Если вы похожи на меня, то вам нравится ИИ.
Может быть, вам захочется копнуть глубже и запустить программу распознавания изображений в TensorFlow или Theano? Возможно, вы крутой разработчик или системный архитектор и невероятно хорошо разбираетесь в компьютерах, но есть только одна небольшая проблема:
Вы плохо разбираетесь в математике.
Все в порядке! Я делюсь вашим маленьким грязным секретом, и у меня есть несколько книг и веб-сайтов, которые действительно помогут вам быстро освоиться.
Как и многие люди, моя любовь к интеллектуальным машинам пришла не из класса математики. Это произошло из научной фантастики. Я помню, как одним прекрасным летним вечером читал Я, робот и представлял, как сбить с толку Три правила робототехники Азимова. Когда я смотрел такие шедевры, как 2001: Космическая одиссея и Призрак в доспехах, мне казалось, что в любой день гештальт-сознание может вырваться из сверкающего моря информации и объявить себя разумным. Когда я вырос и начал публиковать свою собственную научную фантастику, я представлял ИИ как всепроникающую окружающую силу, которая всегда присутствует, как электричество, затрагивая все аспекты жизни.
Оказывается, нам нужно кое-что выяснить, прежде чем General AI сможет вырваться из исконной цифровой слизи. Практически ничего не вышло из ранних обещаний ИИ в 80-х и 90-х годах. Шумиха никогда не соответствовала действительности, и AI-зима сменила AI-зиму.
Все изменилось за последние несколько лет с внезапным успехом Deep Learning.
Может быть, вы видели историю в New York Times, которая показала, как Google трансформировал свои услуги перевода почти в мгновение ока, повысив точность, сравнимую с профессиональными переводчиками? Всего за девять месяцев они превзошли то, что платформа выполняла за семь предыдущих лет вместе взятых.
Возможно, вы читали о парне, который построил беспилотный автомобиль в своем чертовом гараже с помощью инструментов с открытым исходным кодом? Возможно, вы также видели этот удивительный слайд ниже, который показывает, как DL преодолела соревнование по распознаванию изображений Imagenet всего за несколько лет, снизив уровень ошибок с 25% до уровня, который работает лучше, чем у людей в 2017 году.
Как ни крути, искусственный интеллект решает большие и неразрешимые проблемы, которые ускользали от нас на протяжении десятилетий. Мы знаем, как водить машину, но не можем сказать машинам, как это делать. Но мы можем позволить машинам разобраться в этом сами. На этот раз технология, выходящая из Кремниевой долины, - это не просто шумиха. Это реально. AI популярен по уважительным причинам.
Лучшие исследователи ИИ зарабатывают больше, чем стартовые защитники НФЛ, и вы хотите попасть в золотую лихорадку. С другой стороны, вы, вероятно, видели большие страшные истории о том, что ИИ съест все рабочие места, и, как традиционный инженер-программист или системный администратор, вы хотите убедиться, что у вас есть навыки, чтобы конкурировать в мире, ориентированном на ИИ. Без проблем. Есть множество руководств. Тебе просто нужно начать, правда?
Затем вы попадаете в отрывок, подобный приведенному ниже в Основополагающей книге Яна Гудфеллоу по глубокому обучению, и вы вообще не понимаете, о чем он говорит.
Uh-oh.
Проблема в том, что вы должны понять вложенный слой логики, терминов, символов и идей, которые все взаимосвязаны, но у вас нет основы для любого из них. По сути, это звучит как чужой язык. Вы, вероятно, понимаете весь предшествующий текст, но остальное - просто тарабарщина. Это может быстро обескуражить.
Но не бойтесь! Еще не все потеряно.
Я здесь, чтобы помочь вам пробираться через болото с некоторыми книгами, которые помогут вам вычислять числа, как ученый. Ладно, ну, может, ты и не будешь Даниэль Таммет, но ты можешь отбросить болезненные воспоминания о запоминании таблицы умножения и приступить к работе. Вы МОЖЕТЕ изучать математику как взрослый.
Я пытался прочитать несколько текстов и руководств по ИИ. Я понимаю концепции интуитивно. Для меня они имеют смысл. Просто когда я вижу строку символов, мой мозг тускнеет, и я не понимаю, что читаю. Как системный архитектор большую часть своей жизни мне не нужно было много математики. Существуют шпаргалки по подсетям IP, и, если я знал, как далеко электричество может распространяться по длине кабелей, я мог разрезать их и соответствующим образом обжать. Большую часть своей жизни мне нужно было понимать, как настраиваются системы, как они работают вместе и как они продолжают работать. Системное администрирование очень логично. Это либо работает, либо нет. Но ИИ и математика работают на другой стороне мозга.
Мне нужно было несколько букваров, написанных для взрослых, которые относятся к вам как к одному. Я также хочу книги, которые отвечают на вопросы о том, почему математика работает. В школе причиной вашего обучения, вероятно, было «заткнись и сделай это, а не то». Но взрослому человеку нужно больше. Вы тоже хотите знать, как все работает.
Самая первая книга, которая вам понадобится, - это Математика: очень краткое введение Тимоти Гауэрса.
В этой книге красиво излагается «почему» математики. Он связывает предмет с реальным миром, переходит к философии, а затем быстро оставляет философию позади, потому что вам действительно не нужно понимать, существуют ли фракции на самом деле в природе или на платоническом уровне. Вместо этого Тимоти помог мне понять, что математика - это уровень абстракции. Он разбивает проблемы на более простые и понятные шаги. Сложность разработки модели, которая точно имитирует взаимодействие частиц в ящике, должна учитывать безумное количество физических свойств реального мира, таких как магнитная интерференция, гравитация, сила столкновения, начальное направление и скорость частиц, а также намного, намного больше. Оказывается, жизнь - это сложная серия алгоритмов. Но вот в чем хитрость. На практике вам не нужна идеальная модель. Вместо этого математика пытается разбить проблему на ее важные компоненты. Каковы критические факторы? Математика дает вам общую абстракцию проблемы, которая может работать и с другими наборами задач. По сути, сами цифры не имеют большого значения. Это просто переменные. Математика сводится к переменным и правилам. Вы можете изучить эти переменные и правила!
Пока вы читаете книгу, вам может понадобиться удобное руководство по основным математическим символам на этом веб-сайте. Вы также можете взять это супер-краткое руководство для инженеров под названием Математическая нотация Эдварда Р. Шайнермана. Если вы похожи на меня, вам придется увидеть эти символы сотни раз, прежде чем они закрепятся. Вы можете забыть о различных символах, как только перевернете страницу! Не беспокоиться. Эта шпаргалка идеальна. Сделайте глубокий вдох, замедляйтесь и просматривайте символы один за другим, пока не начнете понимать эту цепочку сумасшедших глифов. Даже если вам придется искать каждый символ тысячу раз, сделайте это! В жизни нет коротких путей к обучению. Тебе просто нужно делать работу.
Теперь есть два других сильных претендента на то, чтобы заложить основу вашей математики. Первый - Математика для нематематиков Морриса Клайна. Второй - Справочник по математике и физике без ерунды Ивана Савова. Каждый апеллирует к разному мировоззрению. Я предпочитаю очень короткое вступление, потому что оно быстро переходит к медным духовым инструментам и при этом остается очень понятным. Книга Математика для нематематиков намного длиннее и более подробно описывает историю математики и то, как она работает в мире. Некоторым такой подход действительно понравится. Руководство без ерунды быстро и быстро вводит уравнения, не имея ответа на вопрос, почему что-то работает именно так. По сути, это учебник по правилам. Это понравится людям, у которых меньше философских наклонностей.
Следующая книга, которую вы захотите, - это Алгебра отключена Джима Лоатса и Кенна Амдала. Теперь в книге есть несколько опечаток, но я не считаю их слишком отвлекающими. Я ценю подход книги к мягкому обучению, которое быстро ускоряется. Некоторые люди злятся из-за опечаток, но у вас есть более серьезные проблемы, о которых нужно беспокоиться. Вы пытаетесь изучать математику, когда ваш мозг уже не так пластичен, как когда-то в юности! Так что не обращайте внимания на опечатки и посмотрите здесь на общую картину. Эта книга действительно поможет вам двигаться в правильном направлении.
После того, как вы разберетесь с математикой, вы захотите покопаться в Создайте свою собственную нейронную сеть Тарика Рашида. В нем также есть несколько опечаток, но есть отличное репозиторий Github с обновлениями это исправляет большинство из них. Эта книга невероятно нежная и интуитивно понятная. Кажется, он предвидит ваши возражения и опасается, как только они у вас появятся! Автор удивительно то, как он замечает ваше сопротивление, когда это происходит. В книге рассматривается только математика, необходимая специально для нейронных сетей. Затем он работает через Python, если вы ничего не знаете о программировании. Наконец, вы сможете с нуля написать собственную нейронную сеть. Хотя, безусловно, существуют инструменты, которые лучше подходят для профессиональных программ, это помогает сначала попробовать свои силы в собственных силах, чтобы вы поняли основы.
После этой книги вы захотите начать просматривать веб-страницы. Каждый день выходят новые потрясающие уроки. Возможно, посмотрите Tensorflow для поэтов или Рекуррентные нейронные сети для художников.
Сам по себе Medium отлично подходит для изучения ИИ. Например, ознакомьтесь с этой статьей, посвященной обзору различных классов, которые вы можете пройти, чтобы узнать больше, чем вы могли бы самостоятельно. С другой стороны, возможно, вы не из тех, кто принимает уроки, и предпочитаете проработать все самостоятельно? Без проблем. Вместо этого посмотрите эту серию из восьми частей от исследователя искусственного интеллекта Артура Джулиани. Есть еще одна замечательная серия под названием Машинное обучение - это развлечение прямо здесь, на вашем любимом сайте.
Наконец, вы можете перейти к более сложной книге, будучи уверенным в своей способности понимать более сложные концепции. Это та книга, о которой я уже упоминал ранее: Книга Яна Гудфеллоу по глубокому обучению, которую вы можете прочитать в Интернете или получить бумажную копию на Amazon.
На этом пока все. Не стесняйтесь добавлять свои книги в комментарии. Все учатся по-своему, и обязательно найдутся и другие книги, которыми стоит поделиться.
############################################
Обязательно ознакомьтесь с остальной частью этой текущей серии. Не стесняйтесь подписываться на меня, потому что вы хотите быть первым, кто прочитает последние статьи, как только они появятся в прессе.
Изучение искусственного интеллекта, если вы плохо разбираетесь в математике - часть 1. Эта статья проведет вас по основным книгам, которые стоит прочитать, если вы никогда не были поклонником математики, но изучаете ее, будучи взрослым.
Изучение искусственного интеллекта, если вы плохо разбираетесь в математике - Часть 2 - Практические проекты. Эта статья проведет вас через начало работы с вашими первыми проектами.
Изучение искусственного интеллекта, если вы плохо разбираетесь в математике. Часть 3 - Создание машины мечты для искусственного интеллекта. В этой статье вы узнаете, как настроить мощную машину для глубокого обучения и установить со всеми последними и лучшими фреймворками.
Изучение искусственного интеллекта, если вы плохо разбираетесь в математике - Часть 4 - Тензоры на иллюстрациях (с кошками!) - это ответ на древнюю загадку: что, черт возьми, такое тензор?
Изучение искусственного интеллекта, если вы плохо разбираетесь в математике - Часть 5 - Глубокое обучение и сверточные нейронные сети на простом английском языке - здесь мы создаем нашу первую программу на Python и исследуем внутреннюю работу нейронных сетей!
Изучение искусственного интеллекта, если вы плохо разбираетесь в математике - Часть 6 - Простая математическая запись - все еще пытаетесь понять эти забавные маленькие символы? Давайте изменим это сейчас!
Изучение искусственного интеллекта, если вы плохо разбираетесь в математике - Часть 7 - Магия обработки естественного языка - узнайте, как Google и Siri понимают, что вы бормочете.
############################################
Если вам понравился этот урок, я был бы рад, если бы вы хлопали в ладоши, чтобы порекомендовать его другим. После этого, пожалуйста, отправьте статью другу по электронной почте! Большое спасибо.
############################################
Если вам нравится моя работа, пожалуйста, окажите мне честь посетить мою страницу Patreon , потому что именно так мы вместе меняем будущее. Помогите мне отключиться от Матрицы и Я сторицей отплачу за вашу щедрость, сосредоточив все свое время и энергию на написании, исследовании и предоставлении потрясающего контента для вас и всего мира.
###########################################
Немного обо мне: я писатель, инженер и серийный предприниматель. За последние два десятилетия я охватил широкий спектр технологий от Linux до виртуализации и контейнеров.
Вам может понравиться копия моего первого романа« Игра в скорпионы », потому что это бесплатно. Читатели назвали это первым серьезным соревнованием с Neuromancer и «как двойная порция хорошего виски после нескольких недель употребления разбавленного пива. ”
Вы также можете присоединиться к моей частной группе в Facebook, Nanopunk Posthuman Assassins, где мы обсуждаем все, что связано с технологиями, научной фантастикой, фэнтези и т. Д.
############################################
Я иногда зарабатываю монеты по ссылкам в моих статьях, но рекомендую только то, что Я ВЛАДЕЛЕМ, ИСПОЛЬЗУЮ и ЛЮБЛЮ. Ознакомьтесь с моей полной политикой здесь.
############################################
Спасибо за прочтение!
Хакерский полдень - это то, с чего хакеры начинают свои дни. Мы часть семьи @AMI. Сейчас мы принимаем заявки и рады обсудить рекламные и спонсорские возможности.
Если вам понравился этот рассказ, мы рекомендуем прочитать наши Последние технические истории и Современные технические истории. До следующего раза не воспринимайте реалии мира как должное!
