あらすじ
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初期AIからニューラルネットワークの登場、機械学習、現代の大規模言語モデルまでAIの進化の歴史と技術的背景がわかる
『How AI Works: From Sorcery to Science』（No Starch Press）日本語版。
初期AI研究の歴史、ニューラルネットワーク（NN）の登場、AI研究の急進までの経緯を紐解き、NNを用いた機械学習の仕組み、ChatGPTなどのような大規模言語モデル（LLM）の技術的な背景、現代のAIの能力や社会に及ぼす影響までを複雑な数式を使わずにやさしく解説しています。
第1章: さあ出発: AIとは何か
第2章: なぜ今？ AIの歴史
第3章: 古典的なモデル: 昔の機械学習
第4章: ニューラルネットワーク: 脳のようなAI
第5章: 畳み込みニューラルネットワーク: 見ることを学習するAI
第6章: 生成AI: 創造力を得たAI
第7章: 大規模言語モデル: ついに本物のAI？
第8章: 考察: AIというものが持つ意味
日本語版付録 日本におけるAI動向（寄稿 三宅陽一郎）／プロンプトとLLMの返答 原文
用語集
参考資料
●著者：Ronald T. Kneusel
2003年から機械学習の仕事に携わり、2016年にコロラド大学ボルダー校で機械学習の博士号を取得。本書以外に『Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction』（No Starch Press, 2021）、『Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks』（No Starch Press, 2021）、『Strange Code: Esoteric Languages That Make Programming Fun Again』（No Starch Press, 2022、邦訳『ストレンジコード』［水野貴明訳竹迫良範監訳、秀和システム、2024］）、『Numbers and Computers』（Springer, 2017）、『Random Numbers and Computers』（Springer,2018）の5冊の本を執筆。
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感情タグBEST3
Posted by ブクログ
本書は、AIの仕組みを数式を使わずに解説しようとした意欲的な一冊です。「数学知識ゼロでもすっきりわかる」という表紙の言葉からは、入門的で読みやすい内容を想像しました。ただし、実際にはある程度の予備知識があるほうが、理解しやすいと感じました。
数式に頼らずAIの考え方を丁寧に伝えようとする著者の姿勢からは、誠実さが伝わってきました。とくに後半では、AIの将来や限界についての見解が示されており、単なる技術解説を超えた深みを感じました。また、特定の立場に偏らず、読者目線で構成されている点も好印象でした。
一方で、AIを深く理解するという点では、本書だけではやや物足りなさもありました。数式を使わない工夫が、結果として説明の冗長さやわかりにくさにつながっていると感じた部分もありました。ある程度の数学的背景や前提レベルを明示し、想定読者を絞る構成としたほうが、より本質的な理解につながるように思いました。
後半には生成AIに関する章があり、英語の出力を翻訳した事例が紹介されていました。ただし、使用されているモデルはやや旧いもので、現在の日本語対応モデルとは挙動に違いがある可能性があります。そうした前提を意識しつつ、自分自身でも試してみることで、理解がさらに深まると感じました。
AIを過信せず、正しく理解して活用する姿勢が大切だと感じました。その第一歩として、本書は有意義な一冊だと思います。
