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對齊問題(暫譯)
原文書名:The Alignment Problem
作者:布萊恩・克里斯汀 (Brian Christian) ⓘ
對齊問題(暫譯)

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    我們該問的不只是「機器如何把獎勵最大化」,而是「我們該怎麼設計獎勵,才能讓它做出我們真正想要的事」。
    閱讀進度 80%
    ▶ 懶得看文字的人,這裡有說書影片:)
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    適合誰看?

    • 想知道 AI 為什麼會學到偏見、又該怎麼修正的人
    • 對演算法公平、AI 透明度等社會議題有興趣的讀者
    • 學資訊、心理學或社會科學,想看兩個領域怎麼交會的學生
    • 想用故事而不是公式理解機器學習的人

    作者是誰?

    • 布萊恩・克里斯汀 (Brian Christian),美國作家,擅長把電腦科學與哲學、心理學寫給一般讀者
    • 曾與認知科學家湯姆・葛瑞菲斯合著《決斷的演算》
    • 本書英文原名 The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values,2020 年出版

    其他書籍《決斷的演算》(Algorithms to Live By,與 Tom Griffiths 合著);The Most Human Human

    閱讀筆記

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    全書架構:預言、能動性、規範

    本書分成三大部分,每部分三章,從基礎一路走到進階。

    第一部分「預言」談機器學習的預測系統,包含「表徵」、「公平」與「透明」三章;第二部分「能動性」談會自己行動的系統,包含「強化」、「塑造」與「好奇心」;第三部分「規範」談機器如何學會人類想要什麼,包含「模仿」、「推論」與「不確定性」。

    克里斯汀用大量研究者的訪談與真實案例,把技術問題和人類心理學、行為科學串在一起,讓沒有技術背景的讀者也能看懂。

    表徵:資料裡缺了誰
    公平:數學上不可能兩全
    透明:黑盒子不是必然
    強化:從獎勵中學習
    塑造與好奇心
    模仿與推論
    不確定性與可修正性
    各方評價

    領航員的漂流瓶 讀者書評

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    其他書摘連結

    • Book Review: The Alignment Problem(Alignment Forum)
    • The Alignment Problem, Linking Machine Learning and Human Values(Forbes)
    • The Alignment Problem(SoBrief)
    封面為原創示意設計,非出版社原版封面

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    • 在海圖上點一座島上岸
    • 點島上的建築,閱讀那本書的筆記
    • 到領航員那裡認識 Shang

    即將開放

    • 第二章:登記成為航海者、駕船航行、收集建築徽章、丟漂流瓶
    • 第四章:和其他航海者私下聊天

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