ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る (KS科学一般書)

著者 : ヤン・ルカン 松尾豊 小川浩一

• 講談社 (2021年10月25日発売)

作品紹介・あらすじ

【成毛 眞氏　絶賛！！】
一気に読める面白さ！　AI時代の基本図書になるだろう。

・フランスで１０万部発行、各国で刊行決定の世界的ベストセラ―がいち早く日本上陸！
・Facebook副社長、ディープラーニングの父であるヤン・ルカン氏がエキサイティングに綴る。いま日本人が真っ先に読むべき一冊！


【本書「序章」より抜粋】
本書では、コンピュータ科学と神経科学が交差する領域で現在進められている科学的アプローチの実際を、安易な比喩に頼ることなく、一歩一歩解き明かしていきたい。
人工知能の本質に迫るべく、本書は2通りの読み方ができるようにしてある。ひとつ目は一般読者向けに、一読して理解できる平易な文章で、物語り、説明し、分析している。2つ目は詳しく知りたい人向けに、ところどころ数式やプログラムを使って、高度な数学的考察を行っている。


【主な内容】
序 章
第1章　AI革命
第2章　AIならびに私の小史
第3章　単純な学習機械
第4章　最小化学習、学習理論
第5章　深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法
第6章　AIの支柱、ニューラルネットワーク
第7章　ディープラーニングの現在
第8章　Facebook時代
第9章　そして明日は？　AIの今後と課題
第10章　AIの問題点
終 章

感想・レビュー・書評

[まえちゃんねるさんの感想 · 2022年1月23日]

AI脅威論を一蹴したりなど、ルカンは冷静にAIを見ている。ルカンの想像を超えるスピードでAIは進化していきそうだが。

[TaHiさんの感想 · 2022年3月21日]

ヤン・ルカン「ディープラーニング 学習する機械」読了。Dxや機械学習の事は何かと耳にする機会が増えたように思う。しかしながら、そもそも何が本質なのかわからない。そこでその中心人物の1人である著者の書を読んでみた。その起点は2012年の畳み込みニューラルネットワークにあるとの事。ヒトの神経回路を模倣し各レイヤーで抽出する事で小負荷で認知するメカニズムは生物の点からも興味深い。また、本質を区別する指標を得た。

[0541さんの感想 · 2022年2月15日]

最後の方が特に面白かった。子供の発育とか発明が先で理論があと、とか。
やっぱりみんな博士論文書くまで行くのがいいかもしれん

[yuifuさんの感想 · 2021年12月22日]

ヤン・ルカンが半生とディープラーニングについて語る本。誤差逆伝播法の説明がかなり詳しい。

[夜田わけいさんの感想 · 2024年1月10日]

内容はかなり専門的な印象。

[bob-taniさんの感想 · 2023年3月8日]

畳み込みニューラルネットワークの旅。
AIの歴史それもディープラーニングを俯瞰して語る。
時代のど真ん中の人物による思慮ある話が興味深い。

[しましまさんの感想 · 2023年2月28日]

※ 出版社さんから紙版をいただきましたが，自分でも電子版を購入してレビューしています

著者のLeCunさんは，HintonさんやBengioさんと並んで，第3次AIブームの火付け役である．AIの歴史，自叙伝，ニューラルネット仕組み，そしてAIのさまざまな問題や今後の展望について語った本である．

◆ 第1章：AI革命
データがあればいくらでもすごいAIが作れるぜ！みたいなタカ派のLeCunさん，それに対してハト派のBengioさんみたいな印象を今まで持っていた．現状のニューラルネットに出来ないことを率直に認め，論理の必要性を述べている．初期の論理ベースのAIにも気を遣って紹介している印象を受けた．

◆ 第2章：AIならびに私の小史
自叙伝パートIである．誤差逆伝播法を誰が考えたのかは議論があるのだが，導出しただけでなく，実際に動かすのが難しいところを実装までやったところが，やはりHintonさんは違ったという意見は印象に残った．あと，NECの北米研究所のあたりの経営陣の話は残念だったなと思う．

◆ 第3章〜第7章
初期のパーセプトロンから，現在の深層学習までの仕組みの紹介．数式の代わりにプログラムのコードを使って紹介しているが，あまりうまい説明のようには思えない．というわけで★を一つ差し引くが，この本のおいしいところは第9章と第10章なので，この本の価値が損なわれる訳ではない．
ただ一箇所，第6章で，LeCunさんが名を上げた畳み込みニューラルネットの元になったネオコグニトロンを作った福島さんについて賛辞を述べているのは印象深かった．

◆ 第8章：Facebook時代
自叙伝パート2である．ザッカーバーグさんがLeCunさんをスカウトするとき，論文まで読んで来ていたというのは感服した．

◆ 第9章：そして明日は？AIの今後と課題
ここからがメインディッシュである．現状のAIの限界への認識と，それをどう克服してゆくかの展望を述べている．Kehnemanさんのシステム1と2を使って，意識的な処理と，無意識な処理とを統合するのが重要というBengioさんがよくされる話を紹介している．もちろん，AI研究者はこの問題を認識しているが，さてどうやればいいかはみんな悩んでいる．ただ難しいというだけでなく，学会とかでは Predictive Learning という名で呼んでいる自身の解決案を紹介ししている．だが，現状では，どんな点がうまくいなくて，どんなことが必要になるというのを存分に語っている．

◆ 第10章AIの問題点
メインディッシュの2皿目では，AIと社会に関わる問題について，LeCunさんの意見を述べている．楽観的ではあるのだが，ちゃんとその理由も考察している点はさすがである．人間を支配するAIが発生しないと考える理由が個人的には面白かった．

[showさんの感想 · 2022年12月16日]

ディープラーニングの素人でも楽しく読める。数学的な記述が数式というよりプログラムのような書き方なのがちょっと残念。
AIの問題点の10章がいい。

学会誌の書評欄で知って図書館から借用。

[神大学生選書ツアーさんの感想 · 2022年11月21日]

OPACへのリンク：https://op.lib.kobe-u.ac.jp/opac/opac_link/bibid/2002295070【推薦コメント：ニューラルネットワークなどのAI技術の立ち上がりや、仕組みを知ることができる。】

[M. Nakamotoさんの感想 · 2022年8月14日]

著者のお茶目さが垣間見られてとても面白かった。AIの未来像について、学びもあるし、異なる意見も持てたし、とにかく頭をフルで使わされる。

著者プロフィール

ニューヨーク大学教授およびFacebook副社長
1960年フランス生まれ。1987年パリ第6大学にて計算機科学のPhDを取得。AT&Tベル研究所、AT&T研究所などを経て、2003年からニューヨーク大学教授。2013年には兼業でFacebookに入社し、Facebook人工知能研究所を創設。機械学習、コンピュータビジョン、計算論的神経科学などに関心を持つ。
2018年に、コンピュータ科学分野における最高の栄誉とされるACMチューリング賞を、ジェフリー・ヒントン、ヨシュア・ベンジオとともに受賞。

「2021年 『ディープラーニング　学習する機械　ヤン・ルカン、人工知能を語る』 で使われていた紹介文から引用しています。」