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The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values
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MZN 1286
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Detalhes do produto
| Publisher | W. W. Norton & Company |
| Publication date | October 5, 2021 |
| Language | English |
| Print length | 496 pages |
| ISBN-10 | 0393868338 |
| ISBN-13 | 978-0393868333 |
| Item Weight | 14.1 ounces (399.74 grams) |
| Dimensions | 5.5 x 1.2 x 8.3 inches (14 x 3 x 21.1 cm) |
Quem Deverá Comprar?
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AI Researchers
Researchers seeking to understand the ethical implications of AI will benefit from the detailed analysis presented in this work.
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Ethics Students
Students studying ethics and technology will find valuable insights on how human values interact with machine learning advancements.
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Policy Makers
Policymakers involved in AI regulation can learn about aligning machine learning with societal values and proposed governance strategies.
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Casual Readers
Individuals looking for light reading or entertainment may not engage deeply with the technical discussions in this book.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values
Perguntas e respostas do cliente
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Intelligence & Semantics Editorial Review
"The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values" by Brian Christian provides a comprehensive review of the history of A.I. development, highlighting the challenges and successes in creating artificial intelligence systems that align with human values. Christian's book explores the evolution of A.I. from expert systems to modern technologies like facial recognition and ChatGPT, offering insights into the current state of the field and the complex moral and ethical dilemmas it presents. The author's engaging writing style and logical structure make this book a compelling and educational read for anyone interested in understanding the intersection of technology and human values.
Avaliações e Classificações dos Clientes
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Prós
- Comprehensive overview of A.I. development history
- Engaging writing style and logical structure
- Offers insights into moral and ethical challenges of A.I.
- Useful tips and tricks for solving common problems in AI/ML space
Contras
- Some readers found the book overly enthusiastic
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