脳・心・人工知能 数理で脳を解き明かす

甘利俊一

数理で｢脳｣と｢心｣がここまでわかった!囲碁や将棋で、AIが人間に勝利を遂げた。2045年、人工知能が人間の能力を超える｢シンギュラリティ｣は、本当に訪れるのか?数学の理論で脳の仕組みを解き明かせれば、ロボットが心を持つことも可能になるのだろうか?AI研究の基礎となった｢数理脳科学｣の第一人者が語る、不思議で魅惑的な脳の世界。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: 講談社
• 掲載誌・レーベル: ブルーバックス
• 電子版発売日: 2016年05月27日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 16MB

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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。

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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

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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。

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人工知能をこれ以上無いと思われる背景、ビッグバンに遡り、生物と脳の発展を振り返り、脳とは何かについて分かり易く解説、そして、ニューロコンピューティングを中心に、現在の第三次人工知能ブームに繋がる第一次人工知能ブームと第二次人工知能ブームそしてその間に横たわる冬の時代をご自身の研究と重ね合わせて丁重に解説。続いて著者の専門である「数理脳科学」についての説明があり、再び人工知能の歴史の説明に戻りつつ未来を俯瞰、終章はでは人間の心に迫り、BMIやロボットの未来を示唆する。
長年の研究人生が滲み出る好著です。著者の専門である「数理脳科学」の部分は難解ではありますが、記憶の仕組みやパーセプトロン（初期のニューロコンピューティング理論）について、少しは分かったような気になりました。
また、IBMも共同で研究所を開設している、ジェフ・ホーキンスが提唱する大脳の構造や信号処理を模した生物学的アプローチで階層的時間記憶理論（Hierarchical Temporal Memory Theory = HTM理論）の源流は著者の甘利氏にあるようです。

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AI関係で最近乱発されるようなキャッチーな本より、よっぽど読みやすく、かつ、内容が濃い（深い）。ブルーバックスらしい良書。

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数理工学で脳と心を探求する。
2022.02.04.
再読。以前より内容を理解できたように思う。数理で脳をひも解く面白さが感じられた。

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これは良書です。お薦めします。
脳の仕組み、人間の意識、人工知能の研究をそのコンセプト含めて、読みやすくまとめてくれています。

ディープラーニングの「ディープ」とはどういう事なのか、なぜ「ディープ」なのか、結果どういう事が起きたのか、今までモヤモヤしていた部分に対しても記載されていたので、個人的には非常に興味深く読む事ができた。

研究や理論の話の中に、甘利先生の自慢（笑）や苦言も挟まれるのも、新書らしさを意識して親しみやすい構成に腐心された事が伺えます。

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ちまたで人気の人工知能について日本の第一人者が極力平易な内容で論じてくれる一冊、良書。機械学習やディープラーニングがアプリケーションやプログラミングが中心にバズりまくってるけど、まずはバックグラウンドにあるカオスとか理論計算機科学とか、そのあたりを押さえとくといいんじゃないでしょうかね？（僕はアプリもコードもかけませんが。。。）

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甘利先生のあの口調が聞こえてきそうに
楽しそうな一冊。
正直難しいとこは飛ばしましたが
こぼれ話とか面白く。
先生いつまでもお元気で…✨

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途中専門的な数学の解説はほとんど理解出来なかったが、大学内のオープンカフェで読みながら、深い思索にふけることができた。先のアメリカ大統領の広島における演説を読みながらでもあり、私達ヒトという存在を俯瞰しながら考えてみるとても大切な経験を得ることができた。