6 лучших книг всех времен по машинному обучению и искусственному интеллекту (май 2024 г.)

Мир ИИ может быть пугающим из-за доступной терминологии и различных алгоритмов машинного обучения. Прочитав более 50 наиболее рекомендуемых книг по машинному обучению, я составил свой личный список книг, которые необходимо прочитать.

Выбранные книги основаны на типах представленных идей и на том, насколько хорошо представлены различные концепции, такие как глубокое обучение, обучение с подкреплением и генетические алгоритмы. Что наиболее важно, список основан на книгах, которые лучше всего прокладывают путь футуристам и исследователям к созданию доказуемо ответственного и объяснимого ИИ.

# 6. Как работает ИИ: от колдовства к науке Рональд Т. Кнейзель

«Как работает искусственный интеллект» — это краткая и понятная книга, призванная изложить основные основы машинного обучения. Эта книга помогает узнать о богатой истории машинного обучения, начиная с создания устаревших систем искусственного интеллекта и заканчивая появлением современных методологий.

История многослойна, начиная с хорошо обоснованных систем искусственного интеллекта, таких как машины опорных векторов, деревья решений и случайные леса. Эти более ранние системы проложили путь к революционным достижениям, ведущим к разработке более сложных подходов, таких как нейронные сети и сверточные нейронные сети. В книге обсуждаются невероятные возможности, предлагаемые моделями большого языка (LLM), которые являются основой современного генеративного искусственного интеллекта.

Понимание основ, таких как то, как технология преобразования шума в изображение может воспроизводить существующие изображения и даже создавать новые, беспрецедентные изображения из, казалось бы, случайных подсказок, имеет решающее значение для понимания сил, движущих сегодняшних генераторов изображений. Эта книга прекрасно объясняет эти фундаментальные аспекты, позволяя читателям понять тонкости и основную механику технологий генерации изображений.

Рон Нюзель, автор, демонстрирует похвальные усилия по разъяснению своей точки зрения на то, почему ChatGPT OpenAI и его модель LLM означают начало настоящего ИИ. Он тщательно показывает, как различные LLM проявляют новые свойства, способные интуитивно понимать теорию разума. Эти новые свойства становятся более выраженными и влиятельными в зависимости от размера модели обучения. Кнейзель обсуждает, как большее количество параметров обычно приводит к созданию наиболее профессиональных и успешных моделей LLM, обеспечивая более глубокое понимание динамики масштабирования и эффективности этих моделей.

Эта книга является маяком для тех, кто хочет узнать больше о мире искусственного интеллекта, предлагая подробный, но понятный обзор эволюционной траектории технологий машинного обучения, от их рудиментарных форм до новаторских объектов сегодняшнего дня. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или человеком, хорошо разбирающимся в предмете, книга «Как работает искусственный интеллект» призвана дать вам более четкое понимание преобразующих технологий, которые продолжают формировать наш мир.

# 5. Жизнь 3.0 Макс Тегмарк

Жизнь 3.0” имеет амбициозную цель – изучить возможности того, как мы будем сосуществовать с ИИ в будущем. Искусственный общий интеллект (AGI) является конечным и неизбежным следствием Аргумент взрыва интеллекта сделан британским математиком Ирвингом Гудом еще в 1965 году. Этот аргумент гласит, что сверхчеловеческий интеллект будет результатом работы машины, способной постоянно самосовершенствоваться. Знаменитая цитата о взрыве интеллекта выглядит следующим образом:

«Пусть сверхразумная машина будет определена как машина, которая может намного превзойти все интеллектуальные действия любого человека, каким бы умным он ни был. Поскольку проектирование машин является одним из таких видов интеллектуальной деятельности, сверхразумная машина могла бы создавать еще более совершенные машины; тогда, несомненно, произойдет «взрыв интеллекта», и интеллект человека останется далеко позади. Таким образом, первая сверхразумная машина — это последнее изобретение, которое когда-либо понадобится человеку».

Макс Тегмарк запускает книгу в теоретическое будущее жизни в мире, который контролируется ОИИ. С этого момента и далее задаются взрывоопасные вопросы, например, что такое интеллект? Что такое память? Что такое вычисление? а чему учится? Как эти вопросы и возможные ответы в конечном итоге приводят к парадигме машины, которая может использовать различные типы машинного обучения для достижения прорывов в самосовершенствовании, необходимых для достижения человеческого уровня интеллекта и неизбежного в результате сверхразума?

Это тип дальновидного мышления и важные вопросы, которые исследует Life 3.0. Жизнь 1.0 — это простые формы жизни, такие как бактерии, которые могут измениться только в результате эволюции, изменяющей их ДНК. Life 2.0 — это формы жизни, которые могут перепроектировать свое собственное программное обеспечение, например, выучить новый язык или навык. Life 3.0 — это ИИ, который может не только изменять свое поведение и навыки, но также может изменять свое собственное оборудование, например, модернизировать свое роботизированное «я».

Только когда мы поймем преимущества и недостатки ОИИ, мы сможем приступить к рассмотрению вариантов, чтобы убедиться, что мы создаем дружественный ИИ, который может соответствовать нашим целям. Чтобы сделать это, нам также может понадобиться понять, что такое сознание? И чем сознание ИИ будет отличаться от нашего?

В этой книге исследуется множество горячих тем, и она должна быть обязательна к прочтению для всех, кто действительно хочет понять, насколько ОИИ представляет собой потенциальную угрозу, а также является потенциальным спасательным кругом для будущего человеческой цивилизации.

# 4. Совместимость с человеком: искусственный интеллект и проблема управления Стюарт Рассел

Что произойдет, если нам удастся создать разумного агента, нечто, что воспринимает, действует и является более разумным, чем его создатели? Как мы убедим машины достичь наших целей, а не их собственных целей?

Вышеизложенное приводит к одной из самых важных концепций книги:Совместимость с человеком: искусственный интеллект и проблема управлениязаключается в том, что мы должны избегать «закладывания цели в машину», как однажды сказал Норберт Винер. Умная машина, которая слишком уверена в своих фиксированных целях, — это высший тип опасного ИИ. Другими словами, если ИИ отказывается рассматривать возможность того, что он неправильно выполняет свою заранее запрограммированную цель и функцию, то может оказаться невозможным отключить систему ИИ.

Трудность, описанная Стюартом Расселом, заключается в том, чтобы проинструктировать ИИ/робота о том, что никакая проинструктированная команда не предназначена для выполнения любой ценой. Недопустимо жертвовать человеческой жизнью, чтобы принести кофе, или поджарить кошку, чтобы приготовить обед. Следует понимать, что «как можно быстрее доставьте меня в аэропорт» не означает, что могут быть нарушены правила превышения скорости, даже если это указание не является явным. Если ИИ ошибается в вышеуказанном, тогда отказоустойчивость — это определенный заранее запрограммированный уровень неопределенности. С некоторой неуверенностью ИИ может бросить вызов самому себе перед выполнением задачи, возможно, для получения словесного подтверждения.

В статье 1965 года под названием «Спекуляции относительно первой сверхразумной машины«И. Дж. Гуд, блестящий математик, работавший вместе с Аланом Тьюрингом, заявил: «Выживание человека зависит от раннего создания сверхразумной машины». Вполне возможно, что для того, чтобы спасти себя от экологической, биологической и гуманитарной катастрофы, мы должны создать самый совершенный ИИ, какой только сможем.

Эта основополагающая статья объясняет взрыв интеллекта, эта теория состоит в том, что сверхинтеллектуальная машина может создавать еще более совершенные и совершенные машины с каждой итерацией, и это неизбежно ведет к созданию ОИИ. Хотя изначально ОИИ может иметь такой же интеллект, как и человек, он быстро превзойдет людей в течение короткого промежутка времени. Из-за этого заранее сделанного вывода разработчикам ИИ важно актуализировать основные принципы, изложенные в этой книге, и научиться безопасно применять их при разработке систем ИИ, способных не только служить людям, но и спасать людей от самих себя. .

Как отметил Стюарт Рассел, отказ от исследований в области ИИ невозможен, мы должны двигаться вперед. Эта книга — дорожная карта, которая поможет нам разработать безопасные, ответственные и доказуемо полезные системы искусственного интеллекта.

# 3. Как создать разум Рэй Курцвейл

Рэй Курцвейл один из ведущих изобретателей, мыслителей и футуристов мира, его называли «неугомонный гений» по версии The Wall Street Journal и «совершенно мыслящая машина» по версии журнала Forbes. Он также является соучредителем Singularity University и наиболее известен своей новаторской книгой «Сингулярность рядом». “Как создать разум” в меньшей степени затрагивает проблемы экспоненциального роста, которые являются отличительными чертами других его работ, вместо этого он фокусируется на том, как нам нужно понять человеческий мозг, чтобы реконструировать его для создания совершенной мыслящей машины.

Один из основных принципов, изложенных в этой основополагающей работе, заключается в том, как работает распознавание образов в человеческом мозгу. Как люди распознают закономерности в повседневной жизни? Как формируются эти связи в мозгу? Книга начинается с понимания иерархического мышления, это понимание структуры, состоящей из различных элементов, которые расположены в виде шаблона, затем это расположение представляет собой символ, такой как буква или символ, а затем это далее организовано в более продвинутый шаблон. например, слово, а затем и предложение. В конце концов, эти шаблоны формируют идеи, и эти идеи трансформируются в продукты, за создание которых отвечают люди.

Так как это книга Рэя Курцвейла, то, конечно же, вскоре в ней будет представлено экспоненциальное мышление. “Закон ускоряющейся отдачи' - отличительная черта этой оригинальной книги. Этот закон демонстрирует, как технологии и темпы ускорения ускоряются из-за тенденции достижений питаться сами по себе, еще больше увеличивая скорость прогресса. Затем это мышление можно применить к тому, насколько быстро мы учимся понимать и реконструировать человеческий мозг. Это ускоренное понимание систем распознавания образов в человеческом мозгу затем можно применить для создания системы ОИИ.

Эта книга настолько изменила будущее ИИ, что Эрик Шмидт нанял Рэя Курцвейла для работы над проектами ИИ после того, как он закончил читать эту основополагающую книгу. Невозможно изложить все идеи и концепции, которые обсуждаются в короткой статье, тем не менее, это полезная книга, которую необходимо прочитать, чтобы лучше понять, как работают нейронные сети человека, чтобы разработать продвинутый искусственная нейронная сеть.

Распознавание образов — ключевой элемент глубокого обучения, и эта книга иллюстрирует почему.

# 2. Мастер Алгоритм Педро Домингос

Центральная гипотеза Мастер Алгоритм заключается в том, что все знания — прошлые, настоящие и будущие — могут быть получены из данных с помощью единого универсального алгоритма обучения, который количественно определяется как главный алгоритм. В книге подробно описаны некоторые из лучших методологий машинного обучения, в ней даются подробные объяснения того, как работают разные алгоритмы, как их можно оптимизировать и как совместно они могут работать для достижения конечной цели — создания Мастер-алгоритма. Это алгоритм, способный решить любую проблему, которую мы ему подаём, включая лечение рака.

Читатель начнет с изучения Наивный Байес, простой алгоритм, который можно объяснить одним простым уравнением. Оттуда он разгоняется на полной скорости до более интересных методов машинного обучения. Чтобы понять технологии, которые ускоряют нас к этому мастер-алгоритму, мы изучаем основы конвергенции. Во-первых, из нейронауки мы узнаем о пластичности мозга, нейронных сетях человека. Во-вторых, мы переходим к естественному отбору на уроке, чтобы понять, как разработать генетический алгоритм, моделирующий эволюцию и естественный отбор. С генетическим алгоритмом популяция гипотез в каждом поколении пересекается и мутирует, оттуда наиболее приспособленные алгоритмы производят следующее поколение. Эта эволюция предлагает максимальное самосовершенствование.

Другие аргументы исходят из физики, статистики и, конечно же, лучших компьютерных наук. Невозможно всесторонне рассмотреть все различные аспекты, затронутые в этой книге, из-за амбициозных масштабов книги по изложению основы для построения главного алгоритма. Именно эта структура отодвинула эту книгу на второе место, поскольку все другие книги по машинному обучению в той или иной форме основаны на ней.

# 1. Тысяча мозгов Джефф Хокинс

Тысяча мозгов» основывается на концепциях, которые обсуждались в предыдущей книге Джеффа Хокинса под названием «Об интеллекте». «Об интеллекте» исследовала основу для понимания того, как работает человеческий интеллект, и как эти концепции затем можно применить для создания совершенных систем ИИ и ОИИ. Он фундаментально анализирует, как наш мозг предсказывает то, что мы испытаем, прежде чем мы это испытаем.

Хотя «Тысяча мозгов» — отличная самостоятельная книга, она будет наиболее интересна и оценена, если:На интеллект» читается первым.

«Тысяча мозгов» основана на последнем исследовании Джеффа Хокинса и основанной им компании под названием Нумента. Основная цель Numenta — разработка теории о том, как работает неокортекс, а второстепенная цель — как эту теорию мозга можно применить к машинному обучению и машинному интеллекту.

Первое крупное открытие Numenta в 2010 году связано с тем, как нейроны делают прогнозы, а второе открытие в 2016 году касалось картоподобных систем отсчета в неокортексе. В книге в первую очередь подробно описывается, что такое «теория тысячи мозгов», что такое системы отсчета и как эта теория работает в реальном мире. Одним из наиболее фундаментальных компонентов этой теории является понимание того, как неокортекс развился до его нынешнего размера.

Неокортекс вначале был маленьким, как и у других млекопитающих, но он экспоненциально рос (ограничиваясь только размером родовых путей) не за счет создания чего-то нового, а за счет многократного копирования базовой схемы. По сути, людей отличает не органический материал мозга, а количество копий идентичных элементов, образующих неокортекс.

Теория далее развивается до того, как неокортекс формируется примерно из 150,000 XNUMX корковых столбцов, которые не видны под микроскопом, поскольку между ними нет видимых границ. То, как эти корковые столбцы взаимодействуют друг с другом, является реализацией фундаментального алгоритма, который отвечает за каждый аспект восприятия и интеллекта.

Что еще более важно, книга раскрывает, как эту теорию можно применить для создания интеллектуальных машин, и возможные последствия для общества в будущем. Например, мозг изучает модель мира, наблюдая, как входные данные меняются с течением времени, особенно когда применяется движение. Для корковых столбцов требуется система отсчета, которая привязана к объекту, эти системы отсчета позволяют корковому столбцу узнавать расположение функций, определяющих реальность объекта. По сути, системы отсчета могут организовать любой тип знаний. Это приводит к самой важной части этой основополагающей книги: могут ли системы отсчета потенциально стать жизненно важным недостающим звеном на пути к созданию более продвинутого ИИ или даже системы ОИИ? Сам Джефф верит в неизбежное будущее, когда ОИИ будет изучать модели мира, используя подобные картам системы отсчета, подобные неокортексу, и он проделал замечательную работу, иллюстрируя, почему он в это верит.