Livre

L’IA générative en pratique

Plus de 100 façons étonnantes dont l’intelligence artificielle transforme les entreprises et la société

Bernard Marr

Wiley, 2024

Acheter le livre

Lire, écouter ou discuter

Amazon Kindle Discuter

1×

تسجيل الدخول للاستماع إلى ملخص الصوت.

Classement éditorial

في getAbstract، نقوم بتلخيص الكتب* التي تساعد الناس على فهم العالم وجعله أفضل. أي شيء نختاره لمكتبتنا يجب أن يتفوق في أحد هذين المعيارين الأساسيين:

تنويري – ستتعلم أشياء ستثري وتحسن قراراتك.

مفيد – ستحصل على نصائح عملية ستساعدك على التحسن في ما تفعله.

نقوم بتقييم كل محتوى على مقياس من 1-10 فيما يتعلق بهذين المعيارين الأساسيين. يساعدك تقييمنا في ترتيب العناوين في قائمة قراءتك من الجيد (5) إلى الرائع (10). الكتب التي نقيمها بأقل من 5 لن يتم تلخيصها. إليك ما تعنيه التقييمات:

10 – رائع. كتاب مفيد و/أو تنويري، بالإضافة إلى تلبية أعلى المعايير في جميع الجوانب ذات الصلة، يبرز حتى بين الأفضل. غالبًا ما يكون كلاسيكيًا فوريًا وضروريًا للجميع.
9 – ممتاز. كتاب مفيد و/أو تنويري يتميز بتوازن كبير، وله العديد من النقاط القوية ولا توجد عيوب تستحق الذكر.
8 – جيد جدًا. كتاب مفيد و/أو تنويري يحتوي على عدد كبير من الصفات البارزة دون التفوق في جميع الجوانب، مثل تقديم أحدث الاكتشافات في مجال موضوعي ويكتبه خبير مشهور ولكنه يفتقر قليلاً إلى الأسلوب.
7 – جيد. كتاب مفيد و/أو تنويري يجمع بين قوتين أو أكثر من النقاط القوية الملحوظة، مثل احتوائه على أفكار جديدة بشكل غير معتاد وتقديمها بطريقة جذابة.
6 – ملحوظ. كتاب مفيد و/أو تنويري يبرز في جانب واحد على الأقل، مثل كونه منظمًا بشكل جيد بشكل خاص.
5 – جيد. كتاب مفيد و/أو تنويري، على الرغم من عيوبه الواضحة. على سبيل المثال، قد يقدم نصائح جيدة في بعض المجالات بينما يكون متكررًا أو غير ملحوظ في أخرى.

*getAbstract يلخص أكثر بكثير من الكتب. نحن ننظر إلى كل نوع من المحتوى الذي قد يهم جمهورنا: الكتب، ولكن أيضًا المقالات، والتقارير، ومقاطع الفيديو، والبودكاست. ما نقوله هنا عن الكتب ينطبق على جميع الصيغ التي نغطيها.

Caractéristiques

Analytique
Révélateur
Captivant

بينما يخبرك التقييم بمدى جودة الكتاب وفقًا لمعيارين أساسيين لدينا، فإنه لا يقول شيئًا عن ميزاته المحددة. لذلك، نستخدم مجموعة من 20 صفة لتوصيف كل كتاب بناءً على نقاط قوته:

قابل للتطبيق – ستحصل على نصائح يمكن تطبيقها مباشرة في مكان العمل أو في المواقف اليومية.
تحليلي – ستفهم الآليات الداخلية للموضوع.
خلفية – ستحصل على معرفة سياقية كإطار للعمل أو التحليل المستنير.
جريء – ستجد حججًا قد تخالف الآراء السائدة.
شامل – ستجد كل جانب من جوانب الموضوع مغطى.
أمثلة ملموسة – ستحصل على نصائح عملية موضحة بأمثلة من تطبيقات واقعية أو حكايات.
جدلي – ستواجه آراء مثيرة للجدل بشدة.
بليغ – ستستمتع بنص مكتوب أو مقدم ببراعة.
جذاب – ستقرأ أو تشاهد هذا حتى النهاية.
مفتوح للعين – ستُعرض عليك رؤى مفاجئة للغاية.
للمبتدئين – ستجد هذا مقدمة جيدة إذا كنت متعلمًا بقليل من الخبرة أو المعرفة السابقة.
للخبراء – ستحصل على المعرفة/التعليمات المتقدمة التي تحتاجها كخبير.
موضوع ساخن – ستجد نفسك في وسط قضية مثيرة للجدل بشدة.
مبتكر – يمكنك توقع بعض الأفكار والرؤى الجديدة حقًا حول المنتجات أو الاتجاهات الجديدة.
رؤية من الداخل – ستحظى بامتياز التعلم من شخص يعرف موضوعه بشكل كامل.
ملهم – سترغب في تطبيق ما قرأته فورًا.
نظرة عامة – ستحصل على معالجة شاملة للموضوع، تذكر جميع جوانبه الرئيسية.
علمي – ستحصل على حقائق وأرقام مستندة إلى بحث علمي.
رؤيوي – ستحصل على لمحة عن المستقبل وما قد يعنيه لك.
منظم جيدًا – ستجد هذا منظمًا بشكل خاص لدعم استقباله أو تطبيقه.

Commentaires

L’IA générative a le potentiel de transformer radicalement notre vie quotidienne à mesure qu’elle se déploie dans différents secteurs. Selon le futurologue Bernard Marr, bien qu’elle puisse offrir un avantage concurrentiel aux entreprises, elle pose également des risques potentiels au niveau social et organisationnel. L’auteur envisage divers scénarios futurs, des plus dystopiques aux plus optimistes, et encourage les lecteurs à exploiter cette technologie de manière responsable. Pour cela, il appelle à une évolution culturelle favorisant l’innovation, l’ouverture et la collaboration.

Résumé

Les avancées rapides de l’IA générative annoncent des perturbations majeures dans nos vies professionnelles et personnelles.

En réalité, l’idée que les machines puissent avoir des niveaux d’intelligence similaires à ceux des êtres humains remonte à 1950, lorsque l’informaticien, mathématicien et logicien britannique Alan Turing a présenté le test de Turing : les machines ne réussissent le test que si un évaluateur humain a des difficultés à discerner s’il s’agit d’une machine ou d’un être humain. Dans les années 1970 et 1980, les premières tentatives de création de modèles d’IA, ou de systèmes experts, étaient limitées parce que les machines disponibles ne pouvaient pas « apprendre », mais devaient être programmées pour prendre des décisions. La révolution Internet et l’émergence du World Wide Web dans les années 1990 ont entraîné des progrès rapides dans des domaines connexes tels que l’analyse prédictive et l’exploration des données. Ces avancées ont été suivies par l’explosion du Big data au début des années 2000 et l’introduction du deep learning dans les années 2010, ouvrant la voie aux modèles d’IA générative d’aujourd’hui.

Aujourd’hui, l’IA gé...

À propos de l’auteur

Le futurologue Bernard Marr est l’auteur de nombreux ouvrages à succès, dont Artificial Intelligence in Practice, Tech Trends in Practice et Future Skills. Il conseille également des gouvernements et des entreprises en matière de stratégie.