思考する機械コンピュータ 草思社文庫

ダニエル・ヒリス(著者), 倉骨彰(訳者)

• 販売会社／発売会社: 草思社
• 発売年月日: 2014/06/04
• JAN: 9784794220585

商品レビュー

2024/04/29

人間も有限状態機械なのです。

コンピュータは1と0で演算を行なっているが、別にそうある必然性はない。ただ二つの最小のユニットが存在して、それらを組み合わせることで計算を行う。棒でも水圧でもコンピュータは作れる。情報の伝達、記憶は同じ。自分宛に伝達すれば、それが記憶するということになる。

進化論的シミュレーションの話が印象的。事物が全て階層的構造になっているわけではない。淘汰を繰り返して残ったものを信頼したいと筆者は言う。今ってどうなってんだろう。
25年前の本なのに、こんなに面白く読めるのはすごい。

2022/06/15

コンピュータの作り方から始まって人工知能の作り方まで書いてある。
無駄な文章が少なく、すぐ読み終わる。
特にデータ圧縮の話は知らなかったので面白かった。
文字の出現頻度や画像の頻出パターンを利用して圧縮しているらしい。
人工知能に関しては、著者が言うには進化の過程をプログラムでシミュレーションすることで、人間には理解不能な形で達成されるらしい。

2020/04/08

この本を読むことでPCを分解したような気分になる。ふだん何気なく使っているコンピュータのしくみを知るのに大事な本

●メモリの章にあったデータ圧縮の話が楽しかったなぁ…ようはモールス信号のように01の組み合わせ（2進数）で情報を処理する。だから使用頻度の高い情報（文字だとTやEがよく出るがQやZはあまり出ない）を優先的に短い進数に登録する。これがデータ圧縮のしくみ。
この方法があらゆるデータで用いられる。画像データでも色を01で表し、それをピクセルの数だけドットで01を配置していく。その中でもよく出てくるグラデーションンパターンは短い01に登録される。そうするとデータの節約ができる。そういう仕組みだと、グラデーションパターンなどがない画像ほどデータは大きくなる。テレビの砂嵐のような画像はパターンがないから圧縮ができない。白黒だからいいけれどこれがカラーになったら大変なのである。

●アルゴリズムは樹形図のように広がっていくから、試行が長引けば確率は指数関数的に増えていくので計算不能レベルになる。
そこでヒューリスティック（発見方法）によって答えを減らすのである。世の中の事象には考えるまでもない出現頻度の低い事象がある。これは経験知によって判別されるものだが、そういった考えるべきでないものを志向から除き、効果の高いものだけ計算する。これがヒューリスティック。
これがプログラミングとかでも役立てられている。だから計算処理が早くなる。これを使ってチェスや将棋でコンピュータが名人に勝てるようになった。これを極めるのがAIである。
●並列コンピュータ…計算の手が足りないのなら人足を増やせばいい。そうはならない。コンピュータは逐次処理が得意である。だから、役割分担して、途中からスタート！な仕事はできないのである。人はアルゴリズムではなく、直感的に物事の全体像を予想して、分散的に作業を進めることができる。だから仕事の分担ができる。これういう作業の分担をできるようにしているのが並列コンピュータである。プロセッサと呼ばれる。
天気予報やロケットの大気圏突入の計算などの大気の物理的移動の予測は、気温と気圧と湿度と風速など複数の要素が影響し合って結果が出る。それぞれの変化を同時計算する必要があるので、並列コンピュータが活躍する。

天才が凡才に歩み寄ってくれている非常に良い本でした。