松田雄馬のレビュー一覧

AI覇権戦争

本作はタイトル「AI覇権戦争」に騙されてはいけない。そんな表層の些末な内容だけでなく、AIの歴史と未来を重層的に分析しつつ、重要なことはAIの進化ではなく、AIを使って如何に人類社会が、人間拡張・社会拡張していくことが重要かを謳っている。新書にしておくのが勿体ないほどの傑作。AIをソフトウェアの延長ではなく、再重要インフラであり、更に人類・社会をスクラップ＆ビルドするような、人類の歴史上でも最重要パラダイムシフトになる破壊力を秘めていることがよくわかる。結局人間の適応・進化次第ということに尽きる。

AI覇権戦争

生成AIに関する本は今までも何冊か読んできましたが、この本が一番解像度が高く、日々の仕事に役に立つと思います。生成AIに関するおすすめの本を一つ挙げてほしいと言われた場合、おそらくこの本を挙げることになるでしょう。

生成AIの歴史や業界の構造もさることながら、生成AIを使用したツールや業務フローを導入する際の考え方、そして、個々の働く人にとって、どのように生成AIと向き合えばよいのか、そういったことがしっかりと整理されて書かれており、非常にわかりやすいです。

必要なのは、生成AIに仕事を奪われるかもという考え方ではなく、生成AIを使って自分たち人間の能力を拡張していくということです。

自ら考え判断し、生成AIと対話しつつ、最後は自ら責任をもって決める。そういった人間になれるよう向かっていこうと、心を決めさせた一冊となりました。

Python実践データ分析100本ノック 第2版

データの分析を体験するのに非常にとっつきやすい本だった。沢山のコードが掲載されているが、ほぼ全て想定通り動いたとおもう。
ステップバイステップに進められて、読破しやすい本でした。

Python実践データ分析100本ノック 第2版

[yoshi]

実践的

この本は内容をしっかり身につけることができれば、現場で即戦力になれるような本です。とはいえ、そこまで敷居が高いわけでもなく、初歩から何をすればいいのか丁寧に書かれているので初学者も安心して読めるかと思います。

＃タメになる

AIリテラシーの教科書

AIの理解をその実体と構成要素の面から説いたないよう。
ディープ・ラーニング、ニューラルネットワーク(NN)、強化学習、教師なし学習、半教師あり学習、教師なし学習などじゅうような要素を説いている。
その他、Pythonの概説やデータサイエンスの基本などもある。
AIの時代に既に突入している。しかし、AIとは何かを知らないという状況にある。少し進んで理解するに必読の書であろう。
大きな世界なのでもっと違った角度からもAIを知る必要がある。

Python実践データ分析100本ノック

下記のような点で、かなり良書だと思いました。

・様々なケースが題材としてある
・サンプルのデータ量がそれなりに豊富
・一歩一歩分析を進めていくイメージが付けやすい

人工知能はなぜ椅子に座れないのか―情報化社会における「知」と「生命」―（新潮選書）

AIの技術がどんどん発展していって第4次産業革命を引き起こし、社会もがらっと変わるだろうという巷に溢れるビジネス書は非常に多い。しかし本書は、「ちょっと待てよ、AIってそんなに進化しているのか？」「機械が人間に取って替わるって本当か？」といった素朴な疑問から出発して、そもそも「知能」とは？「生命」とは？という哲学的な問にまで深掘りしていく。

情報化社会の未来を考え、人間とコンピュータが共生する社会を創り出していくために本書は非常に有益な一冊である。

Python実践データ分析100本ノック

Python100本ノックというタイトル通り、Pythonの練習用コードを実際の現場に即した形で記述してくれている本
pandasでデータを読み込むところからスタートしてcsvファイルのデータ整形や
画像処理と言語処理、最適化問題まで取り扱っている
個人的にはコード自体も非常にわかりやすいのと
説明がある程度細かく書いてくれているので、勉強になりました。
サンプルコードもあるので、行き詰まったら参照しながら、進めていくと良いと思います。
100本やってみましたが、開発環境によっては、Python以外のことも勉強になるので、オススメです。

Python実践データ分析100本ノック

幅広いデータ分析・活用を扱っている。実際にあるようなストーリー仕立てになって現場感を出している。
Pythonについての説明はないので学習スミの人向け。
３部の最適化問題はおもしろかった。

1章 ウェブからの注文数を分析する
　データの読み込み。ユニオン、ジョイン、検算、可視化についての説明。丁寧な説明。

2章 小売店のデータでデータ加工を行う
　名寄せ、表記ゆれなどのテクニックについて

3章 顧客の全体像を把握する
　データを統計値などで俯瞰する方法

4章 顧客の行動を予測する
　線形回帰モデル（教師ありモデル）で退会しそうなユーザーを予測する準備

5章 顧客の退会を予測する
　4章で準備したデータで決定木モデルで退会しそうなユーザーを予測する。

6章 物流の最適化ルートをコンサルティングする
　物流コストを最小にする輸送ルートを決定する。
　輸送ルートの可視化にNexworkxを使用、最適化にはpulpとortoolpyを使用

8章 数値シミュレーションで消費者の行動を予測する
　口コミを確率的シミュレーションで予測している。

9章 潜在顧客を把握するための画像認識
　店の前の映像を使って時間帯ごとの通行人の数（＝潜在顧客？）を自動的にカウントする。

10章 アンケート分析を行うための自然言語処理
　MeCabをつかって日本語処理をおこないアンケートの類似度などを抽出する

人工知能はなぜ椅子に座れないのか―情報化社会における「知」と「生命」―（新潮選書）

噛み応えのある良書。
この内容を、30代半ばで書けるなんてすごい！
しかも、ソフトで分かりやすい。

ドラえもんの月面探査で描かれた「人工知能」との関係が、少し理解できた。

―いわゆる「人工知能」には、強い人工知能と弱い人工知能がある。前者は、自律的に学び、高度に知能や意識を駆使するもの。後者は、まぁ、人間にプログラミングされたことだけを行う、高速コンピューターみたいなもの。
―人間のコミュニケーションは、音声を単なる記号として捉えるだけではなく、文脈（相手の意図）の理解も合わせて理解する。それは極めて高度なやりとりで、実は機械にやらせるのは難しい。
―細胞レベルでも、実は中央集権ではなく、それぞれの細胞が自律的に動いていたりする。
―物理学は、一定のリズム（法則）を見出す学問。一方の生物学は、物理学の法則を用いては説明できない、細胞レベルの最適解？生命の自律的な動き？を見つけるもの。
―人工知能も、脳の動きに模して造られているだけで、脳の仕組みそのものが解明され、それが用いられているわけではない…

The best way to predict the future is to invent it.


理解が間違ってそうなものもたくさんあるけど^^;理解がまだ追いつかないが。人工知能に支配される…というようなSF的な言説を冷静に考え、人工知能とうまく付き合っていくリテラシー向上に、ぜひこの本をおすすめ。

人工知能だけではなく、日常生活でScienceと向き合う視点を持つための良書。

人工知能はなぜ椅子に座れないのか―情報化社会における「知」と「生命」―（新潮選書）

人間の知能の複雑さを解き明かすことで、人工知能の問題点を解説した好著だ．人間の行動は環境の無限定を本能的に取り込みことで達成されているという、当然のようで非常に奥深い相互作用を認識することで、いわゆるシンギュラリティ問題の浅さ、あるいは能天気さを浮き彫りにしている．弱い人工知能は人間の活動をサポートするだけでそれ以上の機能なないし、持つことは不可能であることを詳しい説明で明確にしている．The best way to predict the future is to invent it. は至言だ．

AI覇権戦争

私たちが今日から始めるべきこと

・AIに答えを求める前に、自分の身体が感じている違和感から仮説を立てる。
・その仮説をぶつけるようにして、AIに働きかける。
・返ってきた出力を、自分の身体で検証し、自分の責任で意思決定する。

AI覇権戦争

前半はあまり面白くない。常識的な話のみ。AIは4階層と説明するが、下2層は単にクラウドに載っているというだけ。まあAIシステムも通常のクラウドに載っているのだ、と意識するのは重要か。ただし最下層のハードがいきなりnvidiaなどを出すのはどうか。単に部品ではないか。また上2層もuiとモデル層に分かれるというが、openaiとms以外はそう分かれているとも思えない。
後半、著者独自の無限定環境においての重要性の話で少し面白い。そこにこそ日本の生きる道があるという。そうなれば嬉しい。
AI開発企業、あるいは国の戦争解説と見込みを知りたかったのだがそれについては触れられていない。中国AIについても全く。残念。

AI覇権戦争

勤務先では、会社で導入しているMicrosoftのCopilotを使い、
プライベートでは旅行、投資など、GoogleのGeminiに頼りきっている。
そしてずっとデータセンターの建設ラッシュを認識していたのに、昨年からのメモリー会社の大相場には完全に乗れず機会損失。
AIをものにできていないにも程がある。
やはり、AIリテラシーとアンテナが足りていないのだろう。
きちんと勉強しないとと手に取った本書。

もちろん、こうやってAIを使いましょうとか、ビジネスハック（死語？）的なものではない。

AIを支えるデータセンターの仕組み、それを支える企業群、こういった企業の覇権争いの話では終わらない。
乱立状態に見える各AIシステムの各々の違い、
将来AIがより実装化された社会のメリットと想定される懸念点、
で、我々はこのAIと共にどうあるべきか。

近年、職場でも、自らの仮説なく、茫洋とした質問をAIに投げ、得られた結果をそのまま展開する同僚もおりまして。
なんなら若者より、中年にそのきらいが多いようにめ思います。
齢五十。正解のない問いに向き合い、仮説を立て、試行錯誤を通じて解決していく力は、まだ育てなくてはならない。
AIはあくまで単純作業（その作業の複雑さではなく思考が直線的という意味で）を任せ、使う側が仮説を立てながら何度も行動し、得たものをフィードバックさせてこそ、少しずつ使えるものになっていく。
まさに、AIを使う仕事こそ、「守破離」だという。
言い得て妙。

目から鱗のコンテンツはないが、改めて身を引き締められる良書。

AI覇権戦争

置き換えて、助けられ、高度化ができ、新たな仕事を生む。誰かがやり始め、周りに広がり、皆が使うのが当たり前になり、より高いレベルを模索する。調べる、資料を作る、絵を描く、作業を自動化する、業務に組み込む。サービス毎に得意とする領域がある。見えているアプリケーションの下には、モデルがあり、クラウドがあり、実態の装置がある。使われ方、普及の仕方、事業者構造。角度を変えて分析する。…AI時代の生存戦略。ゴンドラ猫の実験からヒントを得る。仮説を立て、行動し、検証する。環境と対話し、進化を止めないもののみが生き残る。

人工知能はなぜ椅子に座れないのか―情報化社会における「知」と「生命」―（新潮選書）

AIに対する悲観・楽観論の流れや、各時代のブームを経た現状の確認については特段強調する部分もあるわけではないように感じたが
人工知能における身体性の問題については、それが依拠する我々人間のメカニズムの難解さをより具体的に汲み取ることができる説明がなされていたように感じられ
AIの万能性を信奉する流れとはやはりある程度距離が保たれるなと思った。

人工知能はなぜ椅子に座れないのか―情報化社会における「知」と「生命」―（新潮選書）

どこかで読んだり聞いたりしたような話ばかりですが、AIについて、地に足を付けて考えるための基礎知識を得るには、ちょうどいい本かと思います。

Python実践データ分析100本ノック

[かぱ]

電車の中で読むのには適さない本です。
一つひとつ身に着けてから読み進めないと、途中から読むのがめんどくさくなってきます。

Python実践データ分析100本ノック

1～80までは数値解析が主。
81～90は画像と動画解析。
91～100は自然言語処理。

ロジスティクスのところは難解だったけど他はとりあえず内容は分かった。
多岐にわたっているので全てを完璧に理解するよりも必要になった時に読み返したい。

人工知能はなぜ椅子に座れないのか―情報化社会における「知」と「生命」―（新潮選書）

人工知能の歴史をライプニッツの計算機まで遡り、第一次人工知能ブーム、第二次人工知能ブームがブームで終わった理由を検証し、現在の第三次人工知能ブームの主役であるディープラーニングについて考察します。
脳科学や生物学からのアナロジーで人工知能がどこまで人間に近づけるのか、あるいは限界は何処にあるのか論じます。最後にダマシオ（デカルトの誤りなどの著書を持つアメリカの神経・心理学者）まで引用しての論考が圧巻、ビジネスよりの人工知能本と一線を画した読みどころです。