人工知能はいかにして強くなるのか? 対戦型AIで学ぶ基本のしくみ (ブルーバックス)

著者 :
  • 講談社
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本棚登録 : 112
レビュー : 13
  • Amazon.co.jp ・本 (256ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784065020012

作品紹介・あらすじ

2016年3月9日、Googleの研究部門が開発した囲碁プログラムAlphaGoが、李世石との5番勝負の第1局に勝ったという一報が流れました。人工知能(AI)が、囲碁においてはまだ人間に及ばないと考えられていた中での驚くべきニュースでした。

本書では、AIが「学ぶ」とはどんなことなのか。AIが「考える」とはどんなことなのか。AIが「判断を下す」とはどんなことなのか。つまり、人工知能の思考構造はどうなっているのかを基本からわかりやすく理解することができます。「深層学習とは何か」「画像認識の原理とは」「評価関数の意味」「完全解析の思考法」など、AIの最新技術の核心を学んでいきます。

また、囲碁のAlphaGo、チェスのDEEP BLUE、チェッカーのCHINOOKなど、人間と対戦してきた対戦型AIの進化を振り返ることからも、人工知能(AI)とは何か、そして人工知能はいかにして人間を超えて強くなってきたのかを見ていきます。

ますます進化を遂げ、人間を超えていく人工知能。そのしくみを基本から学べる一冊です。

感想・レビュー・書評

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  • ボードゲームを文章で説明されるとイメージが湧きにくい。

  • 最新の 人工知能って どうなっているの?

    本書はよくある人工知能の本とは一味違って チェスや囲碁などゲームをメインにして、人工知能のしくみが語られています。
    なるほどと思う点もありますが、目から鱗なことが多い。
    人工知能だとそのうち何でもできちゃうんでは! ということに対して シビアに解説してあります。
    内容は ちょっと難しいけれど、回帰分析と判別分析、主成分分析のあたりまでついていければ 何とかなりそう、
    チェッカー・チェス・囲碁のことを知っていれば さらに面白いでしょう。
    囲碁では、AlphaGoの対局の話題をWebや雑誌でも見かけますが、それらの解説とは視点が違うのも、興味深いです。

    2017/02/10  予約 3/8 借りて読み始める。4/9 読み終わる。

    内容と目次・著者は

    人工知能はいかにして強くなるのか? 対戦型AIで学ぶ基本のしくみ

    内容 :
    チェス、チェッカー、囲碁などの対戦型AIは、何を「思考」し、何を「学習」しているのだろうか。
    進化し続ける人工知能の基本から、「深層学習」「画像認識の原理」など、最新技術の核心までを解説する。

    目次 :
    第1章 AlphaGoの大快挙

    第2章 基本的なこと--対戦型AIの内部について理解しようとする前に知っておくべきこと
    2.1 AIや機械学習とは何であるかを知ろう
    2.2 回帰分析と判別分析がどんなものであるかを知ろう
    2.3 主成分分析とはどんなものなのか
    2.4 深層学習とは何か
    2.5 画像データを識別する
    2.6 レイティングについて
    2.7 評価関数について

    第3章 完全解析の仕方
    3.1 完全解析入門
    3.2 完全解析の基本とそのコツ
    3.3 完全解析の歴史を少々――世界を驚嘆させた出来事
    3.4 枝刈りとハッシュ表とは
    3.5 ミニマックス・アルゴリズムとは
    3.6 α-β枝刈りとは
    3.7 行きつ戻りつ

    第4章 チェッカーで人類を超える
    4.1 チェッカーのゲームの仕方
    4.2 チェッカープログラムの黎明期
    4.3 サミュエルの方法
    4.4 CHINOOK、世界チャンピオンとなる
    4.5 「人対マシーン」世界選手権のゲーム

    第5章 チェスで人類を超える
    5.1 チェスのゲームの仕方
    5.2 チェスの対戦プログラム

    第6章 囲碁で人類を超える
    6.1 囲碁はどんなゲーム?
    6.2 AlphaGoの特色
    6.3 AlphaGoの棋風とは
    6.4 AlphaGo vs 李世石、5番勝負

    著者 : 小野田 博一
    東京大学大学院博士課程単位取得。ICCF(国際通信チェス連盟)インターナショナル・マスター。JCCA(日本通信チェス協会)国際担当。著書に「数学難問BEST100」など。

  • 第1章 AlphaGoの大快挙
    第2章 基本 対戦型AIの内部について理解しようとする前に知っておくべきこと
    第3章 完全解析の仕方
    第4章 チェッカーで人類を超える
    第5章 チェスで人類を超える
    第6章 囲碁で人類を超える

    著者:小野田博一(数学)

  • ※スマホ・読上版です!

    【電子ブックへのリンク先】

    https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000057431

    ※学外からの学認経由での利用方法
    https://www.lib.hokudai.ac.jp/uploads/2017/07/gakunin_maruzen_ebook.pdf

  • 評価関数やモンテカルロ法等を駆使して、人間が人間の思考方法に近づけて作ったのが対戦型AIの実態で、得体の知れない化け物のようなものではないし、手が全く理解不能ということはないようだ。
    本書にはやたらと棋譜が出て来るが、そのゲームを知らない者にはなかなか理解できない。もう少し解説が欲しかった。

  • チェッカー、チェス、囲碁のプログラムの解説。
    コマの動かし方を解説した直後に名人とAIの対戦の解説、というかなり無理のある構成。ブルーバックス一冊に無理やりおさめたせいか、最初から最後までかなり端折った説明になっており理解しにくい。将棋が入ってないのもマイナス。

    ・ゲームの強さは読みの深さ(何手先まで読むか)と評価関数の適格さによって決まる
    チェスの場合、評価関数がコマの損得だけ、という単純なものであっても20手先まで読めれば世界チャンピオンレベルになると言われている。また、評価関数が完璧であれば一手先まで読めれば十分ということになる。

    ・回帰曲線にデータをフィットさせて係数を算出しているのだが、なぜ、その係数がそんなに重みをもつのかなどの説明ができないからニューラルネットの中身はブラックボックスだと言われているのだろうか?

  • 機械学習と言っても人間の学習とは違うよとの警告書。大した内容はない。チェスのルール解説がそこそこページを取っている。トンデモ本の部類に入るかも。

  •  任意に式を与え係数を算出すればデータの背後に規則がみえる。規則から値とその属する群が予測できる。予測と実測の差の2乗の総和を最小にする係数を求める。例数を増やして収束させればより正確になる。曲線式へのあてはめは変形して対数をとり線形に帰着させる。3次元空間のデータは直交回転させて次元を下げ2次元平面との差の2乗の総和の最小を考える。

    『まず、0から1までの範囲で乱数を2つ発生させ、2つの値の差の絶対値dを計算します。これを数百回とか数千回行なって、dの平均値を計算します。すると、1/3にかぎりなく近い値が得られます(試してみてください)。』212頁

  • ボードゲームのAIを例に人工知能がどのように『学ぶ』のかを解説するというのだが、まず文章に面白みがない。
    で、本文にちょいちょい入ってくるカッコ書きが邪魔くさくて、読みづらさ倍増。
    碁、チェス、チェッカーのゲームルールの記述も多くあるが、そんなものは本文ではなく、巻末付録にでもしておけば良い。
    著者が伝えたいことが伝わってこないほんだった。

  • 配架場所 : 新書
    請求記号 : SHIN@007.1@O100@1
    Book ID : 80100480837

    http://keio-opac.lib.keio.ac.jp/F/?func=item-global&doc_library=KEI01&doc_number=002539238&CON_LNG=JPN&

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著者プロフィール

国際通信チェス連盟インターナショナルマスター

「2019年 『13歳からの英語で自分の意見を伝える本』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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