Recenzje

Najgorsze w tej historii jest to, że przez chwilę zaczynasz rozumieć rzeczy, których nigdy nie powinnaś rozumieć. 💛 To nie jest książka, która pozwala czytelnikowi wygodnie oceniać wydarzenia z dystansu. Wręcz przeciwnie. W pewnym momencie złapałam się na tym, że zaczynam rozumieć decyzje, których jeszcze kilkadziesiąt stron wcześniej nie potrafiłabym zaakceptować. Właśnie wtedy dotarło do mnie, jak sprytnie ta historia manipuluje nie tylko swoimi bohaterami, ale również czytelnikiem. Każdy dialog, każda cisza, każde zawahanie ma tutaj znaczenie. Czułam, że autorka nie próbuje szokować na siłę. Ona buduje napięcie cierpliwie, warstwa po warstwie, aż w pewnym momencie zorientowałam się, że oddycham szybciej, bo sama nie wiem, komu jeszcze mogę ufać. Uwielbiam historie, które nie traktują czytelnika jak biernego obserwatora. Tutaj miałam poczucie, że sama uczestniczę w tej grze, że jestem prowokowana do wydawania osądów, tylko po to, by chwilę później zdać sobie sprawę, jak łatwo było mną manipulować. To bardzo trudny efekt do osiągnięcia i tym bardziej doceniam, że tutaj działa niemal przez całą książkę. Ogromne wrażenie zrobiło na mnie również to, jak autorka pokazuje mechanizmy rodzącej się zależności. Bez taniego romantyzowania toksyczności i bez prostych odpowiedzi. Pokazuje, że uczucia rzadko są czarno-białe, czasami najbardziej niebezpieczne relacje nie zaczynają się od przemocy czy nienawiści, ale od poczucia bezpieczeństwa. To książka, która nie krzyczy ona delikatnie szepcze, a właśnie takie historie najbardziej mnie przerażają. Nie potrzebują spektakularnych scen ani nieustannego tempa. Wystarczy atmosfera, napięcie i świadomość, że z każdą kolejną stroną coraz głębiej wchodzisz w świat, z którego bardzo trudno się emocjonalnie wydostać. To nie jest historia dla osób szukających lekkiego romansu. To książka o emocjach, które potrafią odebrać zdrowy rozsądek, o manipulacji, która nie zawsze wygląda jak manipulacja, i o tym, jak cienka bywa granica między wyborem a pułapką. 💛

Czy Twoje ciało też czasami wysyła Ci sygnały, że ma już dość statecznego trybu życia? Ból pleców po całym dniu w pracy, ciągłe zmęczenie, sztywność karku albo brak energii na cokolwiek po powrocie do domu... Brzmi jakoś tak znajomo? Zwykle zrzucamy to na wiek, stres albo „urok własny”… W swojej książce „Ciało pod kontrolą” dr Dariusz Harmaciński udowadnia, że wcale tak być nie musi. Dowiemy się z niej, jak mądrze się ruszać, żeby się nie przemęczać, a raczej ładować swoje baterie - jak małe, proste zmiany w nawykach mogą całkowicie odciążyć kręgosłup i zniwelować ból. Pełna konkretnych wskazówek i ćwiczeń stała się pewnego rodzaju praktycznym przewodnikiem po ciele - zwiększa świadomość dotyczącą organizmu i tego, co może na niego zadziałać.

Młodzi detektywi w akcji od @czytalisek_wydawnictwo @wydawnictwo_sensus to książka, która przygotowuje dziecko do radzenia sobie z wyzwaniami codziennego życia. Poprzez rozwiązywanie zagadek dzieci uczą się analizować sytuacje, wyciągać wnioski i szukać najbardziej prawdopodobnych rozwiązań. Rozwijają krytyczne myślenie, uczą się przewidywać konsekwencje swoich działań, a dzięki temu stają się bardziej świadome i mniej podatne na manipulację. To także świetny trening uwagi, pamięci i elastyczności myślenia. Każda rozwiązana zagadka wzmacnia poczucie sprawczości i pewność siebie, pokazując dziecku, że potrafi samodzielnie dojść do właściwych wniosków. Bardzo lubię książki, które rozwijają kompetencje poznawcze i społeczne w naturalny sposób - poprzez zabawę. Ta pozycja otwiera również przestrzeń do rozmów o tym, jak ważne jest opieranie się na faktach, dostrzeganie różnych perspektyw i wyciąganie wniosków. Pokazuje, że warto próbować różnych rozwiązań i nie poddawać się, gdy odpowiedź nie pojawia się od razu. Przy okazji dzieci dowiadują się, czym jest obserwacja, hipoteza i wnioskowanie, jak eliminować fałszywe tropy oraz dlaczego nie każdy policjant wykonuje tę samą pracę. Poznają także podstawowe metody działania policji oraz zasady bezpieczeństwa - również w świecie cyfrowym. Żałuję, że ta książka nie pojawiła się kilka lat temu, gdy pracowałam z dziećmi, które z różnych powodów wynosiły z domu negatywne przekonania na temat służb mundurowych. Myślę, że byłaby świetnym punktem wyjścia do rozmowy, budowania zaufania i pokazania, jak ważną rolę pełnią osoby dbające o nasze bezpieczeństwo. #książkidladzieci #młodzidetektywiwakcji #rozwójdziecka #logicznemyślenie #cyberbezpieczeństwo • Edukacja przez Zabawę • Wspólne Czytanie • Rozwiązywanie Problemów • Kompetencje Poznawcze • Kompetencje Społeczne • Krytyczne Myślenie

Książka zawiera treści nieodpowiednie dla osób poniżej 18 roku życia Podchodziłam do książki z bardzo wysokimi oczekiwaniami. Po przeczytaniu opisu byłam jak „kurde muszę to przeczytać” i szczerze mówiąc w żadnym stopniu się nie zawiodłam. Pomimo to że akcja działa się szybko to i tak książka bardzo mi się podobała ❤ Mia czyli nasza główna bohaterka to bardzo pokrzywdzona przez życie bohaterka. Dla jednym mogła wydawać się cholernie denerwująca przez to jak była nawiana ale ja od samego początku bardzo rozumiałam jej zachowanie. Cameron to nasz główny bohater. Było mi go szkoda ale też rozumiałam go jako osobę, która skrywa swój ból i problemy pod fasadą kogoś innego. Będąc z wami szczera autorka bardzo dobrze opisała bohaterów. Pokazała że nawet ci, którzy na codzień są uśmiechnięci w sobie mogą posiadać mocne problemy. Podobało mi się jak autorka to opisała ale również jak opisała wątek przemocy domowej, napisała to w przemyślany sposób co jest totalnym plusem. Styl pisania autorki był dla mnie bardzo dobry. Pomimo że przez książkę szybko się płynęło to brakowało mi takiej mocniejszej akcji gdzie by mi szczęka opadała. Ale tak to bardzo dobrze napisana książka ❤ Jak na debiut to jestem mega zachwycona książką i napewno do niej wrócę ❤

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.