I 10 migliori libri sull'Intelligenza Artificiale (IA) nel 2025

I rapidi progressi nell'intelligenza artificiale (IA) stanno trasformando le industrie e la forza lavoro globale. Secondo un rapporto di McKinsey, circa il 15 percento della forza lavoro mondiale, ovvero circa 400 milioni di lavoratori, potrebbe essere sostituito dall'automazione tra il 2016 e il 2030. Questo cambiamento monumentale sottolinea l'importanza di comprendere l'IA e le sue implicazioni. Che tu sia un professionista esperto o un neofita curioso, esplorare le complessità dell'IA è essenziale. Per aiutarti a navigare in questo panorama in evoluzione, abbiamo curato una lista dei 10 migliori libri sull'IA. Queste letture approfondite ti forniranno le conoscenze per restare un passo avanti in un mondo sempre più automatizzato.

1. "Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies" di Nick Bostrom

via Amazon

"Superintelligence" esplora l'affascinante mondo di cosa accade quando le macchine superano l'intelligenza umana. Nick Bostrom solleva domande cruciali: Gli agenti artificiali diventeranno i salvatori dell'umanità o porteranno alla sua rovina? Con il suo studio, Bostrom getta le basi per comprendere la traiettoria della vita intelligente e il futuro dell'umanità.

Il cervello umano possiede capacità uniche che ci distinguono dalle altre specie, conferendoci una posizione dominante nel mondo. Tuttavia, se l'intelligenza delle macchine dovesse superare quella umana, la superintelligenza risultante potrebbe possedere un potere senza precedenti, probabilmente oltre la nostra capacità di controllo. Come il destino delle gorille dipende ora più dalle azioni umane che dalla specie stessa, anche il destino dell'umanità sarebbe legato alle azioni di questa superintelligenza artificiale.

Tuttavia, l'umanità possiede un vantaggio fondamentale: possiamo fare i primi passi. È possibile creare una Intelligenza Artificiale seminale, creando le condizioni per una "esplosione" dell'intelligenza controllabile? Come possiamo orchestrare una transizione controllata?

L'opera di Bostrom intraprende un viaggio ambizioso e originale, esplorando terreni intellettuali complessi. Con una ricerca coinvolgente che spinge i confini della nostra comprensione dell'umanità e del futuro della vita intelligente, Bostrom ci offre una reinterpretazione del compito più importante della nostra epoca.

2. "An Introduction to Universal Artificial Intelligence (Chapman & Hall/CRC Artificial Intelligence and Robotics Series) 1st Edition" di Marcus Hutter

via Amazon

An Introduction to Universal Artificial Intelligence fornisce le basi formali di ciò che significa che un agente agisca in modo intelligente in un ambiente sconosciuto. Presentato per la prima volta in "Universal Algorithmic Intelligence" (Hutter, 2000), UAI offre un quadro in cui praticamente tutti i problemi dell'IA possono essere formulati, insieme a una teoria su come risolverli. UAI unifica idee provenienti dalla teoria delle decisioni sequenziali, dall'inferenza bayesiana e dalla teoria dell'informazione algoritmica per costruire AIXI, un agente di apprendimento per rinforzo ottimale che apprende a comportarsi in modo ottimale in ambienti sconosciuti. AIXI è il parametro di riferimento teorico per il comportamento intelligente.

Il libro copre sia gli aspetti teorici che quelli pratici dell'UAI. L'aggiornamento bayesiano può essere effettuato in modo efficiente con il "context tree weighting" e la pianificazione può essere approssimata mediante il campionamento con la ricerca Monte Carlo su alberi. Vengono forniti algoritmi che il lettore può implementare, nonché risultati sperimentali per il confronto. Questi algoritmi vengono utilizzati per approssimare AIXI. Il libro si conclude con una discussione filosofica sull'Intelligenza Artificiale Generale: è possibile costruire agenti super-intelligenti? È inevitabile che vengano costruiti, e quali potrebbero essere le conseguenze?

Questo testo è adatto a studenti universitari avanzati. Fornisce un ampio capitolo per colmare le lacune in matematica, probabilità, teoria dell'informazione e computabilità.

3. "Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)" di Kevin P. Murphy

via Amazon

Questo libro offre un'introduzione dettagliata e aggiornata al machine learning (incluso il deep learning) attraverso la lente unificante della modellazione probabilistica e della teoria decisionale bayesiana. Il libro copre il background matematico (inclusa l'algebra lineare e l'ottimizzazione), l'apprendimento supervisionato di base (inclusi la regressione lineare e logistica e le reti neurali profonde), nonché argomenti più avanzati (inclusi l'apprendimento per trasferimento e l'apprendimento non supervisionato). Gli esercizi alla fine di ciascun capitolo consentono agli studenti di applicare quanto appreso, e un'appendice copre la notazione.

Probabilistic Machine Learning è nato dal libro dell'autore del 2012, "Machine Learning: A Probabilistic Perspective". Più di un semplice aggiornamento, questo è un libro completamente nuovo che riflette gli sviluppi drammatici nel campo dal 2012, in particolare il deep learning. Inoltre, il nuovo libro è accompagnato da codice Python online, utilizzando librerie come scikit-learn, JAX, PyTorch e Tensorflow, che possono essere utilizzate per riprodurre quasi tutte le figure; questo codice può essere eseguito all'interno di un browser web tramite notebook basati su cloud e fornisce un complemento pratico agli argomenti teorici trattati nel libro. Questo testo introduttivo sarà seguito da un seguito che tratterà argomenti più avanzati, seguendo lo stesso approccio probabilistico.

4. "Artificial Intelligence in Higher Education and Scientific Research: Future Development (Bridging Human and Machine: Future Education with Intelligence) 2023rd Edition" di Fatima Roumate

via Amazon

 Questo libro spiega l'interazione tra l'intelligenza artificiale e l'istruzione superiore. Esplora l'impatto tangibile e intangibile dell'intelligenza artificiale sull'istruzione superiore e sulla ricerca scientifica e discute come l'istruzione superiore e la ricerca scientifica contribuiscano al progresso delle tecnologie di intelligenza artificiale. Basato su un'analisi sistematica con un approccio multidisciplinare e una combinazione di teoria e pratica, il libro offre nuove prospettive sull'uso massiccio dell'intelligenza artificiale nell'istruzione superiore e nella ricerca scientifica da quando è comparso il COVID-19. Questo libro tratta anche dell'etica nell'intelligenza artificiale, prendendo in considerazione le raccomandazioni sull'etica dell'intelligenza artificiale adottate dall'UNESCO. Spiega l'importanza della sovranità tecnologica e delle nuove strategie per affrontare le sfide attuali e future legate all'apprendimento online, al deep learning e al machine learning.

5. "AI Literacy Fundamentals: Helping You Join the AI Conversation" di Ben Jones

via Amazon

 Ti senti sopraffatto dall'intelligenza artificiale? Non sei solo, è la velocità vertiginosa del progresso tecnologico. Per entrare rapidamente nella conversazione sull'IA, è necessario una base di conoscenza chiara e semplice su cui costruire. Questo libro è una guida amichevole sui concetti di base dell'IA, su come è già entrata nella nostra vita quotidiana e su ciò che dobbiamo sapere per prepararci al futuro.

Ben Jones, esperto nell'interpretare concetti tecnici, che ha insegnato a migliaia di persone le basi della alfabetizzazione dei dati, espone tutto ciò che devi sapere per entrare nella conversazione sull'IA, dalla storia dell'IA alla rivoluzione del deep learning che sta accadendo oggi. Questa tecnologia è qui per restare. È ora che anche tu prenda posto al tavolo.

Here is the translation into Italian (IT): ```html

6. "LLM Prompt Engineering For Developers: The Art and Science of Unlocking LLMs' True Potential" di Aymen El Amri

via Amazon

Un approccio pratico all'Ingegneria dei Prompt per sviluppatori. Immergiti nel mondo dell'agilità nell'ingegneria dei prompt, ottimizzando i tuoi prompt per interazioni dinamiche con i LLM. Impara con esempi pratici tratti dal mondo reale e migliora la tua esperienza da sviluppatore con i LLM. Scopri come i prompt giusti possono rivoluzionare le tue interazioni con i LLM.

In "LLM Prompt Engineering For Developers", intraprendiamo un viaggio approfondito nel mondo dei LLM e nell'arte di creare prompt efficaci per loro.

La guida inizia ponendo le basi, esplorando l'evoluzione del Natural Language Processing (NLP) dai suoi primi giorni fino agli sofisticati LLM con cui interagiamo oggi. Esplorerai a fondo le complessità di modelli come i modelli GPT, comprendendo la loro architettura, le capacità e le sfumature.

Man mano che procediamo, questa guida enfatizza l'importanza di un'efficace ingegneria dei prompt e delle sue migliori pratiche. Sebbene i LLM come ChatGPT (GPT-3.5 e GPT-4) siano potenti, il loro pieno potenziale si realizza solo quando vengono comunicati in modo efficace. È qui che entra in gioco l'ingegneria dei prompt. Non si tratta semplicemente di porre una domanda al modello; si tratta di formulare, contesto e comprendere la logica del modello.

7. "Artificial Intelligence: A Modern Approach (Pearson Series in Artificial Intelligence) 4th Edition" di Stuart Russell e Peter Norvig

via Amazon

La guida più completa e aggiornata alla teoria e alla pratica dell'intelligenza artificiale
La revisione tanto attesa di Artificial Intelligence: A Modern Approach esplora tutta la vastità e la profondità del campo dell'intelligenza artificiale (IA). La 4a edizione aggiorna i lettori sulle ultime tecnologie, presenta concetti in modo più unificato e offre nuove o espanse coperture di machine learning, deep learning, transfer learning, sistemi multi-agente, robotica, elaborazione del linguaggio naturale, causalità, programmazione probabilistica, privacy, equità e IA sicura.

8. "Cambrian Intelligence: The Early History of the New AI 1st Edition" di Rodney A Brooks

via Amazon

Fino alla metà degli anni '80, i ricercatori sull'IA assumevano che un sistema intelligente che esegue ragionamenti di alto livello fosse necessario per il legame tra percezione e azione. In questo modello tradizionale, la cognizione media tra percezione e piani d'azione. Realizzando che questa base dell'IA, come era conosciuta, era illusoria, Rodney A. Brooks ha capovolto il campo dell'IA introducendo l'approccio basato sul comportamento nella robotica. La pietra angolare della robotica basata sul comportamento è la realizzazione che il legame tra percezione e azione dà origine a tutta la potenza dell'intelligenza e che la cognizione è solo nell'occhio di chi osserva. La robotica basata sul comportamento è stata la base di applicazioni di successo nell'intrattenimento, nelle industrie dei servizi, nell'agricoltura, nell'industria mineraria e nella casa. Ha dato origine sia a robot mobili autonomi che ai più recenti robot umanoid come il Cog di Brooks.

Questo libro rappresenta la formulazione iniziale di Brooks e i suoi contributi allo sviluppo dell'approccio basato sul comportamento nella robotica. Presenta tutte le idee filosofiche e tecniche chiave che hanno messo questo approccio "dal basso verso l'alto" in prima linea nella ricerca attuale non solo nell'IA ma in tutte le scienze cognitive.

9. "Introduction to Deep Learning for Healthcare 1st ed. 2021 Edition" di Cao Xiao e Jimeng Sun

via Amazon

Questo libro di testo completo esplora il mondo dei modelli di deep learning e le loro applicazioni significative nel settore sanitario. Mette un forte accento sull'uso di ampi dati sanitari e sull'impiego efficiente dei modelli di deep learning per una modellizzazione dei dati efficace.

I dati sanitari, in particolare le cartelle cliniche elettroniche (EHR), hanno visto una diffusione globale e hanno trasformato significativamente la fornitura di assistenza sanitaria negli ultimi tempi. Le EHR offrono un vantaggio fondamentale catturando gli incontri completi del paziente, comprendenti dati multimodali ricchi. Questi dati includono sia informazioni strutturate, come i codici medici per diagnosi, risultati di laboratorio e dettagli sui farmaci, sia dati non strutturati, tra cui note cliniche, immagini mediche come raggi X e risonanze magnetiche, e dati in serie temporali come ECG ed EEG. Inoltre, la proliferazione dei sensori indossabili ha portato all'accumulo di dati auto-generati dai pazienti, arricchendo ulteriormente i set di dati sanitari. Gli autori esplorano vari casi di studio del deep learning su questi diversi tipi di dati.

I modelli di deep learning, un sottoinsieme dei metodi delle reti neurali con numerosi strati, hanno dimostrato una notevole capacità nell'estrarre caratteristiche complesse dai dati grezzi. La loro applicazione in sanità rappresenta una naturale e promettente progressione, portando a numerosi risultati di successo. Il libro di testo esplora una vasta gamma di architetture di deep learning, inclusi deep neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks, metodi di embedding, autoencoder, modelli di attenzione, graph neural networks, memory networks e modelli generativi. Ogni modello è illustrato attraverso casi di studio concreti in ambito sanitario, che spaziano dalla modellizzazione predittiva clinica alla previsione delle riammissioni, dalla classificazione delle lastre al diagnosi ECG, fino alla raccomandazione di farmaci, tra gli altri.

Destinato a studenti di livello post-laurea con un focus sulle metodologie di deep learning e le loro applicazioni in sanità, questo libro di testo serve come risorsa fondamentale per comprendere i concetti di base del deep learning e le loro implementazioni pratiche. Inoltre, i ricercatori nel settore troveranno questo testo estremamente utile per avanzare nelle loro indagini e contribuire al panorama in continua evoluzione del deep learning nella sanità.

10. "Artificial Intelligence for Humans, Volume 1: Fundamental Algorithms" di Jeff Heaton

via Amazon

Sono disponibili diversi libri sull'IA, ma molti richiedono una comprensione di base. Il libro di Jeff Heaton "Artificial Intelligence for Humans: Volume 1" mira a colmare questa lacuna in modo accessibile.

All'interno delle sue pagine, i lettori possono ottenere una panoramica sugli algoritmi fondamentali dell'IA, in particolare nel campo del machine learning. Il Volume 1 introduce concetti come l'apprendimento all'interno delle reti informatiche e vari tipi di machine learning. Dall'apprendimento supervisionato a quello non supervisionato, l'autore esplora le tecniche essenziali come la regressione e il clustering, permettendo ai lettori di costruire e allenare modelli di apprendimento ampi.

Come osserva Jeff Heaton, "Le reti neurali basate su computer differiscono dal cervello umano per la loro mancanza di computazione a scopo generale. Sono specializzate in compiti specifici."

```