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A chi è consigliato questo libro?
- Chi vuole sapere perché l’intelligenza artificiale impara i pregiudizi e come correggerli
- Chi si interessa di temi sociali come l’equità degli algoritmi e la trasparenza dell’AI
- Studenti di informatica, psicologia o scienze sociali che vogliono vedere dove le discipline si incontrano
- Chi vuole capire il machine learning attraverso le storie e non attraverso le formule
Chi è l’autore?
- Brian Christian, autore americano che scrive per il grande pubblico di informatica, filosofia e psicologia
- Ha scritto Algoritmi per vivere insieme allo scienziato cognitivo Tom Griffiths
- Il libro è uscito nel 2020 con il titolo The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values
Altri libriAlgoritmi per vivere (con Tom Griffiths)；The Most Human Human
Appunti di lettura
La struttura del libro: profezia, agentività, normatività
Il libro è diviso in tre parti di tre capitoli ciascuna, e va dalle basi ai temi più avanzati.
La prima parte, “Profezia”, riguarda i sistemi predittivi del machine learning, con i capitoli “Rappresentazione”, “Equità” e “Trasparenza”; la seconda, “Agentività”, riguarda i sistemi che agiscono da soli, con “Rinforzo”, “Plasmare il comportamento” e “Curiosità”; la terza, “Normatività”, riguarda il modo in cui le macchine imparano che cosa vogliono gli esseri umani, con “Imitazione”, “Inferenza” e “Incertezza”.
Christian attinge a molte interviste con i ricercatori e a casi reali per collegare i problemi tecnici alla psicologia umana e alle scienze del comportamento, così che anche chi non ha un background tecnico riesca a seguirlo.
Rappresentazione: chi manca nei dati
Equità: matematicamente impossibile averle entrambe
Trasparenza: la scatola nera non è inevitabile
Rinforzo: imparare dalla ricompensa
Plasmare il comportamento e curiosità
Imitazione e inferenza
Incertezza e correggibilità
Che cosa dicono gli altri
Bottiglie approdate a questo libro
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