教養としてのAI講義 ビジネスパーソンも知っておくべき「人工知能」の基礎知識

メラニー・ミッチェル / 松原仁 / 尼丁千津子

AI解説本の決定版。「今知るべきAIのすべて」がわかります。

大きな進歩を遂げて、活用が広がる人工知能(AI)。
AIの成果とその仕組みから、多くの未解決問題、
潜在的な利益とリスク、科学的・哲学的な問題まで、
身近になったAIの現況と見通しを深く掘り下げつつ、
わかりやすく説明した1冊です。
世界的名著『ゲーデル, エッシャー, バッハ あるいは不思議の環』著者の
愛弟子が人工知能の仕組みと実用性を徹底的にやさしく全部教えます!
人工知能に関する本は山のように出ているが、
本書の記述の正確さとわかりやすさは群を抜いている。
解説者が何百冊以上の本を読んで得た人工知能の知識を、
本書1冊を読むだけで得ることができる。
……本書を読めば人工知能の凄さと脆さがわかる。
「私たちはまだ、はるか、はるか遠くにいる」のである。
松原仁 東京大学次世代知能科学研究センター(AIセンター)教授 本書「解説」から

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / IT・Eビジネス
• 出版社: 日経BP
• タイトル: 教養としてのAI講義 ビジネスパーソンも知っておくべき「人工知能」の基礎知識
• タイトルID: 912107
• ページ数: 464ページ
• 電子版発売日: 2021年02月15日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 8MB

[ブクログ · ★★★★★]

AIと世間が騒がれている中で、今現在何が出来て、何が出来ないのか等が分かりやすく書かれている。AIのこれまでの成り立ちと課題も含め網羅的に描かれているので、全体像を把握したいと思うなら読む価値はあると感じた。

[ブクログ · ★★★★☆]

AIの歴史、構造についてざっくり知れた。

内容の中心にあるのは、「AIは魔法でも万能でもない」という視点だ。AIは大量のデータと統計的手法によってパターンを学習する存在であり、人間のように意味を理解したり価値判断を行ったりしているわけではない。そのため、AIの判断には偏り（バイアス）が入りうること、また人間が前提条件や目的を誤れば、結果も容易に誤ったものになる

また、AIは個別の専門的作業には非常に強い一方で、それらを横断的に組み合わせて意味づけることができないという限界である。AIは、与えられた目的や条件のもとでデータを処理し、最適解らしきものを導き出すことは得意だが、「なぜそれを行うのか」「複数の文脈を踏まえてどう判断すべきか」といった総合的な思考はできない。つまり、AIは部分最適には強いが、全体最適や価値判断には関われない存在だと説明される。

[ブクログ · ★★★★☆]

AIは人の職を奪うの？
シンギュラリティは本当に来るの？
人間並のAIはいつ出来る？
AIの問題点は？

そんなAIについての疑問に答える充実の一冊。これ読めば、一通りの基礎知識は身につくのではないかと。G検定受ける前に読めばよかった。

AIは「意味」を理解出来ていない。過去の膨大な事例から、統計的に確からしい結論を出しているだけ。そのため、例外的な事態には対応出来ない。

人間にはすぐ出来る、類推や、アナロジー、抽象化が出来ない。

今年はAI普及元年って感じになってきたので、読んでおいて良かった。

[ブクログ · ★★★★☆]

ＡＩの基礎を知っている前提で、ＡＩの手法や開発の取り組みについて詳しく知りたい人におすすめ。

【概要】
●ＡＩの予備知識、画像認識、強化学習、自然言語処理
●意味を理解すること
　直感物理学、抽象化、アナロジー

【感想】
●サブタイトルに「ビジネスパーソンも知っておくべき「人工知能」の基礎知識」とあるが、これを読むに当たって本当の基礎知識を知っておく必要がある。例えば、モンテカルロ木探索法とは何か、など。本書にも簡単に説明が書かれているが、これだけでは理解できないと思われる。他の著書ではさらに詳しく書かれているものもあるので、そのような知識を得たうえで読むのがよい。
●第５部「意味の壁」はとても参考になった。
　なぜ人工知能は人間の脳に及ばないのかということが理解できる。これまで明確に説明できなかったことが、自分の言葉で説明できるようになった。抽象化とアナロジーを理解したうえで、アンドレイ・カルパシーのブログに取り上げられている写真を見れば「なるほど」と思える。

[ブクログ · ★★★★☆]

AIに関する知識を深めたかったので手に取った。

現在のAIの得意なことや苦手なことが幅広い事例とともに紹介されていてためになった。

それなりに分厚く少し難しい内容も含んでいるので、初めてAI関連本を読む場合はまず「人工知能は人間を超えるか」などの易しい本を読むことをおすすめする。

[ブクログ · ★★★★☆]

チェスなどの特定条件下で人間以上の能力を発揮するAIの話題を耳にしてきて、コンピューターが自我を持つと言うことが近づいているのか、、と想像していたがどうやらまだ時間がかかりそうだ。。ターミネーターで人間と機械が戦争するのが2029年。。これは現実にはならなそうだな。。

[ブクログ · ★★★★☆]

AI研究の歴史と現状をAI研究者が解説。シンギュラリティという言葉が使われる前、AI研究のごく初期の段階から、汎用なAIがすぐにでも完成すると考えられていたらしいことが分かった。深層学習、強化学習などの発達によって機械翻訳など特定分野での進歩はあるものの、汎用的なAI、シンギュラリティまでにはまだまだ何段階もブレイクスルーが必要。認知科学の知見が鍵になるだろうか。

[ブクログ · ★★★☆☆]

AI研究のこれまでの歴史や経緯、AIの難しい点や限界などが整理されている
ただ、2026年に読むには少し遅い印象で、直近の情報がないのが物足りなく感じる

[ブクログ · ★★★☆☆]

かなり難解な本だった。AIについての初任的なレベルの知識を身に付けるために購入したが、正直舐めていた。専門用語が頻出され、基礎知識というよりは、もっと根本的な、AIのつくりや歴史の説明が多く、難しかった。ただ、これを読むことによって、ChatGPTやGoogle翻訳など、普段、生活の中でAIツールを使う際に、普通の見方とは少し違ったバイアスで見ることができそう。
著者はAIについて、完全に人間に取って代わるようなAIの誕生はかなり先になりそうだと、ネガティブ寄りな意見であった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

第1部から4部までのAI研究の歴史と技術の基礎的な説明については初めてAIを学ぶ人にはやや分かりづらいように感じた。
AI技術の基礎を網羅的に学びたいのであれば、G検定の公式テキストなどの方が理解しやすいと思われる。（探索と推論、エキスパートシステム、深層学習、CNN、RNN、LSTM、等々の本書で紹介されたトピックがもっとわかりやすく解説されている。）

また、原著の発刊が2019年であるためTransformerの説明やChatGPT等への言及がないことも2025年現在では物足りなさを感じる。

一方で、第5部「意味の壁」は大変興味深かった。原題の"A Guide for Thinking Humans"と銘打っているだけあり、単なるAIの技術的側面だけでなく人間の思考、心、知性、創造性とは何なのかという観点でも掘り下げられている。