あらすじ
松尾豊氏（東京大学大学院教授）推薦！
ブラーゲ賞ノンフィクション部門受賞。
AI（人工知能）の歴史、現在、未来の展望をわかりやすく解説する、ノルウェー発のサイエンス・ノンフィクションが上陸。
本文は3部構成となっており、まずは人工知能の歴史。次いで人工知能の最先端の現状と、人間が問題解決や意思決定まで機械に任せるとどうなるのかの倫理的、進化論的考察。最後に、創造性、意識、人工知能の未来の問題を論じます。どれも具体的な逸話が豊富で、かつコミカルな口調とテンポのよい解説は秀逸で、人工知能に詳しくない読者でも気軽に読むことができます。
第1部の歴史では、18世紀の「チェスをするトルコ人の人形」から始まり、アラン・チューリング、DeepBlue……そして教師あり・なし学習、ニューラルネットワーク、ChatGPTなどなど。損失関数設計の問題に登場するのは、超インテリジェントなお掃除ロボット。家をきれいにすることに勤しむロボットは、ある日こう気づくかもしれない。汚れの元凶はあなたであり、最適解とはあなたを排除することだと……。
第2部の人工知能の現状での逸話は、オスロ中央駅近くのピザチェーンにあったデジタル看板の話。メニューに載っている食べ物の写真を次々に映し出すだけでなく、なんと隠しカメラでそれを見ている人の表情を観察していました。その一方で、テスラ車はカメラで周囲の状況を撮影しています。この2例から著者は、「データを集めること」と「データの使用目的」は分けて考えるべきだと語ります。さまざまな事例を引き出しつつ、人工知能の現状と問題点を説明します。
第3部は、AIの倫理をどう考えるか。その結論は、規制はすべきだが、その過程は簡単でも単純でもない。このまま機械に意思決定を任せてしまうと、人間の意思決定能力が低下するとの意見があるが、これは進化論上、普遍的なこと。データを集める目的は何か、同意をどのように得るのか？ 大衆、AI技術者、政治家のあいだで人工知能に対する考えは異なります。EUで進んでいる人工知能に関する法の整備についても論じます。
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Posted by ブクログ
とても整理された内容の書籍である。
頭が整理されて『未来のために考えること』の萌芽が芽生えた気がする。
AIや機械学習の未来に関しては、様々な意見・考え方の違いがあるようだ。そして何冊か本を読んでみて、近しい意見なのに現実の利益や頑固さの中に微妙なニュアンスの違いがあり、問題を考えることから人を遠ざける一因となっている。
《超賢い知性体 》ー 多くの面で人類を上回る能力を持つ可能性のある「機械」。
【AIを使って他者と差別化したい】【AIに負けない能力開発】【AIを違う側に子供を育てたい】などなど、自分と家族だけが逃れるハウツー本も大量過ぎるほどに書店に並び売れているようだ。
元来、未来を予測するのは不可能である。
考えても仕方ない。考える意味が無い。なるようにしかならない…
そして無垢な科学は人を幸せにするために核爆弾を作った。他にも良かれと考えた行動が人を不幸にする可能性を孕んでいるものは多い。
そして、これらの技術は純真な探究から生まれた。AIを日々研究開発していく人々も同じなのだろう。
(仕事だからねー。っていう人も多そうだが笑)
著者はノルウェーで最初『作る』ことに従事していたが、「このままでは大変なことになる」と気付き、『その倫理性」に目を向けるようになり、組織を作り出した。
そこで著者のストルムケ氏は先ず、大局的な視点を失わずにケース分けし、比較しながら段階を追って『分からない未来』を様々な可能性に『本書の後半を費やしている】
明るいものは少ない。
もう、開発は止めよう…と思いたくなる事例が多い。でも、止められない。人間の性か。
多くの人に、AI機械学習が素晴らしいものだと伝えつつ、未来のその危険な可能性をアピールしていく。
そして、学者先生だけの論議だけでなく、皆それぞれが学び、真っ当な議論を交わす。
ごく近い未来に、もっともと有意義な《AIと人間の共存》に関する開かれた、且つ冷静な議論の場がネット上などで【真面目に】生まれることを希う。
その基礎知識のために(偏りはあるが)この本にも目を通しておくのは私達のために出来ることの一つでは無いだろうか。
Posted by ブクログ
私のAIへの知識のベースとなった本！
歴史から体系的に学べて凄く面白かった。
社内への説明を前に、とても参考になりました。
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星5:周りに全部読んで欲しい、4:家に置いておきたい、3:周りに一部or要約版を読んで欲しい、 2:読むのは一回でよい、1:時間が無駄だった
⇨(2026/3/2)4と3の基準を入れ替え
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Posted by ブクログ
平易な文章でAIの歴史や仕組み、さらには倫理など幅広く書かれていて大変参考になりました。トルコ人のチェスやイライザ効果について笑って読めるのも今の時代だからですね。最後にロジャー・ペンロースの「意識なんてものにはかかわらないようにするね。時間を無駄にするだけだから」と言う言葉が引用されていました。意識を考えていくと科学者と言うより哲学者になっちゃう
Posted by ブクログ
人工知能から人工意識としてのチューリングテストへ。こんなタイトルだけれども、意識は奥が深すぎて踏み込むべきではないというのも面白い。
まぁ定義が難しいからなー。
アルファgoやニューラルネットワークの仕組み、画像生成まで優しい語調でユーモラスに教えてくれるのは初学者にとってありがたいと思う。
Posted by ブクログ
4.8
かなりの分厚さだが、読みやすい文章で書かれているので読み切ることができた。ChatGPTが登場した後に書かれた人工知能専門家による本という点で勉強になる。技術的なことも新しく学んだし、EUの個人情報保護法の意義の話は特に良かった。
Posted by ブクログ
アナログコンピューター データを直接取り込む 数値変換不要 固有目的
ゲーデル 完全かつ無矛盾な数学体系は存在しない
チューリング 停止性問題 事前に完璧なプログラムチェックはできない
万能チューリングマシン アルゴリズムさえ書けばどんな計算もできる
ノイマン コンピューターを設計 記憶専用の部位がある
サイバネティクス インテリジェントシステムの情報処理方法
人工知能 人口システムに知性を創造
チェスコンピュータの基礎 1.評価関数 2.静止探索 3.アルファベータ枝刈り法
ディープブルー 1秒に2億の局面探索
アルファゼロ 対局を経験し 直観 人間が知らない戦略も
シンボリックAI＝表ベースのプログラム ルール＝エキスパートシステム
機械学習 分類＝決定木
サブシンボリックAI ニューラルネットワーク 深さの情報
現実社会≠住みたい社会 データ＝何が起こっているか・理由はわからない
統計学的バイアスの原因はデータ
教師あり学習 難点 世界中をラベル付け必要 データを集めることが困難
見たものを把握 行列に変換
福島 ネオコグニトロン×誤差逆伝搬法＝画像認識用ニューラルネットワーク
畳み込みネットワーク covnets＝多くのフィルター
アルファフォールド タンパク質の3次元形状を出力 アミノ酸配列と形状の学習
ヒトゲノムのタンパク質 解明17％→一晩で倍に→すべてのタンパク質が
facebookの投稿から うつ病の兆候がわかる 個人データ保護法
AIを人間が理解できる説明は研究途中
チャットボットAIにツイートさせるとヘイト拡散者になる
Google LaMDA 人間の会話で学習 意識
拡散モデル ノイズから画像≒大理石からダビデ 不要なノイズを取り除き
特徴を使づける 生成の源は他のアーティスト作品である訓練データ
倫理のトレードオフの時代
AIは新しい電気 すべてを変える 人間中心の対策 安全性？
自律（意思）と自由（行動）
主観的で文脈（状況）に依存 影響される 判断能力の低下 AI判断の理解困難
統計分布から絵を描くこと 創造性？
機械学習は品質保証が未開発 同じデータセット＝「後ろ向き研究」
新薬は対象でなかった別のデータセットでのテスト＝「前向き研究」
AIの倫理に必要なもの 説明可能性
知能の壁
レコメンデーションの効果
知能とは目的達成能力 目標、倫理と価値観は複雑
意識は主観 外から観察して定義できない 量子物理学的な創発現象
