Seznam pro čtení AI - od praktických primeru až po sci-fi povídky
Nejlepší čtení o AI, jak doporučují odborníci
Skutečný problém s umělou inteligencíOdborníci již budují budoucí svět přetékající umělou inteligencí, ale tady v současnosti se většina z nás stále snaží přijít na to, co AI dokonceje. Jedná se o technologii, která ovlivní mnoho aspektů našeho života, od zaměstnání přes zábavu až po zdravotní péči, ale zároveň se zabývá základními otázkami o tom, co to znamená být člověkem. Otázky typu, jaká je podstata kreativity? a jak definujeme vědomí? Položit otázku, jak mohu porozumět AI? je skoro stejně skličující jako ptát se, jaký je smysl života?
URL blacklist avast
Ale stejně jako u této složité životní otázky, pocit přehnané složitosti neznamená, že bychom neměliSnaž se.
Abychom pomohli,The Vergesestavil seznam pro čtení: stručný, ale různorodý souhrn knih, povídek a blogů, které si všechny vybraly přední osobnosti světa AI, aby vám pomohly lépe porozumět umělé inteligenci. Jedná se o eklektický výběr, který sahá od praktických primérů po sci-fi Zlatého věku a při čtení všeho níže uvedeného vám nezíská práci ve společnosti Google (i když by to rozhodně nemohlo ublížit),vůlevám poskytne tolik potřebný kontext pro tento matoucí a vzrušující čas.
Čtěte, užívejte si a poznejte okouzlující svět AI o něco lépe.
★Profily budoucnosti, Arthur C. Clarke
Doporučují Greg Brockman a Ilya Sutskever, spoluzakladatelé OpenAI
Profily budoucnosti změnilo naše přesvědčení o tom, jak rychle může AI ovlivnit svět. Dříve jsme technologické změny považovali za postupný a pomalý proces - souhrn mnoha drobných inovací, které po oddálení vytvářejí pouze iluzi rychlých technologických změn.
Profilyjsme si uvědomili, že existují některé velmi důležité výjimky. Zatímco pozdější kapitoly popisují předpovědi Arthura C. Clarka o budoucnosti, první kapitoly analyzují předpovědi ostatních o technologiích, jako jsou letadla, vesmírné lety a jaderná energie, ještě před jejich vývojem. V obou případech byla tato technologie předpovězena malým počtem optimistů mezi velmi velkým hlasovým souborem skutečně dokonalých odborníků, kteří věřili, že konkrétního dramatického technologického pokroku nikdy nebude dosaženo (alespoň ne v praktickém časovém měřítku). Výsledkem bylo, že iu většiny odborníků se zdálo, že masivní technologické změny přicházejí „odnikud“.
Jak bude vypadat dlouhodobý pokrok v AI? Bude následovat předvídatelnou trajektorii, přičemž pole bude mít jasný výhled na nadcházející pokrok v příštích 5-10 letech, nebo narazíme na překvapivý, přesto nepřiměřený pokrok v AI, který rychle změní svět? Perspektiva vProfilyznamená, že tyto otázky stojí za zamyšlení.
★Kniha Proč, Judea Pearl a Dana Mackenzie
Doporučeno Rummanem Chowdhurym, odpovědným vedoucím AI ve společnosti Accenture
Kniha AI bez robotů, bez scénářů soudného dne a bez grandiózních předpovědí budoucnosti? Jak osvěžující. Pokorný a poutavý styl psaní této knihy popírá hlubokou hypotézu: základní kořeny našich současných systémů prediktivního modelování jsou špatné. Podle autorů nám chybí jazyk kauzality; to je vyčíslitelný důkaz, že jedna věc způsobuje druhou. Jedná se o zásadní slabost zakotvenou v historii statistik a ovlivňuje způsob, jakým klademe otázky a hledáme odpovědi.
Špinavé tajemství metod umělé inteligence a strojového učení, které používáme pro predikci, spočívá v tom, že nám ve skutečnosti nemohou s jistotou říci, zda některý faktor způsobil další, místo toho se spoléhat na miliony opakování, aby nám poskytly korelace s vysokou hodnotou. Mnoho našich problémů se zkreslenými výsledky v systémech AI pramení z neúplného nebo špatného pochopení vzájemně souvisejících proměnných (rasa a poštovní směrovací číslo nebo například socioekonomický stav a vzdělání). I když je stále považován za kontroverzní (viz Pearl'srozpravase statistikem Andrewem Gelmanem na Twitteru), Kniha Proč představuje nový příběh, který zpochybňuje a předefinuje stavební kameny našich systémů AI.
★ Franšíza,Isaac Asimov
Doporučuje Tim Hwang, ředitel Harvard-MIT Ethics and Governance of AI Initiative
Série robotů Asimov je možná klišé odkaz, který se objeví, když se mluví o sociálním dopadu umělé inteligence. Většinou je to pohodlná výmluva opakovat obnošené tropy o třech zákonech robotiky a mudrně poukazovat na to, že sny o budování inteligentních strojů jsou dlouholeté.
Klišé ale chybí značka. V Asimovově díle nejlépe zachycují současnou realitu strojového učení příběhy představující masivní, neosobní Multivac - spíše než sérii robotů. Na rozdíl od chodících a mluvících robotů příběhů Robotů je Multivac nepraktická serverová farma, která k provozu vyžaduje specializované odborné znalosti a často produkuje výstupy, které nejsou interpretovatelné pro techniky, kteří ji provozují.
Jeden příběh, o kterém jsem se znovu a znovu vracel, je Asimovova franšíza, publikovaná jako povídka vSrpna 1955 vydáníLičasopis. V ní se budoucí Amerika (2008) rozhodne omezit hlasování na statistický model, který extrapoluje výsledky všech voleb na základě souboru otázek zodpovězených jednou, extrémně reprezentativní osobou.
„Franšíza“ obratně zachycuje podivně rekurzivní povahu predikce a osobní stres, na který se zaměřuje algoritmická analýza. Důležité je, že příběh ilustruje skutečnou a záludnou rovnováhu mezi předvídatelností a legitimitou. I když dokážeme perfektně předpovídat volební chování nebo recidivu či výkon zaměstnání, co to znamená, že jde o automatizovaný proces oproti lidskému? Přečti si to.
★Zbraně matematického ničení, od Cathy O’Neil
Doporučuje Kate Darling, výzkumná specialistka v MIT Media Lab
Nejprve jsem chtěl doporučit spekulativní sci-fi knihu. Ale někdy je naše současná realita zajímavější dystopií. V lednu 2019 byla americká kongresmanka Alexandria Ocasio-Cortez zesměšněna kvůli tvrzení, že algoritmy mohou být předpojaté. Bez ohledu na vaši politickou příslušnost si myslím, že každý může těžit ze základního porozumění úskalím současných systémů AI.Tato kniha, ilustrovaný fascinujícími (a děsivými) příklady z reálného světa, je skvělým základem pro algoritmy a data, která používáme, delegování moci na systémy, které mohou způsobit nebo zlomit životy lidí, a zcela katastrofální způsoby, které získáváme všechno špatně. Cathy O’Neil je matematička a datová vědkyně, která přešla z akademické sféry do světa Wall Street a později se připojila k hnutí Occupy Wall Street. Její uznávaná kniha pojednává o problémech s algoritmy ve finančním průmyslu, ale také v oblastech trestního soudnictví, zaměstnanosti, vzdělávání a mnoha dalších. Mnoho systémů AI, které aktuálně zavádíme a které pravděpodobně v blízké budoucnosti použijeme, narazí na problémy, které O’Neil zdůrazňuje. Tato kniha by měla vyžadovat základní čtení pro všechny zájemce o implementaci umělé inteligence.
★The Diamond Age: Or, A Young Lady’s Illustrated Primerautor: Neal Stephenson
Doporučuje Jeremy Howard, spoluzakladatel fast.ai
„Primer“ v názvu odkazuje na knihu vázanou na kůži. Existují tři Primery, každý vlastněný malou holčičkou. Primer je největším dílem jeho tvůrce, špičkového softwarového inženýra v nejúspěšnější softwarové společnosti na světě. Protože, jak vidíte, nejde o obyčejnou knihu; je skutečně interaktivní a ukazuje čtenáři přesně to, co v každém okamžiku potřebuje, popsané způsobem, který je navržen tak, aby maximalizoval jejich zájem. Jednou ze tří dívek, které vlastní Primer, je protagonistka Nell, která poté, co zjistila, že je bez domova, zjistí, že Primer ji učí všechny dovednosti, které potřebuje k přežití a prosperitě. Sledujeme její cestu vedenou Primerem, od malé holčičky, která ztratila všechno, po mladou ženu, která může změnit svět.
Nejprve jsem četl Diamond Age Před 20 lety a tato zpráva mi zůstala: technologii lze využít k tomu, aby poskytovala příležitosti těm, kteří by je jinak neměli. Stejně jako u všech nových technologií i dnes dochází k „trhané reakci“ na „obrazovky“ pro děti. Neexistuje žádný dobře navržený moderní výzkum, který by tuto reakci podporoval. Pokud popřeme příležitost využít technologii ve vzdělávání, omezíme nejlepší vzdělávání pouze na dostatečně privilegované, aby měli přístup k nejlepším učitelům.
Naším posláním na fast.ai je pomáhat poskytovat přístup k nástrojům AI a vzdělávání všem. Technologie je pro tuto misi životně důležitá. Bez něj by naši uživatelé a studenti neměli přístup k našim online lekcím a komunitě ani k cloudovým výpočetním platformám, na které se spoléháme. Dosud jsem však neviděl AI, která by vytvořila vysoce přizpůsobený vzdělávací zážitek, jako je Primer. Technologické základy jsou nyní z velké části na místě; potřebuje jen někoho, kdo je dá dohromady. Když k tomu dojde, můžeme slyšet příběhy ze skutečného světa, jako je Nell.
★Strojové učení pro člověka, Vishal Maini a Samer Sabri
Doporučuje Demis Hassabis, spoluzakladatel a generální ředitel DeepMind
Je překvapivě těžké doporučit knihy o zásadních aspektech AI, které nejsou ani příliš technické, ani příliš filozofické - předpokládám, že v příštích několika letech toho uvidíme mnohem víc. Doporučil bychStrojové učení pro člověkajako dobrý úvod, který nevyžaduje mnoho předchozích znalostí, navíczdarma online. Tady na nás [v DeepMind] na nás udělali velký dojem, že jsme nakonec najali jednoho z jeho autorů!
Dalším způsobem, jak zvládnout AI, je použít jako bránu předmět, který znáte lépe. Například většina lidí zná základy šachu, i když ho příliš nehráli. Dva zkušení šachisté, Matthew Sadler a Natasha Regan, právě napsali knihu s názvem Game Changer o jednom z nedávných průlomů výzkumu DeepMind, AlphaZero, který se šachy naučil od nuly pouhým hraním proti sobě a nakonec se stal nejsilnějším hráčem na světě. Je to jedna z nejkomplexnějších analýz pokročilého programu AI, která byla kdy provedena, a poskytuje vám fascinující pohled na to, jak fungují systémy AI, jako je AlphaZero.
★ Třídění věcí: Klasifikace a její důsledky, Geoffrey C. Bowker a Susan Leigh Star
Doporučuje Meredith Whittaker, spoluzakladatelka a spolurežisérka AI Now Institute na NYU
Toto je základní text pro kohokoli, kdo se potýká s předsudky o AI, spravedlnosti a spravedlnosti.
Ať už jsou cokoli jiného, systémy AI jsou systémy klasifikace. Stručně řečeno, „naučí se“, co vědí z údajů, a to, co se naučí, použijí ke klasifikaci toho, co „vidí“. Například systém AI pro nábor by se mohl naučit, jak vypadá „slibný uchazeč o zaměstnání“ [zadáním ] videa „úspěšných pracovníků.“ Ukažte tomuto systému AI video kandidáta a porovná video s kompozitem „úspěšného pracovníka“, přičemž kandidáta klasifikuje jako slibného nebo ne. Takové systémy se již používají a sázky jsou vysoké: pokud by například černé ženy nebyly zastoupeny mezi výcvikovými videi „úspěšných pracovníků“, pak je nepravděpodobné, že by je systém klasifikoval jako „slibné“ a nepravděpodobné, že by černá žena by byla někdy najata.
hra osoba 5
Třídění věcí zabývá se politikou a důsledky těchto klasifikačních postupů, přičemž s klasifikací nepočítá jako s odrazem „přírodních kategorií“, ale jako s produktem historie, kultury a moci, ve kterém „každá kategorie valorizuje určité hledisko a umlčuje jiné“. Kniha zkoumá klasifikační systémy od rasového vkladního deníku apartheidu v Jižní Africe, který se snažil uplatnit přísné rasové kategorie na různá lidská těla, až po Mezinárodní klasifikaci nemocí Světové zdravotnické organizace, která vyžaduje obrovskou byrokracii ve snaze normalizovat kulturní rozdíly v porozumění nemoci a zdraví. Tím, že se autoři věnují těmto historiím, odhalují náhodnost kategorií, které často považujeme za samozřejmost, poskytující základní zdroj pro porozumění, kritiku a zpochybnění systémů AI, které v současné době automatizují klasifikaci napříč základními sociálními doménami.
★ Hlavní algoritmus,autor: Pedro Domingos
Doporučeno Jamesem Vincentem, reportérem AI a robotiky naThe Verge
Ve světě AI očividně nejsem žádné svítidlo, ale jako někdo, kdo se touto oblastí živí, jsem si přečetl více než několik knih, abych se zorientoval, takže zde mám nějaké zkušenosti. Zejména dva tituly, které mě zaujaly brzy, a které i nadále doporučuji: Hlavní algoritmus , od Pedra Domingose a Superinteligence od Nicka Bostroma.
Superinteligencejethekniha o hrozbě představované umělou obecnou inteligencí neboli AGI, kterou napsal oxfordský profesor filozofie Bostrom. Inspirovalo některé pochybné výroky technologických vůdců k ohrožení zabijáckých robotů (které si podle mého názoru zaslouží být přijato se solí), ale je to nejlepší úvod, který jsem četl k problému zajištění bezpečnosti inteligentních strojů; problém, který platí, ať už jsou super chytří nebo skutečně hloupí. A navzdory ponurému tématu je tato kniha literatury faktu překvapivě zábavným čtením, které se občas cítí blíže sci-fi.
Hlavní algoritmusMezitím je širší čtení, které poskytuje vynikající úvod do technických aspektů AI. Provede vás všemi základními komponentami a koncepty, od evolučních algoritmů až po Bayesovu pravděpodobnost, a zároveň ukáže, jak strojové učení jako pole opylovalo disciplíny jako neurovědy a psychologie. Domingos občas, myslím, zveličuje surovou sílu AI (nejedná se o magické systémy; jsou často hluboce chybné, jak ilustrují jiné knihy v našem seznamu čtení), ale i to je dobrou připomínkou toho, jak samotný potenciál tato technologie může hypnotizovat.
