6 En İyi Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Kitabı

Yapay zeka dünyası, kullanılan terminoloji ve mevcut olan çeşitli makine öğrenimi algoritmaları nedeniyle korkutucu olabilir. En çok önerilen 50’den fazla makine öğrenimi kitabını okuduktan sonra, kişisel olarak okumak zorunda olduğum kitaplar listesini derledim.

Seçilen kitaplar, tanıttıkları fikir türlerine ve derin öğrenme, pekiştirme öğrenimi ve genetik algoritmalar gibi farklı kavramların nasıl sunulduğuna dayanarak seçilmiştir. En önemli olarak, liste gelecekteki geliştiriciler ve araştırmacılar için sorumlu ve açıklanabilir yapay zeka ve AGI inşa etmek için yolu açan kitaplar üzerine dayanmaktadır.

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

“How AI Works” makine öğreniminin temel ilkelerini açıklamaya yönelik bir kitapdır. Bu kitap, makine öğreniminin zengin tarihini öğrenmeyi kolaylaştırır, miras AI sistemlerinin başlangıcından çağdaş metodolojilerin ortaya çıkışına kadar yolculuğa çıkar.

Tarih katmanlıdır, destek vektör makineleri, karar ağaçları ve rastgele ormanlar gibi iyi kurulmuş AI sistemleriyle başlar. Bu önceki sistemler, sinir ağları ve konvolüsyonel sinir ağları gibi daha gelişmiş yaklaşımların geliştirilmesine yol açan önemli ilerlemelere yol açtı. Kitap, Large Language Models (LLM) tarafından sunulan muhteşem yetenekleri tartışır, bunlar günümüzün state-of-the-art Oluşturucu AI’nin arkasındaki güçtür.

Temel kavramları anlamak, chẳng hạn nasıl gürültü-görüntü teknolojisi mevcut görüntüleri çoğaltabilir ve hatta görünüşte rastgele promt’lardan yeni ve görülmemiş görüntüler oluşturabilir, görüntü oluşturma teknolojilerinin arkasındaki güçleri kavramak için kritiktir. Bu kitap, bu temel kavramları güzel bir şekilde açıklar, okuyucuların görüntü oluşturma teknolojilerinin karmaşıklığını ve altta yatan mekanikleri anlamalarına olanak tanır.

Yazar Ron Kneusel, neden OpenAI’nin ChatGPT ve LLM modelinin gerçek AI’nin başlangıcını temsil ettiğini açıklamak için övgüye değer bir çaba gösterir. LLM’lerin nasıl ortaya çıkan özellikler sergileyebileceğini ve teorik olarak zihin anlayışını kavrayabileceğini titizlikle sunar. Bu ortaya çıkan özellikler, eğitim modelinin boyutuna bağlı olarak daha belirgin ve etkili hale gelir. Kneusel, daha büyük parametre miktarının genellikle en yetenekli ve başarılı LLM modellerine yol açtığını, bu modellerin ölçekleme dinamiği ve etkinliği hakkında daha derin içgörüler sağlar.

Bu kitap, AI dünyası hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyenler için bir rehberdir ve makine öğrenimi teknolojilerinin evrim yolunu, ilkel formlarından günümüzün öncü kurumlarına kadar ayrıntılı ve anlaşılır bir şekilde sunar. Yeni başlayanlar veya konuya hakim olanlar için, “How AI Works” size dünyamızı şekillendirmeye devam eden dönüştürücü teknolojiler hakkında rafine bir anlayış sağlar.

#5. Life 3.0 by Max Tegmark

“Life 3.0” kitabının iddialı bir hedefi vardır ve bu, gelecekte AI ile nasıl bir arada yaşayacağımızı keşfetmektir. Yapay Genel Zeka (AGI), 1965 yılında İngiliz matematikçi Irving Good tarafından yapılan zeka patlaması argümanının kaçınılmaz ve kaçınılmaz sonucudur. Bu argüman, süper insan zekasının, kendini sürekli olarak geliştirebilen bir makinenin sonucu olacağını belirtir. Zeka patlaması için ünlü alıntı şudur:

“Bir ultrazeki makine, herhangi bir insanın tüm entelektüel faaliyetlerini büyük ölçüde aşabilen bir makine olarak tanımlansın. Makinelerin tasarımı da bu entelektüel faaliyetlerden biri olduğuna göre, bir ultrazeki makine daha da iyi makineler tasarlayabilir; kuşkusuz bir ‘zeka patlaması’ olacaktır ve insanın zekası geride kalacaktır. Böylece ilk ultrazeki makine, insanın asla yapması gereken son icattır.”

Max Tegmark, kitabını AGI tarafından kontrol edilen bir dünya yaşamının teorik geleceğine götürür. Bundan sonra patlayıcı sorular sorulur, chẳng hạn zeka nedir? Hafıza nedir? Hesaplama nedir? ve öğrenme nedir? Bu sorular ve olası cevaplar, makine öğreniminin çeşitli türlerini kullanarak insan düzeyinde zeka ve kaçınılmaz olarak süper zekaya ulaşmak için gerekli olan self-geliştirme atılımlarına nasıl yol açar?

Bu, Life 3.0’un keşfettiği türden ileri düşünce ve önemli sorulardır. Life 1.0, yalnızca DNA’sını değiştiren evrim yoluyla değişebilen basit yaşam formlarıdır. Life 2.0, kendi yazılımlarını yeniden tasarlayabilen yaşam formlarıdır, chẳng hạn bir dil veya beceri öğrenme. Life 3.0, yalnızca kendi davranışını ve becerilerini değiştirebilen değil, aynı zamanda kendi donanımını değiştirebilen bir AI’dir, örneğin robot self’ini yükseltme.

Sadece AGI’nin faydaları ve tuzaklarını anladığımızda, dost bir AI inşa etme seçeneklerini gözden geçirmeye başlayabiliriz. Bunu yapmak için, bilinç nedir? ve AI bilinci bizimkinden nasıl farklı olacaktır? gibi soruları da anlamamız gerekir.

Kitapta birçok sıcak konu ele alınmaktadır ve bu kitap, gerçekten AGI’nin gelecekte bir tehdit olabileceği gibi, aynı zamanda insan uygarlığının geleceği için bir can simidi olabileceğini anlamak isteyen herkes için zorunlu okumadır.

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

Eğer akıllı bir ajan inşa etmeyi başarırsak, yani algılayan, eylemde bulunan ve yaratıcılarından daha zeki olan bir şey, nasıl objektiflerimizi yerine getirmesini sağlayacağız? Bu, kitabın “Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control“deki en önemli kavramlardan biridir, yani makinaya bir amaç koymaktan kaçınmalıyız, Norbert Wiener’ın dediği gibi. Hedeflerine çok emin olan bir AI, tehlikeli bir AI’dir. Diğer bir deyişle, AI, önceden programlanmış amacını gerçekleştirmek için yanlış olduğunu düşünmeye istekli değilse, AI sistemini kapatmak imkansız olabilir.

Stuart Russell tarafından belirtilen zorluk, AI/robota, hiçbir talimatın hiçbir maliyetle gerçekleştirilmemesi gerektiğini söylemektir. İnsanların hayatını feda etmek için kahve getirmek veya öğle yemeği sağlamak için kediyi ızgara yapmak doğru değildir. Anlaşılmalıdır ki, “beni havalimanına mümkün olan en hızlı şekilde götür”, hız sınırlarını ihlal edilebileceği anlamına gelmez, bu talimat açıkça belirtilmese bile.

1965 tarihli “Speculations Concerning the First Ultraintelligence Machine” başlıklı bir makalede, I.J Good, bir matematikçi ve Alan Turing ile birlikte çalışan, “insanların hayatta kalması, ilk ultrazeki makinenin erken inşasına bağlıdır” demiştir. Kendimizi ekolojik, biyolojik ve insani felaketlerden kurtarmak için inşa edebileceğimiz en gelişmiş AI’yi inşa etmemiz mümkündür.

Bu önemli makale, zeka patlaması teorisini açıklar, bu teori, bir ultrazeki makinenin daha iyi ve daha üstün makineler tasarlayabileceğini ve bu nedenle AGI’nin yaratılmasına yol açacağını belirtir. AGI ilk olarak insan zekasına eşit olabilir, ancak kısa bir süre içinde insanları hızla geçecektir. Bu kaçınılmaz sonucun farkında olarak, AI geliştiricilerinin bu kitapta paylaşılan temel prensipleri uygulamaları ve güvenli, sorumlu ve kanıtlanabilir şekilde faydalı AI sistemleri tasarlamayı öğrenmeleri önemlidir.

Stuart Russell tarafından belirtilen gibi, AI araştırmalarından geri çekilmek bir seçenek değildir, ilerlemeye devam etmeliyiz. Bu kitap, güvenli, sorumlu ve kanıtlanabilir şekilde faydalı AI sistemleri tasarlamak için bir yol haritasıdır.

#3. How to Create a Mind by Ray Kurzweil

Ray Kurzweil, dünyanın önde gelen mucitleri, düşünürleri ve gelecekbilimcilerinden biridir, The Wall Street Journal tarafından “huzursuz bir dahi” ve Forbes dergisi tarafından “nihai düşünme makinesi” olarak tanımlanmıştır. Ayrıca Singularity Üniversitesi’nin kurucularından biridir ve en çok “The Singularity is Near” adlı kitabıyla tanınır. “How to Create a Mind” kitabı, makine öğrenimi ve AGI sistemleri inşa etmek için insan beynini anlamak gerektiğini vurgular.

Bu kitabın temel prensiplerinden biri, beynin nasıl kalıpları tanıyabildiğini açıklamaktır. İnsanlar günlük hayatlarında nasıl kalıpları tanır? Bu bağlantılar beynimizde nasıl oluşur? Kitap, hiyerarşik düşünmeyle başlar, bu, çeşitli unsurlardan oluşan bir yapının anlaşılmasını sağlar, bu düzenleme daha sonra bir sembolü, chẳng hạn bir harf veya karakteri temsil eder ve daha sonra bir kelime ve nihayetinde bir cümle oluşturur. Bu kalıplar sonunda fikirleri oluşturur ve bu fikirleri, insanların inşa ettiği ürünler haline getirir.

Bu, bir Ray Kurzweil kitabı olduğu için, uzun sürmez ve üssel düşünceye girer. “Law of Accelerating Returns” kitaptaki önemli bir kavramdır. Bu yasa, teknolojilerin ve ilerleme hızının, gelişmelerin birbirlerine beslenmesi eğiliminden dolayı hızlandığını gösterir, bu da ilerlemenin hızını daha da artırır. Bu düşünce, insan beynini anlamak ve tersine mühendislik yapmak için ne kadar hızlı ilerlediğimizi anlamaya uygulanabilir.

Bu kitap, gelecekteki AI projeleri üzerinde çalışmak üzere Eric Schmidt tarafından işe alınmasından sonra, AI’nin geleceği için dönüştürücü bir kitap olarak kabul edildi. Kitapta tartışılan tüm fikirleri ve kavramları burada açıklamak imkansızdır, ancak bu kitap, insan sinir ağlarını anlamak ve gelişmiş bir yapay sinir ağını tasarlamak için temel bir okumadır.

Kalıp tanıma, derin öğrenmenin anahtarıdır ve bu kitap, nedenini gösterir.

#2. The Master Algorithm by Pedro Domingos

“The Master Algorithm” kitabının merkezi hipotezi, tüm bilgi – geçmiş, şimdi ve gelecek – bir Master Algoritma tarafından türetilir, bu da tüm sorunları çözebilen evrensel bir öğrenme algoritmasıdır. Kitap, bazı üst düzey makine öğrenimi metodolojilerini açıklar, farklı algoritmaların nasıl çalıştığını, nasıl optimize edilebileceğini ve Master Algoritması oluşturmak için nasıl işbirliği yapabileceğini açıklar.

Okuyucu, Naïve Bayes gibi basit bir algoritma ile başlar, bu bir denklemle açıklanabilir. Oradan daha ilginç makine öğrenimi tekniklerine doğru ilerler. Master Algoritması inşa etmek için hızlanan teknolojileri anlamak için, sinirbilimden beyin plasticity ve insan sinir ağları hakkında bilgi edinir. İkinci olarak, doğal seçilim hakkında bir ders alır, böylece evrimi ve doğal seçilim simüle eden bir genetik algoritma tasarlayabilir.

Diğer argümanlar fizik, istatistik ve elbette bilgisayar biliminden gelir. Kitabın tüm yönlerini burada kapsamlı bir şekilde incelemek imkansızdır, ancak bu kitap, diğer tüm makine öğrenimi kitaplarının üzerine inşa edildiği bir çerçeve sunar.

#1. A Thousand Brains by Jeff Hawkins

“A Thousand Brains” kitabı, Jeff Hawkins’ın önceki kitabı “On Intelligence”da tartışılan kavramları temel alır. “On Intelligence” kitabında, insan zekasının nasıl çalıştığı ve bu kavramların nasıl ultimate AI ve AGI sistemleri inşa etmek için uygulanabileceği araştırılmıştır. Temel olarak, beynimizin nasıl öngörülerde bulunabileceğini ve deneyimlediğimiz şeyleri deneyimlememizden önce nasıl öngörebileceğini analiz eder.

“A Thousand Brains” kitabı, bağımsız bir kitap olarak okunabilir, ancak “On Intelligence” kitabı okunduktan sonra daha iyi anlaşılacaktır.

“A Thousand Brains” kitabı, Jeff Hawkins ve kurduğu Numenta şirketinin son araştırmalarına dayanır. Numenta’nın birincil hedefi, neokorteks nasıl çalıştığına ilişkin bir teori geliştirmektir, ikincil hedefi ise bu teoriyi makine öğrenimi ve makine zekasına uygulamaktır.

Numenta’nın 2010 yılında yaptığı ilk büyük keşif, nöronların nasıl öngörülerde bulunabildiğini içerir, 2016 yılında yapılan ikinci keşif, neokorteksteki haritalı referans çerçevelerini içerir. Kitap, “Bin Beyin Teorisi”nin ne olduğunu, referans çerçevelerinin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını açıklar. Bu teoriyi anlamak için, neokorteks nasıl evrimleştiğine bakmak önemlidir.

Neokorteks küçük bir boyutta başladı, diğer memeliler gibi, ancak kopyalanan temel unsurların sayısının artmasıyla birlikte hızlı bir şekilde büyüdü. Bu teori, nasıl çalıştığını ve nasıl applied edildiğini açıklar, ayrıca nasıl zeki makineler inşa etmek için uygulanabileceğini de açıklar.