![[Recenzja] The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values (Brian Christian) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2657034/c1a-085k3-dmm55jpmukgo-lpzm0p.jpg)
Show Notes
The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values (Brian Christian)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/0393868338?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/The-Alignment-Problem%3A-Machine-Learning-and-Human-Values-Brian-Christian.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-alignment-problem-machine-learning-and-human/id1533813579?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=The+Alignment+Problem+Machine+Learning+and+Human+Values+Brian+Christian+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/B085T55LGK/
#wyrównaniecelówAI #uczeniezewzmocnieniem #odwróconeuczeniezewzmocnieniem #stronniczośćdanychtreningowych #wyjaśnialnośćalgorytmów #TheAlignmentProblem
Książka The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values Briana Christiana to reportażowo-analityczna literatura faktu o jednym z najważniejszych pytań współczesnej sztucznej inteligencji. Jak sprawić, by systemy uczące się realizowały ludzkie intencje, a nie jedynie dosłownie zapisane, uproszczone cele. Christian opisuje rozwój uczenia maszynowego, od wcześniejszych sporów o uczenie i zachowanie po dzisiejsze systemy podejmujące decyzje w obszarach takich jak rekrutacja, wymiar sprawiedliwości, medycyna czy transport. Nie przedstawia wyrównania celów człowieka i maszyny jako odległego problemu z fantastyki naukowej. Pokazuje, że istnieje ono już tam, gdzie algorytm klasyfikuje ludzi, przewiduje ryzyko albo optymalizuje wynik według źle dobranej miary. Autor łączy historię idei, rozmowy z badaczami oraz przystępne objaśnienia techniczne. Równocześnie stawia pytanie filozoficzne: jakie wartości właściwie mają zostać przekazane maszynom, skoro ludzie nie są zgodni, a ich cele bywają niejasne i sprzeczne. Celem książki jest więc nie gotowa recepta, lecz precyzyjniejsze zrozumienie skali i natury problemu.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/0393868338?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/The-Alignment-Problem%3A-Machine-Learning-and-Human-Values-Brian-Christian.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/the-alignment-problem-machine-learning-and-human/id1533813579?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=The+Alignment+Problem+Machine+Learning+and+Human+Values+Brian+Christian+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/B085T55LGK/
#wyrównaniecelówAI #uczeniezewzmocnieniem #odwróconeuczeniezewzmocnieniem #stronniczośćdanychtreningowych #wyjaśnialnośćalgorytmów #TheAlignmentProblem
Książka The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values Briana Christiana to reportażowo-analityczna literatura faktu o jednym z najważniejszych pytań współczesnej sztucznej inteligencji. Jak sprawić, by systemy uczące się realizowały ludzkie intencje, a nie jedynie dosłownie zapisane, uproszczone cele. Christian opisuje rozwój uczenia maszynowego, od wcześniejszych sporów o uczenie i zachowanie po dzisiejsze systemy podejmujące decyzje w obszarach takich jak rekrutacja, wymiar sprawiedliwości, medycyna czy transport. Nie przedstawia wyrównania celów człowieka i maszyny jako odległego problemu z fantastyki naukowej. Pokazuje, że istnieje ono już tam, gdzie algorytm klasyfikuje ludzi, przewiduje ryzyko albo optymalizuje wynik według źle dobranej miary. Autor łączy historię idei, rozmowy z badaczami oraz przystępne objaśnienia techniczne. Równocześnie stawia pytanie filozoficzne: jakie wartości właściwie mają zostać przekazane maszynom, skoro ludzie nie są zgodni, a ich cele bywają niejasne i sprzeczne. Celem książki jest więc nie gotowa recepta, lecz precyzyjniejsze zrozumienie skali i natury problemu.
