神崎洋治のレビュー一覧

図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本

出版が直近のため、最新動向がわかりやすくまとめられている。
合コンから、マッチングサイト、そしてAI技術まで盛り込んで
"人工知能コン"なる形態まで進んでいるとは新たな発見(笑)

著者が最後に言っている
「ディープラーニングには大きな問題というか課題があります。それは開発者はディープラーニングのアルゴリズムが理解できていても、結果を導いた理由が明確にはわからないことです」というのが現段階でのAI技術の正しい認識だと思う

図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本

人工知能に関する動向、技術、プレイヤーのことがざっくりと分かる本である。技術の詳細は解説されていないので、それは別の書籍にあたる必要があるが、人工知能ってどうなの？と思っているいる人にはいいのではないか。

図解入門 最新 IoTがよーくわかる本

IoTとは何かの概説本。
分かったふりしてましたが、社会は思っていたよりも遥か先を行っていました。実用化されていけば間違いなく私達の社会生活に変化を与えてくれますね。
大企業が率先して実験していますが、この成果を地方や中小企業に分かりやすく迅速に展開していくには、インフラ、ビジネスモデル、人材の早期の整備が必要と感じます。

人工知能解体新書 ゼロからわかる人工知能のしくみと活用

人工知能の仕組みについて、非常にわかりやすく説明がされている。

「ディープラーニングという構造のニューラルネットワークを用いた機械学習の実用化がはじまった」ということで整理がなされており、「人工知能」という曖昧な表現を使うことを避けている。

一般的に脅威論として語られる際のAIは「AGI」を指しており、ここにはまだまったく到達するようなレベルではない。

その中でよく用いられるCNNやRNNについても、よく理解ができた。それぞれ得意分野、非得意分野に分けて説明がされている。

感情を持たせている、というものについてはサービスの味付けの部分だろうなーと思う。あまりこれは本格的に考えないほうが良い気がした。

図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本

初歩的な理解本として、かなり分かり易い書籍でした。
AIに関する重要キーワードに対する理解、最近の企業での研究・実用化事例が理解できました。
今度の技術開発に期待ですね。
しかしながら、AIの進展により、人間の進化が止まることがないか心配ですね。
AIに頼ってしまい、人間が考えなくなってしまわないか。。。
少し未来の脅威を感じた次第です。

ロボット解体新書 ゼロからわかるAI時代のロボットのしくみと活用

新書にしては割高なのはフルカラーだから。週刊ロビを購読していたこともあり6割程は知っていた内容。Pepperの記述が多いように思ったが知名度の上ではこれに敵うものもいないから当然か。終章にて示されたAIとの組合せでの発展はまだ夢物語の部分があって楽しみ。シンギュラリティの恐怖はもう少し先。

図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本

AIについての入り口の情報を得るにはちょうど良い。自分が考えているようなことは概ねAIにて実践されていることなどの再認識。「作家ですのよ」にて発表されている小説を読んだが、これらもAIにより書かれていると言うのは驚き

図解入門 最新 AI技術がよ～くわかる本

技術、というより当時のトレンド紹介。
紹介企業はNECやNVIDIAに偏っている気がした。

よkjわかるシリーズの割に初心者向けで読みやすいと思ったら筆者がジャーナリストだった。なるほど。

図解入門 最新 AI技術がよ～くわかる本

改めて人工知能とは？ということを勉強したくて読んだ。
やはり進化するAIをいかに活用していくかが今後の生き残りにかかってくると感じた。

人工知能解体新書 ゼロからわかる人工知能のしくみと活用

２０１７年刊の新書です。昨年、インパクト十分に登場した人口知能チャットボット・ChatGPT。本書はこのChatGPT前夜の人口知能事情についての内容になっています。たとえば、何もないところから急にChatGPTが登場したようでいて、先達のようにしてIBMのWATSONというAIシステムが稼働しているのですが、そのあたりの事情について知っていくことも、本書の大きな柱の一つとなっているのでした。

ディープラーニングやニューラルネットワーク、これらの根本的な仕組みを理解している技術者は、世界でも数百人しかいないと言われている（本書刊行当時）とあります。そんな技術無しに、今日のAIは生まれませんでした。インターネット世界のオープンソースであるビッグデータを読み込むことで、AIは学習していきます。その仕組みとして、ニューラルネットワークという人間の脳をモチーフに設計された仕組みでAIの中身は構成されている。ビッグデータからの情報の入力と、その出力の間の中間層を何枚も増やしていくことで、AIによる分析・解析の精度やバリエーションが増えていくのですが、これが簡単に解説したニューラルネットワークというものです。ディープラーニングも、何十枚もの中間層を通っていくことで、AI内部に細かく分類しつつ学習していくことのようです（ただ、ＷＥＢの記事か他の本かで読んだのだと思うのですが、ディープラーニングをどうしてこういう優れた結果を出すのか、についてはきちんと解明されていないのだそうです）。

前述のWATSONはみずほ銀行で稼働していて、将来的に（月日が経っているのでもう実現しているのかもしれませんが）、ロボット・PEPPERと連携して、顧客に金融商品を提示したり投資の提案をしたりできるようになる、とありました。表だってAIとは呼ばれず、コグニティブシステムと呼ばれるWATSONの機能は多岐に応用可能で、たとえば音声認識と解析機能、データベースを利用して、コールセンターでの電話担当者の補佐をしたり、ビジネスメールの文面を考えてくれたり、ツイートやメールなどの文章情報からその個人の性格などを分析したりできます。WATSONは王道を行くAI世界のトップランナーだったわけです。

また、WATSON以外のAI技術では、バイクや車に感情を持たせたり会話をできるようにしたりする研究開発をホンダやカワサキがやっていると紹介されていました（僕の世代としてまっさきにナイトライダーが思い浮かびます）。他には、ビートルズの楽曲を学習させたAIがビートルズ風の曲を作曲できてしまうことや、就職や転職の求職者と会社のマッチングアプリについてや、セキュリティAIや、ファッションやお酒などを個人の好みを学習しつつ提案してくれるSENSYというアプリなどが解説されていました。

AIの知能レベルが人間を超える日は近いなどとも言われます。人間を超えるその分岐点をシンギュラリティと呼び、それ以降のAIの思考や動向は予測不可能とされていたりもします。おっかなびっくりに感じる話が急速に現実化してきているわけですけれども、それでも「覆水盆に返らず」的に、もう開け放ってしまった技術ですから、あとはどうやってコントロールするか、あるいは付き合っていくかです。

本書は、刊行当時としては最先端のAI本だったのでしょうが、今となってはAI発達の基点を学ぶようなかたちとして存在していると言っていいでしょう。AIの基本について知りたい、生成AIのその歴史の初めのほうを知りたい、そういった方向けです。ただひとつモノ申したいところがあります。誤字・タイポなどがやけに多かったのです。１０か所前後は見つけました。こういうところこそ、AIを使うべきなのではないでしょうかねえ。

人工知能解体新書 ゼロからわかる人工知能のしくみと活用

人工知能の発刊時点での、社会での採用状況を分かりやすく説明されています。IBMのワトソンに代表される人工知能タイプについて特に詳述され、その運用実績についても解説されています。AIの構成要素の説明もあるので、ザックリ人工知能について理解する良書です。

図解入門 最新 IoTがよーくわかる本

2017出版と少々古新聞化しているものの、IoTとはどんなモノ/取組なのか広く浅く知るためには良い導入書だと感じた。日本国内のDX関連取組や普及が進んでいないため、2017年当時の情報でも役に立つという若干悲しい側面はあるものの、わかりやすい例示と必要な知識が簡潔にまとめてあり、導入書としては今でも役立つのでは。

やさしく知りたい先端科学シリーズ３ シンギュラリティ

本の体裁、脚色は今ひとつだけど、内容はポイントを押さえており、本書で紹介されてYouTubeで見たりして、それなりに面白かった。

やさしく知りたい先端科学シリーズ３ シンギュラリティ

　IBMでは、WatsonをAIや人工知能とは呼びません。「コグニティブ・システム」「コグニティブ・コンピューティング」「コグニティブ・テクノロジー」といったように使っています。「コグニティブ」とは直訳すると「認知」という意味です。知覚や記憶、推論、問題解決を含めた知的活動を指すとしています。

　IBM　Watson日本語版の6つの機能と技術
　自然言語処理
　　１自然言語分類：人間の会話から意図や意味を理解するための技術
　　２対話：個人的なスタイルに合わせた会話を行う技術
　　３文書変換：PDFやWord、HTMLなどの人間が読める形式のファイルをWatsonが理解可能な形式に変換する技術
　　４検索およびランク付け：膨大なデータの中から最適解を導き出すための、機械学習を利用した検索技術と複数回答のランク付け
　会話　日本語で会話するための聞く／話す技術
　　５音声認識：人間の話した声を文字に変換する技術
　　６音声合成：人間の声を人工的につくり出し、発話する技術

　ボストン社レイバート氏
　「ロボットをエンターテインメントに活用することに関しては、ロボットの可能性を活かせる場所のひとつと考えています。人が集まるイベントやショーにロボットを連れていくと、みんな喜んでくれて、一緒に写真を撮りたがります。さらに、デリバリーでもロボットは活用されるでしょう。倉庫においては、約１兆個の荷物が動いているわけです。それだけの小包が、現在はまだほとんどが人間によって運ばれています。物流ではまだ自動化はほとんど行われていません。そして警備。これは来年くらいにはもっと色々なケースが出てくるのだと思います。建設分野は難しい領域ですが、多くの企業が興味を持ってくれていて、アプローチのチャンスがあると考えています。私はパートナーと一緒に福島に行ってきました。ここではロボットで継続的な取り組みが行われています。人間が入っていくことが難しい場所にロボットを入れるということは重要な取り組みです。そして、一番大きな分野は介護です。私の母親にもロボットを活用した介護をしてあげたいですし、私自身介護が必要になった際には、子どもたちにはロボットを活用してもらいたいと思っています。短期的に実現できるものと長期的に実現していくもの。未来の計画というのは、限界を取り除いて進化させていく必要があります。」

図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本

基本的な概要を掴むにはいい本だと思いますが、AIの進歩は日進月歩のためのすぐに陳腐化すると思います。

人工知能解体新書 ゼロからわかる人工知能のしくみと活用

人工知能の定義⇛Watsonの紹介⇛人工知能を用いた技術の事例について説明していく書籍。機械学習の中のニューラルネットワークの中のディープラーニングが人工知能の能力を劇的に向上させた。ニューラルネットワークは、入力⇛入力層⇛出力層⇛出力という構成であったが、ディープラーニングでは入力⇛入力層⇛中間層（これが何層にもなる）⇛出力層⇛出力という構成をとる。かのAlphaGoは中間層が14層もあるらしい。序盤はおもしろかったが、中間後半は最近の技術やサービスの概要を述べるのみであまりおもしろくなかったです。

人工知能解体新書 ゼロからわかる人工知能のしくみと活用

　連続して人工知能について。
　こちらは、今現在の人工知能がどのようなサービスに使われているかを解説している。

　google翻訳も、いつの間にかＡＩ搭載して精度良くなっていたりと、いつの間にか人工知能が社会に入り込んでいる。

　よく「人工知能に仕事が奪われる」ってわけわからんこと言ってるけど、産業革命のときから「機械に仕事が奪われる」って言ってるんで。
　世の中楽になったほうがいいじゃん。

　人工知能のこれからに期待。

図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本

自販機にさまざまなデータを絡ませて商品を配置する例にもあるように、既に「データ」としては存在しているけれど、関係が複雑すぎて人間が直に扱えないようなデータを人工知能によってなんとかする。たしかに時代はそこまで来てしまっている。

図解入門 最新 人工知能がよーくわかる本

入門書から専門者へのブリッジという意味ではちょうど良いとも言えるが、少し物足りなさも感じる。
著者が、無責任な言い方にならない様にということに注意を払っている感じがするところに、非常に好感が持てる。
現時点での概観には最適かも知れない。