Jeśli masz przeczytać tylko jedną książkę na temat sztucznej inteligencji — właśnie ją znalazłeś/znalazłaś — Gniewosz Leliwa – Sztuczna inteligencja. O czym myśli, gdy nikt nie patrzy?

Chciałem sięgnąć po tę książkę już od dłuższego czasu. W Internecie natrafiłem na wiele pozytywnych opinii, więc byłem ciekawy, jak autor poradził sobie z opowiedzeniem o tak popularnym, a jednocześnie złożonym temacie.

Moje oczekiwania wobec tej pozycji były wysokie. W końcu opis obiecuje, że „w przystępny i rzetelny sposób wprowadzi Cię w fascynujący świat sztucznej inteligencji”. Od dawna szukałem materiałów, które pomogłyby osobom, niezajmującym się AI na co dzień, zrozumieć jak to działa i jakie specyficzne mechanizmy się z tym wiążą.

Na początku, po przeczytaniu kilku stron, miałem wrażenie, że to kolejna lekka książka o zastosowaniach i działaniu AI. Przerobiłem już kilka takich pozycji — przyjemnych, ale wnoszących niewiele konkretnej wiedzy. Po szybkim przejrzeniu całej książki zorientowałem się, że zawiera ona wiele wzorów matematycznych i technicznych diagramów. Pomyślałem wtedy, że może jednak nie będzie to lektura dla osób nietechnicznych. Tego typu szczegóły często wymagają pewnej wiedzy wstępnej i mogą utrudniać odbiór. To nieco zderzyło się z moim pierwszym wrażeniem luźnego stylu. Tym bardziej zaintrygowany, zabrałem się za uważną lekturę.

I właśnie wtedy książka mnie zachwyciła.

Dziś uważam, że powinna być lekturą obowiązkową — przynajmniej w szkołach średnich. Choć wymaga podstawowej wiedzy matematycznej, jest napisana tak dobrze, że z powodzeniem mogłaby wprowadzać młodzież (i nie tylko) w temat sztucznej inteligencji.

Dlaczego książka “Gniewosz Leliwa – Sztuczna inteligencja” zrobiła na mnie takie wrażenie?

Całość napisana jest lekkim, klarownym językiem, który sprawia, że kolejne strony czyta się z przyjemnością. Styl autora nie tylko wciąga, ale i motywuje do dalszego czytania — bo chce się zrozumieć do końca mechanizmy, o których pisze.

Podczas lektury miałem wrażenie wspinania się po „drabinie abstrakcji”. Zaczynamy od przedstawienia problemu i historycznego kontekstu, po czym płynnie przechodzimy od technicznych detali do trafnych analogii, które wyjaśniają nawet bardzo złożone pojęcia. To sprawia, że nie tylko łatwiej zrozumieć dane koncepcje, ale także znacznie łatwiej je zapamiętać.

Dzięki temu nawet tak złożone zagadnienia, jak sieci rekurencyjne czy embeddingi, stają się zrozumiałe.

W świecie pełnym uproszczeń i powierzchownych treści o AI ta książka pokazuje, że można pogodzić przystępność z głębią — bez rezygnacji z technicznych, ale fascynujących szczegółów.