AIの衝撃 の商品レビュー

小林雅一(著者)

2023/02/15

人工知能の歴史から今後の未来展望について書かれていた。特にロボティクスについて触れていたところは興味深かった。AIは知能、ロボティクスは体。

2021/09/19

よく耳にはする「AI」。
歴史的に、単なる数字システムだったのが、脳科学の知見の導入（パターン認識能力）という動きが、長い時間かかって進んでいると理解。

つまり初めは、線形回帰や重回帰程度の統計技術だったところ、次第に写真認識ぐらいまでできるようになってきただけでなく、「フィードバックすることで学ばせる」ことで「人間の操作なしで判断できる」状態に導くという、いわば子を育てるような感覚に近づいてきたということ。
従って将来的には一定の仕事（非創造的or定型的なもの）は人から奪うだろうし、倫理観の導入も必要となる。なんなら自律的な兵器だってできてしまうだろうから。

兵器に限らず、たとえば自動運転をさせるならサンデルの哲学教室のような問い（こういうケースでバスはどっちに曲がるべきか、みたいな）への答えさえも用意する必要がでてくる。勤務管理みたいなことをAIにさせるなら、そこにいかに心理的安全性を保つかみたいな話もでてくるかもしれないな。

ディープラーニングとその多層化がAIを次のステージに持って行ったのは事実。そしてそこにGoogleやFBも集中投資している。すごい翻訳サイトもでてきた。さて、日本は、そしてインフラ分野はどうだろう。

さらにいえば、ロボットとの組み合わせで、例えば災害対応用ロボットが自律性をもつ（自ら判断する）とか、あるいは産業や家庭の様子の情報が入手できる（トロイの木馬っぽく…）とか、そういう情報端末としてGoogle等が注力しているとか・・・とにかくなるほどなと思った。
日本は建設ロボットとか確かに少し前に流行ったし、i-Conとかも言っているけど、そこにAIを取り入れていく発想がないと、確かに欧米に負けそうだよな。。

将棋のAIは、「ゲーム木」の探索と「評価関数」という点。少し前は評価関数を独自の感性で手作りしていたが、学習を棋譜事例をもとにすることで飛躍した、、、更に人間（の棋譜）から学ぶことから卒業した――ソフトの自己対戦から学ぶという不法に移行している――といったあたりも面白かった。

（少し古い本であるとはいえ）AIのことが大体概観できて、良書だった！

2021/07/18

異なる要素同士を繋げて新たな知見を生み出す。人口論とガラパゴス諸島の動植物からダーウィンが提唱した種の起源など。人工知能に取って代わられない人間のアイデンティティとは。

2021/03/02

目的 AIの基礎知識とトレンドを学ぶ
・AIは機械学習で進化していく、統計学と確率論
・人間は自分を超えるものを受け入れる包容力がある →自分達を超えるAIを生み出す

2020/12/20

濃いです。研究の変遷など、良くある話はさることながら、AIにまつわる各国・各企業の競争原理の変遷や観点の違いが面白い。日本は米国企業の下請けになってしまうのか…筆者は警鈴を鳴らしています。

2020/10/31

内容が古く感じた。それだけにAIの世界では5年前の著作も古く感じさせるくらい、技術の進歩が素早いと実感した。

2021/02/27

ＡＩと人間の関係について公正な視点で見たい人におすすめ。

【概要】
●ＡＩにできることをすべてＡＩにさせるとしたら、どのような課題が浮き彫りになるか
●ＡＩの技術と歴史。新しいものの情報では、スパイキング・ニューラルネット
●日本の企業が持つべき危機感
●人間は、どこに存在価値を持つべきか。

【感想】
●ＡＩが発展するに伴う危機感、所謂「シンギュラリティ」到来のような内容もあれば、冷静に捉えた内容もある。
●人間を超越し人間に危機を及ぼすＡＩの存在が技術的に可能になったとしても、あえてそのようなＡＩを開発しないという選択肢もある。
　すなわち、最終的には危機が起きるか否かは人間が判断できるということであり、人間に勝るＡＩの開発の要否を見極めることが重要であると思った。

2020/04/12

audiobook.jpにて聴いた。
AIの過去、現在、未来について書いている本。新書なので、コンパクトにまとまっていると思う。タイトルへの答えはnoというのが筆者の考え方らしい。
ターミネーターの設定とか想像しちゃうとアレですが。

2020/03/02

AIはすごい勢いで進化してる。
日本は国を挙げて、キャッチアップすべき。
10年後の世界が劇的に変わっているかも…

2020/02/14

人工知能というものの歴史そしてこれからが書かれてある。タイトル通り、AIがもたらす世界への影響を理論立てて書いてありそれは今までの科学の歴史も踏まえて書かれているので説得力があった。
AIブームは今までに3回あり、今回がその第三次ブームである。第一次では簡単なアルゴリズムのみ解析、第二次では統計、確率を用いて機械学習により株の予想などをしたが、データサイエンティストという人間の存在が必要であった。第三次ではそれすらもいらずコンピューターが自ら学び答えを出すことができるようになってきている。