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人工知能の本なので、知能の定義とかフレーム問題といった、脳そのものに関する話が多いのかと思っていたが、案に相違して予測とか学習といったビッグデータに関する話が多く、最近の人工知能は、インターネット時代だからなのか、昔とは全く別物に変わっているんだと読んでいて感じた。
脳そのものに関する理学的探究より、ロボットや株価・経済予測といった工学的、実用的な興味に関心が移り、それが実を結びだしているということなのかな。
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ドラえもんは人工知能を持った猫型ロボットだと思う。
人口知能が一般的になればなるほど人間の仕事がなくなる。意思決定ができる人、高度な専門知識がある人意外は危険だと思う。世の中に復旧したらますます経済格差が広がるのではないかと危惧してしまう。便利だけど人間と人口知能を使う部分のバランスは必要だと思う。
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人工知能学者とビジネスコンサルタントが対談を通して人工知能を第五世代コンピュータからの歴史から現在そして将来に至るところをとても分かり易く説明し、政治、教育、ビジネスなどの未来を語る。AIとはあまり関係ないですが、常日頃、facebookなどで見ては、思いつかないような共通項で括ることができる人がいると思っていたので、ビジネスでは「アナロジーを持った思考が基本」との言説がとても印象に残った。
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人工知能の仕組みや問題について、ざっくりした知識を得るにはオススメの本。
人工知能の分野は、今後数年で爆発的に広がりIoT、ロボットの普及などにより、より一般的に接する機会が増えると思われる。
だからこそ、人工知能について基本的なリテラシーを持つことが必須になってくるだろうと思った。
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データがある時代になって、新たな実効性を帯びてきた人工知能か、社会に対してどんなインパクトをもちうるのか?
イデオロギー的バイアスの少ない二人が、スピーディに語る爽快な本。ネタは出ている。それそれに掘り下げられよう。
人工知能研究者の半分はグーグルかフェイスブックにいってしまって、今、何をしてるかわからない、という話は、さもありなんとも思いつつ衝撃的。
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人工知能について読み解いていくうちちに、そこに投じた人間のロマンを感じることができる。
倫理観、予測、意思、愛、学習、教育、未来というテーマで人工知能を見つめると、それを鏡として人間の構造や仕組みを考える機会にもなる、対話形式なので、専門性が高い箇所も読み易く仕上がっている。
現時点でのAIに親しみを持つにはお勧めです。
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さらっと読めて、一通りを確認できる本。個人的に5章の教育部分がとてもわかりやすく、実際どんどん変わっていってほしいと願っています。
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少ないデータから、いかに人より早くパターンをみつけるか
人間のできることは意思決定と責任をとる機能だけになってしまう
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因果関係やストーリーを重視するのが人間の特徴であり能力。少ないサンプルから状況変化の予測を立てられる。
その際、別の領域から知識を転移している。
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読み途中ですが…
(人工知能を備えた)ロボットが人間を超えるとしたら、映画『マトリックス』のように人間は栄養分としての価値になるかもしれないですねという話の流れで、
栄養分は栄養分でも、別に人間じゃなくても、もっと最適な方法がありそうですけどね。
とさらっと松尾先生がお話されていてツボってしまいました。
まどマギのテーマに繋がりますね、これ。
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巷で言われる人工知能に疑問があったが、やはり状況に応じて振る舞いが変わるプログラムを人工知能と言うらしい。
飽きるというパラメータをプログラムに入れるというアイデアは目新しい。
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脳みそだけでこの世の中は成り立っていないってことに気づかないままでいないと、あるいは気づかないふりしないと、いまの時点では人工知能の開発もできないよね。
たどり着くところは人間を作った神様ってすごい
ってお気楽な私。
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電話もバーチャル・リアリティと意識せずに使っている訳だから、常識が技術革新と共に急速に変化している。
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そんなことまでっていう割に、それぞれの「僕が考える未来」の話しかしてないような。あんまりその手の「未来」についての話って面白くないんだよ。どうせ当たらないんだから。
と思って読んでいたら、あとがきにドライブしながら、ワインを飲みながらレストランで話した内容、と書いてあるので納得しました。
だから、
「僕らが考える未来・成功者が語るこれからの世界。」
これならば、別にこんなに愚痴っぽい感想文は書かなかったのに。
なお、准教授は本を書きたいけど、研究の時間を取られたく無いから、この形にしたとのこと、こういう本の方が無駄だとは考えなかったのね…結局また別の本書いているし。一線から退いたってことかしら?余計なお世話でした。失敬。
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人工知能は古くて新しい技術である。そういえば、学生時代に、ニューラルネットワーク等の技術を学んだと思いだした。原理的には当時と変わっていないが、ネットワークが多層になり、特徴量による識別において、特徴量をコンピュータ自身が学習することが進化しており、多層化・自己(教師なし)学習がディープラーニングの肝と理解した。途中から人工知能から脱線した話題になっていたので、人工知能の仕組みの図解・説明が充実していると理解が深まると思った。