编辑推荐
畅销书作家布莱恩·克里斯汀作品，关于ChatGPT你需要了解的真相。
内容简介
如今的“机器学习”系统已具备非凡能力，能够在各种场合代替我们看和听，并代表我们做决定。但是警钟已经敲响。随着机器学习飞速发展，人们的担忧也在与日俱增。
如果我们训练的人工智能（AI）做的事情与我们真正的目的不符，就会引发潜在的风险和伦理问题。研究人员称之为对齐问题（the alignment problem）。
书中，我们将认识第一批积极应对对齐问题的学者，了解他们为了避免AI发展的局面失控，付出的卓绝努力和雄心勃勃的计划。
作者克里斯汀不仅精练地描绘了机器学习的发展史，并且亲自深入科研一线同科学家对话，准确呈现了机器学习最前沿的进展。
对齐问题还是一面镜子，将人类自身的偏见和盲点暴露出来，让我们看清自己从未阐明的假设和经常自相矛盾的目标。
本书是一部精彩纷呈的跨学科史诗，不仅审视了人类的科技，也审视了人类的文化，时而让人沮丧，时而又柳暗花明。
作者简介
作者布莱恩·克里斯汀，《华尔街日报》畅销书《最有人性的人》作者，该书入选《纽约时报》编辑推荐书目，被《纽约客》杂志评为年度好书。他的多篇作品先后刊登在《纽约客》《大西洋》《连线》《华尔街日报》《卫报》《巴黎评论》及《认知科学》等杂志上，被翻译成11种语言。
章节目录
版权信息
序篇
导言
第一篇 预警
1. 代表
AlexNet的故事
问题
校准和设计主导权
修正训练集
分布假说：词嵌入
嵌入的阴暗面
消除词嵌入的偏见
统计之镜中的自画像
代表和显现
2. 公平
实践中的科学假释
获取数据
这不是公平
公平的不可能性
不可能之后
超越预测
3. 透明
错误的规则
黑盒问题
临床与统计预测的比较
非最适模型：知道该看什么
最优简单模型
显著性：机器学习的“眼白”
告诉我一切：多任务网络
打开盖子：特征可视化
深度网络和人类概念
第二篇 自主
4. 强化
数字试错法
享乐主义神经元
奖励假说
多巴胺之谜
策略和价值函数
预测和奖励的神经基础
幸福与误差
超越强化
5. 塑造
稀疏问题
课程的重要性
微妙的激励
防止你的奖励绕圈：塑造定理
设计的奖励
我们应该怎样训练自己？
超越外部强化
6. 好奇
深度强化学习的超人表现
好奇心是一门科学
新奇
惊讶的快乐
超越奖励
厌倦和上瘾
出于自身
第三篇 示范
7. 模仿
过度模仿
模仿学习
驾驶
学会纠正
悬崖边缘：可能主义与现实主义
扩增：自我模仿与超越
价值扩增
8. 推断
逆强化学习
从示范中学习
一看便知：根据反馈学习
学会合作
合作，无论好坏
9. 不定
从未见过
知道自己不知道
衡量影响
可纠正性、遵从性和服从性
道德不确定性
结语
代表
公平
透明
自主
模仿
推断
致谢
人机对齐是2023年由湖南科学技术出版社出版,作者[美] 布莱恩·克里斯汀。
得书感谢您对《人机对齐》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
