil을 인공지능 프로젝트에 참여시켰습니다. 이 책은 인간의 신경망이 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 필독서입니다.

#2. The Master Algorithm by Pedro Domingos

“The Master Algorithm”의 중심 가설은 모든 지식 – 과거, 현재, 미래 -가 데이터에서 단일, 보편적인 학습 알고리즘에 의해 파생될 수 있다는 것입니다. 이 책은 최고의 기계 학습 방법론에 대해 자세히 설명하고, 다양한 알고리즘이 어떻게 작동하는지, 어떻게 최적화할 수 있는지, 어떻게 협력하여 궁극적인 목표인 마스터 알고리즘을 달성할 수 있는지에 대해 설명합니다. 마스터 알고리즘은 우리가 제공하는 모든 문제를 해결할 수 있는 알고리즘입니다.

이 책은 Naïve Bayes와 같은 간단한 알고리즘으로 시작하여, 한 개의 단순한 방정식으로 설명할 수 있습니다. 여기서부터 더 흥미로운 기계 학습 기술로 가속화됩니다. 마스터 알고리즘을 향한 기술을 이해하기 위해, 우리는 신경과학, 자연 선택, 물리학, 통계학, 컴퓨터 과학의 근본을 배우게 됩니다.

이 책은 기계 학습을 위한 프레임워크를 제시하며, 다른 모든 기계 학습 책은 이 프레임워크를 기반으로 합니다. 이 책은 두 번째 자리를 차지했습니다.

#1. A Thousand Brains by Jeff Hawkins

“A Thousand Brains”는 이전의 책 “On Intelligence”에서 논의된 개념을 기반으로 합니다. “On Intelligence”는 인간 지능이 어떻게 작동하는지 이해하는 프레임워크를 탐구했으며, 이러한 개념을 궁극의 인공지능과 인공지능 일반 지능 시스템을 구축하는 데 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 논의했습니다. 이 책은 우리의 뇌가 경험하기 전에 무엇을 예측하는지 분석합니다.

“A Thousand Brains”는 제프 호킨즈와 그가 설립한 회사 Numenta의 최신 연구를 기반으로 합니다. Numenta의 주요 목표는 대뇌 피질이 어떻게 작동하는지에 대한 이론을 개발하는 것입니다. 두 번째 목표는 이 뇌 이론을 기계 학습과 기계 지능에 어떻게 적용할 수 있는지입니다.

이 책은 “Thousand Brains” 이론이 무엇인지, 참조 프레임이 무엇인지, 이론이 실제 세계에서 어떻게 작동하는지에 대해 설명합니다. 이 이론의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나는 대뇌 피질이 어떻게 진화했는지 이해하는 것입니다.

대뇌 피질은 다른 포유류와 마찬가지로 작게 시작했지만, 출생 운河의 크기만큼만 증가했습니다. 이것은 새로운 것을 만들지 않고, 기본 회로를 반복적으로 복사함으로써 이루어졌습니다. 본질적으로, 인간을 다른 동물과 구별하는 것은 뇌의 유기적 물질이 아니라, 대뇌 피질을 형성하는 동일한 요소의 복사본의 수입니다.

이 책은 이 이론을 인공지능을 구축하는 데 어떻게 적용할 수 있는지, 그리고 이 이론이 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 논의합니다. Jeff Hawkins는 대뇌 피질이 어떻게 작동하는지, 그리고 이것이 인공지능 일반 지능 시스템을 구축하는 데 어떻게 사용될 수 있는지에 대해 훌륭한 일을 했습니다.