ebook Algokracja Krzysztof Rybiński, Jarosław Królewski

Wydawca: Wydawnictwo Naukowe PWN

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 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