ebook Algokracja Jak i dlaczego sztuczna inteligencja zmienia wszystko? Krzysztof Rybiński, Jarosław Królewski

Wydawca: Wydawnictwo Naukowe PWN

Rok wydania: 2023

Czy interesujesz się najnowszymi trendami w świecie biznesu i technologii? Oto Algokracja, fascynująca książka napisana przez Krzysztofa Rybińskiego i Jarosława Królewskiego, wydana przez Wydawnictwo Naukowe PWN w 2023 roku. Ta publikacja cyfrowa dostępna jest w formacie PDF i stanowi nieocenione źródło wiedzy dla osób pragnących zrozumieć, jak algorytmy sztucznej inteligencji kształtują naszą rzeczywistość.

W dobie cyfrowej rewolucji i dynamicznie rozwijającej się sztucznej inteligencji, Algokracja otwiera przed nami drzwi do świata możliwości oraz wyzwań, które stoją przed ludzkością. Autorzy wnikliwie analizują wpływ AI na różne dziedziny życia: od biznesu i polityki po edukację i zdrowie. Książka ta jest nie tylko esejem o potencjale współczesnego świata, ale także przewodnikiem, który pomoże Ci zrozumieć, jak wykorzystać algorytmy do osiągnięcia sukcesu i uniknąć pułapek związanych z rozwojem sztucznej inteligencji.

Algokracja to idealna lektura dla tych, którzy chcą pozostać na bieżąco z najnowszymi trendami i wykorzystać sztuczną inteligencję do kreowania swojej przyszłości. Jeśli pragniesz dowiedzieć się, jak AI zmienia firmy, społeczeństwo, politykę i rynek pracy, a także jak możesz wygrać w tym szalonym wyścigu napędzanym algorytmami – ta książka jest dla Ciebie.

Nie przegap okazji na zakup Algokracji! Odwiedź nasz sklep z ebookami i pobierz tę publikację cyfrową już dziś, aby rozpocząć swoją przygodę z algorytmami sztucznej inteligencji. To idealna lektura dla miłośników literatury pięknej oraz osób poszukujących najlepszych ebooków na rynku!

Spis treści ebooka Algokracja

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