人工知能は人間を超えるか の商品レビュー

松尾豊(著者)

2024/07/20

大規模言語モデル的転回以前の2015年(ディープラーニングなどの機械学習や深層学習が隆盛した第3次人工知能ブームの時期)の出版なので、既に人口に膾炙している知識も多いが、著者の先見性は今読んでも目を見張るものがある。

2024年の今でもAmazonでは高評価が付けられているので、この分野では古典的な立ち位置になってきているのかもしれない。

AIの基本的な概念や背景については、まずは本書と今井翔太著作『生成AIで世界はこう変わる』を読めば一般的なリテラシーが身に付くと思う。

ーーーーーーー一以下、抜書きーーーーーーー
.
うまくいけば、人工知能は急速に進展する。なぜなら「ディープラーニング」、あるいは「特徴表現学習」という領域が開拓されたからだ。これは、人工知能の「大きな飛躍の可能性」を示すものだ。もしかすると、数年から十数年のうちに、人工知能技術が世の中の多くの場所で使われ、大きな経済的インパクトをもたらすかもしれない。つまり、宝くじでいうと、大当たりした5億円が手に入るかもしれない、ということだ。
.
人工知能について報道されているニュースや出来事の中には、「本当にすごいこと」と「実はそんなにすごくないこと」が混ざっている。「すでに実現したこと」と「もうすぐ実現しそうなこと」と「実現しそうもないこと（夢物語）」もごっちゃになっている。それが混乱のもとなのだ。 　
.
人間を特別視したい気持ちもわかるが、脳の機能や、その計算のアルゴリズムとの対応を一つひとつ冷静に考えていけば、「人間の知能は、原理的にはすべてコンピュータで実現できるはずだ」というのが、科学的には妥当な予想である。そして、人工知能はもともと、その実現を目指している分野なのである。
.
私の考えでは、特徴量を生成していく段階で思考する必要があり、その中で自分自身の状態を再帰的に認識すること、つまり自分が考えているということを自分でわかっているという「入れ子構造」が無限に続くこと、その際、それを「意識」と呼んでもいいような状態が出現するのではないかと思う。
.
特徴量というのは「データの中のどこに注目するか」ということであって、それによって、プログラムの挙動が変化する。たとえば、「王手をされているか」というのは１つの特徴量だし、「王将がどのくらい前に出ているか」というのも１つの特徴量である。 　
.
機械学習とは、人工知能のプログラム自身が学習する仕組みである。そもそも学習とは何か。どうなれば学習したといえるのか。学習の根幹をなすのは「分ける」という処理である。ある事象について判断する。それが何かを認識する。うまく「分ける」ことができれば、ものごとを理解することもできるし、判断して行動することもできる。「分ける」作業は、すなわち「イエスかノーで答える問題」である。 　
.
ある特徴量がほかの特徴量をカバーするように、最適化されていく。ある特徴量に過度に依存した特徴表現がなくなる。そもそも、ある特徴量だけに依存しすぎるのは危険だ。つまり、一部分の特徴量を使えなくすることが、適切な特徴表現を見つけることに有効に働くのである。 　
.
ほんのわずかでも自分よりも賢い人工知能を生み出すことができた瞬間から、人工知能は新たなステージに突入する。数学的には、0.9を1000回かけるとほぼ0だが、1.1を1000回かけると、非常に大きな数（10の41乗）になることから、容易に想像できるだろう。かけ合わせる数が1.0をわずかでも超えると、いきなり無限大に発散することから「特異点」と呼ばれている。
.
どのような人工知能をつくればよいかという議論をする際に、「心」の問題は重要だ。心は生命と同等あるいはそれ以上に人間の本質を占め、心を持つ（あるいは一見すると心を持つように見える）人工知能をつくってよいかどうかというのは、大きな論点である。この点を考えておかないと、人工知能に恋愛感情を抱いてしまう、人工知能プログラムを停止させてよいかで争いが起きるなど、さまざまな問題を誘発する可能性がある。

2024/03/10

10年くらい前の本だけど、今話題になっている松尾先生の書籍なので読んだ

昔から人口知能の研究はしていて最近やっと注目されるようになった。
10年前にここまできていたのかという驚き
今後注目が益々高まっていく。

2023/11/08

人工知能が3度目の春を迎え、ディープラーニング（特徴表現学習）が可能となったことでこの先、様々な産業、軍事における変化を迎えることになる。
特徴表現学習は閾値を人間が調整する機械学習とは異なる。
人工知能に懐疑的であった日本において特筆すべき企業が育ってこなかったが人材はいる。
人口知能がシンギュラリティを迎えても人間が機械に乗っ取られることはない。
日本においては研究者に横串を指して、OSとなるディープラーニングのアルゴリズム開発を進めつつ、具体的なアプリケーションへの適用を検討すべき。

2023/10/27

2014年の暮れ、スティーブン・ホーキンスは「完全な人工知能を開発できたら、それは人類の終焉を意味するかもしれない」と語った。

Chat-GPTを使う人も増えてきた
映画「ザ・クリエイター」を見に行く前にAIのことを頭に入れておこうかと手に取る。
主張に裏付けが乏しく説得力にかけると思ってしまい、物足りない。

軍事利用
人工知能技術の独占

は怖いなと思いつつも、軍事利用なんかは止められないのであろうと思う。日本人はドラえもん、アトムと共に育ってきた人が多いのでAIへの危機感を持たない人が多いと言われるが、私もその一人。より良い暮らしができるよう今後のAIの発展を楽しみにしている。

2023/09/03

知識のためという点で自分のような初学者向けにおすすめできますが、それ以上に人工知能についての認識や理解を促すという点で素晴らしい内容と感じました。
少し前の情報に基づく書籍ですが、人工知能を前提とした社会や教育・学習について、自分なりに考えてみたいと思っている方に特におすすめできると思います。

2023/07/25

序章　広がる人工知能―人工知能は人類を滅ぼすか
第１章　人工知能とは何か―専門家と世間の認識のズレ
第２章　「推論」と「探索」の時代―第１次ＡＩブーム
第３章　「知識」を入れると賢くなる―第２次ＡＩブーム
第４章　「機械学習」の静かな広がり―第３次ＡＩブーム１
第５章　静寂を破る「ディープラーニング」―第３次ＡＩブーム２
第６章　人工知能は人間を超えるか―ディープラーニングの先にあるもの
終章　変わりゆく世界―産業・社会への影響と戦略

2023/07/19

松尾豊「人工知能は人間を越えるか」読了。AIの定義や歴史がまとまっていてAIに対する過度な期待や誤解が解消された。2015年発行との事だが初学者には十分な内容かと思う。著者のAIにかける思いが伝わってきて感動を覚えた。昨今のAIの趨勢にも数多の技術者の思いが籠っていると感じ見方が変わった。

2023/07/11

2014年に書かれているため、戦場におけるドローンの活用など実現化されている事もあるが、ディープラーニングについての入り口にはなっていて勉強になった。これからもう少し勉強していきたい。

2023/04/27

人工知能っていろんな分野に応用がきくからすごい。
確かに人間を超えるんだろうなぁ。
素人にもわかりやすい。

2023/04/23

０→１からしたら何言ってるのかわからないかも。。。
ある程度知識があると面白い。０→１は中田敦彦の動画でみて興味あったらよんだらいいと思う。