AI 工程必读好书:10 本关于 AI 科学与工程的深刻见解
AI 工程的必读书籍 —— 以及《Brave New Words》(图片为作者原创作品)
几年前,我推荐了 《数据科学必读好书》 和 《数据科学必读好书 2》 中的 21 本书。自那以后,很多事情发生了变化。虽然数据科学家和机器学习工程师仍然是大型公司的必要岗位,但 “AI 工程师” 这一特定角色在 2023 年 GPT-4 发布后开始显著崛起。这个新角色仍在寻找自身定位,而构建强大、实用 AI 系统所需的关键技能和工具也在不断变化。
本书单中的大多数书籍都是近几年发布的,反映了人们如何整合 AI 工具以构建和改进系统。在我们适应 AI 时代的新角色时,掌握广泛的观点和工具将带来巨大优势。我希望这套书籍能帮助更多 AI 工程师推进 AI 工程领域的下一步发展。
1.《对齐问题》(The Alignment Problem)
作者:Brian Christian
对齐问题 指的是 AI 系统中指令意图与实际行为之间的差距。在这本书中,Brian Christian 结合了技术洞察与哲学思考,探讨了我们在使机器行为符合人类价值观的过程中,所揭示出的关于智能和伦理的根本问题。
本书尤其吸引人的地方在于,它研究了一些现实案例,展示了看似设计良好的 AI 系统如何因更深层次的数学意图问题,而产生意想不到的结果——不是因为系统出错,而是因为难以准确定义目标。
例如,其中有一节讨论了如何用糖果激励孩子收拾房间。孩子们确实变得擅长收拾房间了,但他们也学会了 “只有当房间从凌乱变整洁时才能获得糖果”,于是他们开始故意更频繁地弄乱房间……
我们对 AI 的大部分恐惧,其实都源于这样的 “小小的不对齐”,这些问题如果能够理解其本质并掌握合适的工具,就能相对轻松地解决。这本书既是一种警示,也是一份指南,为 AI 工程师提供了关于 如何高精度解决对齐问题 的深入思考。
2.《Brave New Words》
作者:Salman Khan
这本书由可汗学院(Khan Academy)的创始人撰写,正是时候!教育者和学生正站在 AI 变革的最前沿,而本书认为其影响将是 极其积极的。虽然书中部分内容侧重于 AI 在可汗学院的具体应用(如 AI 聊天助手 Khanmigo),但其影响远不止于此,还适用于所有教师和学生,他们将不得不与 AI 工具共享学习空间。
本书探讨了如何让 AI 成为学习加速器,并提升教育体系的标准,其核心讨论包括:
• 让 AI 适应学生当前的水平,并按个体节奏进步
• 根据个人兴趣调整学习过程
• 避免直接提供答案,而是促进学习过程
• 提高写作质量和语法水平
这本书的视角令人耳目一新,尤其是在许多学校甚至部分国家 直接封禁 AI,担心 AI 影响学生学习能力的背景下。
3.《人类兼容性》(Human Compatible)
作者:Stuart Russell
《人类兼容性》提供了对 对齐问题 的另一种视角。本书尝试从第一性原理 出发,揭示 AI 对齐的复杂性,并探索 如何设计 AI 以降低风险。
本书采用逻辑化结构,首先讨论 智能的本质,以及进化产生的自然智能与人工智能的不同之处。接着,它分析了在 缺乏足够保护措施的情况下开发 AI 的危险,并探讨了 即便是简单的目标,也可能导致灾难性的不对齐(例如 AI 可能会学会 保持自身运行,因为如果 AI 关闭,它就无法达成目标)。
书的后半部分则聚焦于 AI 如何学习人类偏好,并平衡个人与社会整体利益。例如:
• 如果罪犯使用 AI,系统应该在何种程度上优化用户需求?
• AI 是否应当在道德边界上有所限制?
总体而言,本书对 AI 影响的探索既深入又扎实,并且巧妙地在技术和哲学之间取得了平衡,使讨论围绕 个人偏好、控制、对齐 展开,而不是纯粹的伦理争论。
4.《隐藏的游戏》(Hidden Games)
作者:Erez Yoeli
《隐藏的游戏》用 博弈论 作为理解复杂交互的基本框架,无论是人类之间,还是 AI 系统之间。本书系统性地探讨了不同类型的博弈,如:
• 从简单竞争 到 复杂资源分配 的游戏模型
• 如何在不同环境下使用最优策略
对于 AI 工程师而言,这些洞察在设计 多智能体环境 或 优化多个相互竞争的目标 时至关重要。
5.《护栏》(Guardrails)
作者:Urs Gasser & Viktor Mayer-Schonberger
本书聚焦于 AI 系统的 控制机制,探讨 AI 时代如何设计 “护栏”(即对 AI 请求和响应的约束)。但作者的视角更宽广,不仅讨论传统 AI 过滤机制(如拦截恶意请求),还深入研究 如何利用 AI 解决更广泛的虚假信息传播问题。
6.《最优幻觉》(Optimal Illusions)
作者:Coco Krumme
优化是否总是最好的? 这本书揭示了一个关键悖论:过度优化会导致系统僵化,丧失适应能力。在 AI 领域,优化 AI 系统的目标往往基于特定假设,但 当这些假设改变时,优化系统就可能崩溃。
7.《玩转现实》(Playing with Reality)
作者:Kelly Clancy
本书探讨了 博弈论在 AI 训练中的应用,并分析 如何设计更优的游戏,以激励 AI 采取符合人类利益的行为。
8.《复杂自适应系统》(Complex Adaptive Systems)
作者:John H. Miller & Scott E. Page
这是 AI 工程最重要的一本书! 本书研究了 自适应系统如何在复杂环境下演化,并提供了 AI 设计可借鉴的建模工具。
9.《人类算法》(A Human Algorithm)
作者:Flynn Coleman
本书从历史角度分析 AI 发展的 社会融合模式,帮助 AI 研究者理解 科技如何影响人类社会。
10.《从数据到利润》(From Data to Profit)
作者:Vin Vashishta
AI 不是产品,而是 商业价值的驱动工具。本书提供了 AI 产品化 的完整指南。
当前 AI 领域充满喧嚣,但掌握正确的知识模型才是关键。这些书籍将帮助你构建更清晰的认知框架,助力你的 AI 工程之旅!
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