Artificial intelligence (AI) is transforming multiple aspects of human life, raising fundamental questions: Is AI truly intelligent? Can it surpass human capabilities? What are its risks and opportunities? In this book, I aim to clarify what AI really is, debunking myths while offering a rigorous, balanced perspective on its impact. Rather than chasing the latest AI trends, I will focus on the core principles that define it, tracing its evolution from early pioneers like Alan Turing to today's advanced systems. AI remains in the realm of narrow intelligence, excelling at specific tasks but far from replicating human cognition. Yet, its ability to process vast data, predict behaviors, and generate creative content is reshaping industries, from healthcare to finance. At the heart of AI's progress is machine learning, particularly neural networks, which rely more on data-driven training than traditional scientific theory. However, this innovation comes with challenges: environmental costs, job market disruptions, ethical dilemmas, and the black box problemAI's decision-making opacity, which raises concerns about trust and accountability. AI also plays a growing role in global power dynamics, influencing governance, security, and even democracy. Nations leading AI development gain strategic advantages, but without careful regulation, AI could fuel inequality, surveillance, and manipulation. Despite the fears AI evokes, it is neither an existential threat nor a magical solution. My goal is not to celebrate or demonize it but to provide a critical framework for understanding this technological revolution. By fostering awareness, we can shape AI's integration into society in a way that aligns with human values and scientific progress.

Blending mathematical rigour and imagination Providing technical description with a plain language, accessible to non specialists The author is a world expert in Applied Mathematics and Algorithmic Developments

Autorentext

Alfio Quarteroni ist Professor für Numerische Analyse und war Direktor von MOX am Politecnico Mailand (Italien). Zuvor war er von 1998 bis Ende 2017 Direktor des Lehrstuhls für Modellierung und wissenschaftliches Rechnen an der EPFL (Eidgenössische Technische Hochschule) in Lausanne (Schweiz). Er ist Gründer (und erster Direktor) von MOX am Politecnico Mailand (2002) und MATHICSE an der EPFL, Lausanne (2010). Er ist Mitbegründer (und Präsident) von MOXOFF, einem Spin-off-Unternehmen des Politecnico Mailand (2010). Er ist Autor von 25 Büchern, Herausgeber von 9 Büchern, Autor von mehr als 300 Artikeln, die in internationalen wissenschaftlichen Zeitschriften und Konferenzprotokollen veröffentlicht wurden, Mitglied des Editorial Boards von 25 internationalen Zeitschriften und federführender Herausgeber von zwei Buchreihen, die von Springer veröffentlicht wurden. Er war Gast- oder Plenarredner bei mehr als 300 internationalen Konferenzen und in akademischen Einrichtungen, insbesondere war er Gastredner beim ICM 2002 in Peking und Plenarredner beim ICM 2006 in Madrid. Zu seinen Auszeichnungen und Ehrungen gehören der NASA Group Achievement Award für die Pionierarbeit in Computational Fluid Dynamics im Jahr 1992, der Fanfullino della Riconoscenza 2006, Città di Lodi, der Premio Capo D'Orlando 2006, der Ghislieri-Preis 2013, der Internationale Galileo Galilei-Preis für Wissenschaften 2015, die Euler-Vorlesung 2017. Er hat zwei ERC Advanced Grants: erhalten: "MATHCARD", 2008, und "i-HEART", 2017, sowie zwei ERC PoC (Proof of Concept) Grants in 2012 und 2015, hat die Auszeichnung des Galilei-Lehrstuhls der Scuola Normale Superiore, Pisa, Italien, 2001, erhalten, einen Doktor Honoris Causa in Schiffsbautechnik der Universität Triest, Italien, 2003, ist SIAM Fellow (first row) seit 2009, IACM (International Association of Computational Mechanics) Fellow seit 2004. Er ist Mitglied der Italienischen Akademie der Wissenschaften, der Europäischen Akademie der Wissenschaften, der Academia Europaea, des IMU Circle und der Lissabonner Akademie der Wissenschaften. Seine Forschungsinteressen betreffen die mathematische Modellierung, die numerische Analyse, das wissenschaftliche Rechnen und die Anwendung auf die Strömungsmechanik, die Geophysik, die Medizin und die Verbesserung der sportlichen Leistungen. Seine Forschungsgruppe an der EPFL hat zum vorläufigen Entwurf von Solar Impulse, dem experimentellen Schweizer Langstrecken-Solarflugzeugprojekt, beigetragen; seine Forschungsgruppe an der EPFL hat die mathematische Simulation zur Optimierung der Leistungen der Alinghi-Yacht durchgeführt, der zweifachen Gewinnerin des America's Cup (2003 und 2007).

Inhalt

1 Introduction.- 2 The Early Pages of AI: Between Dream and Reality.- 3 Shining Light on AI.- 4 Machine Learning: when Computers Learn (on Their Own!).- 5 Mathematics...the Bare Minimum.- 6 What Data for Learning, and What Kind of Learning?.- 7 Generative AI: the Sudden Boom.- 8 AI is not just Generative.- 9 AI in Science.- 10 Where Do we Stand and a Look into the Futur.- 11 Artificial Intelligence and Human Intelligence.- 12 Black, White, and Grey Boxes: a New Frontier, from Big Data to Big Science.- 13 Dialoguing with ChatGPT4.- 14 Conclusion and Further Insights.- 15 Addendum: A brief mathematical digression on complexity, reproducibility, transparency, and explainability of AI.