いま、将棋やクイズ番組など「人工知能vs人間」の戦いがあちこちで起こっている。
2014年の英オックスフォード大学の研究報告では、今後10年から20年ほどで、
人工知能を含むITの進化の影響によって、米国の702の職業のうち約半分が
失われる可能性があると述べている。
最先端の人工知能技術「ディープラーニング」をめぐっては、グーグルやフェイスブックなどが
数百億円規模の激しい投資・人材獲得合戦を展開。
一方で、宇宙物理学者のスティーブン・ホーキング博士や、実業家のイーロン・マスク、
ビル・ゲイツなどが、「人工知能は人類を滅ぼすのではないか」との懸念を相次いで表明した。
そのテクノロジーは、ヒトを超える存在を生み出すのか。
人間の仕事を、人類の価値を奪うのか。
▼ トップクラスの研究者が解きほぐす、「人工知能」の過去・現在・未来
ディープラーニングの特徴をひと言で言えば、コンピュータが人間のように
「気づき」を得るしくみのこと。
これまで「人工知能」と呼ばれていたものは、たとえ同じ計算を10万回やっても、
1回目と10万回目のやり方は基本的に同じで、「もっと早く計算できる方法」に
自ら気づけない。
コンピュータの計算能力は飛躍的に上がったが、それは根本解決ではないのだ。
しかし、その状況がディープラーニングによって革命的に変わる。
本書では、人工知能学会で編集委員長・倫理委員長なども歴任、日本トップクラスの
研究者の著者が、これまで人工知能研究が経てきた歴史的な試行錯誤を丁寧にたどり、
その未来像や起きうる問題までを指摘。
情報工学・電子工学や脳科学はもちろん、ウェブや哲学などの知見も盛り込み、
「いま人工知能ができること、できないこと、これからできるようになること」
をわかりやすく解説する。
なお、本書カバーには、ロボットと人間の共生を描いたアニメーション『イヴの時間』より、
ヒロインのアンドロイド「サミィ」のイラストを特別にお借りして掲載している。
人類の希望か、あるいは大いなる危機なのか?「人間のように考えるコンピュータ」の実現へ、いま、劇的な進展が訪れようとしている。
知能とは何か、人間とは何か。
トップクラスの人工知能学者が語る、知的興奮に満ちた一冊。
松尾 豊(まつお ゆたか) 東京大学大学院工学系研究科 准教授
1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。
2002年、同大学院博士課程修了。
博士(工学)。
同年より産業技術総合研究所研究員。
2005年よりスタンフォード大学客員研究員。
2007年より現職。
シンガポール国立大学客員准教授。
専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析。
人工知能学会からは論文賞(2002年)、創立20周年記念事業賞(2006年)、
現場イノベーション賞(2011年)、功労賞(2013年)の各賞を受賞。
人工知能学会 学生編集委員、編集委員を経て、2010年から副編集委員長、
2012年から編集委員長・理事。
2014年より倫理委員長。
日本トップクラスの人工知能研究者の一人。
共著書に『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」』
(KADOKAWA)がある。
松尾/豊
東京大学大学院工学系研究科准教授。
1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。
2002年、同大学院博士課程修了。
博士(工学)。
同年より産業技術総合研究所研究員。
2005年よりスタンフォード大学客員研究員。
2007年より現職。
シンガポール国立大学客員准教授。
専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析。
人工知能学会からは論文賞(2002年)、創立20周年記念事業賞(2006年)、現場イノベーション賞(2011年)、功労賞(2013年)の各賞を受賞(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
人工知能の過去の出来事、今起きている事、未来起こりうる事が僕のような素人にも読みやすく書かれている。2015年の本だが、Siriの様なパーソナルアシスタントの分野が急速に浸透する可能性が書かれている。ここ数年アレクサを搭載したスマートスピーカーが普及しつつあるなど確かに身近になってきたようだ。この分野の勉強をもっとしてまた読み返した時、どのような感想をもつのか楽しみだ。
機械学習入門時に知っておきたい情報まとめ
深層強化学習モデルで、Atari2600ゲームを実行する環境構築とモデル ~データセットDL元URLと、DQN独自実装モデル 事例2件の紹介(muupannさん と mhausknさん)
なんとなくじゃ嫌なんだ!!文化系エンジニアに送る、しっかり始める機械学習!!
ディープラーニングのことが何となくわかった(読後メモ:人工知能は人間を超えるか)
機械学習ことはじめ(オススメ教材・情報)
Courseraの機械学習コースのススメ 前編
【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍
ベンチャーエンジニアが最近読んだ本まとめ
【随時更新】初心者がデータ分析をはじめる際に読みたい本まとめ
ディープラーニングG検定公式テキストを買ったので読んでみた(消化不良版)
TensorFlowによるももクロメンバー顔認識(前編)
2015年に読み終えた書籍
46歳から機械学習を学習する (2)
仕事ではじめる人工知能(AI)
いまさら聞けない!?プロダクトマネージャー・ディレクターが機械学習の案件を始めるまで
kindleが50%のポイント還元セールをやっているのでオススメ(オススメされている)の本をまとめてみました
ディープラーニングでザッカーバーグの顔を識別するAIを作る②(AIモデル構築編)
ディープラーニング検定 for GENRALを受けた。受験の勧めと、勉強法
機会学習勉強履歴
2016年 社内で貸し出した書籍まとめ
AzureのMachine Learningでディープラーニングを体験しました。
JDLA G検定の勉強
【超初心者用【備忘用勉強メモ】】AIってなに?
AIエンジニアを目指してみる(※執筆中)