松尾豊のレビュー一覧

  • 日本経済AI成長戦略

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    日本のマクロなビジネス環境を俯瞰して捉えたり、ローカルビジネスやエスタブリッシュメントな産業のaiトランスフォーメーションやコーポレートトランスフォーメーション(書内でいつaxとcx)に興味のある方には一読の価値ありです。

    ここで取り上げられてるようなまさにITコンサルのようなキャリアの自分としては、真正面から受け止めなければいけない現実でありつつ、aiと楽しくサバイブというか、サーフィンしていきたいと思った。

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    2026年01月28日
  • 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版

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    検定を受ける上でお勧めの参考書かと思いきや、最新版でないことに気づく。
    問題集解いたら第3版買うか悩む。

    正直ディープラーニングの技術を覚えていくのが大変そう。この本だけでは理解に至るのが難しそうだが、さわりを学ぶならちょうど良さそう。

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    2026年01月04日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    G検定を読めば、だいたい人工知能についての知識部分については、この内容が書いてあるため、わざわざ購入する必要はありませんでした。

    私の場合は同じ本何度も読むのに抵抗がある性格なので、この本を安くする本で購入したことで、復習となり、記憶の定着に役立ちました。

    しかし、著者の松尾先生の人生体験についてはこの本にしか書いていないので、興味深く、物語を読み進めるのが好きな方には、こちらの方がとっつきが良いと思います。

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    2026年01月02日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    人工知能と言われる技術の進歩、研究の歴史を分かりやすい語り口調で解説してくれる。なるほど、そういうことだったのか、と少しだけ時代についていけた気がした。

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    2025年10月26日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    人工知能の歴史と、専門家の立場から見た今後の展望を学ぶことが出来た。
    人工知能という技術に対して、世間では過度な期待や心配が取りざたされるが、技術の本質を理解することで正しい判断が出来るようになると分かった。

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    2025年09月20日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    先のカーツワイル本のカウンターとしてChatGPTに紹介されたので。
    2015年発行と、AI関連本としては古く、当然生成AIの話は出てこない。
    近年のAIは生成AIのインパクトが強すぎて、最近のAI本を読むとどうしてもそちらに重点が移ってしまう(書き手側だけでなくたぶん読む側の期待も)。しかしAIの研究はコンピュータの歴史と同じくらい長く、途中激しい浮き沈みがありながら発展してきたことがよくわかる。とくに2000年代以降のニューラルネットワーク、奇怪学習、ディープラーニングなどの技術がどのように発展してきたのかを理解しておくのに(生成AIというノイズがないので逆に)ちょうどよいかも。
    現在の第

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    2025年07月27日
  • 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第3版

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    知人にG検定と書いたら、ゴキ検定⁈と返信してきた。でも私もGW明けまで、この検定を知らなかったから、笑えないですが。
    生成AIの利用が爆発的に伸びて、使うだけでなく、いくらかベースの知識を身に付けるためとか、管理職必須とか、受験動機は様々でしょうが、知識を丸呑みしながら1.5ヶ月勉強して、受験しました。
    今まで分からなかった外国語が、急に言葉として頭に流れ込んでくるような快感がありました。でも分からないことをノートに手書きして、となりに解説をつけたら、ノート一冊の半分が文字で埋まったので、受験やめようかと怯むくらい苦しかったです。

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    2025年07月14日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    AIスキルのために、G検定の勉強中で、理解の助けになるものをと思って読みました。
    2015年の著書なので、その当時の先端情報が、G検定のテキストでは先行研究になっていて、読み流しましたが、ディープラーニングの仕組みがより丁寧に書かれているので、かなり理解の助けになりました。
    エンコーダとデコーダも理解できるようになったので、10年後でも十分読む価値があります。

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    2025年06月15日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    2025年、圧倒的に、世界中でAIブームが起きている今、2015年の本を読む。
    読みながら、今のAI技術や世の中の動向に思いを馳せながら、本書に書かれている未来予想と答え合わせができる。悪くない。

    「特徴表現の獲得」の壁を超えた=ブレークスルーが起きた今、超加速度的にAI技術が進歩している実感が湧く。本書を読む前は「すごー、やばー」としか捉えられていなかった今のこの世の中の技術、トレンド変化の背景を、本書の解説をもって認識することができた。

    松尾先生の全体を数学や法則で捉える感覚、事象を分解したりメタ認知したりする視座、興味の深さ、尊敬する。
    この人は若い頃から人工知能の魅力に取り憑かれ、

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    2025年06月07日
  • 人工知能は人間を超えるか

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     二〇一五年の本。少し古いが、人工知能の歴史や仕組み、それに“ディープラーニング”がどうすごいのかまで、わかりやすく書いてあるということで、人工知能についてとりあえず素人がまず知りたいならということでおすすめされて読んだ。
     人工知能はすごいだの怖いだの、煽られたり批判されたりをされてきた側である、人工知能研究の当事者の学者さんの書いたものだからこそ、わかりやすく誠実に語ろうとしているのが伝わったし、実際わかりやすかった。

     ディープラーニングすごい、という話がメインテーマだが、それ以外で面白かったのは「強いAIと、弱いAI」の話。
     人間と同じやり方で思考することができるとするのが「強いA

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    2025年05月05日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    AIの第一人者、松尾先生の著作。もう10年以上前の本だが、”人口知能の60年に及ぶ研究でいくつもの難問にぶつかってきたが、それらは特徴表現の獲得、という問題に集約できる"等、示唆に富んでいる。また松尾先生がこうした分野に興味を持つきっかけとして、高校時代に”自分とは何かを考え眠れない夜を過ごすうちに、認知に興味をもった”とのことで、哲学書も読んでいたとのこと。テクノロジーの最先端をいく方の原点がこうした哲学であることが興味深い。

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    2025年04月26日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    2015年の書籍だが、AIに関するこれまでの潮流がわかりやすく整理されている。
    技術的な内容の難しさはあるが、現在のAI技術へのつながりを理解するうえで役に立つ1冊

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    2025年02月02日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    ネタバレ

    P40
    「チューリングマシン」
    計算可能なことは、すべてのコンピュータで実現できるという概念

    P62
    第1次AIブーム
    推論・探索の時代
    第2次AIブーム
    知識の時代
    第3次AIブーム
    機械学習と特徴量学習

    P64

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    2025年01月02日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    いま、日本で人工知能業界を牽引し、多くの人材を輩出している(←これ大切。人を育てまくっている)松尾豊先生の約10年前の著書。

    この本に書いてあることは、ふたつ。
    人工知能技術の仕組みや魅力の紹介と、これからの予測である。
    前者は今も通じる基礎的な教養で、読んでよかった。続く後者が、今の時点から読むと興味深い。

    ChatGPTが世界に波及したいま、松尾先生の予測が外れているのである。つまり、ホワイトカラーの支援から人工知能の普及が始まっているのだ。

    一方で、ここで書かれた問題提起とその予測について今も地続きなものがある。技術普及に伴う人権問題、倫理問題はたしかにそう簡単に収まっていない。

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    2024年09月04日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    ネタバレ

    作者が言いたかったのはこのようなことだと感じた。「人工知能が人類を征服する心配をする必要は無い。人工知能が本当の意味で人間のようになるのはまだまだ遠い先の話だからだ。それよりも過度の軍事目的利用、市場の占有などの方が日本の未来にとって脅威だ。まだまだ発展途上の人工知能の進展を応援するいち研究者として、読者にも人工知能に興味を持って使ってみることをお勧めする。人工知能がもたらす未来はバラ色でも逆に暗黒でもない。少しずつ人間の世界に浸透していき、なくなったり、生まれたりする職業が出てくるだろう。自分事としてこの世界をどんな社会にしていきたいのか、自分は何ができるのか考えながら人工知能を使ってみて欲

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    2024年08月14日
  • 人工知能はなぜ未来を変えるのか

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    20240619018

    今から10年前の本だからこそベース知識として面白く読めた。この10年は、実装という点で大きく飛躍した一区切りだと感じた。

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    2024年06月19日
  • 超AI入門 ディープラーニングはどこまで進化するのか

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    AIの第一人者(たくさん居そうだけど)による、ライトな感じの本。AI機構については誤差逆伝播法を中心に簡単な概念の解説に留まっているが、理解は深まる。AIと対比させた人間的な特徴とはなにかを追究している部分が特に興味深い。
    ニューロン機構を模したAIの学習方法の進化は著しく、我々人間の仕事の多くの部分が取って代わられるという未来はもはや避けがたいように思える。
    その辺りの今後の社会のあり方についての有益な示唆が本書には多く含まれているように思えた。

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    2024年05月25日
  • 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版

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    機械学習の歴史的流れが分かる。課題→対策手法→課題→対策手法と順を追うと理解しやすいのでノートに並び替えて学習した。説明文を端折ったワードとかもあるので、検索、別書籍等で情報の補完をしていく必要があるけど、学習の軸とするには良い一冊。

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    2024年02月25日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    人工知能が3度目の春を迎え、ディープラーニング(特徴表現学習)が可能となったことでこの先、様々な産業、軍事における変化を迎えることになる。
    特徴表現学習は閾値を人間が調整する機械学習とは異なる。
    人工知能に懐疑的であった日本において特筆すべき企業が育ってこなかったが人材はいる。
    人口知能がシンギュラリティを迎えても人間が機械に乗っ取られることはない。
    日本においては研究者に横串を指して、OSとなるディープラーニングのアルゴリズム開発を進めつつ、具体的なアプリケーションへの適用を検討すべき。

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    2023年11月08日
  • 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版

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    人工知能:データを入れることで出力方法を変える
    機械学習:それを学習する
    深層学習:その特徴量を覚えて学習する。ディープラーニング

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    2023年08月19日