あらすじ
AIもかなわない、赤ちゃんの学習プロセスとは？
AIが感情を獲得できない本当の理由とは？
AIと脳の根本的な違いとは？
人間のパターン認識をもとに開発されたディープラーニングは、現在、どこまで進化しているのか。AIの仕組みや可能性についてやさしく解説しながら、人間の認知の本質、そして「人間とは何か」という問いに迫る。
ジェフリー・ヒントン（Google）、ヤン・ルカン（Facebook人工知能研究所）、2人のトップ研究者のインタビューも収載。大きな反響を集めたEテレ人気シリーズ「人間ってナンだ？ 超AI入門」のエッセンスをこの1冊で！
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Posted by ブクログ
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。
Posted by ブクログ
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。
Posted by ブクログ
難しかったが、AIの進化を期待するワクワク感があった。ディープランニングをたぶん分かりやすい教えてくれようとしていると思うが、それでも難しい。
そんなに長くはないのでサクッとは読める。
テレビ放送を見てみたい。
Posted by ブクログ
ＡＩの今後の可能性を考える人におすすめ
【概要】
●ＡＩによる会話
●脳とＡＩの違い、誤差逆伝播法
●ＡＩと芸術、深層生成モデル
●人間の知能の仕組み
●インタビュー（ジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカン）
【感想】
●今のＡＩ技術の限界を知ることができた。
特に、今のＡＩ研究では「考える」ことに重点が置かれているが、「感じる」こと、すなわち、環境を知覚して運動制御を行うシステム、を研究しなければ人間の知能と同じものは作れないのだろうということがよくわかった。
●後半２名のインタビューは、ＡＩを発展させるための考え方やＡＩを敵対させて訓練するなど、いろいろな知識が得られるいい読み物だった。
Posted by ブクログ
AIを学ぶための初めの一歩として。
ディープラーニングについての初歩の勉強になった。
機械学習の種類(教師あり、教師なし、強化学習)を学ぶことができた。
AIでできることの可能性、得意不得意について知れたことで、自分が使用する際の参考になった。
Posted by ブクログ
日本におけるAI研究の第一人者である松尾氏による著作。かなりわかりやすく平易に（そして簡易に）書かれているため、読みやすかったが、ものすごく重要な部分があまり触れられずに終わったんだろうなぁ という感覚が残った。
ディープラーニング、ニューラルネットワークの基本的なしくみについて簡潔に説明があり、AIに今できること、もうすぐできそうなこと、まだできそうにないことが説明されていた。
AIが身体を持ち継続的に物体との相互作用を経験していけばいわゆる常識を獲得できるのではないか。
Posted by ブクログ
人工知能の第一線の研究者による、AIと人間の脳による情報処理の関係、AIにおける感覚の重要性、AIが意識や常識を獲得する可能性についての考察が面白かった。
Posted by ブクログ
Eテレの番組の中の松尾先生の解説をベースに書かれたAIの入門書。
入門なので、AIを取り巻く環境や、日々疑問に思いそうな内容を解説してくれている。
特にディープラーニングにおける誤差逆伝播法の比喩などはわかりやすく、とても印象に残るので、まだAIについて理解が浅い人は読むと良い。
個人的に、誤差逆伝播法を組織に例える事ができるなら、確かに世の中の事象はある程度数学に落とせる可能性があるなと、理解が進んだ。
Posted by ブクログ
ひととAIを比較しながら、AIの現在と未来を読み解いた分かりやすい一冊でした。
印象的だったのは、ひとは言葉を意味のあるものとしてとらえるが、AIは言葉の意味までは理解していないのでないか。ひとと違って、センサーとなる体を持たないために本質を理解できないためと考える。
AIは特定分野に強い力を持つかもしれないが、想像力という分野では、遥かにひとに部があるようです。それでも、ひとの仕事が少しずつAIに置き換わっていくのは否めない。
巻末のディープラーニングの産みの親のジェフリー・ヒントンのお話も良かったです。
Posted by ブクログ
一時期「AIが人間を超える。仕事を奪う」ばかりが注目されていた。
しかしそれから数年経って、AIの研究は更に進んでからは、こういう考え方が主流だ。
「AIの得意なことは、もちろん人間を超えている。しかし人間の得意なことが、AIにはものすごく難しい」
どうやらAIと人間の関係については、
「使い分け」「共存」「拡張」となるのだろうとのこと。
結局、人間もAIも別物。
同じ目線で考える必要はないし、所詮機械でしかないのだから、AIを便利に使えばいいだけの話。
スマホだって、車だって、飛行機だって。
マイナス面もあるかもしれないけれど、圧倒的に便利な方が勝っている。
だから多少リスクを負ってでも、便利なものは利用した方がいいのだ。
スマホを使いこなせない老人がいるという。
Excelだって、使える人と、使えない人との差は歴然だ。
AIにも同様の事が起こるだろう。
上手に使える人と、うまく使いこなせない人。
しかしそうなると、仕事の能力的は相当に差がつくことだろう。
だからこそ、AIの強み、弱みを理解しておく必要がある。
これからの未来。自分もドンドン歳をとっていく。
無理してもAIを勉強して、利用できる側になっていないと生き残れない。
そんな事を考えていた。
（2019/10/6）
