Co kdybyste mohli vidět, jak AI skutečně přemýšlí?

Ne metaforicky. Ne teoreticky. Ale prostřednictvím funkční ukázky, kterou si můžete sami sestavit pomocí fyzických předmětů—stejným přístupem, který Donald Michie použil v roce 1961, aby dokázal, že stroje se mohou učit, když naučil krabičky od zápalek vyhrávat v piškvorkách.

Čarodějova čočka odhaluje něco, co v literatuře o umělé inteligenci dosud neexistuje: kompletní velký jazykový model, který můžete sestavit a ovládat pomocí terénních map, tokenů a mechanismů pozornosti v hmatatelné podobě. Není to metafora pro pochopení AI. Je to AI, demonstrovaná prostřednictvím fyzické implementace.

Zatímco ostatní se snaží efektivně využívat AI, tato kniha vás naučí myslet jako AI—vidět vzorce, porozumět mechanismům a aplikovat poznatky, které vám umožní dosáhnout toho, co dosud nikdy nebylo možné.

Skryté znalosti

Co společnost Cray Research dokázala, je dobře zdokumentováno: vybudovali jsme nejrychlejší superpočítače na světě a změnili jsme to, co bylo výpočetně možné. Jak jsme to udělali, nebylo nikdy zaznamenáno—až do teď.

Tato kniha sdílí přístupy systémového myšlení a revoluční způsob uvažování z této éry, aplikované na moderní AI. Ne jako historii, ale jako praktické metody, které můžete použít dnes. Stejné přístupy, které vedly k průlomům ve výpočetní technice v prostředích, kde druhé místo nebylo přijatelné, nyní odhalují, jak pracovat s AI způsoby, které ostatní nedokáží napodobit.

Pro ty, kteří chápou význam Cray Research: ano, jsou to právě ty znalosti. Pro všechny ostatní: učíte se přístupy, které už prokázaly, že umožňují nemožné.

Co objevíte

Prostřednictvím praktických ukázek a jasných vysvětlení se naučíte:

Kontextové tokeny a vnoření - Sestavte funkční model, který ukazuje, jak AI reprezentuje a zpracovává informace, pomocí fyzických tokenů a terénních map, které dělají abstraktní koncepty konkrétními.

Mechanismy pozornosti - Pochopte, jak se AI soustředí na relevantní informace prostřednictvím demonstrace, kterou můžete sami ovládat, a odhalte, proč určité přístupy fungují a jiné selhávají.

Efekt ping-pongu - Překročte hranice jednorázového promptování a rozvíjejte spolupráci s AI, která se s každou interakcí stává efektivnější.

Rozpoznávání vzorů ve velkém měřítku - Naučte se vidět, jak AI propojuje různorodé informace a jak strukturovat svou práci tak, abyste těchto propojení využili.

Revoluční myšlení - Rozvíjejte způsob myšlení, který vám umožní přijímat výzvy, které ostatní považují za nemožné, a brát "to nejde" jako pozvání, nikoli jako hranici.

Čím je tato kniha jiná

Většina knih o AI vás učí psát lepší prompty nebo vysvětluje architekturu transformeru pomocí rovnic. Tato kniha vám ukazuje, jak mechanismy skutečně fungují prostřednictvím fyzické demonstrace, a pak vás učí aplikovat toto porozumění způsoby, které nikdo jiný nedokáže.

Naučíte se používat AI jako nikdo před vámi—ne pomocí triků nebo technik, ale skrze skutečné pochopení toho, jak velké jazykové modely zpracovávají informace, udržují kontext a generují odpovědi. Toto porozumění transformuje způsob, jakým spolupracujete s AI, a otevírá možnosti, o kterých si ostatní myslí, že vyžadují technologie, které ještě neexistují.

Pro koho je tato kniha určena

Tato kniha slouží více cílovým skupinám:

Profesionálům a znalostním pracovníkům, kteří potřebují plnit komplexní úkoly s AI a uvědomují si, že základní promptování má fundamentální omezení.

Vývojářům a technickým odborníkům, kteří chtějí porozumět vnitřnímu fungování LLM bez toho, aby se utopili v matematice, a získat praktické poznatky, které vedou k lepším implementačním rozhodnutím.

Strategickým myslitelům a inovátorům, kteří potřebují řešit problémy, které dosud nikdy nebyly vyřešeny, a uvědomují si, že revoluční výsledky vyžadují revoluční přístupy.

Každému, kdo tuší, že v AI je víc, než co odhalují současné tutoriály a příručky, a chce rozvíjet schopnosti, které vytvářejí skutečnou konkurenční výhodu.

Autorovo zázemí

Edward W. Barnard strávil roky ve společnosti Cray Research v době, kdy jsme dosahovali toho, co v oblasti výpočetní techniky nikdy předtím nebylo možné. Tato kniha sdílí přístupy systémového myšlení a revoluční způsob uvažování z té doby, nyní aplikované na spolupráci s AI.

Nejde o teoretické rámce. Jsou to v praxi osvědčené metody z prostředí, kde výsledky znamenaly víc než kvalifikace, kde byly nemožné výzvy řešeny pomocí jasného myšlení a revolučních přístupů ke komplexním systémům.

Kryptografické počátky moderní výpočetní techniky—od Alana Turinga po Seymoura Craye—vytvořily specifické způsoby uvažování o informacích, kontextu a výpočetních možnostech. Tato kniha učí tyto přístupy ve formě, kterou můžete okamžitě aplikovat.

Co z toho budete mít

Okamžitá schopnost - Naučte se s AI plnit úkoly, které ostatní považují za hranicemi současné technologie, díky pochopení toho, jak LLM skutečně zpracovávají a generují informace.

Hluboké porozumění - Sestavte si vlastní LLM, který dělá abstraktní koncepty konkrétními a odhaluje, proč určité přístupy uspějí, zatímco jiné selžou.

Přenositelné dovednosti - Rozvíjejte přístupy systémového myšlení, které fungují napříč všemi AI platformami a zůstávají cenné bez ohledu na to, jak se technologie vyvíjí.

Revoluční způsob myšlení - Naučte se přistupovat k nemožným výzvám tak, jak se k nim přistupovalo v Cray Research: jako k zajímavým problémům k vyřešení, nikoli jako k hranicím, které je třeba přijmout.

Dlouhodobé mistrovství - Vytvořte si základ pro neustálé zlepšování vašich dovedností spolupráce s AI, založený na porozumění spíše než na naučených technikách.

Ať už se topíte v operační složitosti, bojujete s projekty, které se zdají být nad současnými možnostmi AI, nebo prostě víte, že existuje lepší způsob práce s těmito nástroji, tato kniha transformuje nejen to, čeho můžete s AI dosáhnout, ale i to, jak přemýšlíte o tom, co je možné.

Revoluce nepřichází. Je tady. Otázkou je, zda budete mezi těmi, kteří ji dokáží vidět.