Recenzje

EM poleca (#62) Anil Ananthaswamy „Dlaczego maszyny się uczą? O pięknie matematyki i działaniu współczesnej sztucznej inteligencji” autor: Wiesław Seweryn · Opublikowano 29 lipca 2026 · Zaktualizowano 29 lipca 2026 „Dlaczego maszyny się uczą? O pięknie matematyki i działaniu współczesnej sztucznej inteligencji” to polskie wydanie książki Anila Ananthaswamy „Why Machines Learn: The Elegant Math Behind Modern AI”. Książka pokazuje, że za pozornie „magicznie” działającą AI stoją stosunkowo proste narzędzia matematyczne. Anil Ananthaswamy to wieloletni dziennikarz i redaktor w New Scientist, autor tekstów dla Quanta, Scientific American, Nature. Doświadczenie dziennikarskie ukształtowało jego warsztat: duży nacisk stawia on na opowieść, kontekst i jasne prowadzenie czytelnika przez złożone tematy (fizyka, kosmologia, computer science). Styl Anila Ananthaswamy można określić jako połączenie reportażu naukowego, eseju filozoficznego i odważnie serwowanej matematyki. Może dlatego książka jest wyjątkowa, bo zadziwiająco skutecznie łączy styl popularnonaukowy z dużą ilością wyprowadzanych krok po kroku równań. Autor nie boi się równań, ich odstraszającego działania na większość czytelników. To nie są wstawki typu „jedno równanie na rozdział”, tylko całe ciągi wyprowadzeń - ale poprowadzone krok po kroku, bez skrótów ani dłużyzn, z czytelnym, narracyjnym komentarzem. W efekcie jego styl wymyka się prostemu podziałowi „popularnonaukowe vs. akademickie”. Dlatego książka ta jest wyjątkowa. Na tyle wyjątkowa, że Geoffrey Hinton, guru i ojciec chrzestny sztucznej inteligencji nazwał ją arcydziełem. Idea tej książki Pomysł na książkę można opisać jednym zdaniem: współczesna rewolucja AI nie opiera się na „magicznej nowej” matematyce, ale na dość wąskim zestawie dobrze znanych, starych narzędzi - wektorach, macierzach, rachunku różniczkowym, statystyce, rachunku prawdopodobieństwa i teorii optymalizacji - połączonych z mocą obliczeniową komputerów i siłą zasilających to wszystko danych. Ananthaswamy pokazuje, że to właśnie te narzędzia umożliwiają systemom ML (machine learning) wykrywanie wzorców zawartych w danych, reprezentowanie ich w przestrzeniach wielowymiarowych i iteracyjne dopasowywanie modeli do zadań takich jak klasyfikacja, regresja, rozpoznawanie obrazów czy generowanie tekstu. Autor omawia w książce niewielki, ale fundamentalny dla sztucznej inteligencji zestaw narzędzi matematycznych: Algebra liniowa: wektory, macierze, przestrzenie wektorowe, kombinacje liniowe, które pozwalają reprezentować dane i parametry modeli. Rachunek różniczkowy i całkowy: pochodne i gradienty, które stoją za metodami optymalizacji i umożliwiają optymalizację parametrów modeli w kierunku minimalizacji funkcji straty. Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa: rozkłady, estymatory, wnioskowanie probabilistyczne. Teoria optymalizacji: formułowanie problemów uczenia się jako minimalizacji funkcji kosztu (straty) w wysokowymiarowej przestrzeni, z ograniczeniami i różnymi strategiami szukania ekstremów. Rozwój uczenia maszynowego (ML) rozpoczął się od poszukiwania wzorców zawartych w danych a kończy się na… no właśnie, na czym? Poniżej trochę dokładniejsze omówienie wspomnianych klamer czasowych. Rozdział 1 - Wprowadzenie, czyli co to znaczy, że maszyna „się uczy”? Ananthaswamy definiuje, czym jest wzorzec w danych i co właściwie oznacza „uczenie się” tych wzorców. Zamiast zaczynać od abstrakcyjnej definicji ML, pokazuje konkretne tabele danych i pytania: co model „widzi”, co oznacza „dopasowanie”, dlaczego niektóre struktury i wzorce są łatwiejsze do wykrycia niż inne. To typowy dla niego zabieg: najpierw intuicja i ogólny obraz, potem matematyczna formalizacja. Rozdział 1 nie jest typową odpowiedzią na pytanie „co to jest ML w trzech zdaniach”, tylko raczej ukierunkowaniem sposobu myślenia: Ananthaswamy pokazuje, że „uczenie się” to w istocie wyszukiwanie wzorców i budowanie modelu, który te wzorce wykorzystuje. Autor zaczyna od bardzo prostego przykładu tabeli z danymi i pytań: Co w tej tabeli jest „wzorcem”? Co znaczy, że model „nauczył się” czegoś o tych danych? Jak odróżnić wzorzec od szumu? To nie jest jeszcze pełna formalizacja (ta przyjdzie w rozdziałach o wektorach i funkcjach straty), ale już tu pojawia się kluczowa intuicja: model to skondensowany opis regularności w danych, a „uczenie” to proces dopasowywania tego opisu tak, by sprawdzał się i dobrze działał na nowych przykładach. Rozdział „Terra Incognita” to ostatni rozdział książki „Why Machines Learn” i pełni rolę filozoficznego domknięcia całej opowieści o matematyce uczenia maszynowego. Tytuł - terra incognita, czyli „nieznany ląd” - sygnalizuje, że autor nie kończy na postawieniu wielkiej kropki i stwierdzeniu „oto jak działa AI”, tylko przechodzi do pytań o to, czego jeszcze nie wiemy i gdzie obecna matematyka może być niewystarczająca. W tym rozdziale Ananthaswamy wraca do kilku kluczowych myśli przewodnich książki: ML to w istocie wyszukiwanie wzorców w danych i kompresowanie ich w model, wszystkie współczesne systemy - od prostych klasyfikatorów po duże modele językowe - opierają się na tym samym podstawowym aparacie matematycznym: wektorach, macierzach, funkcjach straty, gradientach, statystyce i optymalizacji. Dlatego „Terra Incognita” nie jest podsumowaniem w sensie „zamykamy temat”. Raczej pokazuje granice obecnego paradygmatu: wskazuje na obszary, w których dzisiejsze modele ML wciąż zawodzą lub działają w sposób trudny do pełnego zrozumienia i zaakceptowania, sugeruje, że pewne aspekty inteligencji naturalnej (ludzkiej, zwierzęcej) mogą wymagać idei wykraczających poza czyste dopasowywanie wzorców w danych - np. głębsze modele przyczynowe, nowe formy reprezentacji, inne zasady uczenia. Autor nie stawia tu twardych tez typu „oto teoria, która zastąpi deep learning”, tylko raczej mapę niewiadomych: co matematycznie jest już dobrze zrozumiałe, a co pozostaje „białym plamami” na mapie. W tym sensie „Terra Incognognita” to zaproszenie do dalszych badań - zarówno dla matematyków, jak i dla inżynierów AI - i przypomnienie, że obecna rewolucja AI to nie koniec historii, tylko jeden z etapów w dłuższej ewolucji rozumienia inteligencji. Dla czytelnika-inżyniera ten rozdział jest szczególnie cenny jako obszar do refleksji: pokazuje, że nawet bardzo zaawansowane systemy są wciąż ograniczone przez swój matematyczny szkielet i że naprawdę nowe kroki będą wymagały nie tylko „większych modeli”, ale też nowych pojęć i struktur, czyli de facto nowej matematyki. Pytanie fundamentalne, czyli na czym polega różnica między dopasowywaniem wzorców a rozumowaniem Różnica między dopasowywaniem wzorców a rozumowaniem jest zasadnicza i dotyczy zarówno sposobu działania, jak i tego, co system (lub umysł) faktycznie „wie” i jak używa tej wiedzy. Czym jest dopasowywanie wzorców? Dopasowywanie wzorców to proces, w którym system: wykrywa podobieństwa między nowymi danymi a tymi, które widział wcześniej, klasyfikuje nowe przypadki na podstawie struktury danych (np. „to wygląda jak X, więc przypisujemy etykietę X”), działa głównie statystycznie: im więcej przykładów danego typu widział, tym pewniej rozpoznaje podobne. Kluczową cechą dopasowywania wzorców jest brak jawnego modelu przyczynowości - system nie musi „rozumieć”, dlaczego coś działa, działa bo pewne konfiguracje cech korelują z pewnymi wynikami. To bardzo ważny argument w dyskusjach „czy sztuczna inteligencja myśli?”. Czym jest rozumowanie? Rozumowanie to proces myślowy, w którym: Wyciąga się wnioski na podstawie przesłanek, reguł, modeli świata. Używa się logiki, nie tylko podobieństwa. Istotne są relacje typu: jeśli-wtedy, przyczyna-skutek, hierarchie pojęć. W psychologii i logice wyróżnia się np.: Rozumowanie dedukcyjne: z ogólnych zasad wyprowadza się konkretne wnioski (jeśli przesłanki są prawdziwe, wniosek musi być prawdziwy). Rozumowanie indukcyjne: z wielu obserwacji formułuje się ogólne reguły/hipotezy (wnioski są prawdopodobne, ale nie pewne). Kluczowe cechy rozumowania: Jawne reguły i modele - można wskazać, z jakich przesłanek i dlaczego wynikł dany wniosek, można odtworzyć tok rozumowania. Jeśli znamy reguły, możemy stosować je w nowych sytuacjach, nawet takich, których nigdy nie widzieliśmy i nie zobaczymy. Umożliwia planowanie, wyjaśnianie („co by było, gdyby…”), co wykracza poza proste dopasowanie. Anil Ananthaswamy „Dlaczego maszyny się uczą? O pięknie matematyki i działaniu współczesnej sztucznej inteligencji”, Wydawnictwo Helion 2026 Notka o Autorze: Anil Ananthaswama jest uznanym dziennikarzem naukowym i autorem bestsellerowych książek. Regularnie publikuje w „Nature”, „Scientific American” i „New Scientist”. Specjalizuje się w popularyzacji fizyki, kosmologii i neuronauki. Za swoją działalność w obszarze dziennikarstwa naukowego otrzymał prestiżową nagrodę American Institute of Physics.

Uwielbiam książki Elise, po prostu nie było takiej, która by mi się nie podobała, a przeczytałam wszystkie!! Nie mogłam się doczekać „Fever dream”, bo sama fabuła zapowiadała się bardzo dobrze, ale też bohaterowie bardzo mnie intrygowali, bo siostrę Theo, mieliśmy okazję już poznać, Emmetta zresztą też. Elise już nie raz fajnie łączyła ze sobą różne serię, że i tym razem wyszło świetnie i może ta książka nie zostanie moją ulubioną to podczas czytania bawiłam się naprawdę super! Styl pisania autorki niezmiennie jest jednym z moich ulubionych, nie za długie i nie za krótkie rozdziały, idealnie wyważona cała fabuła, chemia między bohaterami to po prostu się wylewa z kolejnych stron książki, a całość jest też zarazem tak wciągająca, że po prostu nie mogłam się oderwać i czytałam rozdział za rozdziałem, bo byłam tak wciągnięta. Cały zamysł na akcje książki wyszedł naprawdę świetny, reality show, gdzie on ma „znaleźć” miłość, a on w zamiast w kandydatkach, zakochuje się w dziewczynie z produkcji, która w dodatku jest siostrą jego największego przeciwnika, do którego on nie pała sympatią. Elise pisze za każdym razem takich bohaterów, że ich po prostu nie da się nie lubić. Emmett sprawia trochę wrażenie takiego „bad boya”, ale po bliższym poznaniu, okazuje się, że to mężczyzna, który niesie na sobie ciężar wspomnień z przeszłości, zmuszony jest współpracować ze swoimi ojcem, ale też robi wszystko, aby uratować rodzinne ranczo, dlatego też zgadza się na nagrywanie programu. Julia za to dostaje szanse i po studiach, łapie pracę w swoim zawodzie, to tam spotyka po kilku latach Emmetta i chociaż z początku go unika, to póżniej, coś przeskoczyło, oni się do siebie zbliżyli, a napięcie między nimi po prostu dałoby się kroić nożem, a ja właśnie takie historię uwielbiam najbardziej!

Drugi tom serii „Krwawe Dziedzictwo” bardzo pozytywnie mnie zaskoczył. Kontynuacja rozpoczyna się dokładnie w miejscu, w którym autorka zakończyła pierwszy tom, dzięki czemu płynnie wracamy do historii i stopniowo odkrywamy jej dalszy ciąg. Jasmine Mas ponownie posługuje się prostym i przystępnym językiem, co sprawia, że fabułę śledzi się z dużą łatwością. W tej części poznajemy zupełnie nową krainę, do której trafiają bohaterowie, a autorka zachowuje dobry balans między akcją a opisami - nie ma ich zbyt wiele, dzięki czemu historia ani przez chwilę nie nuży. Dużym atutem książki jest również lepsze poznanie przeszłości bohaterów, co pozwala zrozumieć motywy ich działań. Dodatkowo otrzymujemy perspektywę nowej postaci - Xerxesa, która wnosi do fabuły świeże spojrzenie. W tym tomie bohaterowie muszą zmierzyć się nie tylko ze zdradą jednego z nich, ale także zawalczyć o wolność i przede wszystkim o własne życie podczas tytułowych Krwawych Igrzysk. Nie brakuje również humoru, za który w dużej mierze odpowiada niezawodna Sadie. To książka, przy której świetnie się bawiłam od pierwszej do ostatniej strony. Razem z Sadie przeżywałam jej rozterki, chwile zwątpienia i kolejne wyzwania. A zakończenie? Jasmine Mas po raz kolejny nie oszczędza czytelników - podobnie jak pierwszy tom, ta część kończy się mocnym cliffhangerem, który sprawia, że od razu ma się ochotę sięgnąć po kolejną książkę. 📖 Całą moją recenzję możecie obejrzeć na moim TikToku.( jest może trochę długi, ale warto!) ❤ 

Miłość w galopie” pokazuje, że czasem wystarczy jedna noc, by runął mur budowany przez lata. Ginger jest córką kongresmana i najlepszą przyjaciółką młodszej siostry Cole'a. Od dawna skrycie się w nim podkochuje, choć on wydaje się zupełnie tego nie dostrzegać. Cole to lokalny szeryf, samotny ojciec i mężczyzna, który po bolesnym rozpadzie małżeństwa nie szuka już stałych relacji. Zamiast wikłać się w romanse we własnym miasteczku, wybiera przelotne znajomości poza jego granicami, nie chcąc mieszać życia prywatnego z codziennością i pracą. Mimo to Ginger zawsze była przy nim. Wspierała go, gdy rozpadało się jego małżeństwo, była obok w najtrudniejszych chwilach. Łączy ich szczera przyjaźń, pod którą od dawna kryje się coś znacznie głębszego. Wszyscy zdawali się to dostrzegać tylko nie oni sami🤭Uwielbiam ich oglądających razem Brooklyn 99😅 Podczas wyjazdu na wieczór kawalerski i panieński jego siostry wszystko wymyka się spod kontroli. Chwila zazdrości, kilka kieliszków za dużo i spontaniczna decyzja sprawiają, że budzą się... jako małżeństwo. To jednak dopiero początek problemów. Cole dopiero rozpoczął pracę jako szeryf i nie może pozwolić sobie na żaden skandal, a ojciec Ginger prowadzi kampanię wyborczą. Oboje postanawiają więc zachować ślub w tajemnicy. Ginger wprowadza się do domu Cole'a jako opiekunka jego córki, a wspólne życie sprawia, że coraz trudniej udawać, że łączy ich wyłącznie przyjaźń. Jeśli lubicie motywy friends to lovers, sekretnego małżeństwa, samotnego ojca, wspólnego mieszkania i klimat małego miasteczka, to ta historia zdecydowanie jest dla Was. 🤍🐎 Mimo, że pojawiło się kilka crindżowych określeń w scenach zbliżeń to ta książka naprawdę mi się podobała 😍

Zdarzają się książki, które nie zdobywają czytelnika od pierwszych stron, ale z czasem potrafią całkowicie zmienić jego nastawienie. Tak właśnie było w moim przypadku. Początek czytałam z pewnym dystansem, bo wszystko działo się bardzo szybko i brakowało mi chwili, by lepiej wczuć się w świat przedstawiony. Dopiero później historia zaczęła wybrzmiewać tak, jak tego oczekiwałam. Największym atutem tej powieści są bohaterowie, którzy stopniowo odsłaniają swoje prawdziwe oblicza. Mia nie jest idealną postacią - popełnia błędy, czasami reaguje impulsywnie i nie zawsze podejmuje rozsądne decyzje. Właśnie dzięki temu wydaje się bardziej ludzka. Cameron natomiast okazał się kimś znacznie bardziej złożonym, niż sugerowało jego pierwsze wrażenie. Z pozoru pewny siebie i uprzywilejowany, w rzeczywistości nosi na barkach ogromny ciężar, którego nikt z otoczenia nie dostrzega. Bardzo doceniam, że autorka poruszyła temat przemocy domowej. Nie jest to jedynie dodatek do romansu, ale ważny element całej historii, który pozwala lepiej zrozumieć zachowanie bohaterów i ich wybory. Dzięki temu książka zyskuje więcej emocjonalnej głębi. Sam wątek romantyczny wzbudził we mnie mieszane uczucia. Na początku trudno było mi uwierzyć w tempo, w jakim rozwijała się relacja Mii i Camerona. Z każdą kolejną sceną ich więź stawała się jednak coraz bardziej przekonująca, a między bohaterami zaczęło pojawiać się napięcie i chemia, których wcześniej mi brakowało. Ostatecznie zamknęłam książkę z poczuciem, że był to dobrze spędzony czas. Nie jest to historia pozbawiona wad, ale ma w sobie coś, co sprawia, że chce się poznać dalsze losy bohaterów. Jeśli lubicie romanse z trudniejszymi tematami, sporą dawką emocji i bohaterami, którzy skrywają więcej, niż pokazują światu, ta pozycja zdecydowanie może przypaść Wam do gustu