Hodnocení:
Kniha „Designing Agentive Technology“ od Chrise Noessela poskytuje ucelený rámec pro pochopení a navrhování technologií, které využívají úzkou umělou inteligenci k prospěchu uživatelů. Kombinuje teoretické koncepty s praktickými příklady, což z ní činí cenný zdroj informací pro designéry, produktové manažery a všechny, kteří se zajímají o důsledky agentivních technologií. Kniha pojednává o modelech interakce člověka s počítačem, etických aspektech a vyvíjející se roli technologií ve společnosti. Zatímco mnoho recenzentů chválilo její přístupnost a hloubku, několik z nich upozornilo na potřebu referenční části a podrobnějšího vývoje dotykových bodů.
Klady:⬤ Poskytuje jasný rámec pro pochopení agentivní technologie.
⬤ Vyvažuje teorii praktickými příklady, takže složité koncepty jsou snadno stravitelné.
⬤ Poutavý styl psaní, který čtenáře zaujme.
⬤ Nabízí cenné poznatky o interakci člověka s počítačem a etických aspektech.
⬤ Relevantní a aktuální pro současné trendy v oblasti umělé inteligence.
⬤ Podporuje kritické myšlení o dopadu technologií na lidský život.
⬤ Chybí část s odkazy na citovaná díla, což ztěžuje vyhledávání dalších zdrojů.
⬤ Někteří čtenáři si přejí podrobnější vývoj identifikovaných styčných bodů.
⬤ Několik recenzentů považovalo cenu za vyšší, ačkoli byla ospravedlněna kvalitou obsahu.
(na základě 19 hodnocení čtenářů)
Designing Agentive Technology: AI That Works for People
Pokroky v oblasti úzké umělé inteligence umožňují agentivní systémy, které dělají věci přímo za své uživatele (například automatické krmení domácích mazlíčků).
Tyto systémy jsou příslibem designu zaměřeného na uživatele, ale představují novou výzvu pro pochopení jejich jedinečných příslibů a úskalí. Kniha Designing Agentive Technology poskytuje jak koncepční základy, tak praktické rady, jak využít obrovský potenciál agentivních technologií.
© Book1 Group - všechna práva vyhrazena.
Obsah těchto stránek nesmí být kopírován ani použit, a to ani částečně ani úplně, bez písemného svolení vlastníka.
Poslední úprava: 2024.11.08 20:25 (GMT)