Два исследователя ИИ разбирают самые распространённые мифы об искусственном интеллекте и нейросетях и объясняют, чем реальные технологии отличаются от маркетингового «змеиного масла». На конкретных примерах (медицина, финансы, безопасность, рекрутинг, маркетинг) они показывают, какие задачи ИИ решает хорошо, где он опасен или бесполезен, как устроены современные модели и как непрофессионалу отличать честные ИИ‑решения от переоценённых и сомнительных.

Основатель Khan Academy показывает, как ИИ‑репетиторы и «умные наставники» персонализируют обучение, помогают ученикам двигаться в своём темпе, закрывать пробелы и планировать образовательную траекторию. Книга рассказывает не только о технологиях, но и о новом взгляде на потенциал каждого ученика в мире, где ИИ становится частью повседневного образования.

Исследователи образования разбирают, как ИИ влияет на разработку учебных программ, персонализацию обучения и системы оценивания, стараясь держать баланс между реальным потенциалом технологий и «безумными экстраполяциями». Книга рассматривает и возможности, и риски (этические, методические, практические) внедрения ИИ в школы и вузы и даёт язык для осмысленного разговора об этих изменениях.

Лекун (один из «отцов‑основателей» глубокого обучения и лауреат премии Тьюринга) рассказывает, как мы пришли к современным нейросетям и почему именно глубокое обучение стало ядром текущей ИИ‑революции. Книга написана на стыке компьютерных наук и нейробиологии: автор объясняет, как устроены искусственные нейронные сети, что связывает их с работой человеческого мозга, какие задачи уже решают (распознавание образов, голоса, машинный перевод, автопилоты, диагностика по снимкам) и какие ограничения и риски у таких ИИ остаются.