Algokracja

Jak i dlaczego sztuczna inteligencja zmienia wszystko?

1 ocena

Format:

epub, mobi, ibuk

DODAJ DO ABONAMENTU

WYBIERZ RODZAJ DOSTĘPU

80,10  89,00

Format: epub, mobi

 

Dostęp online przez myIBUK

WYBIERZ DŁUGOŚĆ DOSTĘPU

Cena początkowa: 89,00 zł (-10%)

Najniższa cena z 30 dni: 44,50 zł  


80,10

w tym VAT

TA KSIĄŻKA JEST W ABONAMENCIE

Już od 24,90 zł miesięcznie za 5 ebooków!

WYBIERZ SWÓJ ABONAMENT

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).


Rok wydania2023
Liczba stron288
KategoriaZarządzanie, organizacja, strategie
WydawcaWydawnictwo Naukowe PWN
ISBN-13978-83-01-23019-7
Numer wydania1
Język publikacjipolski
Informacja o sprzedawcyePWN sp. z o.o.

Ciekawe propozycje

Spis treści

  O Autorach     9
  Wstęp, czyli dlaczego napisaliśmy tę książkę     11
  1. Jak to działa     23
    Podstawowe pojęcia     23
    Uczenie maszynowe     26
  2. Podstawowe modele data science     31
    Regresja liniowa pomaga w wyborze wina     31
    Drzewa decyzyjne pozwalające ocenić ryzyko kredytowe     45
    Jakie lekcje powinien wyciągnąć dyrektor marketingu z nalotów aliantów podczas II wojny światowej     51
    Naiwny klasyfikator Bayesa uwalnia nas od spamu     56
    Uczenie maszynowe nienadzorowane     58
  3. Głębokie uczenie maszynowe     65
    Jak sztuczna inteligencja powstrzymała złodziei papieru toaletowego w Chinach     66
    Dlaczego dopiero teraz nastąpił rozwój sztucznej inteligencji     67
    Jak działają algorytmy głębokiego uczenia się – przykład uczenia nadzorowanego     68
    Jak stosować głębokie uczenie się w praktyce     74
  4. Czy komputer może działać jak ludzki mózg, czyli uczenie ze wzmocnieniem     79
    Jak ludzki mózg stosuje mechanizm nagród w procesie uczenia się     79
    Nagrody, czyli o tym, jak działają algorytmy uczenia ze wzmocnieniem     81
    Eksploracja versus eksploatacja i Q-uczenie się     84
    Zastosowania algorytmów uczenia się ze wzmocnieniem     88
  5. Jak komputer nauczył się rozumieć ludzką mowę, czyli gra w 300 pytań     91
    Od cyfr, przez kompilatory, do rozumienia języka naturalnego     91
    Jak słowa stają się wektorami liczb, które komputer rozumie     93
    Zastosowania biznesowe     96
  6. Jak przeczytaliśmy ze zrozumieniem 180 tysięcy artykułów o nowych technologiach w kilka minut     99
  7. Internet rzeczy i uczenie maszynowe     105
    Rolls-Royce, doskonałość produkcji i obsługi dzięki big data science     105
    Jak rzeźnik wykorzystał internet rzeczy i uczenie maszynowe do budowy siły marki i wzrostu sprzedaży     107
    Przyszłość IoT     108
  8. Wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę i rynek pracy     111
    Prognozy wpływu sztucznej inteligencji na rynek pracy     111
  9. Czy Chiny wyprzedzą Stany Zjednoczone w obszarze sztucznej inteligencji     137
    Sztuczna inteligencja została uznana w Chinach za kluczową technologię przyszłości     138
    Dane jako paliwo napędzające rozwój sztucznej inteligencji     140
    Najbardziej konkurencyjny na świecie ekosystem start-upów     140
  10. System scoringu społecznego w Chinach, czyli jak powstaje algokracja – nowy system społeczno-polityczny oparty na big data i sztucznej inteligencji     143
    Bardziej egalitarne społeczeństwo     149
    Promowanie moralnie pożądanych postaw     149
    Wzrost transparentności życia publicznego i społecznego     150
    Wolność w algokracji     151
    Główne ryzyko algokracji, czyli informatyczny demiurg     152
  11. Czy i kiedy pojawi się superinteligencja     155
    Typy sztucznej inteligencji     155
    Scenariusze dla świata rządzonego przez sztuczną superinteligencję     159
    Inteligencja zespołowa     161
    Sztuczna inteligencja i płynna demokracja     171
  12. Jakie zagrożenia niesie ze sobą uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja     175
    Uczenie maszynowe powiększa nierówności rasowe i płci     176
    Ocena parametryczna nauczycieli oparta na big data eliminuje wspaniałych pedagogów     178
    Algorytmy promują niemoralne zachowania na wielką skalę     179
    Algorytmy napędzają kryzys w szkolnictwie wyższym     180
    Co z tego wynika     181
  13. Wolność – czyli o tym, jaki będzie główny wpływ sztucznej inteligencji na modele biznesowe i na człowieka     183
    Zdolność do budowania piaskownicy i zgodnego bawienia się w niej z innymi     186
    Umiejętność tworzenia i stosowania modeli XaaS     189
    Apifikacja kultury korporacyjnej     190
  14. Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego     195
    Funkcje wewnętrzne i administracyjne     196
    Zarządzanie zasobami ludzkimi     200
    Analityka biznesowa     201
    Rozwój oprogramowania     203
    Marketing     203
    Nowe modele biznesowe     214
    Firmy rozwijające sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w Polsce     215
  15. Big data. Dlaczego inwestycja w infrastrukturę AI jest kluczowa     219
    Fundamenty     219
    Kluczowe wyzwania architektury ekosystemu big data     222
    Umysł człowieka a infrastruktura AI     224
    Podstawowe elementy nowoczesnej architektury infrastruktury big data i AI     228
    Kluczowe założenia w przygotowaniu odpowiedniej infrastruktury danych     230
  16. Ucieczka w przyszłość – jak automatycznie modelować dane behawioralne     233
    Jakich rezultatów powinniśmy wymagać od nowoczesnej architektury dla rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji     233
    Nienadzorowane uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym na dużą skalę     235
    Kultura MLOps     237
    Praca nad budową modelu AI, jego trenowanie i ewaluacja     238
    Narzędzia automatyzujące pracę data scientistów     240
    Systemy czasu rzeczywistego i ich ograniczenia     241
    Kluczowe kompetencje zespołu data science stanowiące wewnętrzny „know-how”     241
    Odkrywanie nowych zastosowań biznesowych AI     242
  17. Internet zdecentralizowany a sztuczna inteligencja     243
  18. Wywiady z ekspertami     249
    Deep tech. GPT-3. AGI. Kiedy AI przekroczy możliwości człowieka. Rozmowa ze sztuczną inteligencją stworzoną przez OpenAI.     249
    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     253
    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     258
  Zakończenie     269
  Appendix: Najciekawsze przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w praktyce     273
  Lista zawodów, które znikną z powodu rozszerzania się wpływu sztucznej inteligencji     281
  Lista rysunków, tabel i wykresów     283
  Spis organizacji zajmujących się AI na świecie     287
  Najważniejsze konferencje AI na świecie     289
  Literatura     291
  O partnerze wydania     297
RozwińZwiń