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人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

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著者 : 松尾豊
  • KADOKAWA/中経出版 (2015年3月11日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (263ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784040800202

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人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)の感想・レビュー・書評

  • めちゃくちゃ面白かった。「人工知能」の入門書としてまずこれを読めばよかった。(もっと早く読んでおくべきだった)
    説明がわかりやすいし、過去現在未来のことを網羅している。今まで虫食い的に把握していたことが繋がった。
    個人的には最後の「おわりに」は松尾先生らしいストレートな想いがそのままぶつかってくる感じがたまらなく良かった。

  • 人工知能の歴史、課題など著者の経験、思いと合わせて展開。
    ド文系の私には機械学習の項目からだんだん理解が怪しくなってきた。
    ただ、すごいスピードで人工知能はその能力が高まり、身近に広がってきている。倫理の問題、仕事での活用の仕方、子供達をどう教育して行くか、自分で考えて行かなければならない。

  • 大変なことはよくわかった。
    例え方や図が良くて解りやすかった。

    『科学的な発見はいつもそうだが、発見されてしまえば、何ということはない、単純で自明なことだったりする。……』

    分析・統計でもあるし、哲学でもあるな。

  • 東京大学准教授 松尾豊 氏の著書です。

    人工知能の概要が体系的にまとめられており、人工知能とは何かを知るための一般向けの入門書として、良書であると思います。

    第1章では、人工知能の定義を明確にしています。
    第2章では、第一次AIブームとして1950~60年代の「推論・探索」について解説されています。
    第3章では、第二次AIブームとして1980~90年代の「知識」を入れたエキスパートシステムについて解説されています。
    第4章では、2000年以降ビックデータ時代に入り発展した「機械学習」について解説されています。
    第5章では、最先端である「ディープラーニング」について解説されています。
    第6章では、今後の人工知能技術の発展について解説されています。

    私自身、人工知能は専門外ではありますが、仕事上関連があるので、最低限の知識が欲しくこの本を購入しました。
    技術的な詳細を知ることはできませんが、歴史を含め全体像を理解するのには最適な本であると思います。

  • 日本の人工知能研究をリードし、政府や産業界との関係性も深い著者による解説書。これまでの人工知能の研究の歴史とそこでぶつかった難題、そしてそれをディープラーニングがどのように解決することができるか、という点が非常にわかりやすくまとめられており、人工知能の正しい実態を多くの人に伝えたいという使命感を伺いとることができる。

    ディープラーニングを始めとする個々の人工知能に関する技術や研究成果が、わかりやすい文章と図表により示されている点もさることながら、本書が卓越しているのは、
    ・これまでの人工知能に関する研究において、どのような知能に関する機能を再現することが難しかったのか
    ・ディープラーニングがさらに発達することで、その個々の固有の障壁が解決された結果、どのような能力が獲得され、どのような産業・ビジネスに影響を与えるのか
    ・その大まかな実現時期はいつくらいになるのか
    という点が明確に構造化されて示されていることにあると感じた。

    人工知能に関する基礎的なレファレンスとして、常に手元に置いておきたいと感じた一冊。

  • Googleが1,000万枚の写真をディープラーニングにかけたところ猫の特徴を自分で認識するようになったというニュースが流れ、そのパワーと可能性が実証されつつある人口知能の話。著者は古くからの人口知能分野の研究に携わってきた方で、いわゆる人工知能冬の時代から関わっている。「うまくいけば、人口知能は急速に進展する」と書いたこの本が出た後に、この本の中でさえしばらくかかるとされていた碁の世界でアルファGoがトップ棋士を破るというニュースが出た。将棋では、どちらかというともはやプロ棋士は勝てなくなるのではないかと危惧されるほどだ。IBMのディープブルーがチェスチャンピオンのガスパロスを破ったのが1997年、IBMワトソンがクイズ番組のジェパティで人間に勝利を収めたのが2011年。そして、アルファGoがイ・セドルを破ったのが2016年である。着実に進んでいる。

    著者は、「人工知能は、急速に発展するかもしれないが、そうならないかもしれない。少なくとも、いまの人口知能は、実力よりも期待感のほうがはるかに大きくなっている。読者のみなさんには、それを正しく理解してもらいたい。その上で、人口知能の未来に賭けてほしいのだ」というが、その期待は現在ますますさらに大きなものになっている。先日もパナソニックが1,000人のAI技術者を採用するというニュースが出たばかりだ。
    著者がここで「賭ける」という言葉を使っているのは、1980年代に実施された第五世代コンピュータを「勝つために振る価値のあるサイコロ」だと認識しているからだ。日本が世界をリードするという意志があったという評価である。もちろんかのプロジェクトに対しては賛否両論、というよりも否定的な評価、があるという前置きもしている。タイミングが早すぎたと著者は言うが、果たしてそれが失敗の要因であったかはわからない。当時においても官製のプロジェクトが優れた方法論であるとも思えない。しかしながら、何をもってしても、日本の人工知能への取り組みを鼓舞するのが、この本を書いた著者の想いであり、目的のひとつであるようにもこのあたりからも思えるのである。もちろん、期待値をコントロールすることや、その先にAIをビジネスに結び付けることができるためのプラットフォームを構築することも重要だ。

    技術的な認知としては、人口知能にできることと、できないことははっきりと分けて考えた方がよいだろう。いわゆる「強いAI」と「弱いAI」の区別も重要である。「音声認識」「文字認識」「自然言語処理」「ゲーム」「検索エンジン」も人口知能といえるが、かなり特化型の弱いAIである。今はマジックワードにもなっているディープラーニングだが、従来の機械学習と違う点として、「一層づつ階層ごとに学習していく点」と「自己符号化器という「情報圧縮器」を用いることだ」ということについても正しく理解をされなくてはならないだろう。再帰型のロジックが入り、特徴量を自分で認識することが実証されたのは画期的な進化だ。この辺りの説明をうまくされている解説本は多くないが、この本ではわかりやすく説明されている。

    さらに将来のことを考えると、学習のスピードはさらに上がり、繰り返されることで、 人工知能が自分よりも賢い人口知能を創り出すことについても分野によっては現実的な問題として認識されるべきだろう。イーロン・マスクやビル・ゲイツが慎重な取り組みへの必要性を主張しているのは、ゆえあることだ。

    ディープラーニングによる「特徴表現学習」とその圧倒的な成果は、人口知能を研究してきた著者にとっても大きなブレークスルーであったという。ここでの説明は必要最小限に絞りつつもわかりやすい。一方、日本の企業において、機械学習の精度が上がると売上が莫大に伸びるというビジネスモデルが築かれて... 続きを読む

  • 人工知能の研究の推移や現状が分かりやすかった。
    「人間の知能がプログラムで実現できないはずはない」
    今までは難しかったことが、ディープラーニングにより、実現の可能性が高まってきている。
    ディープラーニングの内容は、今まで読んだ本の中でいちばん分かりやすかったな。
    シンギュラリティは起きるような気がするんだけどな。

  • AIが生まれたらどうなるか、漠然と名前は知っていたけどどういうメカニズムなのか、今後どうなっていくのかを知らなかったため読んでみて良かった。
    AIの研究開発が進んだからと言って仕事がなくなることはなさそう、という部分には安堵を覚えた。ただ自分の価値はもっと高めないといけないだろう。

  •  人工知能の現状をざっくり理解した。ディープラーニングがどんな技術なのか概要を知り、将来どのようなビジネスに発展する可能性があるかを知った。また、機械学習に関するぼんやりとしたイメージができた。

  • 2016年のビジネス書大賞で特別賞に選ばれていたということで読んでみることに。
    表紙やタイトルから漂う一抹の胡散臭さ(?!)からは意外なくらい、中身はまともな本でした。

    著者の松尾豊さんは東大の先生で、日経新聞のAI関係の記事でもよく松尾さんのコメントが取り上げられています。
    学者らしい良心に基づいて、人工知能に何ができて、何ができないかを、誇張なく伝えている本ででした。

    2時間くらい集中すれば読めちゃうボリュームで、人工知能研究の今がコンパクトにわかります。

  • AI周辺の入門書
    ディープラーニングは、データをもとにコンピュータが自ら特徴量を作り出すという点で画期的

  • AIという言葉自体大昔からあるのだが、最近のブームに何をいまさらと思っていたのだが、あまりにAI、AIというのでググると著者の書いたサイトがヒットした。わかりやすかったので著者の本を探していると売れ筋で人気も高かったので買ってみることにした。この本を読むと私が知っているよりさらに昔の人工知能からはじまり、最近のビッグデータを使って頭がよくなった人工知能や、ディープラーニングについても解説されており、人工知能についての知識を仕入れたい人にとってはこの本を読めば概要理解レベルはばっちりなのではないかと思う。

  • 後書きを読んでなぜか泣いた。「それ以上、目的を分解できなかった。」が響いた

  • 読みやすい文章ですらすらと読み進められる。人工知能や数学について知識の無い人でも読めるが、内容は人工知能の理論にまで及ぶ。図も分かりやすい。

    過去の人工知能ブームを順に追っていき、現在、第三次AIブームがやってきているのだという。そして、ディープラーニングが今後のAIの発展のカギである。人工知能自身が特徴量をつかんでいくことができると、今回はブームで終わることはないであろう。

    人工知能によって仕事が奪われるのではなく、人工知能を活用して我々がどう仕事を変えていくのかというマインドを変化させる必要がある。

  • 人工知能のブームは過去にも何度かあった。
    だからメディアなどの情報を鵜呑みにして間違った認識を人工知能に持ってもらいたくない。
    大切なのは現状の技術を正しく認知して、人工知能を開発・活用していくという視点。

  • 読みやすかった。体をもたないと自我は生まれない?

  • 人工知能の基本書

  • ◆きっかけ
    翻訳講座のブログ 2016/8/27の記事 2017/2/21

  • 請求記号 007.1/Ma 85

  • 人工知能ってわかったフリして全然分かってなかったな、っていうのが一番の感想。
    特に、人工知能史においてとりわけ革命的なブレイクスルーであった「ディープラーニング」登場以降、人工知能の完成がいよいよ現実味を帯びてきていることがよくわかる。

    また、人工知能との付き合い方(シンギュラリティは起こり得るのか?人間の仕事は人工知能にうばわれてしまうのか?など)に関しても、人工知能の第一人者である著者の認識が披瀝されており、非常に面白い。
    ディープラーニングの性質上、始めの小さなリードが結果的に逆転不可能な大差となり得ること、その中で現在日本が市場で遅れを取っていること、しかし微かにではあるが未だ逆転の可能性も残っていること。

    インパクトの大きさの割にテレビやニュースの情報で分かった気になってしまいがちなだけに、一読をお勧めしたい一冊。

  • 人工知能の過去、現在、未来について広く浅く記載があり、文系の人でもわかりやすく紹介しています。また、読みやすく、話の展開がうまく書かれており読みやすいです。
    人工知能でできること/できないこと、人工知能の歴史、機械学習やディープラーニングとは何か、未来の展望をこの1冊でざっくり理解することができます。

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人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)の作品紹介

グーグルやフェイスブックが開発にしのぎを削る人工知能。日本トップクラスの研究者の一人である著者が、最新技術「ディープラーニング」とこれまでの知的格闘を解きほぐし、知能とは何か、人間とは何かを問い直す。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)はこんな本です

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