AIの衝撃 の商品レビュー

小林雅一(著者)

2016/06/30

【備忘録】
■そこでべイズは次のように考えましたーー「最初から、そんなに理想的な確率(客観確率)を得ようとしたら、一歩も前に進めないよ。それよりも最初は不正確でもいいから、自分で適当に確率(主観確率)を決めておいて、そこに実験や測定の結果を反映させて、徐々に確率を改良していこう。そうすれば、いますぐにでも仕事を始められるから、こっちの方が便利だよ」という発想です。これを数式で表現したのが、べイズ確率の基本である「べイズ定理」です。（p94）

2016/06/12

AI 研究の歴史と成果，そして現在の研究，未来の姿をわかりやすく解説している．素人でもわかるように原理を説明していて読みやすい．

2016/06/01

ここ数年話題になっているAIの話。SF好きとしてさわりくらいは理解したいと思い手に取って半年かかったか。しかし読んでよかった。問題点、期待される点、現状はこの本が出版されてからまた少し変わっているのだろうが、話についていけるくらいにはなった。
何より最後の辺りが好きだ。半年かけてでも読んでよかった。それだけの価値があった。

2016/04/18

この先我々が住む世界はどうなるのだろう。AIがコモディティ化した時、果たして'正義'は'悪'に勝てるのか。
文明が高度化すると内部から崩壊するというような話を聞いたことがあるが、この本を読んで、人類は確実にその道を歩んでいるのではないかと思えてならない。
そんな心配をしたところでどうしようもないのだが。

2016/04/07

めちゃくちゃ面白かった。当該分野が過去の歴史から現在の潮流、未来の展望含めニュートラルな筆致で情報が網羅されていた。
AIに負けたとき、ひとはその分野を大したことなかった、と言う。
それから一部の米系IT企業が世のシステムを構築して寡占してしまうんじゃないかという怖さも感じた。
それからプログラミングの方法論というか、考えうる変数をプロットして回帰曲線を作っているのはなるほどなと思った。コンサルタントが良く使う考え方、ツールな気がする。
AIに絶対なしえない人間たりえる領域が創造性と考えられたけれど、結局過去の経験の異なるAとBを結び付けられる能力という点ではAIはそのあたりを侵食してくる可能性がある。

人間が人間たりえるのは、むしろ曖昧さ、抽象的でルールに縛られない対応なのかもしれない。

2016/02/22

人工知能の危惧もそうだねも、どちらかというと電子端末市場がGoogleやAppleに奪われたようにAIというあらたなターニングポイントにおいて日本はまたもや出遅れるのでは？という主張の方が強く感じた。

日本は果たしてドイツ産官学でのインダストリー4.0やアメリカGE社(ゼネラルエレクトリクス)が打ち立てたインダストリアル・インターネットといったような時代の潮流に遅れを取らないか、多くの人が今一度見つめなおさないといけない。

2016/02/14

『これまで人間とコンピュータ（機械）を分ける最大の要素は、「創造性」あるいは「独創性」にあると考えられてきました。

しかし作曲活動のような最も人間的で創造的な作業までもが、コープ氏の言う「音楽データの量とそれを構成する能力」などという無機質なコンピュータ科学の対象となりつつある今、その本質があらためて問い直されています。

一体、創造性とは何なのでしょうか？』

AI技術の急速な進歩とAIが様々な産業に与える影響について、人間がそれとどう向き合っていけばいいのか、表面的な議論は一通り出来ている入門書。

AIがこの先、どの領域まで担っていけるのか。自動化の先にある、人間であれば求められる価値判断はいかに処理・処置されうるのか、そこが一番重要なんだと思う。

2016/02/12

AIの現状についての新書。
コンピューティングの速度がムーアの法則で上がり、それにソフトウェアの進化が加わり、人間の創造的活動をコピーできるようになってきた。そもそも人間の創造的活動自体が、過去の経験の組み合わせが中心であり、それを創造的であると祭り上げていることがほとんどである。
それなら、ビッグデータの計算能力さえあれば、組み合わせ能力自体はコンピューターには及ばず、あとはアルゴリズムで良いものを絞り込めれば良い。

2016/01/31

よくここまで調べて書いてくれたものです。
総論として「人工知能の発達」は人類の味方だということは誰もが認めるところだと思うのですが、その裏に色んな世界があることを知り、勉強になりました！

2016/01/25

AIによって、これからの社会がどう変わろうとしているのか。グーグルなどAIを利用する企業は市場開拓に向けて何をねらっているのか。

今までコンピュータ発展の過程で、様々な職種が技術によって奪われてきた。最後に残された人間の聖域、つまり奪われる可能性がない安全な仕事とは、医師のほか、起業家やマーケティング・マネージャーなど、「高度な創造性と社会的知性（=社交やコミュニケーションなどの能力）を必要とする職業であるという。

奪われそうな職業は、金融関係。奪われそうにないのは、医師、教師、デザイナー、エンジニア、弁護士、ライターなど。

少子高齢化による人手不足は、医療、流通、倉庫、宅配、建設産業などで顕著。その分野でロボットが必要になってきている。これを受けて、欧米では「ロボット・ルネサンス」という開発ブームが起きているという。MIT,カーネギーメロン、スタンフォードなど。「ルンバ」もその1つ。

さて、グーグルは何をしようとしているのか。ロボット技術やAIを組み合わせ、次世代ロボットを開発しようとしている。ロボットから企業の情報や無数のユーザーの日常データを大量に吸い上げたいのだ。次世代ロボットとは実はユーザーとの間で情報をやりとりする「次世代の情報端末」なのだ。それは彼らを内側から支配するために投入する「トロイの木馬」なのだ。

「創造性について」
スティーブ・ジョブズ
「過去の経験をつなぎあわせ、新しいものを統合することができるからだ。それが可能なのは、彼らが他の人間より多くの経験をしているから、あるいはほかの人間より自分の経験についてよく考えているからだ」

創造性とは、全くのゼロから何かを生み出すことではありません。むしろ幅広い経験を通じて目撃したり学んだりしたさまざまな事柄、つまり一見すると無関係な事柄の間に他者が気づかない関連性を見出し、それに基づいて別々の事柄を1つにつなぎ合わせる能力です。

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マイクロソフトの同時通訳サービスに実装されたディーブ・ニュートラルネットは、スペイン語を学習すると、なぜか英語や中国語まで上達するなど、これを開発している研究者の期待を上回る汎化能力を示しています。
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ディープラーニング自体は非常に新しい技術。この分野の専門家は世界で50人しかいない説あり。
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グーグルは、自動運転車を嚆矢とする次世代ロボット用のAI型OS（基本ソフト）を抑えようとしている。