Quo vAIdis

by Andrzej Dragan

"Od programów sprytniejszych od swoich twórców po jednorożce rysowane przez sieci neuronowe – jest tu wszystko, czego potrzeba, by samodzielnie myśleć o AI. Autor nie moralizuje, tylko grzebie, dziwi się i pokazuje, jak działa świat opisywany równaniami i kodem. To jedna z tych książek, po których świat widzi się trochę wyraźniej."

Wojciech Zaremba, współzałożyciel OpenAI

"AI nabiera głębszego sensu wraz z książką Andrzeja Dragana. Czy to tylko funkcja matematyczna, mnożenie macierzy odtwarzające kolejne słowa jak stochastyczna papuga, bezduszny twór informatyków? Czy jednak modele wykazują cechy prawdziwej inteligencji, rozumują i są kreatywne? Ta książka to panoramiczny obraz, ale też świeże spojrzenie na tematykę AI. Niezwykle przystępnie opisuje mechanizmy działania modeli językowych. Poruszy niejeden neuron w naszych głowach."

Remek Kinas, współtwórca polskiego modelu językowego Bielik

"Andrzej Dragan jest profesorem fizyki na Uniwersytecie Warszawskim oraz National University of Singapore, zajmuje się łączeniem teorii względności z teorią kwantową. Laureat nagród i stypendiów European Science Foundation, ministra edukacji, Fundacji na rzecz Nauki Polskiej, Narodowego Centrum Nauki i tygodnika „Polityka”, zdobywca tytułu Wizjoner Roku Digital Shapers. Stypendysta University of Oxford. Pracował w Imperial College London i na University of Nottingham. Autor trzech książek i ponad sześćdziesięciu artykułów naukowych. Zdobył też tytuł Fotografa Roku brytyjskiego pisma „Digital Camera” i statuetkę Fryderyka, był nominowany do Złotego Lwa na festiwalu reklamowym w Cannes. Twórca fotograficznego efektu Dragana – jego prace wystawiano w kilkunastu krajach. Zdobywca nagrody głównej na London Fashion Film Festival, Popkillera oraz wyróżnienia Best in Show magazynu „Creative Review”, a także nagród na festiwalach Berlin Music Video Awards, Epica Awards, Script Fiesta i ponad dwudziestu nagród w konkursie KTR, w tym Best of Culture. Jako nastolatek wygrywał liczne konkursy muzyki elektronicznej w ramach demosceny. Nigdy nie pił kawy.

"Dragan bada AI jak nieznane zwierzę, dziwny fenomen przyrody. Ogląda z różnych stron. Testuje. Dźga i przekłuwa. Ucząc siebie – i czytelnika – tej rzeczywistości z ciekawością ADHD-owego dzieciaka, właściwą naukowcom-odkrywcom."
Jacek Dukaj, pisarz

"AI wpłynie na każdy aspekt naszego życia, a „Quo vAIdis” przystępnie – i zaskakująco dogłębnie – wyjaśnia kluczowe pojęcia tej dziedziny. To niezbędnik do każdej poważnej rozmowy o AI."
prof. Aleksander Mądry, MIT, OpenAI

"Warto przeczytać, aby zrozumieć, czym jest inteligencja. Ta „prawdziwa” i ta „sztuczna”."
prof. Piotr Sankowski, UW, Ideas NCBR

Genres: Science, Nonfiction, Artificial Intelligence, Audiobook, Polish Literature, Technology, Philosophy

320 pages, Paperback

First published October 29, 2025

Reviews

[Dominik Kubis · Rating 3 out of 5]

Książkę Andrzeja Dragana można czytać na dwa sposoby. Z jednej strony to przystępne wprowadzenie do świata sztucznej inteligencji, z drugiej - manifest poglądów autora na temat jej potencjału i przyszłości.

Trzeba przyznać, że Dragan pisze lekko i z dużym wyczuciem. Potrafi tłumaczyć złożone koncepcje w sposób zrozumiały, a jego analogie często trafiają w punkt. Jeśli ktoś chce dowiedzieć się, czym są sieci neuronowe i jak w ogólnym zarysie działają LLMy - ta książka sprawdzi się bardzo dobrze. To przyjemna lektura, która pobudza wyobraźnię, zachęca do dalszych poszukiwań i stawiania pytań.

Problemy zaczynają się wtedy, gdy Dragan przechodzi od opisu do opinii. Momentami ma się wrażenie, że jeśli nie jesteś techno-optymistą (albo fizykiem), to z definicji się mylisz. W książce pojawia się sporo tonu wyższości wobec osób, które mają wątpliwości wobec nieograniczonego rozwoju AI.

Paradoksalnie, sam autor nie unika błędów, przed którymi przestrzega. Z jednej strony krytykuje antropomorfizowanie sztucznej inteligencji, z drugiej - zaczyna książkę od teorii "Samolubnego genu" Dawkinsa, która sama w sobie jest metaforą obdarzoną cechami ludzkimi. Dragan ostrzega przed nadawaniem maszynom ludzkich cech, ale jednocześnie przypisuje AI zdolność samorozwoju - czyli dokładnie to, co w nas samych wynika z emocji i instynktów.

W książce często powtarza się hipoteza, że AI wkrótce nas przewyższy, bo szybciej znajduje analogie i rozwiązuje problemy. Tyle że bazowanie na jednym kryterium w kontekście oceny wyższości jest sporym uproszczenim. Ludzki mózg działa w czasie rzeczywistym przetwarzając bodźce napływające z otoczenia i jednocześnie rozwiązując postawione przed nim zadania, zużywając przy tym o rzędy wielkości mniej energii. Czy z tego punktu widzenia naprawdę można mówić o "przewadze" AI?

"Quo vAIdis" to książka ciekawa i pouczająca, ale nie pozbawiona sprzeczności. Intryguje, gdy tłumaczy, jak działa AI, i irytuje, gdy próbuje wyciągać filozoficzno-futurologiczne wnioski. Dla jednych będzie inspirującym wprowadzeniem w świat AI, dla innych techno-optymistycznym manifestem.

Tak czy inaczej, warto przeczytać. Choćby po to, by samemu odpowiedzieć sobie na pytanie, czy rzeczywiście "łączenie kropek" wystarczy, by nazwać coś inteligencją.

Merytorycznie 5/5
Publicystycznie 2/5
Ostatecznie 3/5

[P42 · Rating 5 out of 5]

Większość kwestii już znałem, czy to z przeszłego-niedoszłego doktoratu z informatyki technicznej, czy po prostu interesując się tematem w ostatnich miesiącach/latach. Odejmując jednak ten mankament i patrząc na Quo vAIdis jako tekst popularnonaukowy skierowany do szerszego niż ścisło-techniczne grona, mamy naprawdę solidną pozycję, która zarówno skutecznie wprowadza w temat jak i stanowi dobry punkt wyjścia do dalszego zgłębiania go we własnym zakresie. Dodatkowo spodobał mi się styl Dragana, który dotąd nie zawsze przekonywał mnie w wypowiedziach (czy nawet wykładach, bo pewnego grudniowego dnia przyszedł od do nas gościnnie na zajęcia), a tutaj wygładzony do formy pisemnej daje poczucie uczestniczenia w angażującej rozmowie (w barze (przy piwie, nawet jeśli bezalkoholowym)), więc nie wykluczam nadrobienia jego innych książek!

[podczytany · Rating 3 out of 5]

Czekam na AGI.

Ocena: 3,0.

[Mateusz Winnicki · Rating 3 out of 5]

takie to niezle czytadło 5/10

główny problem ze nie wiem komu miałbym ją polecić, bo wydaje mi się że kim byś nie był, to jest 67 innych pozycji, które powinieneś przeczytać przed tą

dla osób, które mają jakiekolwiek pojęcie o stronach technicznych i pozatechnicznych w tematyce ai, czyli a) są w stanie zrozumieć aparat matematyczny i algorytmike z nią związane b) są świadome tego czym jest a czym nie jest, jaki wpływ wywiera na nasze społeczeństwo etc -- pierwsza połowa okaże się byc po prostu przypomnieniem co się działo od 2017 w branży ai w postaci dosyć luźno uszeregowanych anegdot, przykładów i historii nakierowanych bardziej na laika. druga połowa będzie okazja żeby przypomnieć sobie/ogarnąć takie pojęcia jak stochastyczny spadek gradientu, czy propagacja wsteczna. tak czy owak, wartość według mnie dosyć znikoma, ale no nadal wyższa niż wygładzanie sobie pofaldowan na mózgownicy kolejna sesja reelsow

dla osób o niskim pojęciu o ai (tu za przykład wezmę sobie swojego pociesznego wujaszka idiotę, który przy świątecznym stole jak mantrę powtarzał, że to ai to nic więcej niż bardzo skomplikowany program, więc o inteligencji w tym kontekście nie mamy prawa mówić, notabene zdanie wcale często w jakichś wariantach kontrowane też w owej książce): myślę że pożytek z przeczytania potencjalnie jeszcze niższy albo nawet przeczytanie może okazać się szkodliwe.
szkodliwość może wynikać z bezmyslnego papugowania albo negowania tresci, bez jej faktycznego zrozumienia. jednym z ważniejszych przeslan wydaje mi się być odpowiedź na jedno z postawionych pytań dotyczących w skrócie, czy ai tylko recytuje, czy rozumuje, która brzmi: To zależy. wydaje mi się, że niewielu laików, którym ta książka w ręce wpadnie, zastosuje się do tej naczelnej dla mnie myśli, która postuluje o rezerwę w wydawaniu opinii o przedstawionym zagadnieniu, gdyż pod kopcem kolejnych przykładów o rozpoznawaniu kotkow i piesków i nawiązań do kariery nauczyciela akademickiego dracego lacha z głupoty studentów, realnej konwersacji o aspektach socjologicznych, społecznych, poznawczych, światopoglądowych czy wreszcie, zgodnie z tytułem - dokąd to w ogóle zmierza, jak ai oddzialowuje na terazniejszosc i przyszłość tu nie uświadczymy.
co pozostaje? ponownie, zbiór anegdot i ciekawostek, którymi można się flexowac do kotleta, aparat matematyczny raczej znudzi niż zainspiruje.


o, gdybym miał podsumować jednym zdaniem, to ta książka to taki w chuj rozwleczony artykuł ze Świata Wiedzy, tylko napisany przez popularyzatora nauki z większą renoma i warsztatem niż random z redakcji która placi 400 stówy za temat na okładkę

[Sebastian Gebski · Rating 5 out of 5]

Andrzej Dragan tym razem napisał książkę nie o fizyce, ale o swojej najnowszej "zajawce", czyli AI w ogóle i Generative AI w szczególności. Jak mu poszło?

- dalej jest to typowe pióro Dragana, które znamy i lubimy - czyli na luzie, bez nadęcia i z bardzo charakterystycznym poczuciem humoru
- Andrzej jest jaki jest - generalnie tłumaczy, ale jak mu się nie chce, albo ma widzimisię, to nie tłumaczy ;) - więc książka ma dużo "smaczków" między linijkami, które nie każdy wyłapie - przez co, nie ukrywam, czytało się ją jeszcze przyjemniej
- w książce jest dużo o dość autorskich eskperymentach, które sam autor przeprowadza na LLMach (i czasami publikuje je na X/Twitterze) - zazwyczaj są to naprawdę nieszablonowe pomysły, więc zdecydowanie nie jest to typowa ksiażka o Gen AI
- jest trochę filozoficznej spekulacji o tym czym jest inteligencja, o tym czy należy mocniej/mniej doceniać obecne modele; ale jest też dosyć długie wytłumaczenie natury modeli (jak one działają) - i właśnie z tą ostatnią częścią miałem największy problem: mimo tego, że AD stara się to robić po swojemu ("na jabłkach"), to nie jestem przekonany, że jest w tym bardziej skuteczny niż dowolny inny aktor - gdybym nie znał szczegółów z innych źródeł, to nie mam przekonania, że dzięki temu opisowi faktycznie zrozumiałbym to co autor chce przekazać; po prostu nie mogłem się oprzeć, że tę przestrzeć możnaby w książce wykorzystać lepiej ...
- mało w Quo vAIdis czystych gdybań i spekulacji - autor nie bawi się w zgadywanki, tylko faktycznie stara się opierać na empiryce -> za to bezwględnie szacun się należy

Ogólnie rzecz biorąc - jak to przy Draganie - bawiłem się bardzo dobrze. Może nie tak jak przy Kwantechiźmie (z fizyki nie czuję się tak mocny jak z sieci neuronowych i transformerów ;>), ale Andrzej Dragan utrzymuje wysoki poziom swoich książek, gdzie stale challenge'uje czytelnika intelektualnie - i tak ma być :)

[Natalia Dołżycka · Rating 4 out of 5]

Dragan z właściwą sobie lekkością pióra pisze o tym, czym jest sztuczna inteligencja. Na minus - książka dezaktualizuje się dość szybko, bo np. modele językowe o których pisze, już powoli są wycofywane z rynku. Na plus - to nie ma żadnego znaczenia, bo książka pozwala zrozumieć JAK powstaje i rozwija się AI w kontekście już historycznym (czyli na przestrzeni ostatnich 2-3 lat). Uwaga, są wykresy. ;)

[Monika · Rating 4 out of 5]

Książka zaczyna się od pytania, czy duże modele językowe można nazwać inteligencją. Aby na nie odpowiedzieć, autor wychodzi od definicji inteligencji. Analizuje, jak można ją mierzyć i w jaki sposób bada się inteligencję ludzi. Odwołuje się do testów IQ, wyszukiwania analogii i dostrzegania wzorców. Dochodzi do wniosku, że jeśli ludzie uznawani są za inteligentnych na podstawie takich kryteriów, to sztuczna inteligencja również powinna być nazwana inteligentną.
Mniej więcej od szóstego rozdziału zaczyna się trudniejsza część. Dragan w przystępny sposób, choć wymagający skupienia, tłumaczy, jak działają mechanizmy stojące za algorytmami. Wyjaśnia, gdzie zachodzą obliczenia i na czym one polegają. Dzięki temu byłam w stanie z grubsza wyjaśnić innym, o co chodzi.
Jeśli interesuje was, jak wygląda zaplecze dużych modeli językowych oraz algorytmów AlphaGo czy AlphaZero, a nie macie zaawansowanej wiedzy z matematyki i fizyki, to polecam tę pozycję. Autor tłumaczy złożone zagadnienia na gruszkach i jabłkach.

P.S. mam jedyne zastrzeżenie: Dragan poszedł droga popularnonaukowych książek (szczególnie amerykańskich) i rzucał żartami tu i ówdzie. A z humorem jak to zwykle bywa: czasem siądzie czasem nie.

[Magda Dziedzic · Rating 4 out of 5]

3,5

[Teb · Rating 1 out of 5]

Cóż. Kiedy faktycznie opisuje działanie modeli językowych, sieci neuronowych etc., jest to pouczająca książka. Problem w tym, że takich opisów jest tam bardzo mało - ze dwa rozdziały. Za to bardzo dużo jest batalii z wybranymi przez autora argumentami przeciw AI - wybranymi dość wybiórczo. Jestem otwarcie kimś, kogo można określić mianem "przeciwnika" AI. Autor zaś jest entuzjastą AI, który próbuje przedstawić siebie jako osobę neutralną w tej kwestii. Problematyczne też jest, jak uparcie podkreśla potrzebę skupiania się na faktach, a sam w dużej części opiera się na opiniach.

Powyżej to jest wersja TL/DR, poniżej w punktach wymienię moje uwagi wobec książki:
1. Kilkukrotne zbywanie dyskusji o definicji "inteligencji" jako czegoś bezcelowego, po czym wybranie definicji inteligencji, która autorowi pasuje pod tezy. Nie można zjeść ciastka i mieć ciastka.
2. Jednym z argumentów przeciw modelom językowym, z którymi walczy autor, jest "to tylko szukanie najbardziej prawdopodobnego kolejnego słowa". Nie przeszkadza mu to jednak w sformułowaniu tezy, że ludzie tak właśnie robią, a modele językowe TAKŻE to robią. Więc w zależności jak autorowi pasuje, argumentu używa albo proAI, albo proAI.
3. Szczególnie na początku miałem trochę problem ze zrozumieniem argumentów autora, ale w trakcie czytania książki zrozumiałem, że walczy on z wybranymi przez siebie zarzutami wobec modeli językowych. Poświęca na to więcej niż na faktyczne opisywanie działania tych modeli. Po tym, jak już większość z tych zarzutów kilkukrotnie poruszył, wraca do nich i podsumowuje swoją walkę z tymi „zarzutami” wobec AI - ale tym razem już wymieniając wszystkie te zarzuty. Problem jest taki, że wybrał sobie zarzuty, z którymi jest w stanie walczyć, pomijając inne ("o czym będzie później", hehe). Choć i z nimi średnio sobie czasem radzi, jak choćby hiperboliczny argument „to tylko mnożenie macierzy” i zbycie go poprzez „to mnożenie macierzy i używanie funkcji nieliniowych”. I jakby ok, jakby to było parę zdań, może nawet akapit. Ale dyskusji i powrotów do tego wybranego argumentu z macierzami jest tam naprawdę dużo, szczególnie jak na tak krótką książkę.
4. Praktycznie zero refleksji na temat społecznego, środowiskowego i ekonomicznego wpływu rozwoju AI. Temat jest przemilczany. Nie ma też nic o prawach intelektualnych pomimo, że wspomina wprost o tym, że dane są „z połowy internetu”. Ale widać prześwity jego poglądów, gdy bywa defensywny wobec AI podobnie jak złodziej pytany „co pan robił wczoraj?” odpowiadał „nic nie ukradłem”. Tak jakby istotniejsze było nienazwanie tych problemów w ogóle, nawet gdy się je kontruje. Ale może to i lepiej, bo jak porusza gdziekolwiek temat inteligencji zwierząt (np. poprzez mówienie, że coś dotyczy tylko człowieka) – to wychodzi brak jego wiedzy.
5. Już było wspominane, ale dam to w oddzielny punkt - problematyczna niekonsekwencja, zahaczająca o hipokryzję. W jednym miejscu używa sformułowania „ale koniec bicia piany o X”, po czym kolejne 20 stron jest… biciem piany o X. I to tylko jeden przykład.
6. Mało pisze o działaniu modeli, czasem porzuca temat „żeby nie wchodzić w szczegóły” właśnie przy interesujących fragmentach, jak choćby przy próbach oduczania halucynowania.
7. Uporczywe używanie "o tym będzie później. Jest to zazwyczaj zbędne, a potrzeba wrzucania takiego zwrotu do książki słabo świadczy o umiejętnościach pisarskich lub redakcji/korekcie.
8. Częste podkreślanie słów. Oprócz tego, że to zaburza płynność czytania, to jak podkreślone jest wszystko, to jakby podkreślone było nic.
9. Sporadyczne, ale zauważalne używanie dziwnych sformułowań, np. "jak podpalano ptaki", "jak bicie dziecka", "szympansy i inne potrawy".

[Zuzanka]

“Dostaliśmy rybę, nie dostaliśmy wędki”

[amelci44 · Rating 4 out of 5]

4,5

ufff, to wymagało dużego skupienia

ale gdyby było napisane innym językiem byłoby jeszcze trudniejsze, były zaś chwile, w których ta książka wciągała

jedyne, co mi się nie podobało momentami to sposób jechania po niektórych, którzy mają inny pogląd na rzeczywistość niż autor (nie było ono znaczące, ale było)

niektóre sprawy również były dość nieścisłe, m. in. chiński pokój: gdyby "biedny student" w nim siedzący, był choć odrobinę inteligentny (wedle definicji zakładającej, że jest to umiejętność dostrzegania analogii) (nie jest powiedziane, że tenże student jest skrajnie "głupi") po jakimś określonym czasie także zacząłby dostrzegać analogie językowe i odpowiadając na pytania, uczyłby się języka jednocześnie, więc zachowywałby się prawdopodobnie faktycznie podobnie do sieci neuronowych

inna sprawa to to, że któraś z sieci neuronowych "uczyła się grając sama ze sobą, BEZ ŻADNYCH DODATKOWYCH INFORMACJI"
a tak naprawdę dodatkową informację stanowiło chociażby to czy partia jest wygrana czy przegrana

ale reasumując, to bardzo potrzebna i rozwijająca książka!!! obala mity i wiele wyjaśnia

[magdalena popieluch · Rating 4 out of 5]

troche zbyt gornolotna literatura dla mnie, czasami nie mialam pojecia w ktorej cxasoprzestrzeni jestem, ale podobalo sie

[Bartłomiej Birecki · Rating 4 out of 5]

4.25

[szymon sasa · Rating 4 out of 5]

4,5

[Królowa · Rating 5 out of 5]

Polecam, jeśli ktoś chce się więcej dowiedzieć na temat SI. Wytłumaczone jest rewelacyjnie i dzięki temu nawet laik może się wgłębić w to zagadnienie.

[Książkogłowy · Rating 4 out of 5]

Nie tak dobre jak kwantechizm ale też spoko, zwłaszcza ostatnie rozdziały gdzie rzeczywiście mamy rozważania nad tym dokąd zmierzamy z AI.

[Wojciech Myszka · Rating 5 out of 5]

Absolutne niezbędna lektura przed rozpoczęciem/udziałem w jakiejkolwiek dyskusji na temat AI.

Autor bardzo przystępnie opisuje jak działa sieć neuronowa będąca podstawą bardzo wielu modeli używanych przez AI. Stara się również wytłumaczyć bardziej skomplikowane algorytmy używane przez Wielkie Modele Językowe.

Włącza się w tocząca się dyskusję czy i w jakim stopniu „sztuczna inteligencja” jest po prostu inteligencją oraz jakie generalizacje otaczającego świata udaje się jej uzyskać.

Do tego napisana w bardzo lekki sposób, przedkładane przykłady są proste i nieźle przemawiają do wyobraźni.

Must read!

[Mateusz Grabarczyk · Rating 4 out of 5]

Fajny wstęp to tego, jak rozwijała się AI w ostatnich latach, jak działa, dlaczego tak szybko się rozwija itd. Rozdział o sieciach neuronowych był jak wykład na studiach, ale reszta bardzo mi się podobała.

[anthony neo · Rating 5 out of 5]

nienawidzę antychrysta nienawidzę antychrysta nienawidzę antychrysta (chatagpt)

andrzej dragan jaki jest, każdy widzi. <3

[Michalina · Rating 5 out of 5]

Lubię książki o rzeczach o których nie mam pojęcia. Musiałam czytać mega skupiona żeby łączyć wszystkie kropki i nadążyć za autorem. Ale była to bardzo przyjemna przeprawa. Temat aktualny i super ciekawy :)

[Wojciech · Rating 1 out of 5]

Nudne wypracowanie na Informatykę, napisane dość prymitywnym językiem przez zakochanego w sobie egocentryka. Ilustracje w książce wykraczają zdecydowanie poza skalę “żenujących”.

[Olaf Sulich · Rating 4 out of 5]

Fizyk, reżyser, fotograf i niespełniony programista pisze książkę o AI.

Czy może wyjść z tego coś sensownego?

Autora z przyjemnością słucham w różnych podcastach. Podobała mi się też jego poprzednia książka Kwantechizm 2.0 oraz nowy, totalnie odjechany teledysk dla Quebonafide. Nieczęsto spotyka się kogoś ze środowiska naukowego, kto ma duszę artystyczną i umiejętność ciekawego opowiadania o trudnych zagadnieniach.

Tym razem padło na AI, i to kontrowersyjnie. Andrzej od dłuższego czasu porusza ten temat w różnych wystąpieniach i rozmowach. Wiele osób, często z mojej bańki IT, krytykuje jego podejście, wielu zarzuca mu straszenie sztuczną inteligencją.

Ja zastanawiałem się bardziej, czy ta książka w ogóle będzie dla mnie. Nie jestem żadnym ekspertem od ML, nie spędziłem ostatnich 15 lat w tej dziedzinie, ale mogę powiedzieć, że dość głęboko siedzę w temacie. Dodatkowo jako programista mam jakiś tam background techniczny, choć niezwiązany z tą działką.

W książce mamy do czynienia z pewnego rodzaju eksperymentem. Naukowiec bada nieznane zjawisko: ogląda je z wielu stron, testuje, opisuje obserwacje. Sprawdza, co działa, co nie, jak to w ogóle się dzieje, że AI cokolwiek “rozumie” i czy w ogóle można to nazwać “rozumieniem”.

Przy tym wszystkim kwestionuje pewne przekonania. Np. takie, że AI to tylko zbiór suchych kalkulacji. Niektórzy twierdzą, że to tylko matematyka i mnożenie macierzy - nic poza tym.

Naturalnie pojawia się przy tym temat inteligencji i świadomości. Nie jest to jednak podane w formie “AI jest inteligentne” albo “AI nie jest inteligentne”. Kto zna autora, ten wie, że raczej stroni od takich opinii i często uważa je za zbędne. Szczegółowo przechodzimy przez różne przypadki (takie jak historia AlphaGo), powoli poznajemy, z czym się je to współczesne AI, jak to działa, jak “myśli”.

Pojawia się wiele fajnych przykładów okraszonych komentarzem autora. Ta część książki jest naprawdę bardzo dobra. Pomimo że większość tego “już znałem”, w ogóle się nie wynudziłem i z ciekawością czytałem. Od książki ciężko się oderwać i szybko przelatują następne strony.

Co mi się mniej podobało, to część z bardziej technicznym przedstawieniem działania modeli. O ile merytorycznie nie mogę się do niczego przyczepić, tak sama forma mogłaby być moim zdaniem bardziej przystępna. Opisywane są skomplikowane mechanizmy, pomimo wielu naprawdę fajnych porównań i uproszczeń ułatwiających zrozumienie, mogą być ciężkie do ogarnięcia dla niektórych.

Nie ma też zbyt wielu pomocniczych ilustracji, więc całość może się wydawać ciężka do ogarnięcia, zwłaszcza że mówimy tutaj o dość abstrakcyjnych dla nietechnicznej osoby zagadnieniach (wektory, wymiary, gradienty). Przedstawienie graficzne niektórych rzeczy na pewno łatwe by nie było, ale chciałoby się dodać coś dla ułatwienia. Tak czy siak, nie jest to “core” tej książki i szczegółowe wyjaśnienie konceptów na pewno nie było tutaj celem.

Co rani moje programistyczne serduszko, to wszechobecne polskie nazwy mechanizmów. Niektóre są jeszcze spoko, ale czytając inne musiałem się zastanowić trzy razy, o co chodzi. Możliwe, że to tylko zboczenie zawodowe i biorąc pod uwagę publikę, było to najlepsze wyjście. Na końcu książki, w słowniczku, część haseł ma też odpowiednik anglojęzyczny.

Jednak ta “bardziej techniczna” sekcja książki to tylko niewielka część całości. Przy całości bawiłem się naprawdę bardzo dobrze, nawet znając już większość przedstawionych przykładów czy historii, wyciągnąłem sporo nowych faktów.

Ważne jest na pewno to, że autor wie, o czym pisze. To nie są jakieś randomowe, publicystyczne pitu pitu o AI. Bańka pęknie, czy nie pęknie? Roboty nas zabiją, czy jednak nie? Takiej bezwartościowej papki tu nie uświadczymy.

To szersze spojrzenie na tę technologię, odkrywanie nowych rzeczy, ciekawość z tym związana. Od historii, przez przełomowe momenty, działanie, matematykę, inteligencję, świadomość, możliwości, sprawczość i przyszłość AI.

Dla kogo jest ta książka? Dla ludzi ciekawych sztucznej inteligencji, może takich, którzy nie boją się kwestionować swoich opinii, posłuchać drugiej strony. Nada się zarówno dla osób nietechnicznych (ale jednak z pewnym obyciem w technologii), jak i technicznych.

A gdyby ten mój wywód kogoś nie przekonał, to książkę polecają też np. Wojciech Zaremba (współzałożyciel OpenAI), Aleksander Mądry (MIT, OpenAI) czy Remek Kinas (Bielik).

[Jakub Chrzanowski · Rating 5 out of 5]

„Jest oczywiście prawdą, że ze względu na ograniczone zasoby każda eksplozja musi się kiedyś skończyć. Nawet eksplozja atomowa. Pozostaje tylko pytanie, jaki będzie krajobraz po wybuchu. Ewidentnie żyjemy w ciekawych czasach. Dramat polega na tym, że następne będą jeszcze ciekawsze.”

Tak Andrzej Dragan kończy swoją ostatnią książkę. Ale niech ten finalny akapit nie zwiedzie czytelnika zainteresowanego sięgnięciem po lekturę „Quo vaidis”. Autor praktycznie wcale nie porusza wątków społecznych. Nie bawi się też w futurologa. Wręcz w wielu miejscach książki podkreśla, jak bardzo skazanym na niepowodzenie jest kreślenie nawet bliskiej przyszłości ewolucji technologii, która zawładnęła umysłami, laboratoriami i salami obrad zarządów większości firm na świecie.

Zanim „o czym”, warto powiedzieć, że książka Dragana jest stylistycznie dość lekka i w wielu miejscach zabawna. Zarówno dzięki barwnym przykładom, przywoływanym cytatom w inteligentnym - nomen omen - kontekście, ale też dzięki bezwzględnemu ostrzu szydery i ironii, których naukowiec-fizyk nie szczędzi prawie nikomu, nawet sobie samemu. Wszystkie te humorystyczne i prześmiewcze nuty bardzo dobrze komponują się z tematyką, która trzeba to uczciwie powiedzieć jest nie tylko trudna poznawczo, ale ma prawo cokolwiek przerażać nas jako ludzi, pracowników, właścicieli firm, artystów i tak bez końca.

Żeby zmierzyć się z zagadnieniem głównej bohaterki „Quo vaidis”, czyli sztucznej inteligencji, Dragan sięga do przeróżnych dziedzin in kontekstów: od matematyki, fizyki, chemii i biologii przez socjologię i psychologię aż po kognitywistykę i teorię wiedzy. Przeskakuje z irytującą wręcz łatwością pomiędzy tymi wszystkimi obszarami wiedzy niczym zwinny kot po palach nad lawą. Trudno powiedzieć, czy ma szczęście, że nie spada czy skubany po prostu dużo wie, a jeszcze więcej rozumie.

Wygląda na to, że bardzo zręcznie łączy kropki. A inteligencję w bazowym rozumieniu definiuje, czy raczej opisuje, w ten właśnie sposób: jako umiejętność łączenia kropek. Sięgając po tę książkę i znając Dragana co nieco z jego wystąpień na YouTubie zakładałem, że będzie on drwił ze sztucznej inteligencji jako technologii „inteligentnej” właśnie. Nic podobnego. Dragan stopniowo rozłożył ją na czynniki pierwsze - na tyle, na ile w ogóle to możliwie, o czym również w książce jest sporo, bowiem faktycznie okazuje się, że człowiek - twórca AI - nie jest w stanie zrozumieć tego, co sztuczna inteligencja po procesie treningowym „wyprawia”. Ale to nie koniec: w tym procesie analizowania sieci neuronowych, kompresji, funkcji aktywacji, propagacji wstecznej, wag synaptycznych, przesunięcia, przestrzeni osadzeń i wielu innych tak ciekawych, jak mocno hermetycznie brzmiących pojęć Dragan zagląda i rysuje analogie z inteligencją, a nawet szerzej - konstytucją hardware’ową software'ową człowieka.

I wychodzi na to, że z perspektywy naukowej i chłodnych faktów wielkość, wyjątkowość i wspaniałość człowieka mogą być mocno wątpliwe, albo stanowić pewien etap historii.

I tu jest chyba najciekawsze pytanie, na które w ciągu najbliższych miesięcy, lat, może dziesięcioleci będziemy znajdować odpowiedź: dokąd dalej uda się sztuczna inteligencja i co na tej drodze spotka inteligencję naturalną? To dziś nie wróżba - czasy mamy ciekawe już teraz. A trendy, które takimi je czynią dopiero nabierają rozpędu.

[Savcio Savcio · Rating 3 out of 5]

Miałem dwa podejścia do tej książki.

Przy pierwszym rzeczą, która mnie zniechęcała, był język - z jednej strony lekki i stwarzający wrażenie otwartości autora - próbuje on bowiem przybliżyć czytelnikowi zagadnienia związane ze sztuczną inteligencją, często zagłębiając się w złożoną problematykę tematu. Z drugiej jednak język ten często stwarza wrażenie „trywializującego”, zaś autor wciela się w rolę „przewodnika, wyjaśniającego prawdę objawioną”. I o ile zazwyczaj taki zabieg pokazuje wolę wytłumaczenia kwestii nie dla każdego zrozumiałych i dostępnych, to tworzy to nieodzowne wrażenie wyższości, która miejscami przybiera kluczową rolę.

Z tego poczucia wynika kolejne - autor, często odwołując się do teorii matematyki i fizyki, jednocześnie przytaczając kluczowe kwestie techniczne sztucznej inteligencji na konkretnych przykładach (jak np. gra w szachy czy rozwiązywanie złożonych problemów i zadań matematycznych), dąży do przedstawienia swojej opinii, odbiegając od merytoryki i dynamicznie zmieniając ton wypowiedzi - od bardziej profesjonalnego i wyjaśniającego, po oceniający i manifestujący pogląd autora na dalsze kierunki rozwoju SI, a także wynikające z niego szanse i zagrożenia.

Zagłębiając się bardziej w treść, zacząłem zadawać sobie pytanie, jaki jest właściwie cel książki oraz jaka jest jej główna teza. Można bowiem odnieść wrażenie, że autor próbuje odnosić się do często słyszalnego głosu o „AI dążącej do przewyższenia człowieka”, obalając twierdzenie o samodzielności sztucznej inteligencji, czy możliwości uzyskania przez nią „świadomości”. Jednocześnie zaprzeczając takim twierdzeniom, autor jednoznacznie przedstawia argumenty, które… No właśnie - z jednej strony bronią jego stwierdzeń, jednak z drugiej pozostawiają przestrzeń niewiadomą.

Wreszcie tytuł, który sugeruje wywód o przyszłości sztucznej inteligencji, nie zawsze znajduje odzwierciedlenie w treści - choć odnoszenie się do historii SI i kolejne etapy jej rozwoju w ostatnich latach, o tyle stosunkowo mało przestrzeni autor poświęca na odnoszenie się do głównego wątku (do którego w sposób zdecydowany powraca w ostatnim rozdziale). W moim odczuciu taki układ u niektórych czytelników, którzy z większą uwagą zapoznają się z publikacją, może wywoływać zmieszanie lub zagubienie.

Dużym problemem omawiania tematu SI (również nie wprost wskazywanym w tekście) jest dynamika rozwoju technologicznego, z którą nieodłącznie związane jest ryzyko rychłej dezaktualizacji znacznej części wywodów Dragana. I o ile wywody zdają się być aktualne, o tyle niejako katastroficzny ton ostatniego rozdziału sugeruje, że cały ten wywód niebawem może stać się wyłącznie historią technologii.

Podsumowując - chociaż merytorycznie książka w sposób rzeczowy przedstawia problem, zaś odnoszenie się do aspektów teoretycznych to bardzo dobry zabieg, przybliżający przeciętnemu czytelnikowi złożoność problemu, to pewne elementy książki rodzą pytanie, do kogo ona jest skierowana. Połączenie popartych nauką argumentów z często nieformalnym (by nie rzec „trywialnym”) sposobem formułowania komunikatu często się kłóci. Książka jest więc zdecydowanie warta uwagi, jednak warto podchodzić do niej jak do książki popularno-naukowej/publicystycznej, nie zaś suchego opracowania merytorycznego.

[Dominik Kucharczyk · Rating 4 out of 5]

Does Andrzej Dragan Dream of Electric Brains?
My brain generated this review title inspired by the book Qvo V•AI•dis. It's hard to accept the fact that we are merely protein-carbon machines, something the author reminds us of several times, and it's even harder to come to terms with the notion that AI is not a stochastic parrot, but rather a type of intelligence that already surpasses human reasoning capabilities in certain applications. To explore this topic, Dragan first searches for a definition of intelligence – or at least an approximation of one. As a species, we still haven't developed a precise description of this concept. It sounds complicated, but the author knows how to write simply about difficult matters. Perhaps this is because for Dragan, a professor of physics, the world is what it is, and "reality is just a vector from Hilbert space." Scientific objectivity is necessary to fully understand the author's message.

Human intelligence is no longer the only intelligence on planet Earth. AI, meaning large language models, can reason through analogies, create new solutions, and produce art.

When Copernicus cast Earth out from the centre of the universe, he didn't know that Hubble, along with physicists, would place us somewhere on the periphery of a medium-sized galaxy. Each subsequent discovery makes humanity's role and place increasingly insignificant. This time, however, we ourselves have created something that pushes us into second place in the category of most intelligent being in the Solar System. Moreover, we don't fully understand how it works, because although we know how language models function at the input (training data) and output (AI response), we have no idea what happens inside. And it's hardly surprising, since AI neural networks imitate, through analogy, the functioning of neurons in the brain. And since we don't fully understand how this organ works, we cannot know what lies at the "core" of a language model either.

The author uses many examples that demonstrate that current AI is not a random generator of the next word (token), but an advanced technology that is changing the rules of the game at an exponential pace. We thus learn the history of neural network theory, its rises and falls, and the key figures behind it (perhaps it's better if Yann LeCun doesn't read Qvo VAIdis 😀).

It's hard to disagree with the fact that we live in interesting times. "Predictions are very difficult, especially about the future" – joked Woody Allen, and Dragan doesn't even try to predict what comes next. He leaves us in the here and now, waiting for events to unfold, pointing out that AI is not an ethical problem, but an energy one.

For now, Andrzej Dragan's ability to compress data and perceive analogies speaks to me more than any AI model. But it's possible that soon, as the author suggests, I will be forced to revise this view.

[echo]

a ja zacznę od końca, od ostatnich akapitów książki, w których pojawia się zagadnienie monstrualnego zapotrzebowania na energię zdolną do napędzenia całej przyszłości gotowanej nam nie przez sieci neuronowe same w sobie, tylko przez korporacje, których główny cel leży w zarobieniu nieprzebranych ton hajsu i dobro świata mają gdzieś z tyłu głowy, dopóki dobrze wygląda, a i to nie zawsze, i mój przesiąknięty wstrętnym marksizmem mózg nie potrafi przeżyć, że dyskusja o intelektualnym potencjalne sztucznej inteligencji odbywa się w niemal całkowitym oderwaniu od materialnej strony rewolucji, w której środku się znajdujemy; bez wspomnienia o kosztach środowiskowych, społecznych, kulturowych, o pracy tych, którzy krzemowemu intelektowi pozwalają wzbić się na wyżyny — bo ci ludzie (my! masy!) wbrew pozorom nie przestali istnieć i dalej brodzą w bagnie kapitalizmu, który zaprowadzi nas do grobu z całą planetą, a wcześniej przeciągnie nas przez piekło, żeby nam się nie nudziło

zgadzam się z głównym argumentem książki — inteligencja, jako zdolność do dostrzegana analogii, to po prostu inteligencja: zarówno ludzka, jak i maszynowa, i nie ma sensu idealistyczne bajdurzenie o wyjątkowości ludzkiej formy kojarzenia faktów; a o świadomości jako takiej nie wiemy na tyle, żeby ją w to mieszać; JEDNAKŻE mam wrażenie, że Dragan, dzieląc uczestników dyskusji o AI na dwa obozy, pominął ten trzeci, który potrafi dostrzec potencjał nowych form oprogramowania, ale równocześnie pozostaje sceptyczny wobec tych, którzy serwują nam niestrawną przyszłość — ponieważ możemy przez cały dzień mówić o niesamowitości sieci neuronowych (nieskończenie fascynuje mnie choćby to, jak organiczne, żywe, wydaje się działanie wytrenowanej sieci, o której nie wiemy do końca, jak działa, nawet jako twórcy algorytmu treningowego), ale nie powinniśmy zapominać o tym, do czego faktycznie służą w obecnym momencie: do tworzenia brei zaśmiecającej paśniki mediów społecznościowych, do oszukiwania w esejach na studiach, do tworzenia deepfake’ów o potencjalnie poważnych politycznych konsekwencjach, do zatkania dziury po zerwanych więziach społecznych, kiedy nie mamy już z kim gadać, do sprawdzania nierzetelnych informacji, do rzucania antysemickich haseł na Twixterze*, podczas gdy kryzys klimatyczny — tak, znowu on — beztrosko hula

podsumowując, napisałem dwa zdania o tym, czego w książce nie ma, ale nie uważam jej za złą pozycję: uważam, że autor ma wielki dar do łopatologicznego tłumaczenia, tak, że nawet umysł nieścisły, jak ja, mógł mniej więcej pojąć, co dzieje się pod maską wielkich modeli językowych; udało mu się także zmienić moje zdanie na temat inteligencji

*ten neologizm to od teraz moja ulubiona nazwa zastępcza X/dawnego Twittera

[Weronika · Rating 5 out of 5]

Moja przygoda z matematyką i fizyką zakończyła się na poziomie liceum, a temat mechanizmów działania sztucznej inteligencji był mi do tej pory całkowicie obcy. Sięgając po Quo VAIdis Andrzeja Dragana, miałam spore obawy, czy odnajdę się w gąszczu technicznych pojęć. Okazało się jednak, że to jedna z najlepszych pozycji dla osób, które chcą nie tylko przeczytać o AI, ale realnie ją zrozumieć.

​Co sprawia, że ta książka działa?
- ​Język i analogie: autor pisze lekko, a ogromna liczba porównań (często zapożyczonych z medycyny i biologii) sprawia, że abstrakcyjne koncepty stają się namacalne.
- ​Struktura: czytelnik jest prowadzony za rękę - od prostych fundamentów po najbardziej złożone mechanizmy, które rządzą współczesnym światem.
- ​Demistyfikacja: autor odczarowuje AI, pokazując, że nie jest to tylko mnożenie macierzy, ale inteligentny kompresor danych szukający wzorców w rzeczywistości.

Zgodnie z zasadą Richarda Feynmana, starałam się przełożyć wiedzę z książki na własny język. Dzięki lekturze zrozumiałam, że:
- ​AI to nie wyszukiwarka: to system, który nie tylko przechowuje dane, ale rozumie analogie dzięki przestrzeni osadzeń i wektorom znaczeń.
- ​Architektura ma znaczenie: od prostych perceptronów, przez sieci konwolucyjne (analiza obrazu), aż po potężne transformery oparte na mechanizmie uwagi, który pozwala maszynie odróżnić zamek w kurtce od zamku królewskiego.
- ​Uczenie to matematyczna ewolucja: proces propagacji wstecznej i spadku gradientu to nic innego jak ciągłe poprawianie błędów, aż do uzyskania akceptowalnego rezultatu.
- ​Inteligencja to kompresja: im lepiej AI potrafi skrócić opis świata (znaleźć regułę), tym bardziej jest inteligentna. Tam, gdzie kończy się wzorzec (wysoka złożoność Kołmogorowa), zaczyna się „ślepe” zapamiętywanie.

​Dokąd zmierzamy?
Na koniec lektury autor zostawia nas z rozważaniami o przyszłości i ewentualnej dominacji AI nad człowiekiem. Zgadzam się z jego tezą, że przewidywanie przyszłości jest ryzykowne. Kiedyś powszechnie wierzono, że dziś będziemy poruszać się latającymi samochodami, a rzeczywistość potoczyła się zupełnie inaczej. Dodatkowo uważam, że odpowiedzialność leży po stronie twórców. Wychodzę z założenia, że każdy powinien rzetelnie wykonywać swoją pracę w swojej dziedzinie, zamiast próbować być ekspertem od wszystkiego.

​Werdykt
Mimo że momentami ilość nowej terminologii była przytłaczająca, autorowi udaje się utrzymać uwagę czytelnika do samego końca. To książka, która wymaga czasu i powrotu do pewnych fragmentów, ale daje ogromną satysfakcję z każdego „momentu aha!”.
​Polecam każdemu, kto czuje, że świat technologii mu ucieka - Dragan buduje solidny most, po którym warto przejść na drugą stronę.

[Tomek Sobolewski · Rating 5 out of 5]

To moje pierwsze spotkanie z twórczością Dragana i jestem bardzo pozytywnie zaskoczony lekkością przekazu. Żeby opowiadać prosto o tak skomplikowanych tematach, trzeba było głęboko poszperać i dzięki temu, to chyba jedna z najlżejszych "technicznych" książek jakie czytałem.

W ogóle perfect timing na wydanie książki, w samym środku wojny modeli o dominację. Treść sięga nawet do wersji GPT-5, który wyszedł w miarę niedawno, a kwestia tego modelu jest dosyć ważna dla dotychczasowej historii rozwojo AI.

Ale do rzeczy:
-> pierwszy rozdział brzmi stricte jak odcinek z Czarnego Lustra, ciekaw jestem czy autor się lekko nim sugerował :)
-> jeśli ktoś siedzi mocno w temacie AI i wie jak to działa od środka, nie nauczy się niczego nowego, choć autor tłumaczy mechanikę jedynie dla kontekstu i nie to jest najważniejsze
-> dla mnie to co chciałem wyciągnąć z tej książki, to spojrzenie na tę technologię oczami fizyka i to jest dokładnie to co dostałem
-> jestem dokładnie jedną z tych osób, której najbardziej się obrywa po dupie w tej książce :D czyli powielającej schemat, że AI to "stochastyczne papugi" i zwykłe mnożenie macierzy. Przeszedłem pełną drogę: od ekscytacji przy GPT-3.5, przez znormalizowane podejście "to tylko narzędzie", aż po całkowite zlekceważenie technologii po setkach godzin używania jej w pracy jako SWE.
-> i szczerze przyznam, że spodziewałem się w tej książce właśnie mocniejszego zlekceważenia tematu ale...

to nie jest tak, że się nie zgadzam z autorem, bo tak jak autor wspominał, mamy mocno ograniczoną wiedzę o przyszłości i jesteśmy bardzo słabi w jej przewidywaniu. Przez czytanie felietonów takich autorów jak Ed Zitron, czy Baldur Bjarnason trochę wpadłem w bańkę "lekceważących" i nie powiem, lekceważenie daje więcej spokoju :D A ta książka, po prostu na nowo otworzyła mi okienko (narazie lekko uchyliła), że może jednak coś pomijam i to lekceważenie może mnie wkrótce ugryźć w dupę. No nic... czekamy co przyszłość przyniesie!

[Szymon · Rating 4 out of 5]

Jeśli ktoś szuka przystępnego wdrożenia w świat AI, ta książka jest do tego idealna. Autor bardzo dobrze tłumaczy zarówno podstawowe, jak i bardziej zaawansowane koncepty związane z projektowanie i treningiem sztucznej inteligencji. Dzięki temu książka motywuje do dalszego eksplorowania tematu i dowiadywania się więcej.

Niestety, jeśli ktoś chce się dowiedzieć o AI na bardziej "filozoficznym" poziomie, to może się zawieść. Często spotykamy się z sytuacją, gdzie autor stawia pytanie, podaje argumenty, po czym nie udziela jednoznacznej odpowiedzi. Książka jest bardzo mocno nacechowana opiniami autora, który bardzo wyraźnie jest entuzjastą rozwoju AI, dlatego nie rozumiem, czemu w niektórych aspektach nie decyduje się on dociągnąć swojego toku myślenia do końca, tylko zostawia czytelników, żeby sami wykoncypowali odpowiedź.

Dzięki użyciu wielu analogii i bardzo przyjemnym i luźnym stylu pisania nie potrzeba głębokiej wiedzy technicznej, żeby zrozumieć, o czym autor pisze. Dlatego książkę bardzo mocno polecam.

[Marek Bartosik · Rating 4 out of 5]

Dobra książka o "mnożeniu macierzy" ;-) Andrzej Dragan przystępnie wyjaśnia najgorętszy tech temat dzisiejszego dnia, lekko i z humorem ("Kwantechizm" mnie już uodpornił na jego czasem nie najwyższych lotów żarty) i dzieli się swoimi przemyśleniami. Newbie skorzystają dzięki tej lekturze (choć jak zwykle fizykom i matematykom będzie łatwiej), bo Dragan sprawnie i bez komplikowania materii opowiada o AI. Znający temat też powinni przeczytać książkę, bo przemyślenia i przewidywania Andrzeja Dragana (choć tu autor cytuje Nielsa Bohra), opisy jego własnych i nie tylko eksperymentów, efekty i wnioski z tychże pomagają pogłębić rozumienie mechanizmów zaszytych w algorytmach AI i uczeniu sieci neuronowych. Wybrane przez autora analogie i metafory, a także przykłady postępu LLM'ów w rozwiązywaniu zadań przemawiają do wyobraźni.

Martwi mnie tylko, że po lekturze nadal nie wiem, czy będzie nam potrzebna Sara Connor ;-)