Hello World: Being Human in the Age of Algorithms

I got this book as a gift and I very much enjoyed the humor and information provided here. Its a neat look at how Machine Learning can impact our lives and would reccomend this and Weapons of Math destruction to anyone wanting to get an overview to the field

Although I've used computers since the 1980s, I am nothing near tech-savvy when it comes to understanding how they work. But I found this discussion of algorithms to be informative and down to earth. She discusses what algorithms are and why they are useful in many areas, including policing & criminal justice, healthcare, entertainment, retail sales, self-driving cars, etc. She devotes a chapter to the now-well-known truism that "if you are not paying for the data, you ARE the data," and how the info we volunteer so readily is used and monetized. But the most important take-away from her book is her warning that algorithms will NEVER be perfected -- it's impossible -- and anyone who thinks they can be is setting up unrealistic expectations which, she says, are already rampant in the general public. She documents a number of mishaps and errors, some amusing but others downright terrifying (up to and including ruining peoples' lives), resulting from from our over-dependence on and misplaced trust in the infallibility of algorithms. Though software is an inevitable part of everyday life now, I'll never again think of any "smart" technology the same way.

The author addresses a subclass of Algorithms (defined p.7ff) and their effects, and potential effects, on society. The subclass of algorithms addressed, which could reasonable be called computer programs, are those that can have a significant effect on people's lives. What she is not talking about are things like the algorithm used to calculate a tangent or to multiply two matrices. The algorithms address range from the massive data collected about people, used for advertising and other purposes, to potential design issues with self-driving cars, medical diagnosis, determining risk in the judicial system or the challenges in facial recognition. These are big tasks and, for the most part, usually considered human functions. Many of the algorithms involved are classed as 'machine-learning'.The author does a good job of pointing out some of the benefits and problems with these algorithms and provides some suggestions for the future. She did, however, miss one of the most important things to warn against: Do not allow Microsoft to provide any life critical programs.The best part of the book is the extensive end-notes. Although the author does not go into great details about the algorithms of interest, she does provide plenty of references which are useful for further research.From reading the book, and my own 40+ years in the computer field, the author appears to be more of a researcher about algorithms than an implementer of algorithms. This results, I think, in a little bit of a lack of understanding about how some algorithms actually work, and what information can be gleaned from their operation (I am especially concerned with the machine-learning programs).I also strongly recommend the author's other book,  The Mathematics of Love: Patterns, Proofs, and the Search for the Ultimate Equation (TED Books)

This was a good read.It’s thoughtful & insightful about how we need algorithms in modern society but also points out their pitfalls and suggests how we might do better to manage them (& people).My only wish is there was a bit more. This book is a great start to a very needed discussion and then ends off with a nice frame of the discussion.The reader is left to fill in the picture with other books or resources.

… for a business book it is spot on for so much. For a fun read the math is thought provoking.

Hannah Fry, a British mathematician gives us a common sense evaluation of when to trust and when not to trust the algorithms that we encounter throughout our lives. Whether in health, justice, crime, entertainment, and more, these algorithms are only as good as the humans who use them. Example (of which there are many throughout this book): Petrov, a Russian who had to decide in a split second whether or not the United States was really sending a missile attack aimed at Russia and whether he should push the button to respond with return missiles, hesitated.... He trusted his own instincts rather than the algorithm which in this case had malfunctioned, thereby saving us all from nuclear war. Thank you Petrov. We owe you our lives!

I really enjoyed this book for the wide variety of algorithm applications it showed! As a software engineer, I loved seeing a layman's overview of how algorithms are useful in so many fields.I disagree with the author's viewpoint in several places though. Especially when it came to choices of not using algorithms.I was also surprised to see no reference to some things I expected to find in the book. Like Asimov's laws of robotics or a reference to Star Trek Lt. Cmd. Data in the art chapter or even the Coded Bias studies and documentary in the crime chapter. If I read this book with a book club, I look forward to discussing these connections in the book context!Overall a great read!

Es un libro genial. Me fascina la simplicidad de las leyes y métodos matemáticos que se describen; por lo tanto, son muy fáciles de comprender.En cuanto al producto en sí, éste es muy bueno. La pasta dura es genial (aunque lo es en todos los libros) y la calidad de las hojas es buena, me resulta agradable al leerlo.

Interesante libro lleno de ejemplos. He encontrado información útil en cuanto a nuestra relación con los algoritmos y la convivencia entre la IA y los humanos.

The book is replete with examples, but no conclusions are drawn at the end of the chapters. The reader remains in the s same phrase of dilemma as he was during the course of reading pages after pages. I have treated the book **** more because of the writing style rather than its content.

Für die meisten angehenden Programmierer ist „Hello World“ die erste Aktion, die der Rechner auf ihren Befehl hin anzeigt. Ebenso fangen wir als Individuen und Gesellschaft gerade erst an herauszufinden, was die Algorithmen mit uns anstellen, die wir zum ersten Mal verwenden und ausprobieren.Für Hannah Fry sind all die Möglichkeiten, die uns Smartphones, KI, Big Data und Sensoren geben wie Lego-Bausteine, die wir zu unserer neuen Welt von morgen zusammenbauen. Manches, was wir erschaffen ist gut, manches hat unerwartete und unerwünschte Nebenwirkungen. Aber wir dürfen beim Spielen nicht vergessen, dass all dies nicht einfach passiert: Wir sind es, die mit diesen neuen Lego-Bausteinen Daten-Welten erschaffen und gestalten.Im ersten Kapitel „Die Kraft der Algorithmen“ erläutert Fry anhand verschiedener Konzepte, wie Algorithmen funktionieren und wirken: Priorisierung, Klassifikation, Assoziation, Filtern, Regel-Basierung und Machine-Learning.Auf genau diese Konzepte (und damit Basis-Legosteine) lassen sich alle Programme zurückführen, indem sie diese Legosteine in verschiedener Form kombinieren.Im zweiten Kapitel mach Hannah Fry uns klar, dass der Rohstoff für die Algorithmen-Daten (also Lego-Baustein-Daten) - auf ganz unterschiedliche Art und Weise gewonnen wird:• Durch Unachtsamkeit oder Ahnungslosigkeit – wie bei der Nutzung von Sozialen Netzwerken wie Facebook,• oder hinter unserem Rücken, wie bei vielen staatlichen Sammel-Konzepten• oder durch Kombinatorik aus verschiedenen öffentlich zugänglichen und scheinbar unverfänglichen einzelnen Datenschnipseln, die sich mit den Lego-Baustein-Algorithmen zu grausamen Wahrheiten über uns zusammenschreiben lassen.Und dann arbeitet sie in fünf weiteren Kapiteln die Veränderung von Lebensräumen unserer Gesellschaft durch Algorithmen ab:• Rechtssystem• Medizin• Autos• Kriminalität• KunstIn jedem Kapitel beschäftigt sie sich damit, wie Daten und Algorithmen diesen Bereich verändern. Sie findet Beispiele für positive Veränderungen und weitere Chancen in der Zukunft. Ebenso zeigt auf, wo Gefahren lauern oder wo und wie sich schon ganz konkret Situationen für Einzelne oder ganze Gruppen durch Algorithmen zum Schlechteren gewendet haben.In Frys Beschreibungen wird schnell klar, dass auch ohne Algorithmen eine Menge schiefgelaufen ist: Menschliche Richter sind nicht per se besser, also gerechter als Algorithmen. Aber klar ist, dass Schwächen und Fehler von Algorithmen große Auswirkungen auf Individuen haben – etwa in unserem Rechtssystem oder in der Medizin.So wie bei den ersten Zeilen eines Programmierers mit „Hello World“ stehen wir mit unseren Lego-Bausteinen ganz am Anfang. Wir müssen lernen herauszufinden, welche Algorithmen und Geschäftsmodelle gut für uns Menschen sind und von welchen Anwendungsfällen wir besser die Finger lassen. Das geht nur mit einer Offenheit gegenüber Neuem und dem Willen zur Veränderung.In den Bereichen des Rechtssystems, der Medizin, unserer Mobilität und Kriminalität geht es um elementare Konzepte für unsere Gesellschaft geht. Das fünfte von Fry angesprochene Thema, die Kunst, beschäftigt sich mit unserem Selbstverständnis als Mensch: Kann eine Maschine kreativ sein?Kreativität lässt sich prima als Suche nach Ähnlichem und der Kombination von Bekanntem maschinell nachbilden: Aber wie können wir den Unterschied zwischen dieser algorithmischen Kreativität und tiefer menschlicher Kreativität und Schaffenskraft erfassen?Egal wie unsere Antwort als Individuum heute ist: Wir müssen diese Dinge in Zukunft klären - durch Suchen, Finden, Ausprobieren und vor allem durch den Diskurs mit Anderen.Denn egal, was Algorithmen in Zukunft alles vermögen, tun und machen: wir sind diejenigen, die mit den Lego-Bausteinen spielen, gestalten, die Regeln vorgeben und Verbote aussprechen. Genau das unterscheidet uns von den Algorithmen. – Egal wie machtvoll sie zu sein scheinen, oder wie mächtig wir sie durch Geschäftsmodelle werden lassen.Ein tolles Buch, das uns zeigt, wie unser Selbstverständnis im Umgang mit Daten und Algorithmen sein sollte!Anmerkung: Die englische Ausgabe lässt sich gut lesen. Angesichts der von anderen Rezensenten angesprochenen holprigen Übersetzungen bin ich froh über meine Wahl.

Great book. I learned and laughed a lot.