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Brian Christian

The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values Hardcover – 6 Oct. 2020

English edition by Brian Christian (Author)

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Today’s “machine-learning” systems, trained by data, are so effective that we’ve invited them to see and hear for us—and to make decisions on our behalf. But alarm bells are ringing. Recent years have seen an eruption of concern as the field of machine learning advances. When the systems we attempt to teach will not, in the end, do what we want or what we expect, ethical and potentially existential risks emerge. Researchers call this the alignment problem.Systems cull résumés until, years later, we discover that they have inherent gender biases. Algorithms decide bail and parole—and appear to assess Black and White defendants differently. We can no longer assume that our mortgage application, or even our medical tests, will be seen by human eyes. And as autonomous vehicles share our streets, we are increasingly putting our lives in their hands.The mathematical and computational models driving these changes range in complexity from something that can fit on a spreadsheet to a complex system that might credibly be called “artificial intelligence.” They are steadily replacing both human judgment and explicitly programmed software.In best-selling author Brian Christian’s riveting account, we meet the alignment problem’s “first-responders,” and learn their ambitious plan to solve it before our hands are completely off the wheel. In a masterful blend of history and on-the ground reporting, Christian traces the explosive growth in the field of machine learning and surveys its current, sprawling frontier. Readers encounter a discipline finding its legs amid exhilarating and sometimes terrifying progress. Whether they—and we—succeed or fail in solving the alignment problem will be a defining human story.The Alignment Problem

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Print length

356 pages
Language

English
Publisher

W W Norton & Co Inc
Publication date

6 Oct. 2020
Dimensions

16.51 x 4.32 x 24.38 cm
ISBN-10

0393635821
ISBN-13

978-0393635829

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Product details

Publisher ‏ : ‎ W W Norton & Co Inc
Publication date ‏ : ‎ 6 Oct. 2020
Language ‏ : ‎ English
Print length ‏ : ‎ 356 pages
ISBN-10 ‏ : ‎ 0393635821
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-0393635829
Dimensions ‏ : ‎ 16.51 x 4.32 x 24.38 cm
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Brian Christian

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Brian Christian is the author of the acclaimed bestsellers "The Most Human Human," a New York Times editors’ choice and a New Yorker favorite book of the year, and "Algorithms to Live By" (with Tom Griffiths), a #1 Audible bestseller, Amazon best science book of the year and MIT Technology Review best book of the year.

Christian’s writing has appeared in The New Yorker, The Atlantic, Wired, and The Wall Street Journal, as well as peer-reviewed journals such as Cognitive Science. He has been featured on The Daily Show and Radiolab, and has lectured at Google, Facebook, Microsoft, the Santa Fe Institute, and the London School of Economics. His work has won several awards, including publication in Best American Science & Nature Writing, and has been translated into nineteen languages.

Christian holds degrees in computer science, philosophy, and poetry from Brown University and the University of Washington. A Visiting Scholar at the University of California, Berkeley, he lives in San Francisco.

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Christoph Kenntemich
A great overview on how broad and complex a field machine learning truly is.
Reviewed in Germany on 26 March 2023
Format: HardcoverVerified Purchase

I got progressively more interested, the further I advanced in the book.

Also the hardcover is light blue, which has an appeal to me.

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Mars
A complex topic well explained
Reviewed in Germany on 5 July 2023
Format: Audiobook
I liked this too 10 classic about AI a lot. It’s very detailed about the beginnings of AI and the issues mankind will have to deal with. A must read.

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Estragon
Maschinenlernen und Humanität
Reviewed in Germany on 30 June 2021
Format: HardcoverVerified Purchase
Zugegebenermaßen bin ich alles andere als ein Fachmann auf den Gebieten von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Doch gerade deshalb war ich dankbar für dieses Buch, das sich dezidiert (auch) an Nicht-Experten wendet und deshalb auch weitestgehend auf Fachterminologien und (mathematisch) formalisierte Darstellungen verzichtet.

Leute, die weit besser als ich in diesen Thematiken und Forschungsfeldern bewandert sind, haben mir bestätigt, dass der Autor dieses Buches, Brian Christian, über einen großen Sachverstand verfüge und dass die Zugänglichkeit seiner Darstellungen nicht auf Kosten der sachlichen Korrektheit ginge. Alles in allem also wohl eines jener profunden Sachbücher, für die man den englischsprachigen Kulturraum immer noch beneiden kann.

Das im Titel angesprochene Ausrichtungs- oder Orientierungsproblem eräutert bereits der Untertitel weitgehend: Es geht darum, inwieweit auf ML-basierte KI-Systeme im Einklang mit menschlichen Werten stehen bzw. in Widerspruch zu ihnen geraten können oder es bereits getan haben. Konkrete Probleme reichen von Bilderkennungs- bzw. –klassifikationssystemen mit ›gender bias‹ oder ›racial bias‹ bis hin zum Einsatz von KI-basierten Systemen zur Bestimmung der Rückfallwahrscheinlichkeit von Straftätern, über deren Bewährung entschieden werden soll. Das Buch enthält zahlreiche weitere Beispiele des Einsatzes von ML in unterschiedlichen gesellschaftlichen Bereichen.

Christian nimmt eine mittlere Position ein zwischen einer pessimistischen Technikdystopie und einer optimistischen KI-Euphorie. Akribisch werden die konkreten Probleme benannt und auf ihre Ursachen hin untersucht. Vieles gebe, so Christian, Anlass zur Skepsis und zur Sorge, doch gleichzeitig betont er die grundsätzliche technische Beherrschbarkeit der Probleme. Um Letzteres zu demonstrieren, taucht er tief in die aktuelle Forschungslandschaft ein und zeichnet erstaunliche Entwicklungslinien nach, die bisweilen wissenschaftshistorisch recht weit ausgreifen. Erstaunlich ist unter anderem, wie sich unterschiedliche Disziplinen (wechselseitig) beeinflussen und um welche Disziplinen es sich dabei handelt. Dass sich Informatiker und Ingenieure, die mit der ML-Entwicklung befasst sind, intensiv für die Ergebnisse von Primatenforschung, Entwicklungspsychologie oder Erziehungswissenschaft interessieren könnten, hätte man vor wenigen Jahrzehnten wohl nicht prognostiziert.

Ich habe das Buch mit sehr großem Gewinn gelesen. Was man monieren kann, ist zum einen Christians Hang, manchmal in die journalistische Trickkiste zu greifen, um Erzählungen ›spannend‹ zu gestalten. Doch das scheint mir verzeihlich, weil es nicht auf Kosten des Wahrheitsgehalts geht. Problematischer erscheint mir, dass der Autor allzu sehr ausblendet, dass ein erheblicher Teil der KI- bzw. ML-Forschung in den Institutionen der großen Tech-Konzerne stattfindet und man sich durchaus fragen sollte, inwieweit dieses Faktum – KI/ML-Forschung am Tropf von Konzernen mit Profitmaximierungsinteressen – ein ganz eigenes ›alignment problem‹ mit sich bringt.

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ceroni
Very good introduction to AI & the alignment problem
Reviewed in Germany on 7 January 2021
Format: Audiobook
Solid overview on the history of many of today's central ideas in ML and RL. Christian connects this well to today's and tomorrows challenges. I recommend this to any person wanting to get an overview on what research is important right now, either to fund it or of course to contribute to it directly.

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