ذكاء اصطناعي

قائمة من الكتب المتعلقة بالذكاء الاصطناعي يوصي بها الخبراء

مجموعة من لاشعارات العملية إلى قصص قصيرة الخيال العلمي

خبراء بالفعل بناء عالم المستقبل مع وفرة الذكاء الاصطناعي، ولكن هنا في الوقت الحاضر معظمنا لا تزال تحاول معرفة ما AI حتى هو . هذه تقنية ستؤثر على العديد من جوانب حياتنا ، من الوظائف إلى الترفيه وحتى الرعاية الصحية ، ولكنها تتعامل أيضًا مع أسئلة أساسية حول معنى أن تكون إنسانًا. أسئلة مثل “ما هي طبيعة الإبداع؟” و “كيف يمكننا تعريف الوعي؟” طرح السؤال “كيف يمكنني أن أفهم الذكاء الاصطناعى؟” يكاد يكون مخيفًا مثل طرح السؤال “ما معنى الحياة؟”

ولكن كما هو الحال مع مسألة الحياة الصعبة ، فإن الإحساس بالتعقيد الزائد لا يعني أننا يجب ألا نحاول .

من أجل المساعدة ، قام The Verge بتجميع قائمة قراءة: ملخص مختصر ولكنه متنوع من الكتب والقصص القصيرة والمدونات ، تم اختيارها جميعًا من قبل شخصيات بارزة في عالم الذكاء الاصطناعى لمساعدتك على فهم الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل. انها مجموعة منتقاة التي تتراوح من الاشعال العملية إلى العصر الذهبي الخيال العلمي، وأثناء قراءة كل شيء المذكورة أدناه لن تحصل على وظيفة في غوغل (على الرغم من أنه بالتأكيد لا يمكن أن يصب)، فإنه سوف تعطيك السياق تشتد الحاجة إليها ل هذا الوقت مربكة ومثيرة.

لذا ، اقرأ ، استمتع ، تعرف على عالم آسر الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل قليلاً.

 

★ ملامح المستقبل ، من قبل آرثر سي كلارك

موصى به من قبل جريج بروكمان وإيليا سوتسكيفر ، مؤسسي OpenAI

” غيّرت ملامح المستقبل معتقداتنا حول السرعة التي قد تؤثر بها منظمة العفو الدولية على العالم. اعتدنا أن نفكر في التغيير التكنولوجي كعملية تدريجية وبطيئة – مجموع العديد من الابتكارات الصغيرة التي ، عند التصغير ، تخلق فقط وهم التغيير التكنولوجي السريع.

الملامح جعلتنا ندرك أن هناك بعض الاستثناءات الهامة للغاية. بينما تصف الفصول اللاحقة تنبؤات آرثر سي كلارك حول المستقبل ، فإن الفصول المبكرة تحلل توقعات الآخرين حول تقنيات مثل الطائرات والسفر إلى الفضاء والطاقة النووية قبل تطويرها. في كل حالة ، تم التنبؤ بالتكنولوجيا من قبل عدد صغير من المتفائلين من بين مجموعة كبيرة جدًا من الخبراء الذين تم إنجازهم حقًا والذين كانوا واثقين من أنه لن يتم أبدًا تحقيق تقدم تكنولوجي درامي معين (على الأقل ليس على نطاق زمني عملي). نتيجةً لذلك ، حتى بالنسبة لمعظم الخبراء ، بدا أن التغير التكنولوجي الهائل “خرج من العدم”.

كيف سيبدو التقدم على المدى الطويل في الذكاء الاصطناعى؟ هل ستتبع مسارا يمكن التنبؤ به ، حيث يكون هناك رؤية واضحة للتقدم المقبل في السنوات الخمس إلى العشر القادمة ، أم أننا سنتعثر في تقدم مفاجئ غير متناسب في الذكاء الاصطناعى من شأنه أن يحول العالم بسرعة؟ المنظور في الملامح يعني أن هذه الأسئلة تستحق التفكير “.

 

★ كتاب لماذا ، بقلم يهودا بيرل ودانا ماكنزي

تم ترشيحها بواسطة رومان شودري ، المسؤول المسؤول عن منظمة العفو الدولية في شركة أكسنتشر

“كتاب الذكاء الاصطناعى بدون الروبوتات ، لا سيناريوهات يوم القيامة ، ولا توقعات عظيمة للمستقبل؟ كيف منعش. يفترض أسلوب الكتابة المتواضع والجذاب لهذا الكتاب فرضية عميقة: أن الجذور الأساسية لأنظمتنا الحالية للنمذجة التنبؤية خاطئة. وفقًا للمؤلفين ، نفتقر إلى لغة السببية. وهذا هو ، دليل قابل للقياس الكمي أن شيئا ما يسبب آخر. هذا نقطة ضعف أساسية في تاريخ الإحصاءات وتشوه كيفية طرح الأسئلة والبحث عن إجابات.

السر القذر لأسلوب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي الذي نستخدمه للتنبؤ هو أنه لا يمكنهم في الواقع أن يخبرونا بشكل مؤكد ما إذا كان هناك عامل ما تسبب بعامل آخر ، بدلاً من الاعتماد على الملايين من التكرارات لمنحنا علاقات قيمة. تنبع العديد من مشكلاتنا المتعلقة بالنتائج المتحيزة في أنظمة الذكاء الاصطناعي من فهم غير مكتمل أو ضعيف للمتغيرات المترابطة (العرق والرمز البريدي ، أو الحالة الاجتماعية والاقتصادية والتعليم ، على سبيل المثال). بينما لا تزال تعتبر مثيرة للجدل (انظر نقاش بيرل مع الإحصائي أندرو غيلمان على تويتر) ، يقدم لك كتاب لماذا قصة جديدة تسأل وتعيد تعريف اللبنات الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي لدينا. ”

★ ” الامتياز ” ، من قبل إسحاق أسيموف

تم التوصية به من قبل تيم هوانج ، مدير مبادرة الأخلاقيات وحوكمة مبادرة الذكاء الاصطناعي بجامعة هارفارد

“سلسلة روبوت Asimov ربما تكون المرجع المبتذلة التي يتم طرحها عند الحديث عن التأثير الاجتماعي للذكاء الاصطناعي. إنه في الغالب عذر مناسب لتكرار الجوائز البالية عن قوانين الثلاثة للروبوتات والإشارة – بحكمة – إلى أن أحلام بناء آلات ذكية قديمة العهد.

ولكن ، كليشيه يفتقد العلامة. في فيلم Asimov ، فإن القصص التي تعرض Multivac الضخمة غير الشخصية – بدلاً من سلسلة Robot – هي التي تجسد الواقع الحالي للتعلم الآلي. على عكس المشي ، والروبوتات التي تتحدث عن قصص Robot ، تعد Multivac مزرعة خوادم غير عملية تتطلب خبرة متخصصة في التشغيل وتنتج بشكل متكرر مخرجات غير قابلة للفهم للفنيين الذين يقومون بتشغيلها.

إحدى القصص التي وجدت نفسي أعود إليها مرارًا وتكرارًا هي “امتياز” Asimov ، الذي نشر كقصة قصيرة في عدد أغسطس / آب 1955 من مجلة If . في ذلك ، أمريكا المستقبل (2008) ، تقرر تقليص التصويت على نموذج إحصائي يستنتج نتائج جميع الانتخابات بناءً على مجموعة من الأسئلة يجيب عليها شخص واحد تمثيلي للغاية.

“الامتياز” يجسد ببراعة الطبيعة العودية الغريبة للتنبؤ ، والضغوط الشخصية لكونها محور التحليل الخوارزمي. الأهم من ذلك ، توضح القصة التوازن الحقيقي والخادع بين القدرة على التنبؤ والشرعية. حتى لو تمكنا من القيام بعمل مثالي يتنبأ بسلوك التصويت أو النكوص أو أداء التوظيف ، فما معنى أن تكون هذه عملية تلقائية مقابل عملية إنسانية؟ اعطها قراءة. ”

★ أسلحة تدمير الرياضيات ، من قبل كاثي اونيل

موصى به من قبل كيت دارلينج ، أخصائي أبحاث في مختبر MIT Media

في البداية ، أردت أن أوصي بكتاب الخيال العلمي. ولكن في بعض الأحيان واقعنا الحالي هو عسر القراءة أكثر إثارة للاهتمام. في كانون الثاني (يناير) 2019 ، سُكتت عضوة الكونجرس الأمريكي الأسكندرية أوتشيو كورتيز بدعوى أن الخوارزميات يمكن أن تكون منحازة. بغض النظر عن انتمائك السياسي ، أعتقد أنه يمكن للجميع الاستفادة من الفهم الأساسي للمخاطر في أنظمة الذكاء الاصطناعي المعاصرة. هذا الكتاب، الموضحة بأمثلة واقعية (مرعبة) في العالم الحقيقي ، هي مقدمة رائعة عن الخوارزميات والبيانات التي نستخدمها ، وتفويض السلطة إلى الأنظمة التي يمكن أن تصنع حياة الناس أو تحطمها ، والطرق الكارثية تمامًا التي نحصل عليها كل شيء خاطئ. كاثي أونيل هي عالمة رياضيات وعالم بيانات انتقلت من الأوساط الأكاديمية إلى عالم وول ستريت quants وانضمت لاحقًا إلى حركة Occupy Wall Street. يغطي كتابها المشهود مشاكل الخوارزميات في صناعة التمويل ، ولكن أيضًا في مجالات العدالة الجنائية ، والعمالة ، والتعليم ، وغيرها الكثير. العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها حاليًا ومن المرجح أن تستخدم في المستقبل القريب ، تواجه المشكلات التي يبرزها أونيل. يجب أن يكون هذا الكتاب مطلوبًا للقراءة الأساسية لأي شخص مهتم بتنفيذ الذكاء الاصطناعي. ”

★ عصر الماس: أو ، التمهيدي المصور للسيدة الشابة ، بقلم نيل ستيفنسون

موصى به من قبل جيريمي هوارد ، المؤسس المشارك لـ fast.ai

يشير مصطلح “Primer” في العنوان إلى كتاب مرتبط بالجلد. هناك ثلاثة الاشعال في الوجود ، كل واحدة مملوكة من قبل فتاة صغيرة. يعد العمل التمهيدي هو أعظم عمل منشئه ، وهو أفضل مهندس برمجيات في شركة البرمجيات الأكثر نجاحًا في العالم. لأنه ، كما ترى ، ليس كتابًا عاديًا ؛ إنه تفاعلي حقًا ، حيث يعرض للقارئ ما يحتاجون إليه تمامًا في كل لحظة ، وهو موصوف بطريقة مصممة لزيادة اهتمامهم إلى الحد الأقصى. واحدة من الفتيات الثلاث اللاتي يمتلكن Primer هي بطل الرواية ، Nell ، التي اكتشفت بعد أن وجدت نفسها بلا مأوى أن Primer كانت تعلمها جميع المهارات التي تحتاجها للبقاء على قيد الحياة. نتبع رحلتها ، مسترشدين بالمرسل ، من فتاة صغيرة فقدت كل شيء ، إلى امرأة شابة قد تغير العالم.

قرأت أولاً Diamond Age قبل 20 عامًا ، وقد بقيت هذه الرسالة معي: يمكن تسخير التكنولوجيا لإتاحة الفرص لأولئك الذين لا يمكنهم الحصول عليها. كما هو الحال مع جميع التقنيات الجديدة ، يوجد اليوم رد فعل غير متوقع على “الشاشات” الخاصة بالأطفال. لا يوجد بحث حديث مصمم جيدًا لدعم رد الفعل هذا. إذا حرمنا من فرصة الاستفادة من التكنولوجيا في التعليم ، فإننا نحصر التعليم الأفضل فقط على أولئك الذين يتمتعون بامتيازات كافية للوصول إلى أفضل المعلمين.

مهمتنا في fast.ai هي المساعدة في توفير الوصول إلى أدوات منظمة العفو الدولية والتعليم للجميع. التكنولوجيا أمر حيوي لهذه المهمة. وبدون ذلك ، لن يتمكن المستخدمون والطلاب لدينا من الوصول إلى دروسنا ومجتمعنا عبر الإنترنت ، أو أنظمة الحوسبة السحابية التي نعتمد عليها. ومع ذلك ، لم أر حتى الآن الذكاء الاصطناعى المستخدم لخلق تجربة تعليمية مخصصة للغاية مثل التمهيدي. أسس التكنولوجيا موجودة إلى حد كبير الآن ؛ انها تحتاج فقط شخص لوضعها معا. عندما يحدث ذلك ، قد نسمع عن قصص واقعية مثل نيلز. ”

★ آلة التعلم للبشر ، من قبل فيشال ماين وسامر صبري

موصى به من قبل ديميس حاسابس ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة DeepMind

“من المثير للدهشة أن أوصي بكتب عن صواميل ومسامير منظمة العفو الدولية التي ليست إما تقنية أو فلسفية للغاية – أتوقع أننا سنرى المزيد على مدار الأعوام القليلة القادمة. أوصي بالتعلم الآلي للبشر كمقدمة جيدة لا تتطلب معرفة مسبقة ، بالإضافة إلى أنها مجانية على الإنترنت . لقد انبهرنا بها هنا [في DeepMind] حتى انتهى بنا الأمر بتوظيف أحد مؤلفيها!

هناك طريقة أخرى للتعرف على الذكاء الاصطناعى وهي استخدام موضوع تعرفه كبوابة. على سبيل المثال ، يعرف معظم الناس أساسيات لعبة الشطرنج حتى لو لم يلعبوها كثيرًا. قام اثنان من لاعبي الشطرنج الخبراء ، ماثيو سادلر وناتاشا ريغان ، بكتابة كتاب بعنوان Game Changer حول أحد الإنجازات البحثية الحديثة لـ DeepMind ، AlphaZero ، التي تعلمت لعبة الشطرنج من الصفر فقط من خلال اللعب ضد نفسها لتصبح في نهاية المطاف أقوى لاعب في العالم. إنه واحد من أكثر التحليلات شمولية لبرنامج AI المتقدم الذي تم إجراؤه على الإطلاق ويعطيك نظرة رائعة حول كيفية عمل أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل AlphaZero. ”

★ فرز الأشياء: التصنيف وتبعاته ، بقلم جيفري سي. بوكر وسوزان لي ستار

تم ترشيحها بواسطة ميريديث ويتكر ، المؤسس المشارك والمدير المشارك لمعهد AI Now في جامعة نيويورك

“هذا نص أساسي لأي شخص يتصدى لقضايا تحيز الذكاء الاصطناعي والعدالة والعدالة.

أيا كان مكانهم ، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي هي أنظمة تصنيف. باختصار ، “يتعلمون” ما يعرفونه من البيانات ، ويستخدمون ما يتعلمونه لتصنيف ما يرونه “. على سبيل المثال ، يمكن تعليم نظام الذكاء الاصطناعى الخاص بالتوظيف كيف يبدو “مرشح الوظيفة الواعد” من خلال [إدخال] مقاطع الفيديو الخاصة بـ “العمال الناجحين”. أظهر نظام AI هذا فيديو مرشحًا ، ويقارن الفيديو بمركب “العامل الناجح” الخاص به ، ويصنف المرشح على أنه واعد أو لا. هذه الأنظمة قيد الاستخدام بالفعل ، والمخاطر كبيرة: إذا لم تكن النساء السود ، على سبيل المثال ، ممثلين في مقاطع الفيديو التدريبية “للعمال الناجحين” ، فمن غير المرجح أن يصنفها النظام على أنها “واعدة” ومن غير المرجح أن يكون أسود المرأة سوف تحصل على التعاقد من أي وقت مضى.

فرز الأشياء خارجالانخراط في السياسة والعواقب المترتبة على ممارسات التصنيف هذه ، والتعامل مع التصنيف ليس كأنه انعكاس لـ “الفئات الطبيعية” ، ولكن كنتيجة للتاريخ والثقافة والسلطة التي “تُقيّم كل فئة فيها وجهة نظر ، وتُسكِّن فئة أخرى”. يتناول الكتاب أنظمة التصنيف التي تتراوح بين دفتر الأعراق العنصري في جنوب إفريقيا ، والذي كافح لتطبيق فئات عرقية جامدة على مختلف الهيئات البشرية ، إلى التصنيف الدولي للأمراض التابع لمنظمة الصحة العالمية ، والذي يتطلب بيروقراطية واسعة في محاولة لتطبيع الفوارق الثقافية في الفهم المرض والصحة. من خلال الاهتمام بهذه التواريخ ، يكشف المؤلفون عن الاحتمالات الطارئة للفئات التي نعتبرها غالبًا أمراً مفروغًا منه ، مما يوفر مورداً أساسياً للفهم والانتقاد ،

★ الخوارزمية ماجستير ، بقلم بيدرو دومينغوس

موصى به من قبل جيمس فنسنت ، منظمة العفو الدولية ومراسل الروبوتات في The Verge

من الواضح أنني لست مناضلاً في عالم الذكاء الاصطناعى ، لكن كشخص يغطي هذا المجال من أجل لقمة العيش ، قرأت أكثر من بضعة كتب لتوجيه نفسي ، لذلك لدي بعض الخبرة هنا. هناك عنوانان على وجه الخصوص يعلقان اهتمامي مبكرًا ولا أزال أوصي به: The Master Algorithm ، بقلم Pedro Domingos ، و Superintelligence ، بقلم Nick Bostrom.

الخارق هو في كتاب عن التهديد الذي يشكله الذكاء الاصطناعي العام، أو AGI كتبها أستاذ فلسفة أكسفورد بوستروم. لقد ألهمت بعض التصريحات المشكوك فيها من قادة التكنولوجيا حول تهديد الروبوتات القاتلة (والتي تستحق أن تؤخذ مع برميل من الملح في رأيي) ، لكنها أفضل مقدمة قرأتها لمشكلة جعل الأجهزة الذكية آمنة ؛ مشكلة تنطبق سواء كانوا أذكياء أو أغبياء بالفعل. وعلى الرغم من هذا الموضوع القاتم ، إلا أن هذا الكتاب غير الخيالي يعد قراءة ممتعة بشكل مدهش ، حيث يقع بالقرب من الخيال العلمي في بعض الأحيان.

تعد الخوارزمية الرئيسية ، في الوقت نفسه ، قراءة أوسع توفر مقدمة ممتازة للجوانب الفنية لمنظمة العفو الدولية. إنها ترشدك عبر جميع المكونات والمفاهيم الأساسية ، بدءًا من الخوارزميات التطورية إلى الاحتمال البايزي ، بينما تُظهر كيف يتعلم التلقيح الآلي للميدان كإجراء ميداني مع تخصصات مثل علم الأعصاب وعلم النفس. أعتقد أن Domingos أحيانًا يبالغ في تقدير القوة الأولية لـ AI (هذه ليست أنظمة سحرية ؛ غالبًا ما تكون معيبة للغاية ، كما توضح الكتب الأخرى في قائمة القراءة الخاصة بنا) ، ولكن حتى هذا تذكير جيد بكيفية وجود إمكانات هذه التكنولوجيا يمكن أن نوم.

زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق