あらすじ
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人工知能（AI）にまつわる素朴な疑問や知っておくべきことを、第一線で活躍するAIの研究者が、最先端の研究を踏まえながら、ていねいに解説する一冊。
「AIで人の仕事がなくなる」「AIにいま投資しないと生き残れない」など、AIの進化や普及にともなう不安を刺激する情報があふれているいま、AIの仕組みや、強み・弱みを正しく知ることが求められています。
本書では、読者の疑問や知りたいことに応えるために、専門用語はもちろん、数学も、プログラミングの知識も必要としないように、一問一答方式で説明します。「効率よくAIの今と近未来を知ることができる本」です。
【本書でわかることの一部】
・AIの正体とは?
・なぜ人はAIに不思議なもの(神秘性)を感じるのか?
・何ができたらAIと呼べるのか?
・AIはどうやって学ぶ?
・AIは人の気持ちを理解できる?
・AIが出した答えは信用してよい?
・どんなときにAIは間違う?
・AIはどのように予測や決定の根拠を説明してくれる?
・AIが感情を持つようになるって本当?
・AIが人を差別するって本当?
・AIの内部に潜む悪意とは?
・AIがAIを作るってどういうこと?
・囲碁AIどうしが対局したらどうなる?
・悪意のあるAIとそれを取り締まるAIを競わせるとは?
・世界でAI研究をリードしているのは誰?
・AI研究の最前線。いまの課題は?
・AIを使いこなすには?
・AIにできること、できないことは?
・AIに投資するには? そのタイミングは?
・近未来のAIはどうなる?ほか
本書を読むことで、AIの仕組みや得意・不得意などを正しく理解できるようになります。
また、AIの研究者が何を考えているのか、これから先のAIとそれを取り巻く環境が、どのように変わっていくかを知ることができます。
教養として、そしてビジネスで正しくAIを語れるようになるための必読書です。
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このページにはネタバレを含むレビューが表示されています
Posted by ブクログ
2020年の書籍なので、当然ながら現在のAI事情とはかなり隔たりがある。それでも、初心者がAIの基本的な考え方を知るための入門書としては十分だったと思う（初心者なので、それすらもわからないのだけれど）
特に印象に残ったのは、AIと人間の"目的"の違いについて。
AIは与えられた目的に対して最適化する一方、人間は「そもそも何を目的とするべきなのか？」まで問い直すことができる。目の前の目的を達成するだけでなく、その目的自体を多層的に捉え直せる！
また、機械学習はブラックボックスと揶揄されるように、「なぜだかわからないけれど、こういう結果を出力した」ということが起こりうる。
本書では、AIが実用化されている領域を「識別・予測・実行」の3つに整理していた。現在は、生成AIもあるので、ここに関してはAIにできることは格段に広がったのだろう。
一方で、2020年時点で問題視されていたAIへの信頼の問題は、今も続いていると思う。人間の信頼を得るポイントは4つ。
・Robustness（堅牢性）
・Fairness（公平性）
・Accountability（説明責任）
・Reproducibility（再現性）
AIが悪意のあるデータに騙されないか。判断に偏りはないか。なぜその結果になったのかを説明できるか。同じ条件で同じ結果を再現できるか。
説明責任について。「人間に理解できるルールがあるなら、機械学習なんて使うまでもない。でも、複雑な問題ほど機械学習が有効なのに、社会に実装するには人間への説明責任が求められる」というところに、面白い矛盾を感じた。
医療分野でAIの社会実装がなかなか進まないのは、単純に精度の問題だけではなく、説明責任や安全性、責任の所在など、人間側の信頼の問題が大きいのだろう。これは以前から肌感覚として感じていたこととも重なり、納得感があった。
2020年のAIの最前線を、見ていると技術そのものは大きく変わったけれど、AIを人間社会にどう受け入れるかという問題は、思っていた以上に変わっていないと知った。
本書ぐらい噛み砕いた最新版が読みたい…
