Punteggio:
La raccolta di racconti di Hugh Howey, che presenta un mix di narrativa speculativa, fantasy e autobiografica, mette in mostra il suo talento e offre sia storie a sé stanti che approfondimenti sulla sua popolare serie Silo. Mentre alcuni racconti si distinguono per l'eccezionalità, altri sono di qualità e di impegno mediocre.
Vantaggi:⬤ Selezione variegata di storie avvincenti
⬤ pezzi di spicco come “Pace nell'ambra” e storie della serie Silo
⬤ commenti d'autore approfonditi inclusi
⬤ forte impatto emotivo
⬤ molti lettori hanno apprezzato la miscela di generi
⬤ la scrittura è curata e concisa.
⬤ Alcune storie sono sembrate sperimentali o incomplete
⬤ Accoglienza contrastante di alcune sezioni come il fantasy
⬤ Qualità altalenante con le storie a tema IA e alieno
⬤ Alcuni lettori hanno trovato il tono generale lugubre o claustrofobico
⬤ Alcune storie potrebbero non risuonare con chi non ha familiarità con l'universo di Silo.
(basato su 116 recensioni dei lettori)
Machine Learning: New and Collected Stories
Una nuova raccolta di racconti, tra cui alcuni inediti, dall'autore della trilogia di Silo, best seller del New York Times.
Hugh Howey è noto per aver creato avvincenti e coinvolgenti storie di immaginazione senza limiti, suscitando milioni di fan in tutto il mondo, prima con il suo romanzo best-seller Wool e poi con altre opere avvincenti come Sand e Beacon 23.
Ora arriva Machine Learning, un'imponente raccolta di racconti di fantascienza e fantasy di Howey, che comprende tre storie ambientate nel mondo di Wool, due racconti inediti scritti esclusivamente per questo volume e quindici storie aggiuntive raccolte qui per la prima volta. Questi racconti esplorano ogni aspetto, dall'intelligenza artificiale agli universi paralleli ai videogiochi, e ogni storia è accompagnata da una nota dell'autore che ne esplora il background e la genesi.
La mente incisiva di Howey fa di Machine Learning: New and Collected Stories una selezione di opere brevi di grande interesse e leggibilità, da parte di un maestro moderno ai massimi livelli.
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Ultima modifica: 2024.11.08 20:28 (GMT)