甘利俊一の作品一覧

情報理論の教科書として有名で，教科書として優れていることは言うまでもないのだが，使い方には工夫が必要。読み物にしては計算が多く教科書にしては砕けすぎている感じで，必要に応じた読み方が要求される。個人的には，前半の離散パートは今井『情報理論』と併用，後半の連続パートは本書を起点に情報幾何学の学習も視野に入れて学習する。

現在、[第一部]AIは何ができているのか、[第二部]AIは今後社会をどう変えてゆくのか、[第三部]AIの歴史と未来(AIの原理、どうやって出来てどんな原理で動いているのか)などを解説した内容。
特に第二部では第一次産業、第二次産業、第三次産業で具体的にAIが活用されている現場のレポートがあり興味深い。
AIにより多くの仕事が機械に取って替わられることは見通せる。
しかし、それは社会から人間がやる仕事がなくなることであるのかどうはは不明と思う。新しい仕事が当然に生まれることになるのだから。高度な仕事を熟す人材が多く必要とされる時代がくることは見通せる。仕事はあるが人は足りないというアンバランスが...続きを読む生まれる可能性は高いだろう。これは、「格差」の深刻化という面を生み出すことになるのだろう。

甘利先生による脳と心の話。人工知能に関する前史から、ディープラーニングと基礎とこれからまでを平易に解説した良書。

神経回路の数理研究の専門家による、脳のメカニズムや人工知能に関する本。数式など完全に理解できたわけではないが、脳のメカニズムや理論、人工知能についての解説は詳しく役に立った。脳の数理的研究の第一人者であり、日本の研究体制についての意見にも説得力がある。
「生命は自己複製、すなわち自分と同じものを作り出す奇妙な物質である」p16
「生命は揺らいでいる不確実な環境の中で自己を複製するが、ときに複製の誤りが起こる。誤ったものがより頑健で、この環境の中で生存に適していればこれが広まり、前のものは滅びていく。これが自然淘汰で、ダーウィンの唱えた進化論である。この仕掛けにより、生命体は発展していく。それ...続きを読むも、驚くほど多様に発展していった」p17
「ニューロンは小さいものでは数μｍ（ミクロン）、大きいものでも100μｍである。100μｍであればこれは0.1mmであるから、我々の感覚で分かる範囲にある。コンピューターチップのトランジスターのゲートはいまや数十nm（ナノメートル）の世界に入ったから、脳の素子はコンピューターの素子と比べればとてつもなく巨大といえる」p29
「人間はありのままの情報を蓄えるのではない。必要な情報を再生して作り出す仕掛けを記憶する。これは大変な情報圧縮であるが、うまくいけば大変に融通が利き、あいまいなキーからでも情報を見事に作り出す。ただし、ときに作りすぎて勘違いがあったり、思い込みがあったりする。本人は嘘をついているつもりは毛頭ないのに錯覚することもある」p44
「大脳皮質は二次元に広がり、この上にニューロンがぎっしりと配置されている。ニューロンには多くの種類があり、皮質は６層に分かれている」p109
「脳は記憶そのものを蓄えるのではない。これを思い出すための仕掛けを蓄え、ヒントから復元すべき情報を作り出す。だからときには間違えるし、思い出せないことも起きる。思い違いだってある。その代わり、脳は柔軟である。間違ったヒントや曖昧なヒントからでも答えが出せる。多数のパターンを重ね合わせてしまうから、全体が茫洋としていてどの記憶事項がどこにあるのかわからない。しかし、並列のダイナミックスで働く分散した記憶が実現できるというわけである」p121
「海馬は短期の記憶を実現している」p121
「日本の学界がいまから世界の流行を追って、同じ土俵でgoogleなどと競うのでは、勝てるはずがない。予算の規模も何十倍も違うのである」p187
「（将棋の棋士対コンピュータ）2015年、プロ棋士に奇策がひらめいた。敵陣に突入した角が成らないという、前代未聞の一手である。角は成って損はなくて得するだけであるから、「角不成」という手は常識的にはあり得ない。でもルール違反ではない。コンピュータはこの「あり得ない手」に混乱した。かくてプロが勝利し、コンピュータはあえなく敗れた」p191

人工知能の歴史の解説が分かりやすい。ニューラルネットワーク、そしてディープラーニングの解説は別の本が良い。