ALGOKRACJA JAK I DLACZEGO SZTUCZNA INTELIGENCJA ZMIENIA WSZYSTKO

ISBN: 978-83-01-22875-0   298 stron format: B5 oprawa: twarda Rok wydania: 2023

Żyjemy w ekstremalnie ciekawych i ambitnych czasach. Jest to moment historii, w którym nigdy tak wiele rzeczy nie było na wyciągnięcie ręki. Jednocześnie żyjemy w czasach, w których nigdy tak wiele zadań nie powierzaliśmy maszynom (...). Technologie pozwalają nam współtworzyć świat, którego jesteśmy częścią, sprawiają, że odgrywamy rolę - parafrazując informatyczne terminy - administratora rzeczywistości zamiast być tylko jej konsumentem. Przyszłość, niezależnie od segmentu, rynku, kraju czy gospodarki, będzie zdominowana przez merytokrację wspieraną przez sztuczną inteligencję. Książka ta z jednej strony jest esejem o możliwościach współczesnego świata biznesu i nauki napędzanego technologiami, ale również ma otwierać oczy i serca na projekty wrażliwe i ważne społecznie. Mówimy o sprawach doniosłych, systemowych, inżynieryjnych i niezmiernie istotnych dla naszej przyszłości (...). Ale ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym wiążą się też pewne ryzyka. Nie bez powodu Steven Hawking powiedział: "Stworzenie sztucznej inteligencji będzie największym osiągnięciem w dziejach ludzkości. Niestety, może to być również jej ostatnie osiągnięcie".
- Czy to nie intrygujące, że grono osób osiągających największe sukcesy w rozwoju sztucznej inteligencji podnosi larum i głośno domaga się atencji?
- Co dzieje się za zamkniętymi drzwiami czołowych laboratoriów sztucznej inteligencji?
- Jak ten postęp zmieni firmy, stosunki społeczne, politykę, rynek pracy? Jak wpłynie na przyszłość ludzkości?
- Co mogą zrobić firmy, żeby wygrać w tym szalonym wyścigu napędzanym złożonymi algorytmami?
- Co powinni zrobić politycy, aby społeczeństwo skorzystało z szans, jakie stwarza sztuczna inteligencja, takie jak skuteczne leczenie chorób, lepsza edukacja, bezpieczne drogi, większy komfort życia, więcej lepiej płatnych miejsc pracy i wiele innych?
- Jak uniknąć pułapek, wśród których można wymienić powiększenie nierówności dochodowych, masową utratę pracy przez wiele grup zawodowych, pozbawienie człowieka prywatności i wolności wyboru, wojny robotów czy przejęcie kontroli nad światem przez sztuczną superinteligencję?
W XXI wieku kluczowym czynnikiem sukcesu firm i krajów będzie zdolność do wykorzystania algorytmów sztucznej inteligencji. Lektura tej książki pozwoli wielu osobom na zrozumienie, jak działa AI i uczenie maszynowe, gdzie i jak mogą zostać zastosowane, dlaczego ich dalszy rozwój będzie nieuchronnie postępował oraz jak ograniczyć ryzyka przekierowywania coraz większej liczby decyzji algorytmom. I jak żyć i odnosić sukcesy w algokracji.

Ze wstępu Autorów

SPIS TREŚCI

O Autorach

Wstęp, czyli dlaczego napisaliśmy tę książkę

1. Jak to działa
Podstawowe pojęcia
Uczenie maszynowe

2. Podstawowe modele data science
Regresja liniowa pomaga w wyborze wina
Drzewa decyzyjne pozwalające ocenić ryzyko kredytowe
Jakie lekcje powinien wyciągnąć dyrektor marketingu z nalotów aliantów
podczas II wojny światowej
Naiwny klasyfikator Bayesa uwalnia nas od spamu
Uczenie maszynowe nienadzorowane

3. Głębokie uczenie maszynowe
Jak sztuczna inteligencja powstrzymała złodziei papieru toaletowego
w Chinach
Dlaczego dopiero teraz nastąpił rozwój sztucznej inteligencji
Jak działają algorytmy głębokiego uczenia się - przykład uczenia
nadzorowanego
Jak stosować głębokie uczenie się w praktyce

4. Czy komputer może działać jak ludzki mózg, czyli uczenie ze wzmocnieniem
Jak ludzki mózg stosuje mechanizm nagród w procesie uczenia się
Nagrody, czyli o tym, jak działają algorytmy uczenia ze wzmocnieniem Eksploracja versus eksploatacja i Q-uczenie się
Zastosowania algorytmów uczenia się ze wzmocnieniem

5. Jak komputer nauczył się rozumieć ludzką mowę, czyli gra w 300 pytań
Od cyfr, przez kompilatory, do rozumienia języka naturalnego
Jak słowa stają się wektorami liczb, które komputer rozumie
Zastosowania biznesowe

6. Jak przeczytaliśmy ze zrozumieniem 180 tysięcy artykułów o nowych technologiach w kilka minut

7. Internet rzeczy i uczenie maszynowe
Rolls-Royce, doskonałość produkcji i obsługi dzięki big data science
Jak rzeźnik wykorzystał internet rzeczy i uczenie maszynowe do budowy
siły marki i wzrostu sprzedaży
Przyszłość IoT

8. Wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę i rynek pracy
Prognozy wpływu sztucznej inteligencji na rynek pracy

9. Czy Chiny wyprzedzą Stany Zjednoczone w obszarze sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja została uznana w Chinach za kluczową technologię
przyszłości
Dane jako paliwo napędzające rozwój sztucznej inteligencji
Najbardziej konkurencyjny na świecie ekosystem start-upów

10. System scoringu społecznego w Chinach, czyli jak powstaje algokracja - nowy system społeczno-polityczny oparty na big data i sztucznej inteligencji
Bardziej egalitarne społeczeństwo
Promowanie moralnie pożądanych postaw
Wzrost transparentności życia publicznego i społecznego
Wolność w algokracji
Główne ryzyko algokracji, czyli informatyczny demiurg

11. Czy i kiedy pojawi się superinteligencja
Typy sztucznej inteligencji
Scenariusze dla świata rządzonego przez sztuczną superinteligencję
Inteligencja zespołowa
Sztuczna inteligencja i płynna demokracja

12. Jakie zagrożenia niesie ze sobą uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja
Uczenie maszynowe powiększa nierówności rasowe i płci
Ocena parametryczna nauczycieli oparta na big data eliminuje wspaniałych
pedagogów
Algorytmy promują niemoralne zachowania na wielką skalę
Algorytmy napędzają kryzys w szkolnictwie wyższym Co z tego wynika

13. Wolność - czyli o tym, jaki będzie główny wpływ sztucznej inteligencji na modele biznesowe i na człowieka
Zdolność do budowania piaskownicy i zgodnego bawienia się w niej z innymi Umiejętność tworzenia i stosowania modeli XaaS
Apifikacja kultury korporacyjnej

14. Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Funkcje wewnętrzne i administracyjne
Zarządzanie zasobami ludzkimi
Analityka biznesowa
Rozwój oprogramowania
Marketing
Nowe modele biznesowe
Firmy rozwijające sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w Polsce

15. Big data. Dlaczego inwestycja w infrastrukturę AI jest kluczowa
Fundamenty
Kluczowe wyzwania architektury ekosystemu big data
Umysł człowieka a infrastruktura AI
Podstawowe elementy nowoczesnej architektury infrastruktury big data i AI Kluczowe założenia w przygotowaniu odpowiedniej infrastruktury danych

16. Ucieczka w przyszłość - jak automatycznie modelować dane behawioralne
Jakich rezultatów powinniśmy wymagać od nowoczesnej architektury
dla rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji
Nienadzorowane uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym na dużą skalę
Kultura MLOps
Praca nad budową modelu AI, jego trenowanie i ewaluacja
Narzędzia automatyzujące pracę data scientistów
Systemy czasu rzeczywistego i ich ograniczenia
Kluczowe kompetencje zespołu data science stanowiące wewnętrzny
"know-how"
Odkrywanie nowych zastosowań biznesowych AI

17. Internet zdecentralizowany a sztuczna inteligencja

18. Wywiady z ekspertami
Deep tech. CPT-3. AGI. Kiedy AI przekroczy możliwości człowieka
Rozmowa ze sztuczną inteligencją stworzoną przez OpenAI.
Dzisiaj w firmach obowiązuje zasada "przede wszystkim klient" (client first). Jutro najważniejszą zasadą będzie "przede wszystkim dane" (data first). Rozmowa z Jackiem Dąbrowskim, Chief AI Officer, Synerise
O tym, jak internet rzeczy zwiększa efektywność firm i satysfakcję klientów, ale także prowadzi do powstania pokolenia D.
Rozmowa z Aleksandrem Poniewierskim, partnerem i globalnym leaderem internetu rzeczy w EY

Zakończenie

Appendix: Najciekawsze przykłady zastosowania sztucznej inteligencji
w praktyce

Lista zawodów, które znikną z powodu rozszerzania się wpływu sztucznej
inteligencji

Lista rysunków, tabel i wykresów

Spis organizacji zajmujących się AI na świecie

Najważniejsze konferencje AI na świecie

Literatura

O partnerze wydania