※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【内容紹介・目次・著者略歴】 人間活動の総体を、その全体輪郭と基本骨格そして各部分の相互連関について原理論的角度から分析し、人間世界の構造と意味を考察。 【目次より】 目次 まえがき 序篇　文化・文明と人間・活動‐体系 第一篇　目的・活動‐体系 第一章　価値・活動‐体系 第一節　価値の信奉　宗教 第二節　価値の創造　芸術 第三節　価値の逹成　倫理、教育 第四節　価値の擁立　国家 第五節　四種‐価値活動：多元‐協律 第二章　認識・活動‐体系 第一節　事象一般の認識　言語 第二節　人間事象の認識　文学、歴史 第三節　事象の法則の認識　科学、学問 第四節　事象の原理の認識　哲学 第五節　四種‐認識活動：多元‐協律 第三章　機能・活動‐体系 第一節　全体運営の機能　政治、法律 第二節　関係運営の機能　社会、コミュニケーション 第三節　個体運営の機能　経済、技術 第四節　三種‐機能活動：多元‐協律 第二篇　脱‐目的・活動‐体系 第一章　脱‐目的・活動‐体系　遊戯、スポーツ 結篇　四種・活動‐体系：多元‐協律 補論　現代諸思潮の検討 一　ガイア、エントロピー、エコロジー、バイオ、生命倫理学 二　環境造型、都市計画、サウンド・スケープ理論、ジオ・ソシオロジー 三　情報、知識産業、メディア、コンピュータ、人工知能 四　無意識、トランス・パーソナル 五　ポスト・モダーン 六　都市論 七　梅棹文明学 付論　基礎概念の検討 一　文化と文明 二　生活様式、生の様式、行為様式、存在様式 三　自己実現、存在成就 四　意味の体系、意味の現成 あとがき ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。 中田　光雄 1939年生まれ。哲学者。筑波大学名誉教授。 東京大学教養学部教養学科フランス分科卒、同大学院人文科学研究科比較文学比較文化博士課程中退、パリ大学大学院哲学科博士課程。著書に、『抗争と遊戯』『文化・文明』『政治と哲学』『現代を哲学する』『正義、法-権利、脱-構築』『哲学とナショナリズム』『現代思想と＜幾何学の起源＞ 』『差異と協成 』『創造力の論理 -テクノ・プラクシオロジー序論』など、 訳書に、シモーヌ・ヴェイユ『前キリスト教的直観、人格と聖なるもの（著作集第２巻）』シモーヌ・ヴェーユ『科学について』などがある。

★ROS 2 Humbleにしっかり対応した改訂版。不動のロングセラー！ ★人工知能とロボット工学の俯瞰的な知識を、手を動かしながら学ぼう！ 【サポートサイト】 https://github.com/AI-Robot-Book-Humble 改訂における主な変更点は以下のとおりです。 ・ROS 2のバージョン変更：初版で採用していたFoxyは2023年6月にサポートが終了したため、2027年5月までサポートされるHumbleを採用しました。 ・アクション通信の導入：サービス通信に代えて、より高機能なアクション通信を導入しました。 ・通信ミドルウェアの変更：初版ではROS 2デフォルトのFast DDSを採用していましたが、Cyclone DDSに変更しました。これにより、ナビゲーションやマニピュレーションにおいて通信遅延が低減され、動的環境でのロボット制御がより安定しました。 ・第3章「音声認識・合成」：最新の音声認識モデルであるWhisperを導入し、より精度の高い音声処理が可能になりました。 ・第4章「ナビゲーション」：ナビゲーションを簡単に実装できるNav2 Simple Commanderを用いたプログラムを新たに解説し、実践的な技術を提供しました。 ・第5章「ビジョン」：物体セグメンテーションを取り上げ、ロボットの視覚認識能力を強化しました。 ・第6章「マニピュレーション」：動作計画フレームワークであるMoveItを利用するプログラムを追加しました。 ・第7章「プランニング」：GUIを用いた行動エンジンFlexBEを新たに取り入れ，直感的な行動計画が可能になりました。 ・付録：付録Bにあったアクション通信の簡単なプログラム例を第2章へ移し、それに代えてより実用的なプログラム例を追加しました。 【主な内容】 第1章　AIロボットをつくろう！ 第2章　はじめてのROS 2 第3章　音声認識・合成 第4章　ナビゲーション 第5章　ビジョン 第6章　マニピュレーション 第7章　プランニング 付録A　ローンチファイルの書き方 付録B　アクションの実用的なプログラム例 付録C　ロボットアームの速度の運動学 付録D　座標系と姿勢の表現 付録E　tf: 座標系の管理

★★その直感、じつに合理的ですニャ(=^・・^=)★★ 状態空間問題や探索アルゴリズムを初歩から学ぼう！ ネコちゃんのイラストで抽象概念もイメージできる！ 直感（ヒューリスティック）を活用し、合理的に最適解を導く探索手法「ヒューリスティック探索」。 その理論背景からアルゴリズム、Python実装までを体系的に解説！ 応用例として、ゲーム木探索、自動行動計画問題、大規模言語モデル（LLM）における探索手法も解説。 【おもな内容】 第1章　人工知能とヒューリスティック探索 第2章　状態空間問題 第3章　情報なし探索 第4章　ヒューリスティック探索 第5章　グラフ探索のためのデータ構造 第6章　時間・空間制限下のヒューリスティック探索 第7章　ゲーム木探索 第8章　自動行動計画問題 第9章　大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成

・私たちの頭の中では、ことばに対してどのような処理が行われているのだろうか？ ・頭の中で（いままさに）行われている処理は、コンピュータによって再現できるのだろうか？ これらの問いに、ことばの意味を計算する2つのアプローチ（計算言語学と統計的言語処理）から挑む！ 【言語処理学会前会長　乾健太郎先生推薦！】 本書は、ChatGPTで周知となった「ことばのテクノロジー」としての自然言語処理と、哲学・数学・論理学から「ことばをサイエンスする」計算言語学との架け橋となる教科書である。 どちらの世界も知り尽くした第一線の若手研究者が基礎から最先端までを妥協なしに書き上げた。 骨太だが、豊富な例とかみ砕いた説明が読者の背中を押してくれる。 生成AIを作る人使う人はもちろん、「ことばを数学する」と聞いて心がざわつくようなすべての人に届けたい。 【主な内容】 第1部　ことばの意味を計算するには 第1章　はじめに：文の容認可能性 第2章　ことばの分析から解析へ 第2部　計算言語学からみた，ことばの意味を計算するしくみ 第3章　形式統語論の考え方 第4章　形式意味論の考え方 第5章　形式意味論の準備：集合論 第6章　形式意味論の準備：記号論理学 第7章　形式意味論に基づく含意関係の計算 第8章　組合せ範疇文法に基づく意味合成 第9章　イベント意味論と推論 第10章　談話意味論 第3部　自然言語処理からみた，ことばの意味を計算するしくみ 第11章　分布意味論 第12章　ニューラル言語モデル 第13章　大規模言語モデル 第14章　分布意味論の特性と問題点 第4部　学際的視点からみた，ことばの意味を計算するしくみ 第15章　古典的計算主義とコネクショニズム 第16章　深層ニューラルネットの体系性の分析 第17章　計算言語学と自然言語処理の融合の展望

「Ｐｙｔｈｏｎで強化学習が実装できる！」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Ｐｏｌｉｃｙ ＧｒａｄｉｅｎｔとＡ２Ｃの記述・実装を見直した。・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。・コードが公開されているから、すぐ実践できる。・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。【おもな内容】Day1　強化学習の位置づけを知る　強化学習とさまざまなキーワードの関係　強化学習のメリット・デメリット　強化学習における問題設定：Markov Decision Process　Day2　強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる　価値の定義と算出: Bellman Equation　動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration　動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration　モデルベースとモデルフリーとの違いDay3　強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる　経験の蓄積と活用のバランス: Epsilon-Greedy法　計画の修正を実績から行うか、予測で行うか: Monte Carlo vs Temporal Difference　経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか：Valueベース vs PolicyベースDay4　強化学習に対するニューラルネットワークの適用　強化学習にニューラルネットワークを適用する　価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する：Value Function Approximation　価値評価に深層学習を適用する：Deep Q-Network 　戦略を、パラメーターを持った関数で実装する：Policy Gradient　戦略に深層学習を適用する：Advantage Actor Critic (A2C)　価値評価か、戦略かDay5　強化学習の弱点　サンプル効率が悪い　局所最適な行動に陥る、過学習をすることが多い　再現性が低い　弱点を前提とした対応策Day6　強化学習の弱点を克服するための手法　サンプル効率の悪さへの対応: モデルベースとの併用/表現学習　再現性の低さへの対応: 進化戦略　局所最適な行動/過学習への対応: 模倣学習/逆強化学習Day7　強化学習の活用領域　行動の最適化　学習の最適化

◆ベストセラーの改訂版。最高最強のバイブルが大幅にパワーアップ！！◆ ・トランスフォーマー、グラフニューラルネットワーク、生成モデルなどをはじめ、各手法を大幅に加筆。 ・深層学習のさまざまな課題と、その対策についても詳しく解説。 [本書まえがきより抜粋] ないもの（＝理論）ねだりをしても仕方がありません．それでも皆が研究を進めるのは，そうすることに意義があるからです．なぜうまく働くのか，なぜそうすべきか，数学的な証明はなくても，正しい説明は必ずあるはずです．それを手にできれば，目の前の課題を解決するのに，また次に進むべき道を知るうえで役に立つでしょう． そこで本書では，それぞれの方法について，今の時点で最も納得できる説明をきちんと与えることにこだわりました．名前の通った方法であっても，理屈が成り立たない，あるいは役に立たない方法や考え方については，はっきりそう書きました．著者の主観といわれても仕方がない場合もあるかもしれませんが，そのほうが有益であると信じています． また，現在の深層学習の広がりを把握できるように，定番となった問題・方法に加えて，重要だと思われる問題については，必ずしもそれほど有名でない方法も含めてなるべく網羅するようにしました．その取捨選択には，深層学習が実践的技術であることを踏まえ，実用性を最も重視しました．そこには，この間に著者が企業の実務家たちと行ってきた共同研究での経験が反映されています． [主な内容] 第1章　はじめに 第2章　ネットワークの基本構造 第3章　確率的勾配降下法 第4章　誤差逆伝播法 第5章　畳み込みニューラルネットワーク 第6章　系列データのためのネットワーク 第7章　集合・グラフのためのネットワークと注意機構 第8章　推論の信頼性 第9章　説明と可視化 第10章　いろいろな学習方法 第11章　データが少ない場合の学習 第12章　生成モデル

★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★ ■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター！ ■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ！ ■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう！ 【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開！ https://github.com/hhachiya/MLBook　 【機械学習スタートアップシリーズ】 https://www.kspub.co.jp/book/series/S042.html 【主な内容】 第1章 機械学習とは何か 第2章 Python入門 第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計） 第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析） 第5章 分類（線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木） 第6章 カーネルモデル 第7章 ニューラルネットワーク 第8章 強化学習 第9章 教師なし学習（主成分分析、因子分析、クラスター分析）

理論は裏切らない！　・強化学習で必要になる数理を広くカバーした。・一貫したていねいな解説なので、じっくり読める。付録・参考文献も充実！・ベルマン方程式、TD学習、方策勾配、POMDP、深層強化学習をより深く！／【おもな内容】　第1章　準備　1.1　強化学習とは　1.2　マルコフ決定過程と逐次的意思決定問題　1.3　方策　1.4　逐次的意思決定問題の定式化　　第2章　プランニング　2.1　準備　2.2　動的計画法　2.3　動的計画法による解法　2.4　線形計画法による解法　第3章　探索と活用のトレードオフ　3.1　概要　3.2　探索と活用のトレードオフ　3.3　方策モデル　　第4章　モデルフリー型の強化学習　4.1　データにもとづく意思決定　4.2　価値関数の推定　4.3　方策と行動価値関数の学習　4.4　収束性　4.5　アクター・クリティック法　第5章　モデルベース型の強化学習　5.1　問題設定の整理　5.2　環境推定　5.3　ブラックボックス生成モデルに対するプランニング　5.4　オンラインのモデルベース型強化学習　第6章　関数近似を用いた強化学習　6.1　概要　6.2　価値関数の関数近似　6.3　方策の関数近似　第7章　部分観測マルコフ決定過程　7.1　部分観測マルコフ決定過程（POMDP）の基礎　7.2　POMDP のプランニング　7.3　POMDP の学習　第8章　最近の話題　8.1　分布強化学習　8.2　深層強化　学習付録A　補足A.1　証明　A.2　ノルム　A.3　線形計画法　A.4　自然勾配法の補足

道具として「測度」が必要な人のための一冊。情報科学・工学・自然科学に「使う」のに十分な内容をコンパクトにまとめ、ルベーグ積分のチェックポイントもわかりやすく示した。データサイエンス、機械学習の理解にも好適。

あれから3年、ホイールダック2号が帰ってきた!大好評書『イラストで学ぶ人工知能概論』の第2弾。ホイールダック2号＠ホームの開発ストーリー仕立てだから、ロボット工学の基本がいとも簡単に理解できる! 重要な数学的記述を可能な限り解説したので、マニピュレータ制御における数学的･物理的なイメージが掴める! 計算力が身につく章末問題が充実しているので完全無敵!

待望の「ChatGPT Plus（有料版）」のビジネス活用に特化した書籍がついに刊行。2023年11月のアップデート対応！ もう、ほぼ「魔法」です！ Excel・PowerPointやデータ分析、画像生成など、かんたん雑用丸投げ術で仕事が楽になる！ ★日本初、ChatGPT Plus（有料版）のビジネス活用に特化！ ★非エンジニアにもらくらく使えるワンランク上の業務効率化！ ★サポートサイトにそのまま使えるプロンプトが超充実！ 【推薦の言葉】 ChatGPTがさまざまなデータの分析や加工を行えることはあまり知られていないが、大きなインパクトがある。かなりの腕のプログラマー／データサイエンティストがデータ処理のプログラムを自由自在に書くのと同じくらいのことが、普通の人にも驚くほど簡単にできるようになる。業務に使えるアイディアも無数に考えつくだろう。本書では、ChatGPT Plusに焦点をあて、その使い方を分かりやすく解説している。ぜひデータの分析や加工に一歩踏み出したい人には読んでいただきたい。 ――松尾豊氏（東京大学教授） たとえばこんなことができちゃいます！ ・「2つのPDFをページを抜き出して結合」など事務処理が一瞬で ・Webページの要約と画像生成で丸投げパワポ作成 ・Excelの関数記入、データ分析 ・顧客データから個別営業メール作成 Browsing、Advanced Data Analysis、DALL・E、GPT-4Vなどの拡張機能に対応しています。 【おもな内容】 第1部　知っておきたいChatGPTの基本 1章　ChatGPTの基礎知識 2章　ChatGPTの基本的な使い方 3章　ChatGPT Plusのセットアップ 4章　ファイルのアップロードとダウンロード 第2部　ChatGPTが使える日常テクニック 5章　繰り返し作業を一瞬で 6章　画像の多彩な加工・生成 7章　手軽に音声ファイル処理 8章　丸投げ！　PowerPointスライド作成 9章　マニュアル不要でExcel操作 10章　WordファイルとPDFファイルの便利技 第3部　ChatGPTでのデータサイエンス 11章　データからかんたんグラフ作成 12章　データからビジネスに役立つヒントを得る 第4部　ChatGPTのさらに便利な応用テクニック 13章　業務を効率化する 14章　ゲームで遊ぶ 15章　ブラウザアプリを作る 16章　PythonをChatGPTと勉強する 17章　アドバンスな活用法にチャレンジ

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 年間２兆円規模の市場を生むインターネット広告。 高速で最適な広告を配信する技術の理論的背景を、業界トップのサイバーエージェントの著者陣が解説。 機械学習を用いて広告配信を最適化する技術と、コンテンツを機械学習により自動生成する技術とを俯瞰する。 【目次】 第1章　インターネット広告業界と関連する機械学習技術 　1.1　インターネット広告業界における機械学習の環境適性 　1.2　機械学習の適用領域 　1.3　インターネット広告業界が向き合うプライバシー規制 第2章　広告配信のためのアルゴリズム 　2.1　CTR/CVR 予測 　2.2　予測のサービスでの活用 　2.3　クリエイティブ選択 第3章　広告効果の効果測定のための手法 　3.1　施策の効果の定義 　3.2　ランダム化比較実験 　3.3　観察研究に基づくアプローチ 第4章　広告配信とプライバシー 　4.1　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化 　4.2　プライバシー保護とアトリビューションの仕組み 　4.3　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム 　4.4　データ保護のための秘匿マルチパーティ計算 　4.5　デジタル広告業界を取り巻く環境の変化 　4.6　ブラウザが取り組んでいる取り組み 　4.7　差分プライバシーとプライバシー保護のメカニズム 　4.8　集約した単位から予測モデルの構築 第5章　広告運用のための自然言語処理 　5.1　広告テキスト生成のための自然言語処理 　5.2　広告テキスト生成における評価 第6章　グラフィックデザインのための機械学習 　6.1　広告効果の事前予測 　6.2　レイアウトの生成 　6.3　タイポグラフィの認識と生成 第7章　広告配信の未来 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 人工知能技術の中枢をなす深層学習と物理学との繋がりを俯瞰する。物理学者ならではの視点で原理から応用までを説く、空前の入門書。《目次》第1章　はじめに：機械学習と物理学【第I部　物理から見るディープラーニングの原理】第2章　機械学習の一般論第3章　ニューラルネットワークの基礎第4章　発展的なニューラルネットワーク第5章　サンプリングの必要性と原理第6章　教師なし深層学習【第II部　物理学への応用と展開】第7章　物理学における逆問題第8章　相転移をディープラーニングで見いだせるか第9章　力学系とニューラルネットワーク第10章　スピングラスとニューラルネットワーク第11章　量子多体系、テンソルネットワークとニューラルネットワーク第12章　超弦理論への応用第13章　おわりに

おお!もう第2版! 深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の｢章｣が新たに加わり、ツールの最新事情も反映された。50ページ以上増強されたお得な一冊!

★機械学習を「工学」として熟成していくために★ 【推薦の言葉】 AIブームの3回目は、機械学習技術が牽引してきた。業務や生活の 中で使われるようになるにつれて、現場や社会における課題に直面 している。機械学習工学を生み出した著者らによる本書は、技術と 現場をつなぎ、普及させていくための羅針盤となる貴重な一冊である。 ――浦本直彦氏(三菱ケミカルグループ、元・人工知能学会会長) 注目の新領域「機械学習工学」の入門書。まずはこの一冊から始めよう！ 機械学習ソフトウェアの開発・テスト・運用の方法論を体系的に俯瞰できる。 開発現場で試行錯誤しているエンジニアはもちろん、エンジニアと協働している人すべてに読んでほしい。 【主な内容】 巻頭言（丸山宏・PFN） 第1部　機械学習工学とは 第1章　機械学習工学（中川裕志・理化学研究所、石川冬樹・国立情報学研究所） 第2部　機械学習システムの開発・運用マネジメント 第2章　機械学習システムの開発とその検証プロジェクト（竹内広宜・武蔵大学） 第3章　機械学習システムの運用（堀内新吾、土橋昌・株式会社エヌ・ティ・ティ・データ） 第3部　機械学習システムの開発技術と倫理 第4章　機械学習デザインパターン（鷲崎弘宜・早稲田大学） 第5章　品質のとらえ方と管理（石川冬樹・国立情報学研究所） 第6章　機械学習モデルの説明法（原聡・大阪大学） 第7章　AI倫理（中川裕志・理化学研究所） 第4部　機械学習と知財・契約 第8章　機械学習と知財・契約（柿沼太一・弁護士法人STORIA） 第5部　機械学習工学の今後 第9章　今後に向けて（石川冬樹・国立情報学研究所） 付録A　模擬裁判の紹介（柿沼太一・弁護士法人STORIA）

「読んでいて本当に心地がいい」と大好評の前著『ベイズ推論による機械学習入門』からの第２弾！　｢深層学習とベイズ統計の融合｣がすべて詰まった ｢欲張り｣本！　基礎からはじめ、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説した。本邦初の成書！本書のサポートページ：https://github.com/sammy-suyama/BayesianDeepLearningBook　　【主な内容】第1章　はじめに　1.1　ベイズ統計とニューラルネットワークの変遷　1.2　ベイズ深層学習／第2章　ニューラルネットワークの基礎　2.1　線形回帰モデル　2.2　ニューラルネットワーク　2.3　効率的な学習法　2.4　ニューラルネットワークの拡張モデル／第3章　ベイズ推論の基礎　3.1　確率推論　3.2　指数型分布族　3.3　ベイズ線形回帰　3.4　最尤推定，MAP推定との関係／第4章　近似ベイズ推論　4.1　サンプリングに基づく推論手法　4.2　最適化に基づく推論手法／第5章　ニューラルネットワークのベイズ推論　5.1　ベイズニューラルネットワークモデルの近似推論法　5.2　近似ベイズ推論の効率化　5.3　ベイズ推論と確率的正則化　5.4　不確実性の推定を使った応用／第6章　深層生成モデル　6.1　変分自己符号化器　6.2　変分モデル　6.3　生成ネットワークの構造学習　6.4　その他の深層生成モデル／第7章　深層学習とガウス過程　7.1　ガウス過程の基礎　7.2　ガウス過程による分類　7.3　ガウス過程のスパース近似　7.4　深層学習のガウス過程解釈　7.5　ガウス過程による生成モデル

機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書! 深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。 【甘利俊一先生推薦】 ｢世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい｣

◆自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。◆｢実装上の工夫｣など、本書でしか読めない実践的な内容が充実!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

デジタルカメラの顔認識機能など、身近で利用されている画像認識の技術。機械学習の応用により、その精度は格段に向上した。最前線で活躍する研究者が、基礎から深層学習を取り入れた応用的手法までをくわしく解説する。画像認識の現状と今後の展望を知るのに最適な一冊!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

スーパーコンピューターが千年かかって解けない問題を数秒で解く量子コンピューター。量子コンピューターを独習したい人のために基礎の基礎から丁寧に解説。量子テレポーテーションや量子暗号もこれでナットク! 未来の技術の目撃者となろう!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

・深層学習を用いた音声認識技術の解説を大幅に加筆！ ・音声認識の基本が凝縮された一冊！ 【主な内容】 第1章　はじめに 第2章　音声とは 第3章　統計的パターン認識 第4章　有限状態オートマトン 第5章　ニューラルネットワーク 第6章　音声からの特徴抽出 第7章　統計的音声認識：音響モデル 第8章　統計的音声認識：言語モデル 第9章　統計的音声認識：探索 第10章　End-to-End の音声認識 第11章　事前学習モデルによる音声認識 第12章　音声対話システム

★日常業務を、APIを使ったプログラミングで「本当に」自動化できる！★ 情報収集と競合分析、議事録の自動生成、セールスコピーの作成やデータ分析まで！ DeNAでマーケターの悩みをChatGPT APIを使って解決してきた著者たちが贈る、 徹底的に現場目線で、「仕事が楽になる」にこだわった生成AI活用術！ 【推薦の言葉】 ChatGPTのその先へ！ ここまで充実した状態からスタートできる読者が羨ましすぎる。 ――深津貴之氏（株式会社THE GUILD　代表取締役） Q. APIをまったく知らなくても大丈夫？ A. 大丈夫です！　自分のPCにコピペで業務自動化を試せます！ Q. ビジネス職の方に、チャット以外の生成AI活用について聞かれて困っています。 A. この本に全部載ってます！　Webアプリ化にも挑戦できます！ Q. 生成AI活用の情報を色々と集めているけど、実際の業務では活用できません。 A. APIを使えば、ハイレベルな作業やまとまった処理を一括でこなせます！　生成AIによる業務自動化の一歩先に進んでみましょう！ 【おもな内容】 1章　ChatGPT APIが切り開くAIの世界 2章　ChatGPT APIのセッティング 3章　情報収集と競合分析で調査を楽にしよう 4章　セールスコピーを考えてもらおう 5章　SQL文を生成してデータを抽出しよう 6章　複雑なデータを簡単に分析しよう 7章　会議音声から議事録を自動生成しよう 8章　AIをStreamlitでWebアプリにしよう

累計43万部突破！ベストセラー『進化しすぎた脳』『単純な脳、複雑な「私」』に続く、高校生への脳講義シリーズの最新刊がついに刊行。 なぜ僕らは脳を持ち、何のために生きているのか。 脳科学が最後に辿り着く予想外の結論、そしてタイトルに込められた「本当の意味」とは――。 なぜ脳は存在するのか、僕らはなぜこんなに大きな脳を持ってしまったのか、時間はなぜ存在するのか、この世界は現実なのか、人工知能にとって人間とはなにか、私とはなにか―― 数々の問いを巡らせていくと、全てがつながり、思いもよらない答えを導く。 人気脳研究学者である著者が、３日間にわたっておこなった圧倒的迫力の講義録。 「というわけで、「ああ、そうか、ならば生きなくては」と僕は感じる。能天気なヤツかもしれない。 君らはどうかな。そうは感じないかな。 僕はね、どうせ生きるんだったら、せっかくなら楽しく生きようよ、と思わずにはいられない。だって、生きているだけで役に立っているんだよ。そんなシンプルな喜びって、他に何があるんだろう。 そうした生命の本質的な原理を、脳の研究をしながら、強く感じる」（本書より） 「いま一番思い入れがあって、一番好きな本」と自らが語る、渾身の一冊。 本書でシリーズ完結となる。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ★ 人間は巧妙にできている。――実に面白い！！★ 　 ・全ページフルカラーのこれまでにない入門書！　見開き構成でわかりやすい！ ・感覚、記憶、意思決定、情動、コミュニケーション、言語理解など、人間が行う心的活動を情報処理のプロセスと捉えて、体系的に解説した。 ・実験心理学や神経科学をはじめとして、言語学、コンピュータサイエンス、哲学の側面からも認知科学を網羅的に解説した。 ・数理工学モデルも含め、認知プロセスの「モデル」を多く紹介。情報系の学生にも最適な一冊！ 【主な内容】 1章 認知科学概論 2章 感覚 3章 知覚・認知 4章 記憶 5章 注意 6章 知識 7章 問題解決 8章 意思決定 9章 創造 10章 言語理解 11章 情動 12章 社会的認知 13章 コミュニケーション 14章 錯覚 15章 脳

最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書! ベイズ主義機械学習(ベイズ学習)の基本原理にのっとり、｢モデルの構築→推論の導出｣という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。どこまでも分かりやすい!

音声の信号処理についての知識ゼロでも読めるように、懇切丁寧に解説した。基礎理論はコンパクトにまとめ、｢耐雑音｣｢話者認識｣｢深層学習｣についてたっぷり解説。一気に実用が進んだ音声認識分野がこれ一冊で学べる!

データ単体ではなくデータ間の関係に注目すると、データが｢次｣を予測してくれる。多重に次元が上がる解析を実際に行うために必要な知識を1冊におさめた。考え方を理解して、自分の分野で応用しよう。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

｢ウェブ｣を知らずして、｢データ｣を語ることなかれ･機械学習がどのように応用されているかを概観する。･評判分類の学習、単語の意味表現、検索結果の順序学習を重点的に解説。･話題を瞬時に発見するバースト検出やウェブのリンク解析も紹介。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

有効な近似手法なくして、実問題の解決なし。本書では、ベイズ学習の基礎と、計算が困難な問題群で力を発揮する近似手法｢変分ベイズ学習｣を学ぶ。｢共役性｣と｢制約の設計指針｣に焦点を当て、簡潔に説き起こした。こちらも、全ベイジアン必読!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

機械学習に携わる技術者向け。必要な生命科学の基礎を述べ、遺伝子解析に使われる多重検定を解説する。また、複数の具体例を通して推定量を設計する方法を紹介した。大規模データを生命科学の発見につなげる道筋がわかる。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

どんな分野でも効率的な処理には優れたアルゴリズムが欠かせない。スパース(疎)という性質に着目すると、最短の道が見えてくる。定義や必要な数理、考え方の基礎から、アトミックノルムなどの発展的な内容までを1冊で学ぼう。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

さまざまな学習アルゴリズムはもちろんのこと、｢構造化サポートベクトルマシン｣｢弱ラベル学習｣などの新しいアプローチについても明快に解説した。わかりやすい、実にわかりやすい!こんな本を待っていた。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ★ビジュアルプログラミングからオブジェクト指向プログラミングへ。さあ、はじめよう！★ MicroPython ver2.0に対応した改訂版。LEGO MINDSTORMS EV3を用いるロボットプログラミングもPythonで自由自在！ ソースコードの解説が丁寧だから大丈夫。プログラムを書いて、すぐロボットが動くからSTEM教育の導入としても最適。センサ、機構、ライントレース、Open Roberta Labなどの発展的な話題も豊富。 いま、テキストベースのプログラミング言語Pythonが注目されています。人工知能(AI)を応用したアプリケーション開発やビッグデータ解析、ロボットアプリケーション開発などの分野でよく使用されており、さらに初心者のプログラミング学習にも向いています。したがって、Pythonを学ぶことは、ロボットプログラミングを始めたい人にとって大いに意味があります。 本書では、EV3ソフトウェアとPythonでプログラムを書きます。2つのプログラムの対応がよくわかるように、EV3ソフトウェアのプログラムを説明した後に、Python のプログラムを説明します。Pythonのプログラムの説明では、EV3ソフトウェアのプログラム中のブロックに相当する手続きがどこで使われているかについても説明します。 【主な内容】 1章　はじめに 2章　プログラミングの準備をしよう 3章　ロボットプログラミングをはじめよう 4章　ロボットを動かしてみよう （基本プログラム/ ステータスライトを光らせる/ 音を鳴らす/ ディスプレイに文字を描画する/ モーターを回転させる） 5章　センサーを使って動かそう （EV3 で使用できるセンサー/ タッチセンサーを使おう/ カラーセンサーを使おう/ ジャイロセンサーを使おう/ 超音波センサーを使おう/ モーター回転センサーを使おう） 6章　オリジナルロボットを作ろう （ロボット製作のための力学・機構/ 力学・機構のための数学的準備/ 力学の基礎/ 基本的な機構/ 車輪移動機構/ ロボットアームとエンドエフェクター） 7章　実践してみよう （ボタンを押してすぐに実行する/ 複雑な動作をプログラミングするためのテクニック/ ライントレース/ 線の検出） 8章　Open Roberta Lab （Open Roberta Labとは/ 画面の説明/ プログラミング/ 保存と読み込み/ シミュレーター/ ロボットの設定/Open Roberta Lab からEV3 を動かす） 付録A　リファレンス ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

★初版発行から多くの学校で採用されている定番テキストの改訂版★ 生成AIが世の中を席巻、ヒューマンインタフェースにも大きな影響を与えている中、AIの原理から最新動向までを平易に解説し、さらにパワーアップ！ ・「第5章　AIとユーザインタフェース」を新設し、AI技術の変遷から、ディープニューラルネットの原理、生成AIの原理、ユーザインタフェースのAI化などをとりあげ、わかりやすく解説した。 ・AIやロボットが製造業などで知的作業を代行しつつあり、医療分野，福祉分野，教育分野にもアシスト技術が進出している。また、人をアシストするオンラインコミュニケーションツールも私たちの生活に浸透した。これらユーザアシストの要素技術や特徴について、わかりやすく解説した。 ・プラットフォームデバイスとして、スマートフォンが定着した。いまや、若年層中心に主要な情報処理基盤はPCからスマートフォンになっている。そのため、本書でもスマートフォンを主要デバイスとして、そのユーザインタフェースについての解説を大幅に増やした。 【主な内容】 第1章　ヒューマンインタフェース概論 第2章　人間の情報処理モデル 第3章　ヒューマンエラー 第4章　人間サイドからの設計 第5章　AIとユーザインタフェース 第6章　入力系インタフェース 第7章　出力系インタフェース 第8章　インタラクティブシステム・アプリのユーザインタフェース 第9章　インタラクション設計 第10章　ユーザインタフェースデザイン 第11章　ユーザのアシスト 第12章　ユーザビリティ評価 第13章　インタラクションの拡張 第14章　ユニバーサルデザイン 第15章　ヒューマンインタフェースの新しい動きと諸課題

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ★いま物理学と密接に関わるデータサイエンスの世界に飛び出そう！ 統計の初歩から、ベイズ推定、MCMC、さらにはニューラルネットまで、 初めて活用する人に向けて物理学者ならではの視点で解説。 付録にPythonコードを付した。 【主な内容】 第0章　データサイエンス、機械学習……何が嬉しいの？ 第1章　推定と検定 第2章　高次元のモデルへ 第3章　ベイズモデリング 第4章　マルコフ連鎖モンテカルロ法 第5章　正則化とスパースモデリング 第6章　判別モデル 第7章　ガウス過程 第8章　ニューラルネットワーク 付録A　Pythonプログラム ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

★初学者向けの名著を100ページ増の大改訂！　ホイールダック２号は深層学習を手に入れた！★ ・全面的に記述を見直すも、第1版との連続性を最大限保ち、ますますパワーアップ！ ・「ニューラルネットワーク」の章を新設し、深層学習の歴史的位置づけ、CNN、RNNをわかりやすく解説した！ ・「確率的生成モデル」の章を新設し、強化学習・状態推定・教師なし学習などに関わる解説に芯を通すことができた！ まずは、この１冊から始めよう！ 【主な内容】 第1章 人工知能をつくり出そう　 第2章 探索(1)：状態空間と基本的な探索 第3章 探索(2)：最適経路の探索 第4章 探索(3)：ゲームの理論 第5章 計画と決定(1)：動的計画法 第6章 確率モデル(1)：確率とベイズ理論の基礎　 第7章 確率モデル(2)：確率的生成モデルとナイーブベイズ 第8章 計画と決定(2)：強化学習 第9章 状態推定(1)：ベイズフィルタ 第10章 状態推定(2)：粒子フィルタ 第11章 学習と認識(1)：クラスタリングと教師なし学習　 第12章 学習と認識(2)：パターン認識と教師あり学習　 第13章 学習と認識(3)：ニューラルネットワーク　 第14章 言語と論理(1)：自然言語処理　 第15章 言語と論理(2)：記号論理　 第16章 言語と論理(3)：証明と質問応答　 第17章 まとめ：知能を「つくる」ということ

【道具として使いこなす！】 膨大な観測データから普遍的な法則を抽出する手法とは？ 高校数学レベルから始まり、Python入門、TensorFlowによる実装、最新の論文まで踏み込む入門書。 【著者サポートページ】 https://github.com/akio-tomiya/intro_ml_in_physics 【目次】 第1章　データとサイエンス 1.1　物理学とデータサイエンス／1.2　最小2乗法とオーバーフィット／1.3　テイラー展開と振り子の等時性／コラム：武谷の三段階論 第2章　行列と線形変換 2.1　ベクトル、行列と線形変換／2.2　変換としての行列／2.3　行列に関する色々／コラム：計算量のオーダー 第3章　確率論と機械学習 3.1　確率の基礎事項／3.2　教師あり学習と教師なし学習、強化学習／3.3　確率変数と経験的確率、大数の法則／3.4　大数の弱法則の証明／3.5　カルバックライブラーダイバージェンス／3.6　尤度と赤池情報量基準、汎化／3.7　ロジスティック回帰 第4章　ニューラルネットワーク 4.1　ニューラルネットワークの概論／4.2　万能近似定理／コラム：新しい道具と新理論 第5章　トレーニングとデータ 5.1　ニューラルネットワークの入出力と学習／5.2　誤差関数と汎化、過学習／5.3　誤差関数の最適化・学習／コラム：次元の呪い 第6章　Python入門 6.1　Pythonによるプログラミング入門／6.2　Pythonと他言語の比較／6.3　NumPyとMatplotlib／6.4　Pythonでのクラス 第7章　TensorFlowによる実装 7.1　TensorFlow/Kerasとは／7.2　データやライブラリのロード／7.3　データの分割とニューラルネットワークの設計／7.4　学習／7.5　結果の評価／コラム：量子化という用語 第8章　最適化、正則化、深層化 8.1　最適化法の改良／8.2　過学習を防ぐ／8.3　多層化にむけて 第9章　畳み込みニューラルネットワーク 9.1　フィルター／9.2　畳み込みニューラルネット／コラム：知能と飛行機 第10章　イジング模型の統計力学 10.1　イジング模型／10.2　イジング模型のモンテカルロ法／10.3　熱浴法のPythonコードとデータの準備／コラム：統計力学と場の量子論 第11章　Nature Physicsの論文を再現しよう 11.1　論文について／11.2　データの前処理／11.3　実験

<人間と機械>を超えた、人工知能の新世界!計算機では対応できない問題は，ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシングを組み合わせて解決する!基本概念から技術的課題とその解決方法までをわかりやすく紹介。将来展望や研究動向も把握できる最適な一冊!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

機械学習分野に参入したい技術者･大学生を対象とし、機械学習技術の理解に必要なトピックに厳選した。イメージが掴めるように、図を多く掲載したから、わかりやすい。コンパクトなので初学者の教科書としても、最適!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

ガリレオ、デカルト以降、現代の原子核物理に至る近現代の「科学」＝客観科学は、「自然」を人間の外部としてコントロールしようとします。レヴィ＝ストロースはそれを「家畜化」と名付けました。その科学技術は、昨年この国で大惨事を引き起こしました。「科学」が覇権を握る近現代において、人類学や民俗学だけが、「科学」に細々と抗い、「野生型」の知識の豊かさが無尽蔵にあることを、明らかにしようとしてきました。その精神を引き継ぎ・発展させ、豊かで、具体的で、世界・自然と交感する新しい科学の創造を提示していきます。本書は、「野生の科学」の精神をもって、多岐に亘るテーマを扱っていきます。「科学」を乗り越えるインターフェイスの思想。「自然過程」で働く〈不思議な環〉を組み込んだ新しい人間科学。神話的思考による「ねじれ」、贈与的「新経済学」、「穴の幾何学」による「心的トポロジー」。柳宗理「民藝」運動、深沢七郎「普遍文学」。アール・ブリュット、アール・イマキュレ、現代美術と心の構造の関係、そして曼荼羅が表現する「心そのもの」。稲荷山（京都・伏見）、甲州（山梨）、熱海をアースダイビング。その上で、「土地」と脳の関係を「野生の地図学」として抽出します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ★誰でも無理なく学べるテキストの決定版！★ ・全学必修のデータサイエンス教育の「さきがけ」となった講義がついに書籍化。 ・文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベルプラス）」に採択された「信頼」と「実績」。 【主な内容】 第1部　社会におけるデータサイエンス 1章　社会におけるデータサイエンスの位置づけと活用事例 1.1　データサイエンス概論 1.2　言語教育にデータはどのように活用されるのか 1.3　データサイエンスと社会科学 1.4　ヒューマンコンピュータインタラクション 1.5　臨床医学・社会医学とデータサイエンス：ヘルスサービスリサーチの視点から 1.6　生物科学研究におけるデータサイエンス：発生生物学研究を例に 1.7　サッカーの上達にデータを活かす 1.8　データサイエンスとWeb 1.9　マテリアルズ・インフォマティクス 1.10　ロボティクスとAI 1.11　都市計画とデータサイエンス 1.12　ビジネスとデータサイエンス 第2部　データサイエンス入門 2章　データの種類と収集 3章　データの前処理 4章　データの管理 5章　高度なデータ活用とビッグデータ 6章　1つの質的データの解析 7章　2つ以上の質的データの解析 8章　1つの量的データの解析 9章　2つ以上の量的データの解析 10章　時系列データの解析 11章　データの可視化 12章　実際のデータ分析 13章　人工知能と機械学習 14章　データ倫理とAI倫理 【著者一覧】 名畑目 真吾／内藤 久裕／落合 陽一／田宮 菜奈子／ 堀江 健生／中山 雅雄／岡 瑞起／岩﨑 悠真／ 袖山 慶太郎／境野 翔／藤井 さやか／岡田 幸彦 川口 一画／滝沢 穂高／遠藤 結城／平田 祥人／ 三谷 純／天笠 俊之／五十嵐 康彦／今倉 暁／ 青砥 隆仁／福地 一斗／三末 和男／津川 翔／馬場 雪乃 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

ＡＩは、人間にはなれない。けれどもＡＩの進歩は、現代人の思考を変える。 現代科学の系譜をたどり、私たちの世界観を根本から覆す科学論！ 近年では、人間の知性を超えるＡＩが大真面目に考えられている。チェスや将棋のＡＩが人間を圧倒するだけではなく、将来は、様々な分野で機械が人間にとって代わるかもしれない。 実は、このＡＩの源流にあるのが、コンピューターの父フォン・ノイマンの影響のもと、二〇世紀の知的世界を席巻し、認知科学やＳＦに影響を与えた科学、サイバネティクスである。しかし、その起源には、現代科学と相反する思想が胚胎していた――。サイバネティクスの創始者ノーバート・ウィーナーの思想から、その歴史を現代までたどり直し、徹底することで、不確かな世界を生き延びるための生命の科学を立ち上げる。情報・生命・社会の未来を読み解くための、革新的な科学論！ 【目次】 はじめに 第１章　機械は人間になり、人間は機械になる？――サイバネティクスの旅路 １　第三次ＡＩブームの先に ２　コンピューティング・パラダイムの浸透 ３　原点としてのサイバネティクス 第２章　制御と循環のはざまで――胚胎された岐路 １　フォン・ノイマンの論理 ２　ウィーナーの憂慮 ３　ベイトソンの調和 ４　フェルスターの再帰計算 第３章　セカンド・オーダーへの浮上――観察することを観察する １　自己の制御を制御する ２　環境のトリビアル化 ３　認知的盲点 ４　ファースト・オーダーからセカンド・オーダーへ 第４章　オートポイエーシスの衝撃――生命システムとは何か １　生命の定義 ２　生物非機械論の確立 ３　生命現象としての認知 ４　説明の円環 第５章　現実はつくられる――構成主義の諸問題 １　現実の発明法 ２　グレーザーズフェルドのラディカル構成主義 ３　共同的な現実構成 第６章　情報とは何か――情報学としてのサイバネティクス １　サイバネティクスの情報観 ２　新しい情報学の台頭 ３　情報伝達というフィクション 第７章　まとめと展望――サイバネティック・パラダイムの行方 １　サイバネティクスと二つのパラダイム ２　ネオ・サイバネティクスの応用領域 注 参考文献一覧 おわりに

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、ディープラーニングを支え、ベースとなっている数学に焦点をあて、どのような仕組みで、どのように効いて、なぜ機能するのかの解説をしていきます。「ブラックボックス」と思われがちなディープラーニングの中身を理解していきます。 高校数学の知識を前提としながらも、必要な数学を復習しつつ、高校で習わない偏微分に関しては基本から必要な部分を解説して、ディープラーニングを支える数学の知識を学んでいきます。 「ディープラーニングという言葉は聞くが、どんなものなのか分からないので理解したい」「ブラックボックスと言われるディープラーニングの仕組みを知りたい」「ディープラーニングを学びたいけれど、数学の勉強のどこから手を付けていいか分からない」といった読者の興味に応える一冊です。 数学を学びながら、それがディープラーニングにどのように効いているのか分かることが重要です。その点を実感として理解することができれば、ディープラーニングの仕組みの本質が理解できたことにつながっていきます。そのためのディープラーニングの主要な概念の解説もしていきます。 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

『脳とクオリア』に書かれていることは、それなりにオリジナルなことだと信じている。刊行から二十年以上が経った今でも、類書はあまりない。内容も古くなっていない。それは、本書の価値であると同時に、意識研究、より広く言えば脳科学研究、さらには人工知能研究の現状を示しているとも言える。――「文庫版へのあとがき」より＊私たちの心の中で起こっていることは、すべてニューロンの発火である。これが、恐ろしく複雑な分子機械である脳の、単純な作動原理でもある。しかし、ニューロンがシナプス結合を通して、お互いに複雑に影響し合うことによって、私たちの心の中には、熱帯雨林の生態系のような豊かなクオリア（質感）が生じる。クオリアが多彩で、柔軟性に富んでいるということは、そのまま私たちの脳の中の情報処理の多彩さ、柔軟性の反映なのである。そして、この一つ一つのクオリアを、私たちの心は、他とは混同しようのない個性をもったものとして捉えている。つまり、私たちが感覚をとおして世界を認識するということは、クオリアの自己同一性を通して世界を認識するということである。クオリアという質的表現が、数字や量による表現とは比べ物にならないくらいの多様なものを感覚し、認識することを助けているのだ。自然科学としての「因果的自然」と、クオリアが表す「感覚的自然」――すなわち「脳」と「心」は、どのように結ばれるのか？　「クオリア」という感覚的自然にとっては自明な属性は、因果的自然と、どう結びつけることができるのか？　私が私であることの不思議、意識の謎に正面から挑む、科学者の主著！

私たちは「情報」なしで暮らすことはできません。スマホでニュースを確認する、メールやラインをチェックする。改札を電子マネーの端末で通り抜け、車内では画面に映る広告や駅名を見る。そして会社に着けば……といったように、あらゆる場所に、無数の形で情報はあふれています。 では、そもそも情報とは何でしょうか？　一昔前のように言語をモデルに理解するのでは、医療現場での生体反応データから宇宙空間における周波数データまでをすべて「情報」として捉えることはできません。つまり、それが何かをよく理解していないまま私たちは情報なしではありえない生活を送るようになっているのです。 本書は、こうした現状の中で「情報という問い」に正面から取り組みます。カーツワイル、ボストロム、テグマークを通して技術との関係の中で「人間」とは何かを確認し、マカフィーとブリニョルフソン、ズボフを通して社会の中での情報がもつ機能を捉え、フクヤマ、ハラリ、サンデルを通して政治との関わりを考察します。その上で改めて「情報」というものを哲学的に規定し、情報をめぐる課題を整理します。 最先端の議論の見取り図を得られるばかりか、そこから得られる知見を整理し、日常にどう役立てるのかまで示してくれる本書は、これまでになかった1冊と断言できます。 ［本書の内容］ 序　章　情報という問い 第I部　情報がもたらす未来 第1章　情報と技術の未来 一　カーツワイルのポスト・ヒューマン論 二　ニック・ボストロムのスーパーインテリジェンス論 三　マックス・テグマークの生命システム論 第2章　情報と経済の未来 一　マカフィーとブリニョルフソンによる第二のマシン・エイジ 二　ショシャナ・ズボフの監視資本主義 第3章　情報と政治の未来 一　フランシス・フクヤマと「テクノロジーの政治学」 二　マイケル・サンデルと「守るべき美徳」 三　ユヴァル・ノア・ハラリと「自由主義の擁護」 第II部　情報哲学の現在 第4章　情報の分析哲学 一　第一哲学としての情報哲学 二　機械情報の振る舞いを把捉するための情報概念の再定義 三　情報技術を再定義し、情報化された環境における生の条件を問う 四　知能とは何かを再定義する 第5章　情報の基礎づけ 一　生命情報、社会情報、機械情報 二　情報とは何か 三　情報学が揺さぶる哲学的思考 四　情報論的転回は大文字のパラダイムチェンジか 五　シグナルの存在論、シンボルの存在論 第6章　人工知能の身体性 第III部　情報の実践マニュアル 第7章　世界のセッティング 第8章　社会のセッティング 第9章　「人間」のセッティング

人間は自分たちだけで文明への階梯を上がって来たのではない。一万五〇〇〇年前、東南アジアいずれかの川辺での犬との共生。ニッチを見出す途上にあったお互いの視線の重なりが、弱点を補完し合い、交流を促し、文明と心の誕生を準備した。オオカミは人間を振り返らないが、犬は振り返る。人間は幻想や感情で判断するが、犬は論理的に判断する。犬は人の言葉を理解し、人の心を読み、人の窮地を救う――人間と犬、運命共同体としての関係の特異性と起源を探る。

対・社会主義／対・国家／対・前近代社会―― 対比するものや時代によって「資本主義」の意味は変わる。 市場経済・企業組織の変容、中国の台頭。 いま「資本主義」は、どんな現実をうつすのか？ 「市場」と「所有」のバランスにその本質を見出し、 歴史と概念から付き合い方を考える、AI時代の「資本主義の哲学」。 ＊ もちろん私たちは「資本主義」という言葉、概念にだけ関心があるわけではなく、そのような言葉で指示されている現実そのものに対してこそ深刻な関心があります。しかしながら我々は「資本主義」という言葉、概念なしにはその言葉が指し示す現実について考えることはおそらく不可能なのです。――「はじめに」より 　 【目次】 はじめに １　資本主義・対・社会主義 ２　資本主義とは何か ３　仕組み ４　核心 ５　ＡＩ時代の資本主義 おわりに 補論　資本主義と国家

｢考えるな、感じろ｣とブルース･リーは言った。計算を間違い、マニュアルを守れず、ふと何かが降りてくる。すべて知性の賜物である。今こそ天然知能を解放しよう。人工知能と対立するのではなく、想像もつかない｢外部｣と邂逅するために。

ライプニッツのモナドロジー、ベルグソン『物質と記憶』、ドゥルーズ『シネマ』『襞』……｢私の発生｣をめぐる思考をシミュレーションする! 本当に存在するものは何だろうか? 私の｢今･ここでの体験｣だろうか? それとも、他人からみた｢物質としての脳｣だろうか? もちろん、両方だろう。ところが、そう言った瞬間、｢私の｣体験と｢他人からみた｣脳を結ぶメカニズムが知りたくなる──ライプニッツのモナドロジー、ドゥルーズの思考を、コンピュータ･シミュレーションで展開。心身問題への新たなアプローチがはじまる! (講談社選書メチエ)

驚愕の研究、最前線！ 脳からコンピュータに意識を移す！！ 意識はどのように生まれるのか？ 生命科学最大の謎を解く、切り札がここに！ 意識のアップロードを可能にする秘策とは？ 永遠の命を得た意識は、何を感じ、何を思うのか？ 科学者人生を懸けた渾身の書！ 【本書の内容】 ・なぜニューロンの塊にすぎない脳に「意識」がわくのか ・「意識の解明」と「不老不死の実現」一石二鳥の妙案 ・右脳と左脳を切り離すと、二つの意識が現れる ・新型ブレイン・マシン・インターフェースで、脳半球と機械半球をつなぐ ・人工神経回路網に意識を移し替えることで、意識を解き明かす ・意識のアップロード後には、現実世界と見紛うばかりの世界が待つ ・アップロードされた「わたし」は「わたし」であり続けるか 【目次】 １章 　　死は怖くないか ２章 　　アップロード後の世界はどうなるか ３章 　　死を介さない意識のアップロードは可能か ４章 　　侵襲ブレイン・マシン・インターフェース ５章 　　いざ、意識のアップロード！ ６章 　　「わたし」は「わたし」であり続けるか ７章 　　アップロードされた「わたし」は自由意志をもつか ８章 　　そもそも意識とは ９章 　　意識を解き明かすには １０章 意識の自然則の「客観側の対象」 １１章 意識は情報か 神経アルゴリズムか １２章 意識の「生成プロセス仮説」 １３章 意識の自然則の実験的検証に向けて １４章 ＡＩに意識は宿るか １５章 意識のアップロードに向けての課題 １６章 20年後のデジタル不老不死

｢シンギュラリティ｣｢IoTで豊かな未来｣｢鉄腕アトム｣｢ターミネーター｣……私たちは、機械を愛し、憎んでいる。では機械のほうから｢私たち｣を見たらどうなる? テクノロジーで拡張し変容した私たちの姿を、｢将棋電王戦｣から科学技術論などを横断しながら見つめ、｢人間｣観の刷新を企図する試み。気鋭の人類学者が、｢現在のなかにある未来｣を探る、通快かつ真摯な思考!

機械学習は人工知能を支える技術の1つです。本書ではRaspberry Piを使いサポートベクトルマシンや多層ニューラルネットワークを体験。機械学習の概念の理解を目指します。最後はディープラーニングの演習も! Scikit-learn(機械学習)、keras(ディープラーニング)、OpenCV(画像処理)を使用。演習用プログラムはダウンロードできるので、プログラミング経験なしでもすぐはじめられます。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

この本は、人工知能技術の雇用・労働条件・生活に対するインパクトについて考察してみよう、というものではありません。むしろそこから一歩引いて、「我々は人工知能技術の発展が社会に、とりわけ労働に及ぼすインパクトについて考える際に、どのような知的道具立てを既に持っているのか？」を点検してみる、というところに、本書の眼目があります。――「はじめに」より　＊ＡＩ（人工知能）が人間の仕事を奪う――これは「古くて新しい問題」です。馬車は自動車になり、工場はオートメーション化される。技術(テクノロジー)は、いつの時代も仕事を変えるのです。では、ＡＩのインパクトは、これまでの機械化と同じなのか、決定的に違うものなのか。「労働」概念自体から振り返り、資本主義そのものへの影響まで射程に入れて検討します。

第三次ブームを迎えたAIの進化は、われわれの生活を避けようもなく変えつつある。自動運転、投資相談、医療診断など、以前では想像もできなかった領域にAIが入り込んでいく中で、30年以内にAIの知性が人間を超越する、という｢シンギュラリティ(技術特異点)｣仮説を唱える専門家さえいる。われわれを待っているのは｢薔薇色の未来｣なのか? 半世紀にわたってAIを間近で見てきた第一人者が投げかける大切な問い。

人間は成長するに従い言語コミュニケーション能力、運動能力を獲得していく。同様のプロセスをロボットに行わせることが研究されている。脳を代替させる演算装置にはアルゴリズム、数理モデルをつくり、目の代わりになる視覚センサ、運動器の代わりになる。人工知能研究者やロボット研究者の仕事は、「知能を創ること」とも言える。本書では、記号創発ロボティクスのアプローチを紹介し、知能のメカニズムに迫る。(講談社選書メチエ)

【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。

我々はこれまでとはまったく別の世界に生きている。 文章、画像、動画、音楽など、これまで人間しか作ることができないと考えられていたものを、簡単な指示を出すだけでAI(人工知能)が易々と作り出すようになった。実際に、インターネットはいつの間にかたくさんのAI生成物であふれている。 AI生成物について「そのまま使っても大丈夫なのか?」「他人の権利を侵害しないだろうか?」と不安になっている方も少なくないだろう。そう考えてしまうのは、AIが何かを作り出す際、人間が生み出したものをいわゆる「元ネタ」として利用していることを理解しているからに他ならない。本書のテーマである「知財」とは、ひっきりなしに目に飛び込んでくる文字、映像、なにげなく耳に入ってくる音楽など、AIの学習対象となり得る「元ネタ」の情報を含むものである。 そのほか、ふだん使用している服や靴、机やいす、テレビやスマホはもちろん、街中にあるビルやモニュメントなども「知財」に関係している。このように日常には「知財」があふれているが、そもそも「知財」とは何であろうか? 本書は「知財」を巡る現状と今後の方向性に関する最新知識を楽しく学んでいただくことで、一般の読者の皆さんの「知財」のリテラシーをアップグレードしてもらうことを目指したものである。様々な「知財」について網羅的に取り上げながら、我々が新しい時代にどう備えていくべきかについても解き明かしていきたい。 「 知財トラブル 」の地雷を 踏まないための基礎知識 あなたはわかりますか? ●AI 生成物に著作権はあるのか ●無制限にAI に学習をさせてもよいのか ●「○○風画像」はクリエイターの権利を侵害するのか ●『鬼滅の刃』の着物の柄の模倣は許されるのか ●流行語は商標登録できるのか ●「声」に権利はあるのか ●Ｖチューバーにはどんな権利があるのか

【松尾豊氏、絶賛！】 「脳とAIが融合する未来。怖いと感じるでしょうか、わくわくするでしょうか。 脳に知識をダウンロードできたら？　互いの脳をインターネットでつなぐことができたら？ ――そんな未来が可能になりつつあることを、本書は垣間見せてくれます。 グローバルな科学技術の進展と、それが産業化するときのスピード。 それに対し、自分たちがどう考え、どう備えないといけないのか。そんなことをこの本は問いかけてくれます。 著者の人間と技術への愛と好奇心、そして洞察に満ちた、読後になぜか心が温かくなるような良書です。 科学技術、そして我々の社会の未来を考える人、必読です。」松尾豊（人工知能研究者、東京大学大学院教授） 脳と人工知能をつないで「脳を改造」したら、何が起こるのか？ ・会話せずに相手に思っていることを伝えられる ・念じるだけでインターネット検索ができる ・睡眠を司る脳領域を刺激して、一瞬で深い眠りについたり目覚めたりできる ・食欲を司る脳領域を刺激して、苦労せずにダイエットできる ・脳の健康状態をAIがチェックして、うつになる前にメンテナンスしてくれる ・紫外線や赤外線が「見える」ようになる ・アインシュタインなど過去の偉人の“脳”を借りられる ・コンピュータ上に自分の脳を再現できる これは、SFの世界の話ではありません。 科学者たちが真剣に見据えている近未来なのです。 脳と人工知能の融合研究によって、 これまでは想像もできなかったような成果が次々と生まれ始めています。 計り知れない可能性を秘めた「脳」を持つ私たちは、 「身体」という物理的な制限から解放されるかもしれません。 二つの研究分野の最先端で、今何が起こっているのか。そして未来には何が起こるのか。 気鋭の脳研究者たちが「人類の限界」に挑む！ ■目次 イントロダクション ――２XXX年の未来予測 第１章 脳とAI融合の「過去」 第２章 脳とAI融合の「現在」 第３章 脳とAI融合の「未来」

脳科学が明かす日本語の構造。英語で"I love you."とは言っても、日本人は決して｢私はあなたを愛している｣などとは言わない。｢雨が降る｣を英語で言うと、"It rains."のように｢仮主語｣が必要になる。――これはどうしてか? 人工知能研究と脳科学の立場から、言語について実験と分析を重ねてきた著者が発見した新事実。それは、日本語の音声がもつ特徴と、主語を必要としない脳の構造とが、非常に密接な関係にあることだった。斬新な視点による分析と、工夫をこらした実験、先行研究への広範な検討を重ねて、主語をめぐる長年の論争に大きな一石を投じる、衝撃の書! (講談社選書メチエ)

フロイト=ラカンを超えてヴァージョン･アップ。｢私｣とはなにか。それはいかに作動し、｢経験｣を作り出し、自己を変容させるのか。｢システム｣をキーワードに、21世紀における新たな精神分析の構築を試みる。(講談社選書メチエ)

記憶の書き換え、意識のデータ化、潜在能力の活性化……SFに描かれる「脳の未来」は実現するのか？　第一人者が大真面目に検証！

なぜ、私たちは「特別」なのか？――その答えはここにある。 心のはたらき、知性、ひらめき…… ニューロンだけではわからなかった、 「人間らしさ」を生み出す、知られざる脳の正体 脳のはたらきは、ニューロンが担っている ――この常識が覆されようとしている。 脳の中には、知られざる「すきま」があり、 そこを舞台に、様々な脳活動が繰り広げられていたのだ。 細胞外スペースに流れる脳脊髄液、 その中で拡散する神経修飾物質や細胞外電場、 そして、脳細胞の半分を占めるグリア細胞。 私たちの心や知性の源は、ここにあるかもしれない。 「神経科学の王道」に挑む、新しい脳科学が誕生！ ◆おもな内容 ・寝ている間に流れる「水」が脳内を掃除している ・認知症と脳を流れる水、睡眠の意外な関係 ・脳の若さの秘訣は「すきま」にあった！？ ・脳の「すきま」に拡散する物質が気分を決める ・ワイヤレス伝送のような脳の信号伝達があった！ ・電気を流すと頭が良くなる？　神経回路がシンプルな人ほどIQが高い？ ・知性やひらめきと関係する「もう一つの脳細胞」 ・脳科学から考える、脳を健康に保つ方法 ……など ◆目次 プロローグ　「生きている」とはどういうことか 第１章　情報伝達の基本、ニューロンのはたらき　――コンピュータのように速くて精密なメカニズム 第２章　「見えない脳のはたらき」を“視る”方法　――脳研究はどのように発展してきたか 第３章　脳の「すきま」が気分を決める？　――細胞外スペースは脳の“モード”の調整役 第４章　脳の中を流れる「水」が掃除をしている？　――脳脊髄液と認知症の意外な関係 第５章　脳はシナプス以外でも“会話”している？　――ワイヤレスな情報伝達「細胞外電場」 第６章　頭が良いとはどういうことか？　――「知性」の進化の鍵を握るアストロサイト エピローグ　「こころのはたらき」を解き明かす鍵　――変化し続ける脳内環境が生み出すもの

近代的思考の限界を超える! "脳が世界を見ている"のではない! あなたの心は"環境"に広がっている! 心は身体の中に閉じ込められてはいない。知覚は脳に投影されるものではない。そして、自由とは知覚する世界を探索することである──。心の哲学やアフォーダンス理論、認知科学、脳性まひと自閉症の当事者研究などの最新の知見が、私たちの世界の見方を根本的に刷新する! (講談社選書メチエ)

グローバリゼーションの時代、国家とメディアの関係は敵対か、はたまた共存か? IT技術は〈人間〉への福音か、それとも呪いか? ──来るべき世界における権力･メディア･人間の関係を根底から考察する。(講談社選書メチエ)

我々が信じる合理的選択、科学的認識、論理的思考は、絶対的なものではない！　世界の根源に関わる事象と密接に関連する人間の「理性の限界」と可能性をディベート形式で平易に描く論理学入門書。

実用度ナンバーワン言語のPythonをはじめよう! Pythonは、AIの開発やデータ分析、統計など何かと話題の分野で必須のプログラミング言語です。本書では、3つのプログラムを作り、動かしながらPythonの基本からちょっとした応用を学びます。1つ1つの手順を丁寧に解説するので、書いてあるとおりにプログラムを作っていくだけで自然とPythonの使い方や特長をマスターできます。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

爆発的な技術進化の時代、｢明日｣はどうなっているのだろう? 人工生命×アンドロイド、白熱の議論と｢機械人間オルタ｣の全貌。

21世紀の現代の善と悪の原点こそ、フォン・ノイマンである。彼の破天荒な生涯と哲学を知れば、今の便利な生活やAIの源流がよくわかる！ 「科学的に可能だとわかっていることは、やり遂げなければならない。それがどんなに恐ろしいことにしてもだ」 彼は、理想に邁進するためには、いかなる犠牲もやむを得ないと「人間性」を切り捨てた。 ＜本書の主な内容＞ 第１章　数学の天才 ――ママ、何を計算しているの？ 第２章　ヒルベルト学派の旗手 ――君も僕もワインが好きだ。さて、結婚しようか！ 第３章　プリンストン高等研究所 ――朝食前にバスローブを着たまま、五ページの論文で証明したのです！ 第４章　私生活 ――そのうち将軍になるかもしれない！ 第５章　第二次大戦と原子爆弾 ――我々が今生きている世界に責任を持つ必要はない！ 第６章　コンピュータの父 ――ようやく私の次に計算の早い機械ができた！ 第７章　フォン・ノイマン委員会 ――彼は、人間よりも進化した生物ではないか？ ＊＊＊＊＊＊＊＊ ノイマンがいかに世界を認識し、どのような価値を重視し、いかなる道徳基準にしたがって行動していたのかについては、必ずしも明らかにされているわけではない。さまざまな専門分野の枠組みの内部において断片的に議論されることはあっても、総合的な「フォン・ノイマンの哲学」については、先行研究もほとんど皆無に等しい状況である。 　そこで、ノイマンの生涯と思想を改めて振り返り、「フォン・ノイマンの哲学」に迫るのが、本書の目的である。それも、単に「生涯」を紹介するだけではなく、彼の追究した「学問」と、彼と関係の深かった「人物」に触れながら、時代背景も浮かび上がるように工夫して書き進めていくつもりである。 ――「はじめに」より ＊＊＊＊＊＊＊＊ 　ノイマンの思想の根底にあるのは、科学で可能なことは徹底的に突き詰めるべきだという「科学優先主義」、目的のためならどんな非人道的兵器でも許されるという「非人道主義」、そして、この世界には普遍的な責任や道徳など存在しないという一種の「虚無主義」である。 　ノイマンは、表面的には柔和で人当たりのよい天才科学者でありながら、内面の彼を貫いているのは「人間のフリをした悪魔」そのものの哲学といえる。とはいえ、そのノイマンが、その夜に限っては、ひどく狼狽(うろた)えていたというのである。クララは、彼に睡眠薬とアルコールを勧めた。　　　　　　　　　　 ――第５章「第二次大戦と原子爆弾」より ＊＊＊＊＊＊＊＊ 人類史上　最恐の頭脳！

チャットGPTに代表される生成AIは、機能を限定されることなく、幅広い学習ができる汎用性を持っている、そのため、将来、AIが何を学ぶかを人間が制御できなくなってしまう危険は否定できない。しかし、だからといって、AIが自我や意識を獲得し、自発的に行動して、人類を排除したり、抹殺したりするようになるだろうか。この命題については、著者はそのような恐れはないと主張する。少なくとも、現在の生成AIの延長線上には、人類に匹敵する知能と自我を持つ人工知能が誕生することはない、というのだ。 その理由は、知能という言葉で一括りされているが、人工知能と私たち人類の持つ知能とは似て非なるものであるからだ。 実は、私たちは「そもそも知能とはなにか」ということですら満足に答えることができずにいる。そこで、本書では、曖昧模糊とした「知能」を再定義し、人工知能と私たち人類が持つ「脳」という臓器が生み出す「ヒトの知能」との共通点と相違点を整理したうえで、自律的なAIが自己フィードバックによる改良を繰り返すことによって、人間を上回る知能が誕生するという「シンギュラリティ」（技術的特異点）に達するという仮説の妥当性を論じていく。 生成ＡＩをめぐる混沌とした状況を物理学者が鮮やかに読み解く 本書の内容 はじめに 第０章 生成ＡＩ狂騒曲 第１章 過去の知能研究 第２章　深層学習から生成ＡＩへ 第３章　脳の機能としての「知能」 第４章　ニューロンの集合体としての脳 第５章　世界のシミュレーターとしての生成Ａ 第６章　なぜ人間の脳は少ないサンプルで学習できるのか？ 第７章　古典力学はまがい物？ 第８章　知能研究の今後

【死生観が一変する〈現代人のための生物学入門〉！】 生命の死には、重要な意味がある。 遺伝子に組み込まれた「死のプログラム」とは？ なぜ、私たちは“死ななければならない”のでしょうか？ 年を重ねるにつれて体力は少しずつ衰え、肉体や心が徐々に変化していきます。 やむを得ないことだとわかっていても、老化は死へ一歩ずつ近づいているサインであり、私たちにとって「死」は、絶対的な恐るべきものとして存在しています。 しかし、生物学の視点から見ると、すべての生き物、つまり私たち人間が死ぬことにも「重要な意味」があるのです。 その意味とはいったい何なのか――「死」に意味があるならば、老化に抗うことは自然の摂理に反する冒涜となるのでしょうか。 そして、人類が生み出した“死なないAI”と“死ぬべき人類”は、これからどのように付き合っていくべきなのでしょうか。 ■主な内容 ・恐竜が絶滅してくれたおかげで、哺乳類の時代が訪れた ・宇宙人から見た「地球の素晴らしさ」とは ・地球上で最も進化した生物は昆虫である ・遺伝物質DNAとRNAの絶妙な関係 ・「死」も、進化が作った仕組みである ・ヒトだけが死を恐れる理由 ・“若返る”ベニクラゲの不思議 ・超長寿のハダカデバネズミは、なぜがんにならないか ・ヒトの老化スピードが遅くなっている理由とは？ ・「若返り薬」の実現性 ・少なめの食事で長生きできる理由 ・老化細胞は“毒”をばらまく ・テロメアの長さと老化は関係ない？ ・生物学的に見ると、子供が親よりも「優秀」なワケ ・ヒトが生きる目的は、子孫を残すことだけではない ・“死なないAI”を生み出してしまったヒトの未来 ・有限の命を持つからこそ、「生きる価値」を共有できる ・私たちは、次の世代のために死ななければならない ――すべての生き物は「死ぬため」に生まれてくる。 第１章　そもそも生物はなぜ誕生したのか 第２章　そもそも生物はなぜ絶滅するのか 第３章　そもそも生物はどのように死ぬのか 第４章　そもそもヒトはどのように死ぬのか 第５章　そもそも生物はなぜ死ぬのか

大好評『理性の限界』の著者による熱く楽しい哲学ディベート第２弾。本書では、ウィトゲンシュタインらの論を紹介しつつ、人間の知的営為の基本である「言語」「予測」「思考」の限界と可能性に迫る。

「意識」は「コピー」できるか？ 人工知能に「意識」は生まれるか？ 茂木健一郎が、自身のメインテーマである「意識」と「クオリア」について、 16年の沈黙を破って書き下ろした、新たな代表作にして問題作！ 人工知能の研究の進展が目覚ましい。 だが、人間は、なぜ人工知能を生み出すのだろうか？ その根底にあるのは、自分の「似姿」をつくろうとする本能である気がしてならない。 人間は、その知性を通して、「万物の霊長」たる地位を確立してきた。 そのような人間の知性の一つの究極の応用として、人工知能の研究、開発がある。人工知能の研究には、もちろん、実用的な意義も大きいが、それに加えて人間が自分自身の成り立ちを理解するという意義もある。 人工知能は、私たちの「鏡」なのだ。 その「鏡」の中には、果たして、「クオリア」に満ちた私たちの「意識」もまた、映っているのだろうか？ 人工知能をつくることは、「人工意識」を生み出すことにつながっていくのだろうか。　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＜本文より＞ ☆本書で考察するテーマの一部 〇眠る前の「私」と、目覚めた後の「私」はなぜ同じなのか？ 〇私たちは、「ホモサピエンス」（知性を持つ人間）である以上に「ホモコンシャス」（意識を持つ人間）である。 〇物質に過ぎない脳から、「意識」や「クオリア」が生まれてくる不思議。 〇「意識」は「コピー」できるか？ 〇「人工意識」をつくることは可能か？　 〇人工知能が生成した文章は、「どこにもたどり着かない」？ 〇統計的アプローチでは、「意識の謎」の解明はできない。 〇人工知能をめぐる議論に、ときに驚くほど終末感が漂うのはどうしてなのか？ 〇記憶を「外套」だとすると、脳は、その外套を引っ掛けておくための壁に打たれた「釘」に過ぎないという考え方。 〇「私」という「意識」は、この宇宙の全歴史の中で一回だけのものであり、一度死んでしまえば二度と戻らないという「セントラルドグマ」は正しいのか？

■■■■■■■■■■■■■■■■ 経済安全保障の最優先課題 「量子コンピュータ」について わかりやすく解説した入門書！ ■■■■■■■■■■■■■■■■ 自動車・金融・化学・製薬・物流 メタバース・ＡＩ…… 量子コンピュータは 世界をどう変えるのか？ ■■■■■■■■■■■■■■■■ いま世界各国では、既存のスーパーコンピュータを 遥かに凌ぐとされる「量子コンピュータ」の 大規模な開発プロジェクトが進み始めている。 本書はそれを無条件に肯定したり、あるいは 逆に頭ごなしに否定するといった内容ではない。 量子コンピュータの基本的な原理から産業的側面、 さらには社会・政治的インパクトに至るまで、 多面的な事実を積み上げ考察を加えることにより、 その際どい実現可能性を検証していくのが 本当の狙いである。 はたして「夢の超高速計算機」は 本当に実現するのかーー。 ■■■■■■■■■■■■■■■■ ＩＢＭ，グーグル、 マイクロソフト、アマゾン…… ビッグテック参入のウラで 報じられていない実態とは？ ■■■■■■■■■■■■■■■■ ・・・本書のおもな内容・・・ 第1章　巨額の投資対象に変貌した「科学の楽園」 ――量子コンピュータとは何か 「経済安全保障」の最優先課題 これから高まる“量子人材”の必要性 2023年が実用化へのターニングポイント グーグルvs.ＩＢＭの激しい応酬 別路線を歩むマイクロソフトの意図 猛追するアマゾンの焦り　ほか 第2章　現実離れした「量子コンピュータ」のしくみ ーー謎の超高速計算機はどう動いているのか 量子力学の基本法則 全知全能の神ですらわからない「真の不確実性」 量子ビットの作り方 量子コンピュータ開発の技術的難題 量子コンピュータ＝汎用性が高いとは言えない理由 巡回セールスマン問題、ＮＰ困難問題は解けるのか？　ほか 第3章　量子コンピュータは世界をどう変えるのか 【自動車】渋滞を解消しサプライチェーンの最適化 【金融】投資ビジネスの競争優位性を高める 【化学】最適な組み合わせを見つけバッテリー開発に活かす 【製薬】創薬にかかる膨大な時間とコストを圧縮 【物流】配達ルートや輸送手段の効率化 【メタバース】巨大な仮想経済圏を難なく支える超並列コンピューティング 暗号破りコンテストの結果と次世代暗号導入を急ぐ理由 暗号をめぐる中国と米国の駆け引き　ほか

生命とは何か。この根源的な問いに迫るために、いま、わからないなら自分でつくってしまおうというアプローチが有力視されている。いわば、時計がなぜ動くかを知るにはとにかくつくって、そこからしくみを考えよう、という発想だ。「合成生物学」と呼ばれるこの新しい考え方が、いま先端をゆく生命科学者の間で大きなトレンドとなっている。本書は、合成生物学に取り組む研究者たちを横断的に取材して歩き、それぞれの生命観に迫ることで「生命とは何か」を輻輳的に考える試みであり、科学に造詣が深く、ＳＦからノンフィクションまで縦横無尽に手掛ける著者ならではの意欲的企画である。人工生命を供養する墓を建てたり、クックパッドに生命のレシピを投稿したり、「つくったときやばいと感じたら生命」と嘯いたり、微生物のゾンビやフランケンシュタインをつくったりと、各人各様の生命観、そして彼らの中の神や哲学らしきものとが織りなす、いま最もスリリングな生命探求。ブルーバックスウェブサイトで１年余り連載した「生命1.0への道」の書籍化！

飛躍的な進歩を遂げている機械学習を、難解な数式・プログラミングなしで解説する画期的入門書！ 中学数学の知識だけでAIのエッセンスがわかる。 近年、著しい進歩を続ける機械学習。センター入試の英語の試験では機械学習を使うことで、200満点中185点をとることに成功し、将棋や囲碁ではもはや人間が太刀打ちできないレベルの能力を獲得。画像処理にいたっては、フェイク画像はもちろんのこと、オリジナルのキャラクターを造形できるところまで到達している。今後のビジネスや研究を続けていくうえでもはや無視できない存在になりつつある「機械学習」だが、言葉ばかりが先走りして、その本質を理解している人はごくわずかだ。「機械学習」とはいかなるものか、なぜ、近年飛躍的な進歩を遂げることができたのか。機械学習の専門家であり、科学出版賞を受賞した書き手として知られる田口善弘氏が、難解な数式やプログラミングをいっさい使うことなく、機械学習の本質を丁寧に解説する。 本書が取り扱う機械学習の手法 ・ｋ近傍法 ・主成分分析 ・多次元尺度構成法 ・線形回帰 ・線形判別 ・ロジスティック回帰 ・マルコフ過程 ・決定木 ・ベイジアンネットワーク ・カーネルトリック ・ニューラルネットワーク ・深層学習（ディープラーニング） ・CNN ・モンテカルロツリーサーチ ・GAN ・BERT ・量子暗号 ・量子アニーリング

AIが｢学ぶ｣とは、｢考える｣とは、｢判断を下す｣とはどんなことなのか。つまり、人工知能の思考構造がどうなっているのかを、基本から学びます。｢深層学習とは何か｣｢画像認識の原理とは｣｢評価関数の意味｣｢完全解析の思考法｣など、最新技術の核心にも触れていきます。さらに、囲碁のAlphaGo、チェスのDEEP BLUEなど、対戦型AIの進化を振り返ることからも、｢人工知能(AI)とは何か｣に迫ります。

｢人工光合成｣は太陽ネルギーと水を原料にして、水素などの高エネルギー物質を創り出す技術です。温暖化の原因とさえる二酸化炭素を抑え、再利用することで、環境にもやさしいエネルギーです。日本人が発明したこの技術こそ、地球のエネルギー問題を救えると世界中から注目されています。2050年の実用化をめざすプロジェクトの全容をわかりやすく解説します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 すべてのものの未来は既に確定しているか？　原因から生じる結果は本当に一つか？　あらゆるものが筋書きどおりに動いているとする因果律の絶対性を破る革命的物理理論・不確定性原理を考察。たとえ話がとてつもなく面白く、わかりやすい！　（ブルーバックス・2002年9月刊）

埋もれたままの古典的な数学の未解決問題はもはや人工知能に任せるしかないのか?! 物議をよんだ未解決問題は｢解決した｣と言えるのか? 現代の視点から再考する。

「この本では、生物の形態を、一般にヒトがどう考え、どう取り扱うかについて、私の考えを述べた。いままで、形態そのものを扱った本は多いが、こういう視点の本はないと思う。」 生物の形に含まれる「意味」とはなにか？　形を読むことは、人間の思考パターンを読むことである。解剖学、生理学、哲学から日常まで、古今の人間の知見を豊富に使って繰り広げられる、スリリングな形態学総論。ものの見方を変える一冊！

人間の愛は「不合理」なもの？　自由だと勝手に信じている人間が実際には「不自由」？　なぜ人間は生まれて死ななければならないという「不条理」に遭遇しているのか？　そもそも、人間とは何か……？　「行為」「意志」「存在」の限界をテーマに、行動経済学者や認知科学者、進化論者、実存主義者など多様な分野の学者にカント主義者や急進的フェミニスト、会社員、運動選手、大学生も加わり、楽しく深く広い議論を繰り広げる。

デジタル時代の今、ネット上は過度に加工された顔であふれている。これはテクノロジーの急速な発展がもたらした、新たな現代病なのかもしれない――なぜ、人間は“理想の顔”に取り憑かれるのだろうか。そのカギとなる「脳の働き」に最新科学で迫る。そこから浮かび上がってきたのは、他者と自分をつなぐ上での顔の重要性と、それを支える脳の多様で複雑な機能の存在だった。 鏡に映る「自分の顔」が持つ、新たな意味にあなたは驚くかもしれない。 【本書のおもな内容】 ・脳の底に横たわる、巨大な「顔認識ネットワーク」 ・加工写真に反応する脳の部位とは ・人が覚えている顔の数は…推定５０００人！ ・卒業アルバムを懐かしがるのは高度な能力 ・偶然できた模様や形が「顔」に見えるふしぎ ・「つらい時ほど、笑顔」は間違い？ ・赤ちゃんはサルの顔も見分けられる？ ・「真の笑顔」と「偽の笑顔」 ・まるで実在する人物。人工知能がつくりだす「存在しない顔」 ・顔が果たす「通路」の役割とは 【目次】 第１章　顔を見る脳の仕組み 第２章　自分の顔と出会うとき 第３章　自分の顔に夢中になる脳 第４章　自己と他者をつなぐ顔 第５章　未来社会における顔

科学者であり芸術かでもある著者が最新の脳研究から新たな境地に挑む! 芸術脳は生まれつきではなく、シナプスの可塑性にもとづく学習と記憶によって後天的につくり出されるという。脳内に形成される外界の世界(再現的世界)と脳内に情報を創発させる情報創成の世界が干渉し合うことで、新たな創造の世界が生み出されるという。内と外の世界のつなぎ方次第であなたも芸術家になれる!? (ブルーバックス･2015年11月刊)

心の奥の「もう一人の自分」と対話する時、 直観と論理が融合した“最高の思考力”が生まれる。 あなたは自分の中に 「天才」がいることに気がついているか？ ・・・ 物事を論理的に考え、考え、考え抜いていくとき、 突如、直観が閃くということがしばしば起こる。 逆に、直観的に閃いたことであっても、その現実性を論理的に 検証していくということは不可欠であり、また、組織内で合意を得るためにも、 その直観を論理に落として説明できることも極めて重要な能力である。 筆者は、永年、様々な「思考のプロフェッショナル」を 見てきたが、実は、彼等は、「論理思考」にも「直観思考」にも強く、 その中間にある様々な思考法にも熟達し、 それらを混然一体として縦横に駆使しながら、思考を深めていた。 はたして、どうすれば「深く考える」ことができるのか。 いかにして直観力を身につければいいのか。 「考えが浅い」「勘が悪い」とは、いったいどういうことなのか。 すべてのビジネスパーソンに捧ぐ、思索の極意。 ・・・・・ 【本書の主な内容】 ■第1部 深く考えるための「七つの思考法」 　・問題の「循環構造」を俯瞰しながら考える 　・問題の「矛盾」を解決しようとしないで考える 　・橋のデザインを考えるのではなく、橋の渡り方を考える 　・専門知識で考えるのではなく、専門知識を横断して考える 　・本で読んだ知識ではなく、体験から掴んだ智恵で考える 　・自分の中に複数の人格を育て、人格を切り替えながら考える 　・心の奥の「賢明なもう一人の自分」と対話しながら考える ■第2部「賢明なもう一人の自分」と対話する「七つの技法」 　・まず、一度、自分の考えを「文章」に書き出してみる 　・心の奥の「賢明なもう一人の自分」に「問い」を投げかける 　・徹底的に考え抜いた後、一度、その「問い」を忘れる 　・意図的に「賢明なもう一人の自分」を追い詰める 　・ときに「賢明なもう一人の自分」と禅問答をする 　・一つの「格言」を、一冊の「本」のように読む 　・思索的なエッセイを「視点の転換」に注目して読む ■第3部「賢明なもう一人の自分」が現れる「七つの身体的技法」 　・呼吸と整え、深い呼吸を行う 　・音楽の不思議な力を活用する 　・群衆の中の孤独に身を置く 　・自然の浄化力の中に身を浸す 　・思索のためだけに散策をする 　・瞑想が自然に起こるのを待つ 　・全てを託するという心境で祈る

なぜイノベーションはシリコンバレーで起こるのか? IoT時代に入り、Googleはどんな未来を描いているか? 大望を語る起業家、それを後押しする若き投資家、そしてITの巨人Google、Amazon、Facebook……彼らの合い言葉は｢Better World｣｢Better Future｣。彼らを突き動かす力の源を解き明かす渾身の論考! (講談社現代新書)

短歌ＡＩを開発しながら考えた、人間だけにできること、ＡＩにしかできないこと。 「型」と「らしさ」を身につけるには？ ＡＩが学んでいく姿から、短歌の面白さも見えてくる！

近年、「自閉症」について多くの書物が書かれ、論じられるようになっています。これは、21世紀になって突出してきた現象で、20世紀にはなかったものです。しかもこれは、日本に限った話ではないのです。 著者は、21世紀という時代の1つの特徴が、この「自閉的傾向」の突出化には現れているのではないかと考えています。その1例に伊藤若冲のブームがあります。前世紀まで若冲は「奇想の画家」として、美術史においてはアウトサイダー的な存在に過ぎませんでした。ところがその彼が、今では昨今の「日本美術ブーム」を引っ張る存在になっています。あるいは、『君の名は』『天気の子』が立て続けに大ヒットになったアニメ作家の新海誠。彼の作品もその「自閉症的」傾向が初期の段階からしばしば指摘されていました。 この2人に共通するのは、ディテールへの過剰なまでのこだわりです。それゆえに画面は異常なまでに高精密になり、と同時に非常にフラットなものになります。一言で言えば、非常にデジタルな感じがするのです。デジタルとは、完璧なコピーと同一なものの繰り返しが可能になる技術ですが、この「高精密」で「完璧に同一なもの」の繰り返しこそは、まさに自閉症者が大好きなものです。現代アートに革命を起こしたアンディー・ウォーホールを早い例として、｢ミニマルアート」と呼ばれるものの現代美術、現代音楽における流行も、この同じ時代の「好み」に即したものなのではないでしょうか。 そしてこの時代精神をもっとも端的に表すのが、コンピュータの存在です。開発の祖に当たるチューリング、ノイマンから始まって、スティーブ・ジョブスやフェイスブックのザッカーバーグなど、IT、AIに関わる科学者、技術者に「自閉症的傾向」が強いことは、つとに指摘されている通りです。というか、そのような人たちの存在があってこそ、コンピュータ的なものは、ここまでの洗練を見たのです。いまや「デジタル的なもの」は、否応もなく21世紀人の感性の基盤になった感があります。とすればその底に自閉症的な美意識が伏在しているのは、むしろ当然ではないでしょうか。 本書は、上記の視点のもと、21世紀という時代そのものの「自閉症的傾向」を明らかにするものです。

ひとりでは何もできないロボットとともに、コミュニケーションについて考えてみた――。人とロボットの持ちつ持たれつの関係とは? 自分ではゴミを拾えない〈ゴミ箱ロボット〉。人の目を気にしながらたどたどしく話す〈トーキング･アリー〉、一緒に手をつないで歩くだけの〈マコのて〉……。 〈弱いロボット〉の研究で知られる著者が、自己、他者、関係について、行きつ戻りつしながら思索した軌跡。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ワイヤ駆動のヒューマノイドが、実はウマにそっくりだった!　自走するお掃除ロボットは「生きた化石」に酷似していた!　ガラスを割らずに掴むロボットハンドが似てしまった、人体の意外な一部とは?　技術の粋を詰め込んだ先端ロボットが、なぜか生き物の体構造に近づいていく――。工学の視点から初めて見えてくる「生体」の精巧な力学構造を解き明かし、生き物の限界を超えるロボット機構学の挑戦を語る。(ブルーバックス・2012年4月刊)

物質からできている脳に、意識が宿るなら、究極のコンピュータは意識をもつか? 脳とコンピュータは、どこが同じで、どこが違うのか? 人間は、意識をもつコンピュータを創ることはできるのか? それとも、脳は永遠のミステリーなのだろうか? 脳とコンピュータを比較しながら、認識、知能、意識の根本に迫る、脳科学とコンピュータ科学のユニークな入門書。

インターネットやスマホの普及によって流通する情報量は飛躍的に増加した。われわれのまわりを飛び交う全情報量の0.004%しか受け止めていないとしたら、この情報化社会の中で生き残ることができるのか? 進化の過程で膨大な数の遺伝子を取捨選択し、脳を大きくしながら記憶を捨て去ってきた人類が次にすべきことは? 生命科学と脳科学からそのヒントを探る。(ブルーバックス･2015年2月刊)

新型コロナウイルスのパンデミックに伴い、 グーグルやアップル、フェイスブックなど巨大ＩＴ企業が、 得意のクラウド業務システムを自社活用して、 従業員にテレワーク（在宅勤務）を呼びかけた。 にもかかわらず、その試みが 必ずしもうまくいっていないのはなぜか？ グーグルとアマゾンという、世界をリードする2大企業は なぜＡＩを駆使した「仕事自動化」より、 精神的・人間的な要素を重要視しているのか？ ・・・・・ いま世界各国で増えている新たな職業、 アメリカで自動運転車が憎まれている理由、 医療に応用される「ワトソン」の限界とは？ はたして、ＡＩが切り開く未来は、 本当に私たちを「幸せ」にするのだろうか？ ・・・・・ ＡＩやロボットが人間の労働者を置き換えるのではなく、 両者が共存共栄を図るにはどうしたらいいか。 人と高度技術の関係が今ほど問われる時代はかつてなかったでしょう。 それを考える一助になることを願って、この本は書かれました。 本書はまた、ここ数年で急激に盛り上がったＡＩブームの後日談、 ないしは冷静な評価・総括でもあります。 筆者は２０１５年に著した『ＡＩの衝撃　人工知能は人類の敵か』（講談社現代新書）の中で、 高度な数理統計学や脳科学をベースに急激な進化を遂げたディープラーニング、 あるいは世界の自動車産業を根底から覆す自動運転技術、 さらにはグーグルが開発中の人型ロボットなどＡＩ開発の最前線を紹介しました。 今、振り返れば当時はＡＩブームの走りとも言える時期でしたが、 その後、ブームが過熱する中で、ＡＩが全人類の知能を凌駕するシンギュラリティ（技術的特異点）や ＡＩ万能論、あるいはＡＩやロボットに仕事を奪われる新種の雇用破壊、 はてはＡＩによる人類絶滅の危機など、 プラスとマイナス両極端のイメージが社会に形成されました。 それらの中には、現実離れしたものも少なくありません。 当時から５年余りが経過した今、実際のＡＩあるいは自動運転車や次世代ロボットは どんなフェーズにあるのでしょうか？ 本書はそれらの現状や実力をつぶさに見ていきます。 ・・・・・ 【本書のおもな内容】 第1章　誰のための技術革新なのか？ 第2章　自動運転車はなぜ人に憎まれるのか？ 第3章　AＩロボットの夢と現実 第4章　医療に応用されるＡＩ 第5章　私たちの生産性や創造性はどう引き出されるのか

ビッグデータ、という単語を聞いたことのある人は多いかもしれない。しかし、これによっていったい何ができたり、どんなことがわかったりするのかを知らない人は、まだまだ多いのではないか？私たちが本書で示していくことは、ビッグデータが、これからのビジネスを考えるうえで、また、あなたの生活をより快適なものにするために、こんなにも役に立つのか、という驚きと発見である。今後は、すべての産業が「データ×ＡＩ化」していく。ネットとリアルは別個の世界であるどころか、切り離しえないものであり、今後ますますその連関が密接なものとなっていくことは間違いない。このような時代に生きる人々にとって、変革のカギとなるデータについての皮膚感覚的な理解が欠如していることは、致命的と言わざるを得ない。データを正しく理解する力（＝データ・リテラシー）は、リアルな現実世界を生きていくうえで、もはや「常識」として身に着けておくべき必須のツールとなる。データを分析し、意思決定に役立てていく「データ・ドリブン」の思考力、分析力、情報科学の基本、データの力を解き放つ力――これらをしっかりと会得し、応用できる人だけが、これからの社会を生き抜いていけるのだ。さあ、私たちが分析した以下の新事実を読んで、データの魅力と無限の可能性を体感してみよう！第１部　ビッグデータは、「深層」を描き出す１―１　新社会人は４月に「モットーとは」、５月に「新入社員　辞めたい」、6月に「恋活」と検索する１―２　ママは、生後１０２日目にわが子をモデルへ応募したくなる１―３　「頭が痛い日本人」が最も多い時刻は、17時である１―４　矢沢永吉と郷ひろみは、双子レベルの「そっくりさん」１―５　日本は、「東京」と「それ以外」の２つの国からできている幕間劇１―６　音楽ＣＤが売れる時、サバの漁獲量が増える――擬似相関とは何か？第２部　ビッグデータは、こんなに役立つ２―１　これからの「混雑ぶり」がわかり、移動のストレスが消える２―２　救援活動をスムーズに進める、「隠れ避難所」を探せ！２―３　リニアで日本はどれだけ狭くなるのかを、実際に見てみよう２―４　政治への関心が薄い日本人の注目を一挙に集めた、「令和」発表の瞬間２―５　検索量を分析すると、選挙の議席数予測は96％も的中する２―６　今の景気を予測することは、どこまで可能か？膨大なデータは見えてこそ、意味を持つ。明快にわかる、オールカラー図解版！

新世界はＡＩ+５Ｇ+クラウドの３角形(トライアングル)で激変する 理学修士+38歳ベンチャー投資家にして元グーグル+京大特任准教授がわかりやすく描く これから必須の「テクノロジー基礎教養」 米国での金融機関勤務、グーグルを経て、現在は起業家の支援と投資を行う著者は、「テクノロジー」と「投資（ビジネス）」の両面に精通している、日本でも稀有な人材と言えるでしょう。 その山本氏が、「近未来に主流となるテクノロジー」という視点から、専門家向けではなく、平易な言葉で書き下ろした1冊です。 これからの企業・世界はテクノロジーが主役の座を占めます。つまり、テクノロジーによって土台が築かれ、その上ですべての企業が活動するような状態が加速する、まったく新しい世界が出現します。 ●近未来の企業・世界はどのような形となるのか ●テクノロジーの根本を理解するカギ「トライアングル」とは？ ●FAANG+M（フェイスブック、アップル、アマゾン、ネットフリックス、グーグル、マイクロソフト）はなぜ強いのか？ ●世界を変える、近未来の７つのメガトレンドとは？ ●これから基幹となる、主流を占めるテクノロジーとは？ これらの大枠を２時間で知ることのできる、まさに近未来のテクノロジーを知るための格好の入門書です。 ちなみに筆者が言う７つのメガトレンドとは下記のとおりです。 企業や世界は、このような形に必ず変化していくと主張しています。 メガテクノロジーが引き起こす７つの大変化 データがすべての価値の源泉となる あらゆる企業がサービス業になる すべてのデバイスが「箱」になる 大企業の優位性が失われる 収益はどこから得てもＯＫで、業界の壁が消える 職種という概念がなくなる 従来の経済理論が進化した新理論が誕生する あなたは、これらが持つ本当の意味を理解していますか？

羽生善治は将棋ソフトより強いのか。渡辺明はなぜ叡王戦に出ないのか。最強集団･将棋連盟を揺るがせた｢衝撃｣の出来事、電王戦でポナンザに屈した棋士の｢告白｣とは? 気鋭の観戦記者が、｢将棋指し｣11人にロングインタビューを敢行。プロとしての覚悟と意地、将来の不安と葛藤……。現状に強い危機感を抱き、未来を真剣に模索する棋士たちの｢実像｣に迫った。

今、機械は人間にしかできなかった領域に進出し、ときには人間を凌駕する働きを見せています。いったいどこからが人間でどこからが機械なのか、そもそも人間とは何なのか。小説家･海猫沢めろんが最新テクノロジーを7人の科学者に取材。cakesで連載された科学ルポを書籍化。

「なぜ私は人間型ロボットをつくるのか？」自分や愛娘がモデルのアンドロイド、ロボット演劇、発達する子供ロボット。世界中が注目の鬼才がその研究を公開、ロボットの未来を語る。

脳科学とコンピュータの融合が私たちの常識を覆す! 自動運転車、ドローン、ロボット兵器、雇用･産業構造、医療･介護、芸術……。｢自ら学んで成長する能力｣を身につけた次世代ロボットは、人間社会をどのように変えるのか。はたして、AIに脅かされる職種とは? AIが｢人類を滅亡させる｣のは本当か? いまそこにある｢日本衰退｣の危機とは? 人間の存在価値が問われる時代の必読書! (講談社現代新書)

健常者の記録を破る義足アスリートの出現、脳とコンピュータの接続、デジタル認知症……デジタルテクノロジーはわれわれをどこに連れていくのか。デジタルの第一線で活動する著者による、最新トピック満載の書。デジタルによって豊かな未来が創造されるはずだが、同時に忍び寄る「不気味さ」の正体とは何か。「デジタルの船からは、もはや降りられない」「モノのネット化で変わる生活」「ロボットに仕事を奪われる日」など。(講談社現代新書)

科学技術の進歩で、人間は幸福になったのか。｢科学と技術の発展によって、国と国民が豊かになる｣時代は、終焉しつつあるか。情報化、医療と倫理、宇宙開発など、日本の諸問題を多角度から論じる注目の書。(講談社現代新書)