人工知能は人間を超えるか の商品レビュー

松尾豊(著者)

2023/03/07

分かりやすい言葉で終始書かれており、知識が少ない私でも読み易くて面白いと感じた。

ディープラーニング、という言葉は知っていたが、何が凄いのか、どんな技術なのかは知らなかった。ディープラーニングは情報の特徴量を機械学習で発見出来る技術であり、過去50年打ち破れなかった壁を越えた技術である。
chatgptのようなAIが登場した背景を少し学ぶことが出来た。

2023/02/11

今までの機械学習の歴史や仕組み、これからのAIの展望が書いてある。
第一次と第二次AIブームという数十年ながら長く悲観的な歴史から第三次という成功したディープラーニングについてとてもわかりやすく書かれていた。
やはり、AIの話は研究者に喋らせるべきだと感じた。

2023/01/09

人工知能を研究しようと思った背景から、
今の人工知能にできること・できないこと、
そして、これからの人工知能がどうなっていくのかについて
人工知能を広く浅くとらえられました。

2022/12/22

聞いた。kindleで買って積読（ライブラリに埋もれてた）だったので消化できて良かった。流れが速い分野なので、ほんの数年で、本の内容と状況が変わってくるなと。

2022/10/10

AIに何が出来て、何が出来ないのか。

人工知能について手っ取り早く基本的なことを知りたい時はこの本！と言われるほどベーシックな一冊。

7年前の本ですが入門用には、良書かと思います。

2022/10/02

ザクッと人工知能への挑戦の歴史と現在その中核となる、ディープラーニング、機械学習とその基盤となっているベイズ統計の位置付けについて理解できる。

2022/09/24

8年前の本とは思えない。
その時点から5年〜20年後を予測して書いてある。
人工知能はこの書籍が書かれた後どう進んで来たのか。
著者が心配する冬の季節の再来は今のところ無い。それどころか更に多くの本が出版されているし、素人でもGoogleなどのサービスを使ったり、流行りのPythonのライブラリを使えば難なく使う事が出来る世の中になった。
AIを謳った商品も数知れず。

身近になった人工知能だけれど、それがどういう経緯で生まれ育って来たものなのか、ディープラーニングとは何なのか。
この本を読んで初めて少し理解出来るようになった気がする。

人工知能は人間を越えるのか？

これに答え、その意味を理解するためには人間の知能への洞察と興味が必要であること。人工知能との違いを考える必要があることが分かった。

著者が懸念していた日本のAI技術。結局GAFAに持って行かれてしまった感が強いのが残念。

直接には関係無いが…小学生が将来YouTuberになりたいと思う時代。これからの世界がどうなって行くのか？
国を挙げてIT推進を掲げても、小中学生にとっては学校の勉強の一科目。お受験科目。

皆んなが出来るようになるのではなく、やりたいと思う子供が環境に左右されずに自由に学べる環境が必要だと思った。

自分の偏見入りです

2022/08/14

人工知能について、ディープラーニングについて、素人にも概念が掴めるように丁寧に解説していて非常に良かった。
2014年時点で人工知能学者の目指している人工知能はまだ出来ていないが、人工知能が出来ないわけがない。その理由も述べられているが、これには首肯する他ない。

また、あとがきの筆者の純粋な人工知能に対する思いになんだか笑ってしまった。
今読んでも学びになる、とても良い本だと思う。

2022/08/05

2022.08.05

以前に新井紀子氏の「AIvs教科書の読めない子供たち」を読んでいたので、ある程度の前提知識を持って読むことができた。
悪くいうと既に知っていることも多く書いていたということになるけれども・・・（私みたいな素人が知ったかぶりをするのは恐れ多いが）

今はいわゆる「3度目の人工知能ブーム」と言われる。人工知能ブームは過去に2度あったが、ブームが過ぎたあとは「人工知能の学者はいつも間違ったことを言う」と言われるような冬の時代が到達したという。
世の中が人工知能に期待しすぎるのだ。
まだまだ研究余地のある分野だからこそ、世間は人工知能の限界を見誤るらしい。

人工知能が自身よりも知能の高い存在を作り上げる（シンギュラリティ）がくることはないだろうというのが著者の考え。SFの世界のようなことは起こらない。けれども、現代社会に確実に大きな変異をもたらすことは間違い無いだろう。
なぜなら人間＝知能＋生命であるからだ。
知能は作り出せても生命を作り出すことは難しい。

人間の脳は電気信号によって思考している。これは紛れもない事実である。
ならば人工知能は理論上作ることが出来と言われているが、まだ完成していない。

第二次AIブームで分かったのは「知識をコンピューターに入れれば賢くなる」ということ。
（エキスパートシステム）
この世の中に溢れる膨大な知識をコンピューターに入れていこうというプロジェクトもあり、なんと1984年から現在まで続いている。
それだけ人間の知識は膨大なのだ。

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。
第三次AIブームの鍵となる。
機械学習において必須なのは「特徴量を設計すること」
特徴量とは平たくいうと「何を持ってある物事をそれだと判断するか」である。
人間は深く考えることなく「あれは猫」「あれは馬」などと見分けることができるが、コンピューターにとってはそれが難しい。
何を持って猫、何を持って馬と判断するのかは人間が教えてあげないといけなかった。
しかしそこに「ディープラーニング」が登場する。
ディープラーニングとはコンピューターが自ら特徴量を作り出す技術。
技術の詳細は本書で説明されていたが、あまりきちんと理解できなかったので（笑）ここでは割愛する。
とりあえずディープラーニングができてからコンピューターは自分で猫とか馬とかを見分ける方法を見つけることができるようになった。

日本企業では残念ながら「機械学習の精度が上がると売り上げが伸びる」という考えが浸透していない。そのため日本企業がなかなかAI分野に投資をしない。海外企業に出遅れる可能性がある。
しかし日本は人工知能研究者の層が厚いというのは筆者の考え。
今後の人工知能の発展と活用に期待がかかる。

2023/05/23

自分のような初心者にもわかりやすい入門書。
何度目かのブームの中にあるテーマであり、ある日突然イノベーションが起こりそうなテーマでもあると感じた。