【AI研究の基礎を築いた世界的権威による、あの名著の増補版が登場！】 「いまの生成AI、深層学習の興隆の源流は日本にあった。さまざまな重要な発見を世界に先駆けて成し遂げた伝説的な研究者・甘利俊一氏の著書。宇宙から始まる大局観のなかで脳の仕組み、学習とは何か、そして現在のAIを紐解き、未来に思いを馳せる」松尾豊（東京大学教授・人工知能研究者） 「このような知識の宝庫のような一般書を手軽に読めるのは、まさに時代の幸運と言えよう」ーー合原一幸（東京大学特別教授・名誉教授）本書「解説」より 2024年、ノーベル物理学賞が人工知能分野に与えられた。 生成AIの登場に象徴されるように、いま人工知能は飛躍的な進歩を遂げている。 本書は、現在の「人工知能の源流」を築いた著者が、脳とAI研究の歴史を辿り、その仕組みを解説。 数理で脳を研究するとはどういうことか。 脳とは何か。心とは何か。人工知能は心を持つのか。 宇宙の始まりから脳の誕生、人類の未来までを展望しながら、「人工知能と人間」の本質に迫る。 〔本書の内容〕 第１章 脳を宇宙誌からみよう 第２章 脳とはなんだろう 第３章 「理論」で脳はどう考えられてきたのか 第４章 数理で脳を紐解く（１）～神経興奮の力学と情報処理の仕組み 第５章 数理で脳を紐解く（２）～「神経学習」の理論とは 第６章 人工知能の歴史とこれから 第７章 心に迫ろう 第８章 現代AIの基本技術　～深層回路網と生成AI 第９章 深層回路網と生成AI　～AIは心を持つか 第１０章 　AI時代の文明と社会 解説　〈数理脳科学が切り拓いた人工知能への道〉合原一幸（東京大学特別教授／名誉教授） ＊2016年に刊行された『脳・心・人工知能』の内容に、新たな３章を加筆。

AIは人間社会をどこまで変えるのか？ 驚異的な速度でＡＩが発展し、社会に決定的な影響を及ぼす時代、「ＡＩ新世」。いまＡＩに何ができるかを網羅、人類の展望を示す。 はじめに 第1部　ＡＩにできること 第1章　画像認識 第2章　画像生成 第3章　音声認識 第4章　音声生成 第5章　文章認識 第6章　文章生成 第7章　その他ありとあらゆる応用 第8章　未来のＡＩにできるかもしれないこと 第2部　ＡＩは社会をどう変えるか 第1章　第一次産業はどうなるのか 第2章　第二次産業はどうなるのか 第3章　第三次産業はどうなるのか 第4章　ＡＩ技術との付き合い方 第3部　ＡＩの歴史と未来 第1章　ＡＩの歴史 第2章　深層学習の誕生 座談会　ＡＩは人間にとって代わるのか おわりに

脳は多数の神経細胞の集合で、その機能は複雑な神経回路網によって担われ、最高度の情報処理システムとして働いている。ここに情報の基本原理の発現を見た著者は、神経回路網理論の法則化を目指し、そのことこそが、脳の働きを解明するために本質的に意義のある有効なアプローチであると考えた。こうして「数理脳科学」は誕生した。今日のＡＩの隆盛を導き、同時に脳科学研究の核心的理論を生み出した理工学者による記念碑的著作。

クロード・シャノンが記念碑的論文「通信の数学的理論」を発表したのは1948年のことだった。それから60余年──今では情報理論は情報通信のみならず、生命科学や脳科学、社会科学など幅広い分野に応用されるようになっている。情報理論は高度な数学を用いているが、“大数の法則”をおさえることでその本質がすっきりと見えてくる。シャノンのアイディアから情報幾何学の基礎までを、初学者にもわかるよう明快に解説、情報理論の考え方と仕組みを直観的に理解するための、第一人者の手による入門書。

「線形代数は理工学のすべてに通ずる基本です。その論理は、電気回路、振動、力のつりあい、微分などなど、ごく直観的に理解できる現象の中にも本質的に表れています」（「著者からひとこと」）。問題の解決にあたっては、既成の形式化した数学を当てはめるのではなく、本質的な構造に適合するように数学を創り、再構成する態度が必要であると本書は説く。“線形代数の基本概念や構造がなぜ重要であり、どういう状況で必要になるか”を工学や物理学の例を多く用いて、直観的な理解を目指すユニークな応用数学教科書。