Sztuczna inteligencja coraz silniej wpływa na nasze życie. Systemy oparte na uczeniu maszynowym decydują o przyznaniu kredytu, wspierają diagnozowanie chorób, odgrywają coraz większą rolę w odkryciach z zakresu biologii, chemii, fizyki czy medycyny. Skokowy rozwój dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT, Gemini czy Claude, pozwala używać AI do zadań, które jeszcze niedawno były zarezerwowane wyłącznie dla ludzi.

Jak bardzo złożona musi być matematyka stojąca za tymi potężnymi i zadziwiającymi technologiami? Dzięki lekturze Dlaczego maszyny się uczą? przekonasz się, że fundamenty sztucznej inteligencji opierają się na stosunkowo prostych ideach matematycznych, zaczerpniętych z algebry liniowej, rachunku różniczkowego i całkowego, rachunku prawdopodobieństwa, ze statystyki, a także z teorii optymalizacji. Ta błyskotliwa książka pokazuje, jak przez lata kształtowały się współczesne systemy AI i jak w rzeczywistości działają jej kluczowe mechanizmy. Odkryjesz też fascynujące powiązania między sztuczną a naturalną inteligencją ― ich podstawy bywają zbliżone bardziej, niż się wydaje.

W matematyce odnajdziesz nie tylko wyjaśnienie działania AI, lecz również klucz do zrozumienia jej możliwości i ograniczeń. A to wiedza niezbędna, by z niej korzystać świadomie, skutecznie ― i bezpiecznie.