松尾豊のレビュー一覧

  • 因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか

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    こういう因果推論的感覚というのは、人の性格によって、生得的に身につけているように見える事もある。いわゆる、騙されやすい人とそうじゃない人だ。生贄を捧げている最中に雨が降るとか、何の効用もないサプリを飲み続けていると体調が良くなり、それらが関係あるものと思い込んでしまう。関連性を常に疑うクセがついていると騙され難いが、そういう人生は楽しみが減る気もするので、ある程度のバランスが必要。疑うだけでも出口がない。因果推論とは、疑う側にも疑わない側にも、重要な審美眼を養う科学だ。

    ユヴァル・ノア・ハラリは、信仰による共同幻想共通によって人々が結束するようになったと言っている。人間が想像力を持ったことと

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    2025年04月05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
  • 因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか

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    『入門 統計的因果推論』を始めとした著書があり,因果推論では知らない人はいないであろうJudea Pearlの本が書店に積まれていることに驚いた。内容としては,Pearl流因果推論の道具を取り上げつつも一般人向けに物語を仕立てたものとなっている。

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    2023年08月16日
  • 人工知能は人間を超えるか

    購入済み

    理解が深まった

    AIへの関心が高まる中、いろいろな人が、都合良く「AI」という言葉を使っている印象があったが、本書にてAIを正しく認識できたように思う。これまでの開発、ディープラーニングのスゴさなど。十分な内容だが、出版から時間がたち、最近の状況とギャップがあるところもあるので、4点評価とした。

    #タメになる

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    2023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の本でありながら、一貫して「人間とは何か」に光を当てているんだなあと、読み終わってから表紙を見たら「人間ってナンだ!?」と書いてあった……。
    タイトルくらいちゃんと読めと言われそうだが、テーマが自然に導かれるくらい読みやすい内容だった。

    本質的に人間とは違うものながら、脳をモデリングして知能を分解していくAI研究を通して、人間の知性を知るヒントになる。同時に、概念理解や、感性との相互作用といったAIにできないことを見つめると、人間の在り方を知るヒントにもなる。

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    2023年05月01日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    分かりやすい言葉で終始書かれており、知識が少ない私でも読み易くて面白いと感じた。

    ディープラーニング、という言葉は知っていたが、何が凄いのか、どんな技術なのかは知らなかった。ディープラーニングは情報の特徴量を機械学習で発見出来る技術であり、過去50年打ち破れなかった壁を越えた技術である。
    chatgptのようなAIが登場した背景を少し学ぶことが出来た。

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    2023年03月07日
  • ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る

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    ※ 出版社さんから紙版をいただきましたが,自分でも電子版を購入してレビューしています

    著者のLeCunさんは,HintonさんやBengioさんと並んで,第3次AIブームの火付け役である.AIの歴史,自叙伝,ニューラルネット仕組み,そしてAIのさまざまな問題や今後の展望について語った本である.

    ◆ 第1章:AI革命
    データがあればいくらでもすごいAIが作れるぜ!みたいなタカ派のLeCunさん,それに対してハト派のBengioさんみたいな印象を今まで持っていた.現状のニューラルネットに出来ないことを率直に認め,論理の必要性を述べている.初期の論理ベースのAIにも気を遣って紹介している印象を受

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    2023年02月28日
  • 因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか

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    因果推論の基本を歴史を交えながら解説する本
    いい内容だけど歴史を交えているせいで長すぎる。純粋に因果推論とか因果ダイヤグラムを学びたいなら伝えたい点に絞ってある方が学びやすい。

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    2023年02月05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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    分かりやすい表現、そして例えがあったので理解しやすかった。AIの本質はまだ理解出来ていないけれど可能性を感じた。

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    2023年01月24日
  • 人工知能は人間を超えるか

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    人工知能を研究しようと思った背景から、
    今の人工知能にできること・できないこと、
    そして、これからの人工知能がどうなっていくのかについて
    人工知能を広く浅くとらえられました。

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    2023年01月09日
  • 因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか

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    物語としてはとても面白かったです。ピアソンやフィッシャーといった大家のプライベートな側面や、著者が歩んできた特別な道筋など。
    ところどころ数式が出てきますが、このあたりは縦書きで読むのややしんどかったです。技術的なところは別の本で勉強したい気がしています。
    強いAIに踏み込もうとする姿勢など、かなりユニークなポジショニングだなと感じました。

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    2022年10月10日
  • ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る

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    著者のお茶目さが垣間見られてとても面白かった。AIの未来像について、学びもあるし、異なる意見も持てたし、とにかく頭をフルで使わされる。

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    2022年08月14日