Leitfaden für den Menschen zur maschinellen Intelligenz: Wie Algorithmen unser Leben formen und wie wir die Kontrolle behalten können

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Leitfaden für den Menschen zur maschinellen Intelligenz: Wie Algorithmen unser Leben formen und wie wir die Kontrolle behalten können (Kartik Hosanagar)

Leserbewertungen

Zusammenfassung:

Das Buch „A Human's Guide to Machine Intelligence“ von Kartik Hosanagar ist eine vielbeachtete Einführung in die Auswirkungen von Algorithmen und künstlicher Intelligenz auf das tägliche Leben. Es verbindet Geschichten, historischen Kontext und nachvollziehbare Fallstudien, um komplexe Themen zu entmystifizieren und sie für ein allgemeines Publikum zugänglich zu machen.

Vorteile:

Fesselnder Schreibstil, der Geschichten und Geschichte mit einbezieht.
Vereinfacht komplexe Konzepte und macht sie so auch für nicht-technische Leser verständlich.
Bietet aufschlussreiche Diskussionen über die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI und Algorithmen.
Bietet umsetzbare Vorschläge wie eine „Algorithmic Bill of Rights“.
Anschauliche Beispiele und Fallstudien machen den Inhalt interessant.
Regt zum kritischen Denken über Technologie und ihre Auswirkungen auf das tägliche Leben an.

Nachteile:

Einige Rezensenten waren der Meinung, dass bestimmte Beispiele übereilt oder nicht vollständig entwickelt wurden.
Könnte zu grundlegend für Leser sein, die bereits über umfassende Kenntnisse von KI und Algorithmen verfügen.
In einigen Kritiken wird der Wunsch nach mehr praktischen Tipps für den Umgang mit Algorithmen im Alltag geäußert.

(basierend auf 39 Leserbewertungen)

Originaltitel:

A Human's Guide to Machine Intelligence: How Algorithms Are Shaping Our Lives and How We Can Stay in Control

Inhalt des Buches:

Ein Wharton-Professor und Tech-Unternehmer untersucht, wie Algorithmen und künstliche Intelligenz beginnen, jeden Aspekt unseres Lebens zu steuern, und wie wir die Art und Weise, wie sie uns beeinflussen, gestalten können

Algorithmen und künstliche Intelligenz, die in fast jeder großen Technologieplattform und jedem internetfähigen Gerät eingebettet sind, treffen für uns eine überwältigende Anzahl alltäglicher Entscheidungen: welche Produkte wir kaufen, wo wir essen, wie wir unsere Nachrichten konsumieren, mit wem wir uns verabreden und wie wir einen Job finden. Wir haben sogar Entscheidungen über Leben und Tod an Algorithmen delegiert - Entscheidungen, die früher von Ärzten, Piloten und Richtern getroffen wurden. In seinem neuen Buch gibt Kartik Hosanagar einen Überblick über die schöne neue Welt der algorithmischen Entscheidungsfindung und deckt die potenziell gefährlichen Verzerrungen auf, zu denen sie führen können, wenn sie zunehmend unser Leben bestimmen. Er legt überzeugend dar, dass wir uns mit einem besseren, tieferen und differenzierteren Verständnis des Phänomens des algorithmischen Denkens wappnen müssen. Und er weist uns den Weg dorthin, indem er darauf hinweist, dass Algorithmen oft sehr ähnlich denken wie ihre Schöpfer - also wie Sie und ich. Hosanagar stützt sich auf seine Erfahrungen bei der professionellen Entwicklung von Algorithmen sowie auf Geschichte, Informatik und Psychologie, um zu erforschen, wie Algorithmen funktionieren und warum sie gelegentlich abtrünnig werden, was unser Vertrauen in sie ausmacht und welche Auswirkungen die algorithmische Entscheidungsfindung hat.

Er untersucht Episoden wie Microsofts Chatbot Tay, der entwickelt wurde, um in den sozialen Medien wie ein Teenager-Mädchen zu kommunizieren, aber stattdessen sexistisch und rassistisch wurde; die tödlichen Unfälle von selbstfahrenden Autos; und sogar unsere eigenen gewöhnlichen und oft frustrierenden Erfahrungen mit Diensten wie Netflix und Amazon. A Human's Guide to Machine Intelligence ist ein unterhaltsamer und provokanter Blick auf eine der wichtigsten Entwicklungen unserer Zeit und ein praktischer Benutzerleitfaden für diese erste Welle der praktischen künstlichen Intelligenz.

Weitere Daten des Buches:

ISBN:9780525560906
Autor:
Verlag:
Einband:Taschenbuch
Erscheinungsjahr:2020
Seitenzahl:272

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Letzte Änderung: 2024.11.13 22:11 (GMT)