ＡＩ入門講座 人工知能の可能性・限界・脅威を知る

野口悠紀雄

「ＡＩに仕事を奪われる」といったような、いわゆる「ＡＩ脅威論」を唱える人が少なくない。だが、実際はどうなのか。そもそも、ＡＩには何ができて、何ができないのか。ＡＩは私たちにとって敵なのか、味方なのか？ 本書が目指すのは「ＡＩの最も平易な解説書」である。ＡＩ時代の到来において、私たち個々に問われるのは、いかにＡＩを活用してこの時代を生き抜く手段を見出すかということだ。そのためにも本書ではＡＩの能力とはどういうものなのか、その原理にまでさかのぼって丁寧に解説したうえで、ＡＩの可能性と限界、そして私たち人間の役割を見極め、ＡＩを最大の武器としてこの時代を生き抜く答えを見いだす。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: 東京堂出版
• 電子版発売日: 2018年11月12日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 3MB

[ブクログ · ★★★★★]

文系ビジネスマンにいちばんおすすめできるAI解説書だと思う。わけわからない夢みたいなことは書いてないし、現在実用的な技術の概略をわかりやすく説明してくれている。現状できることと今後の展望もごく自然で納得できる。
地に足をつけてAIを理解し、きちんとビジネスに取り込んでいかないと、もう今後はアメリカか中国の企業にまったく太刀打ちできなくなるだろう。その、地に足をつけたAIの理解のための第一歩としてたいへんおすすめ。

[ブクログ · ★★★★☆]

野口さんのAIについての五年前の著作なのですが、生成AIの最近の衝撃を経た2023年においても、かなり精度が高い信頼ある内容で非常に感心しました。前半は初心者向けのAI講座でとても平易に説明してわかりやすかったです。後半8章の深刻な「中国問題」あたりからこの本の核心部分に突入。最後第9章AIはいかなる社会を作るか？に至っては、私たちがこれからAI時代をサバイブする為に大切なコアコンピタンスを野口さんは提示して、読者へのメッセージとして締めくくっており希望が持てました。

私自身、実際に生成AIを触った時、AIの回答に違和感を感じた事が多々あり、この違和感の理由はつまり本書でも述べている人間のクリエイティビティの部分なんだろなと思い、腹落ちしました。

[ブクログ · ★★★★☆]

ＡＩを原理から知りたい人におすすめ。入門書。

【概要】
●現在のＡＩに何ができるか、できないか
●ＡＩはどのように思考しているか
●過学習と対処
●ＡＩが作る社会

【感想】
●おそらくＡＩの入門書としては最適であり、最も内容が深いと思われる。
●ＡＩによって代替されない仕事、新しく生まれる仕事、これに対応できることが重要だと改めて感じた。
●日本が科学技術に後れをとっていることは真実であり、これを裏返しに捉えれば、日本でＡＩを活用した未開発の分野は多いということ。
●ＡＩが発達する世の中において、生き残っていくためにはどうすればよいか。ＡＩを今の仕事にどのように活用すればよいか。これらを考えるための足がかりになったと思う。新しいアイデアを発想することが楽しいことだと思えるようになってきた。そのための知識の蓄積は続けていきたい。

[ブクログ · ★★★☆☆]

AI についてざっくり解説した本。平易でわかりやすい。 これからの社会には、至る所にAI技術が入ってくる。これから社会が変革されていくが、単純に仕事が奪われると考えるのではなく、新たな雇用を生み出すチャンスと捉えて、活用する方向で考えていくべきという話。

[ブクログ · ★★★☆☆]

機械学習の手法として、以下のものがある。
①ニューラルネットワークによるディープラーニング
細分化された入力素子毎のデータ（画像読み取りの際のピクセル毎の色彩の値 等）を入力層で認識し、これを次の中間層に一定の係数（重み）をかけて送り、それを受け取った中間層がまた次の中間層に新たな重みをつけて送る ということを多層的に繰り返し、最終の出力層で結果を出力する。その答えが違えば、各階層の重み係数を補正していき、結果として正しい答えが出るような係数に修正していく。これを相当数の画像データについて繰り返し行えば、様々な画像を読み込んで、その被写体が何であるかを判定できるシステムができあがる（もちろん画像だけではなくて、音声等でも同じことができる）。
②回帰分析
ある原因と結果の因果関係を定量的に測定し、原因となる事象に新たな値を入れた場合の結果を予測する。例えば、過去の広告宣伝費と売上の関係を示す分布図から、それらの分布の傾向を最もよく表す近似線を引く方法であり、各要素の点と近似線の距離の二乗の和が最小になるような計算のもと、近似線の傾きや切片といったパラメーターを決めていく手法。原因となる変数が複数あるような場合の分析を重回帰分析という。
③決定木
分析したい目的のデータを目的変数とし、これに関係するいくつもの変数を選んでこれらを説明変数として、説明変数の項目毎に順次枝分かれした後に、各枝の末端における目的変数の値から、どの条件が、またはどの条件の組み合わせが目的変数に影響を与えているかを分析でき、ここから、新たな条件の組み合わせにおける結果を確率的に予測することができる。これを、枝分かれのさせかたや使用する変数組み合わせを変えたいくつものパターンで繰り返し行うことで、精度の高い分析と予測が可能になる。これをランダムフォレストという。
④サポートベクターマシン
ある要素の組み合わせの分布図、例えばリンゴとバナナで色と形の2つの要素の分布図において、リンゴとバナナの線引きを行う際に、境界に近いデータと境界線との距離を最大化するように境界線の傾きを決める考え方。
⑤ベイズアプローチ
複数の事象の発生確率や重なりあう確率を経験的、統計的に把握し、ここから、新たな事象の組み合わせの結果を予測するためのモデル。

[ブクログ · ★★★☆☆]

AIによって社会に大きな変化が訪れるのはほぼ間違いないところだろう。ただし、人間の感覚というものが仕事や芸術に必要とされる状況に変化はあまりなさそうだ。

[ブクログ · ★★★☆☆]

タイトル通りのAIの入門（データの処理），AIを巡る世界状況，AI後の生き方
「人間の好奇心，直観，洞察」マシンが得意とする試行錯誤とは異なる外界へのアプローチ

ニューロンが01のデジタル構造なら，結局人間らしさもいつかは再現できそうだ。もし，人間と同じものが再現できたら，結局愚かな結末を導きそうだが。どんな未来になるだろう。

[ブクログ · ★★★☆☆]

AIによって仕事をうばわれるのは、知的な作業だから、知的でない作業に価値を見出すとよいと思う。たと、ゴミ拾いが時給二千円の社会は幸福ではなかろうか？