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Le Problème de l'alignement : comment les machines apprennent-elles les valeurs humaines ?
Titre original : The Alignment Problem
Auteur : Brian Christian ⓘ
Le Problème de l'alignement : comment les machines apprennent-elles les valeurs humaines ?

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    La question n'est pas seulement « comment une machine maximise sa récompense », mais « comment concevoir la récompense pour qu'elle fasse ce que nous voulons vraiment ».
    Progression de lecture 80%
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    ▶ Vidéo résumé bientôt disponible
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    Pour qui est ce livre ?

    • Ceux qui veulent savoir pourquoi l'IA apprend des biais et comment les corriger
    • Les lecteurs intéressés par des questions sociales comme l'équité algorithmique et la transparence de l'IA
    • Les étudiants en informatique, en psychologie ou en sciences sociales qui veulent voir comment ces domaines se rencontrent
    • Ceux qui veulent comprendre l'apprentissage automatique par des histoires plutôt que par des formules

    Qui est l'auteur ?

    • Brian Christian, auteur américain spécialisé dans l'écriture sur l'informatique en lien avec la philosophie et la psychologie pour le grand public
    • Il a coécrit Algorithms to Live By avec le spécialiste des sciences cognitives Tom Griffiths
    • Le livre a été publié en 2020 sous le titre The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values

    Autres livresAlgorithms to Live By (2016, avec Tom Griffiths) · The Most Human Human (2011)

    Notes de lecture

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    La structure du livre : prophétie, agentivité, normativité

    Le livre est divisé en trois parties de trois chapitres chacune, allant des bases à des sujets plus avancés.

    La première partie, « Prophétie », traite des systèmes prédictifs de l'apprentissage automatique, avec des chapitres sur la « Représentation », l'« Équité » et la « Transparence » ; la deuxième partie, « Agentivité », traite des systèmes qui agissent d'eux-mêmes, avec le « Renforcement », le « Façonnage » et la « Curiosité » ; la troisième partie, « Normativité », traite de la manière dont les machines apprennent ce que veulent les humains, avec l'« Imitation », l'« Inférence » et l'« Incertitude ».

    Christian s'appuie sur de nombreux entretiens avec des chercheurs et sur des cas réels pour relier les problèmes techniques à la psychologie humaine et aux sciences du comportement, de sorte que les lecteurs sans formation technique puissent suivre.

    Représentation : qui manque dans les données
    Équité : mathématiquement impossible d'avoir les deux
    Transparence : la boîte noire n'est pas inévitable
    Renforcement : apprendre à partir de la récompense
    Façonnage et curiosité
    Imitation et inférence
    Incertitude et corrigibilité
    Ce qu'en disent les autres

    Bouteilles des navigateurs Critiques de lecteurs

    Aucune bouteille n'a encore échoué sur ce livre
    La couverture est un design original, pas la couverture réelle de l'éditeur

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    • Chapitre 4 : discussions privées avec d'autres voyageurs

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