The need to study and understand the process of technology evolution is crucial for humanity's survival, especially when it comes to the development of modern knowledge. As technology continues to advance at a rapid pace, it is essential to comprehend the underlying principles and limitations of Artificial Intelligence (AI) to ensure that it serves humanity's best interests. This book, "Demystifying Artificial Intelligence: Symbolic Data-Driven Statistical and Ethical AI provides a comprehensive overview of the fundamental concepts, applications, and limitations of AI, bridging the gap between theory and practical implementation. It offers a unique perspective by combining the expertise of academia and industry professionals to demystify AI and highlight its potential for solving complex problems. The book begins by exploring the two traditional paradigms in AI: statistical and symbolic AI systems. Statistical AI systems learn and perform by ingesting millions of data points into machine learning algorithms, while symbolic AI systems use explicit symbols to represent the world and make conclusions. Rather than opposing these two paradigms, the book demonstrates how they can complement each other, providing a more complete understanding of AI's capabilities and limitations. The book delves into the state of the art in Machine Learning (ML), including deep learning and natural language processing (NLP), which have received significant attention in recent years. However, the authors also emphasize that these fields are not enough to solve all the challenges we face today.

Необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий имеет решающее значение для выживания человечества, особенно когда речь идет о развитии современных знаний. Поскольку технологии продолжают развиваться быстрыми темпами, важно понимать основополагающие принципы и ограничения искусственного интеллекта (ИИ), чтобы гарантировать, что он служит наилучшим интересам человечества. В этой книге «Demystifying Artificial Intelligence: Symbolic Data-Driven Statistical and Ethical AI» представлен всесторонний обзор фундаментальных концепций, приложений и ограничений ИИ, устраняющий разрыв между теорией и практической реализацией. Он предлагает уникальную перспективу, объединяя опыт академических кругов и профессионалов отрасли, чтобы демистифицировать ИИ и подчеркнуть его потенциал для решения сложных проблем. Книга начинается с изучения двух традиционных парадигм в ИИ: статистической и символической систем ИИ. Статистические системы ИИ обучаются и работают, поглощая миллионы точек данных в алгоритмы машинного обучения, в то время как символические системы ИИ используют явные символы для представления мира и делают выводы. Вместо того, чтобы противопоставить эти две парадигмы, книга демонстрирует, как они могут дополнять друг друга, обеспечивая более полное понимание возможностей и ограничений ИИ. Книга углубляется в современное состояние машинного обучения (ML), включая глубокое обучение и обработку естественного языка (NLP), которым в последние годы уделяется значительное внимание. Однако авторы также подчеркивают, что этих полей недостаточно для решения всех вызовов, с которыми мы сталкиваемся сегодня.

La nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution des technologies est essentielle à la survie de l'humanité, en particulier lorsqu'il s'agit de développer les connaissances modernes. Alors que la technologie continue d'évoluer rapidement, il est important de comprendre les principes sous-jacents et les limites de l'intelligence artificielle (IA) pour s'assurer qu'elle sert au mieux les intérêts de l'humanité. Ce livre intitulé Demystifying Artificial Intelligence : Symbolic Data-Driven Statistical and Ethical AI présente un aperçu complet des concepts fondamentaux, des applications et des limites de l'IA, comblant le fossé entre la théorie et la mise en œuvre pratique. Il offre une perspective unique en rassemblant l'expertise du milieu universitaire et des professionnels de l'industrie pour démystifier l'IA et mettre en valeur son potentiel à résoudre des problèmes complexes. livre commence par l'étude de deux paradigmes traditionnels de l'IA : les systèmes statistiques et symboliques de l'IA. s systèmes statistiques d'IA sont formés et fonctionnent en absorbant des millions de points de données dans les algorithmes d'apprentissage automatique, tandis que les systèmes symboliques d'IA utilisent des symboles explicites pour représenter le monde et tirer des conclusions. Plutôt que d'opposer ces deux paradigmes, le livre montre comment ils peuvent se compléter en permettant une meilleure compréhension des possibilités et des limites de l'IA. livre est en train d'approfondir l'état actuel de l'apprentissage automatique (ML), y compris l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel (NLP), qui a reçu une attention considérable ces dernières années. Cependant, les auteurs soulignent également que ces champs ne sont pas suffisants pour relever tous les défis auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui.

La necesidad de estudiar y comprender el proceso de evolución de la tecnología es crucial para la supervivencia de la humanidad, especialmente cuando se trata del desarrollo del conocimiento moderno. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo rápido, es importante comprender los principios fundamentales y las limitaciones de la inteligencia artificial (IA) para garantizar que sirve al mejor interés de la humanidad. Este libro, «Demystifying Artificial Intelligence: Symbolic Data-Driven Statistical and Ethical AI», ofrece una amplia visión general de los conceptos, aplicaciones y limitaciones fundamentales de la IA, cerrando la brecha entre la teoría y la implementación práctica. Ofrece una perspectiva única al combinar la experiencia de académicos y profesionales de la industria para desmitificar la IA y resaltar su potencial para resolver problemas complejos. libro comienza con el estudio de dos paradigmas tradicionales en IA: los sistemas estadísticos y simbólicos de IA. sistemas estadísticos de IA se entrenan y funcionan absorbiendo millones de puntos de datos en algoritmos de aprendizaje automático, mientras que los sistemas simbólicos de IA utilizan símbolos explícitos para representar el mundo y extraen conclusiones. En lugar de contrastar estos dos paradigmas, el libro demuestra cómo pueden complementarse entre sí, proporcionando una comprensión más completa de las posibilidades y limitaciones de la IA. libro profundiza en el estado actual del aprendizaje automático (ML), incluyendo el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (NLP), que han recibido una atención considerable en los últimos . n embargo, los autores también subrayan que estos campos no son suficientes para abordar todos los desafíos que enfrentamos hoy.

A necessidade de explorar e compreender o processo de evolução da tecnologia é essencial para a sobrevivência da humanidade, especialmente quando se trata do desenvolvimento do conhecimento moderno. Como a tecnologia continua a evoluir rapidamente, é importante compreender os princípios fundamentais e as limitações da inteligência artificial (IA) para garantir que ela serve ao melhor interesse da humanidade. Este livro, «Demystifying Artesical Inteligência: Symbolic Data-Driven Estatical and Ethical AI», apresenta uma revisão completa dos conceitos, aplicações e limitações fundamentais da IA, que eliminam a disparidade entre teoria e implementação prática. Ele oferece uma perspectiva única, juntando experiências acadêmicas e profissionais do setor para desmistificar a IA e enfatizar seu potencial para resolver problemas complexos. O livro começa com dois paradigmas tradicionais na IA: os sistemas estatísticos e simbólicos de IA. Os sistemas estatísticos de IA são treinados e funcionam absorvendo milhões de pontos de dados em algoritmos de aprendizagem automática, enquanto os sistemas simbólicos de IA usam símbolos claros para representar o mundo e concluem. Em vez de confrontar esses dois paradigmas, o livro demonstra como eles podem se complementar, garantindo uma compreensão mais completa das possibilidades e limitações da IA. O livro está se aprofundando no estado atual do aprendizado de máquinas (ML), incluindo o aprendizado e o tratamento da linguagem natural (NLP), que nos últimos anos têm sido muito abordados. No entanto, os autores também ressaltam que estes campos não são suficientes para resolver todos os desafios que enfrentamos hoje.

La necessità di studiare e comprendere l'evoluzione della tecnologia è fondamentale per la sopravvivenza dell'umanità, soprattutto quando si tratta di sviluppare le conoscenze moderne. Poiché la tecnologia continua a crescere rapidamente, è importante comprendere i principi fondamentali e i limiti dell'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) per garantire che serva l'interesse superiore dell'umanità. Questo libro, «Demystifying Artistical Intelligence: Symbolic Data-Driven Statistical and Ethical AI», fornisce una panoramica completa dei concetti fondamentali, delle applicazioni e dei vincoli dell'IA che elimina il divario tra teoria e implementazione pratica. Offre una prospettiva unica, unendo l'esperienza del mondo accademico e dei professionisti del settore per demistificare l'intelligenza artificiale e sottolinearne il potenziale per affrontare sfide complesse. Il libro inizia con l'esplorazione di due paradigmi tradizionali nell'IA: i sistemi statistici e simbolici dell'IA. I sistemi statistici di intelligenza artificiale vengono studiati e operati assorbendo milioni di data point in algoritmi di apprendimento automatico, mentre i sistemi di IA simbolici utilizzano simboli espliciti per rappresentare il mondo e tracciano conclusioni. Invece di contrastare questi due paradigmi, il libro dimostra come possano aggiungersi, fornendo una migliore comprensione delle capacità e dei limiti dell'IA. Il libro si sta approfondendo nello stato attuale dell'apprendimento automatico (ML), compreso l'apprendimento e l'elaborazione approfonditi del linguaggio naturale (NLP), che negli ultimi anni ha ricevuto una notevole attenzione. Tuttavia, gli autori sottolineano che questi campi non sono sufficienti per affrontare tutte le sfide che affrontiamo oggi.

Die Notwendigkeit, den Evolutionsprozess der Technologie zu studieren und zu verstehen, ist für das Überleben der Menschheit von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn es um die Entwicklung modernen Wissens geht. Da sich die Technologie weiterhin rasant entwickelt, ist es wichtig, die zugrunde liegenden Prinzipien und Grenzen der künstlichen Intelligenz (KI) zu verstehen, um sicherzustellen, dass sie dem besten Interesse der Menschheit dient. Dieses Buch „Demystifying Artificial Intelligence: Symbolic Data-Driven Statistical and Ethical AI“ bietet einen umfassenden Überblick über die grundlegenden Konzepte, Anwendungen und Grenzen von KI und schließt die Lücke zwischen Theorie und praktischer Umsetzung. Es bietet eine einzigartige Perspektive, indem es das Fachwissen von Akademikern und Branchenexperten kombiniert, um die KI zu entmystifizieren und ihr Potenzial zur Lösung komplexer Probleme hervorzuheben. Das Buch beginnt mit der Untersuchung von zwei traditionellen Paradigmen in der KI: statistische und symbolische KI-Systeme. Statistische KI-Systeme lernen und arbeiten, indem sie Millionen von Datenpunkten in Algorithmen für maschinelles rnen absorbieren, während symbolische KI-Systeme explizite Symbole verwenden, um die Welt darzustellen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Anstatt diese beiden Paradigmen gegenüberzustellen, zeigt das Buch, wie sie sich ergänzen können, indem sie ein umfassenderes Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen der KI vermitteln. Das Buch vertieft sich in den aktuellen Stand des maschinellen rnens (ML), einschließlich Deep arning und Natural Language Processing (NLP), die in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erhalten haben. Die Autoren betonen jedoch auch, dass diese Felder nicht ausreichen, um alle Herausforderungen zu bewältigen, vor denen wir heute stehen.

Potrzeba studiowania i zrozumienia ewolucji technologii ma kluczowe znaczenie dla przetrwania ludzkości, zwłaszcza jeśli chodzi o rozwój nowoczesnej wiedzy. Ponieważ technologia nadal postępuje w szybkim tempie, ważne jest, aby zrozumieć podstawowe zasady i ograniczenia sztucznej inteligencji (AI), aby zapewnić, że służy ona najlepszemu interesowi ludzkości. Ta książka, „Demystifying Artificial Intelligence: Symbolic Data-Driven Statistical and Ethical AI”, zawiera kompleksowy przegląd podstawowych koncepcji sztucznej inteligencji, aplikacji i ograniczeń, niwelując lukę między teorią a praktyczną realizacją. Oferuje niepowtarzalną perspektywę, łącząc wiedzę specjalistów akademickich i branżowych w celu demystyfikacji sztucznej inteligencji i podkreślając jej potencjał do rozwiązywania złożonych problemów. Książka rozpoczyna się badaniem dwóch tradycyjnych paradygmatów w sztucznej inteligencji: statystycznej i symbolicznej. Statystyczne systemy AI uczą się i działają poprzez wchłanianie milionów punktów danych do algorytmów uczenia maszynowego, podczas gdy symboliczne systemy AI wykorzystują wyraźne symbole do reprezentowania świata i wyciągania wniosków. Zamiast kontrastować te dwa paradygmaty, książka pokazuje, jak mogą się wzajemnie uzupełniać, zapewniając pełniejsze zrozumienie możliwości i ograniczeń AI. Książka zagłębia się w obecny stan uczenia maszynowego (ML), w tym głębokie uczenie się i naturalne przetwarzanie języka (NLP), które w ostatnich latach otrzymały znaczną uwagę. Autorzy podkreślają jednak również, że te pola nie wystarczają do rozwiązania wszystkich wyzwań, przed którymi stoimy dzisiaj.

הצורך ללמוד ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה חיוני להישרדות האנושות, במיוחד בכל הנוגע להתפתחות הידע המודרני. כאשר הטכנולוגיה ממשיכה להתקדם בקצב מהיר, חשוב להבין את העקרונות והמגבלות הבסיסיים של בינה מלאכותית (AI) כדי להבטיח שהיא משרתת את טובת האנושות. ספר זה, Demistifiencing Artifical Intelligence: Symbolic Data-Drived Statistical and Ethical AI, מספק סקירה מקיפה של מושגי בינה מלאכותית יסודיים, יישומים ומגבלות, המגשרים את הפער בין תיאוריה ליישום מעשי. הוא מציע נקודת מבט ייחודית, המאחדת את מומחיותם של אנשי אקדמיה ותעשייה לעשות דמויזיציה של בינה מלאכותית ומדגישה את הפוטנציאל שלה לפתרון בעיות מורכבות. הספר מתחיל על ידי בחינת שתי פרדיגמות מסורתיות במערכות בינה מלאכותית סטטיסטיות וסימבוליות. מערכות בינה מלאכותית סטטיסטיות לומדות ועובדות על ידי קליטת מיליוני נקודות מידע באלגוריתמי למידת מכונה, בעוד שמערכות בינה מלאכותית סמליות משתמשות בסמלים מפורשים כדי לייצג את העולם ולהסיק מסקנות. הספר אינו מנוגד לשתי פרדיגמות אלה, אלא ממחיש כיצד הן יכולות להשלים זו את זו, תוך הבנה מלאה יותר של יכולותיו ומגבלותיו של הבינה המלאכותית. הספר מתעמק במצב הנוכחי של למידת מכונה (ML), כולל למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית (NLP), שזכו לתשומת לב רבה בשנים האחרונות. עם זאת, המחברים גם מדגישים כי תחומים אלה אינם מספיקים כדי לפתור את כל האתגרים הניצבים בפנינו כיום.''

Teknolojinin evrimini inceleme ve anlama ihtiyacı, özellikle modern bilginin gelişimi söz konusu olduğunda, insanlığın hayatta kalması için çok önemlidir. Teknoloji hızla ilerlemeye devam ettikçe, insanlığın çıkarlarına en iyi şekilde hizmet etmesini sağlamak için yapay zekanın (AI) temel ilkelerini ve sınırlamalarını anlamak önemlidir. "Yapay Zekanın Demistifikasyonu: Sembolik Veri Odaklı İstatistiksel ve Etik AI'adlı bu kitap, teori ve pratik uygulama arasındaki boşluğu dolduran temel AI kavramları, uygulamaları ve sınırlamaları hakkında kapsamlı bir genel bakış sunar. AI'yı açığa çıkarmak ve karmaşık sorunları çözme potansiyelini vurgulamak için akademi ve endüstri profesyonellerinin uzmanlığını bir araya getiren benzersiz bir bakış açısı sunar. Kitap, AI'daki iki geleneksel paradigmayı inceleyerek başlıyor: istatistiksel ve sembolik AI sistemleri. İstatistiksel AI sistemleri, milyonlarca veri noktasını makine öğrenme algoritmalarına emerek öğrenir ve çalışır, sembolik AI sistemleri ise dünyayı temsil etmek ve sonuç çıkarmak için açık semboller kullanır. Bu iki paradigmayı karşılaştırmak yerine, kitap, AI'nın yetenekleri ve sınırlamaları hakkında daha eksiksiz bir anlayış sağlayarak birbirlerini nasıl tamamlayabileceklerini göstermektedir. Kitap, son yıllarda büyük ilgi gören derin öğrenme ve doğal dil işleme (NLP) de dahil olmak üzere makine öğreniminin (ML) mevcut durumunu inceliyor. Bununla birlikte, yazarlar ayrıca bu alanların bugün karşılaştığımız tüm zorlukları çözmek için yeterli olmadığını vurgulamaktadır.

الحاجة إلى دراسة وفهم تطور التكنولوجيا أمر بالغ الأهمية لبقاء البشرية، خاصة عندما يتعلق الأمر بتطوير المعرفة الحديثة. مع استمرار تقدم التكنولوجيا بوتيرة سريعة، من المهم فهم المبادئ والقيود الأساسية للذكاء الاصطناعي (AI) لضمان أنها تخدم مصالح البشرية الفضلى. يقدم هذا الكتاب، «إزالة الغموض عن الذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي الإحصائي والأخلاقي القائم على البيانات الرمزية»، نظرة عامة شاملة على مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية وتطبيقاته والقيود، مما يسد الفجوة بين النظرية والتنفيذ العملي. إنه يقدم منظورًا فريدًا، يجمع بين خبرة الأوساط الأكاديمية والمتخصصين في الصناعة لإزالة الغموض عن الذكاء الاصطناعي وتسليط الضوء على قدرته على حل المشكلات المعقدة. يبدأ الكتاب بفحص نموذجين تقليديين في الذكاء الاصطناعي: أنظمة الذكاء الاصطناعي الإحصائية والرمزية. تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي الإحصائية وتعمل من خلال استيعاب ملايين نقاط البيانات في خوارزميات التعلم الآلي، بينما تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي الرمزية رموزًا صريحة لتمثيل العالم واستخلاص الاستنتاجات. بدلاً من التناقض بين هذين النموذجين، يوضح الكتاب كيف يمكنهما تكملة بعضهما البعض، مما يوفر فهمًا أكثر اكتمالًا لقدرات الذكاء الاصطناعي وقيوده. يتعمق الكتاب في الحالة الحالية للتعلم الآلي (ML)، بما في ذلك التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتي حظيت باهتمام كبير في السنوات الأخيرة. ومع ذلك، يؤكد المؤلفون أيضًا أن هذه المجالات ليست كافية لحل جميع التحديات التي نواجهها اليوم.

기술의 진화를 연구하고 이해해야 할 필요성은 특히 현대 지식의 발전과 관련하여 인류의 생존에 중요합니다. 기술이 빠른 속도로 발전함에 따라 인공 지능 (AI) 의 기본 원리와 한계를 이해하여 인류의 이익을 위해 최선을 다하는 것이 중요합니다. "인공 지능 요약: 기호 데이터 중심 통계 및 윤리 AI" 라는 책은 이론과 실제 구현 사이의 격차를 해소하면서 기본 AI 개념, 응용 프로그램 및 한계에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. AI를 해체하고 복잡한 문제를 해결할 수있는 잠재력을 강조하기 위해 학계 및 업계 전문가의 전문 지식을 제공하는 독특한 관점을 제공합니다. 이 책은 AI의 두 가지 전통적인 패러다임, 즉 통계적 및 상징적 인 AI 시스템을 조사하는 것으로 시작됩니다. 통계 AI 시스템은 수백만 개의 데이터 포인트를 머신 러닝 알고리즘에 흡수하여 학습하고 작동하는 반면, 기호 AI 시스템은 명시 적 기호를 사용하여 세계를 표현하고 결론을 도출합니다. 이 두 패러다임을 대조하기보다는이 책은 서로를 보완 할 수있는 방법을 보여주어 AI의 기능과 한계를보다 완벽하게 이해합니다. 이 책은 최근 몇 년 동안 상당한 주목을받은 딥 러닝 및 자연어 처리 (NLP) 를 포함하여 현재의 머신 러닝 상태 (ML) 를 탐구합니다. 그러나 저자들은 또한 이러한 분야가 오늘날 우리가 직면 한 모든 과제를 해결하기에 충분하지 않다고 강조합니다.

科学技術の進化を研究し理解する必要性は、特に現代の知識の発展に関しては、人類の生存のために不可欠です。テクノロジーが急速に進歩し続ける中で、人工知能（AI）が人類の最善の利益に役立つことを確実にするためには、基本的な原則と限界を理解することが重要です。本書「Demystifying Artificial Intelligence： Symbolic Data-Driven Statistical and Ethical AI」では、基本的なAIの概念、用途、限界を包括的に概観し、理論と実践のギャップを埋める。独特の視点を持ち、学界や業界の専門家の専門知識を結集してAIを解明し、複雑な問題を解決する可能性を強調しています。この本は、AIにおける2つの伝統的なパラダイムを検討することから始まります。統計的なAIシステムは何百万ものデータポイントを機械学習アルゴリズムに吸収することによって学習し、機能しますが、シンボリックAIシステムは明示的なシンボルを使用して世界を表現し、結論を導きます。この2つのパラダイムとは対照的ではなく、AIの能力と限界をより完全に理解するために、両者がどのように補完し合うかを示している。近注目されているディープラーニングや自然言語処理（NLP）など、機械学習（ML）の現状を詳しく解説しています。しかし、著者たちはまた、これらの分野が現在直面しているすべての課題を解決するのに十分ではないことを強調している。

|需要研究和理解技術的演變對人類的生存至關重要，特別是在發展現代知識方面。隨著技術繼續快速發展，了解人工智能（AI）的基本原理和局限性非常重要，以確保它符合人類的最大利益。本書「Demystifying Artificial Intelligence： Symbolic Data-Driven Statistical and Ethical AI」全面概述了AI的基本概念、應用和局限性，彌合了理論與實際實現之間的差距。它提供了一個獨特的視角，匯集了學術界和行業專業人士的專業知識，以揭開AI的面紗，並強調其解決復雜問題的潛力。該書首先研究了AI中的兩個傳統範例：統計和AI符號系統。AI統計系統通過將數百萬個數據點吸收到機器學習算法中來學習和運行，而符號AI系統則使用顯式符號來表示世界並得出結論。該書沒有將這兩個範式進行對比，而是展示了它們如何相互補充，從而更全面地了解了AI的可能性和局限性。該書深入研究了機器學習（ML）的現代狀態，包括近來受到廣泛關註的深度學習和自然語言處理（NLP）。然而，作者還強調，這些領域不足以應對我們今天面臨的所有挑戰。