電子書籍
感情的な文章……
2023/03/16 07:44
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投稿者:エムチャン - この投稿者のレビュー一覧を見る
後半に行くにつれてそんな感じです。作者が、一度、悪い経験しているせいか、自分の怒りを批判に変えて入るような書き方で、読んでいて良い印象がなくなっていきました。前半は、いいのに。もう少し、冷静な文章で書いてほしかったかな、後半に。
紙の本
急がねば
2017/11/06 15:04
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投稿者:スーさん - この投稿者のレビュー一覧を見る
ビッグデータを活用した取り組みがどんどん増えている。政府もリーサスというサービスを始めた。さらに人工知能がどんどん進歩してくる。この社会の変化に対応していけるものだけが生き残る。急がねば。
紙の本
AI脅威論に冷水
2018/05/04 22:44
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投稿者:H2A - この投稿者のレビュー一覧を見る
AIの進歩が目覚ましく、その進歩はますます加速するのでいずれ人間を追い越し、さらにAIの思考内容を理解すらできなくなる日が訪れるとはカーズワイルら未来学者たちが喧伝しているシンギュラリティ論だが、著者はそうした待望論と脅威論に工学者としての立場から冷水を浴びせる。わたしはどちらかというと待望論の方だが著者の主張は地に足が付いていて反駁する側にも相当の論拠が必要だろう。
紙の本
シンギュラリティ論争への反論。
2016/08/24 13:20
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投稿者:うりゃ。 - この投稿者のレビュー一覧を見る
以前学んでいた分野について、理系視点だけではない知見がほしかったので西垣通氏の本を選んだ。ビックデータの有用性はディープラーニングによってAIと切っても切れないような印象を与えているが、AIよりもむしろ人間の専門家のIAにこそ有効であるという主張にはいろいろと考えさせられる。
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2016/10/07:
人工知能が人の仕事を奪うわけではない。
人工知能が人を支配するというのは、欧米・ユダヤ系の一神教の、特殊な思想。
人工知能は、知能増幅(ちのうぞうふく、Intelligence amplification、IA)に役立つ。
アジア系の多神教的な思想。
ビッグデータ・集合知で、人が使えるよう分析して傾向をみたりするのがIA。
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p106 「コンピュータ〜は過去によって〜規定され〜人間は〜現在の時点で判断しながら生きている」が双方の違いなのか?条件の数と学習、性向によって判断の基準や要素が異なるだけでそれ程大きな違いはないのでは?
コンピュータと人間は違うという仮説、前提に立って話を構築している印象。
未来予測は現在を含めた過去の集合から起こり得る傾向を推測する以外になく、それは勘であっても同じこと。
何を持って人間と比較するのか。正確なコピーができたらそれは弱点もまた併せ持つ。
p122 言葉の意味が確定するのは使われ方(文脈)によるので、文脈を理解する精度が上がれば、訳の精度も上がるのでは?
中断〜もう読まないだろうな。。
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だまされた!わけではないけれど、楽観的に過ぎた。だいたいこういうことには慎重な方だったのだけれど、働かなくても収入がある、理想的な世界のような気がしたからだろうか?ちょっと安易に信じて、他人にも話してしまった。反省。先日、先端的?書店 枚方ツタヤで、同時にAI関係の本を2冊購入した。だいたい分かってはいた。楽観的な方を先に選んで読んだ。ちょっと夢を見たかったから。そして本書を読んで、やっぱりそんなことないよな、と夢ははかなく消えた。タイムマシンができるとは思わないが、自動車が空中を走ったり、食べたいものがボタン一つで出て来たり、人間の奴隷は無理だけれど、ロボットがなんでもやってくれるような、そんな未来を子どものころは想像していた。何一つ実現していない。しかし、外国語の勉強は必要なくなるのではないかとひそかに思っている。翻訳とか通訳とか、そういう仕事は必要なくなるのではないかと思っている。思うのは自由だけれど、他人に言うのはよそう。本書を読んでいると、どうもそういうこともなさそうだから。AIもビッグデータも上手に使わなければいけない。使える人間にならないといけない。
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ビッグデータの勃興から人工知能の紆余曲折などは一般的な話ですが、ユダヤ-キリスト教的一神教世界観に映るロボットや人工知能についての考察が特に面白かった。汎用的で人間的な人工知能はそもそも無理なので日本は実用的な特化型人工知能を目指せとの言説は納得、汎用人工知能は欧米がやっているからと官が主導すると第5世代コンピュータの二の舞いになりそう。
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自分が大学生の頃に携わった人工知能研究は、第2世代のブームだったようだ。
当時は、素直にプログラムを書いて、コンピュータに処理させれば良いことを、自然言語処理をさせて、プログラムを書かなくてもコンピュータが人間の意図を理解して、処理するという状況を目指していたと思う。
第3世代のブームである現在は、ビッグデータ、集合知と統計処理の活用。気をつけなければならないのは、相変わらず^、コンピュータには、プログラム(予め、書いたもの)が、必要だということ。自己学習すると言っても、その自己学習の仕方は、予めプログラムされている。そのことを忘れては、ならない。
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人工知能の未来を基礎情報学の立場から見直した本と言えるだろうか.深層学習などのAI技術にはさらりと触れるだけで,もっぱらその技術の社会的意味を問う本.
著者はソフトウェア技術者として出発しコンピュータ工学者から転身し,「情報社会や情報文化を論じる文系の学者になった」という人.「普遍主義を批判し相対化するため,構造主義やポスト構造主義などのフランス現代思想に夢中になり,1990年代半ばにフランスに留学」し,その後「文理融合の東京大学大学院情報学環」の教授になった人.
ここまで書くと,本書の読者層は全く限られたものになるんじゃないか.
人間のような生物と機械は「概念」「意味」「知識」といったものが持てるか持てないかによって劃然と区別されるべきで,従って機械は「人口知能」に進化することもなく,シンギュラリティなんて言うのも,一神教の欧米人達の戯言にすぎないというのが主張のようだ.
さすがの私でもこれはちょっと大雑把にすぎやしないかと思う.この前に読んだ戸田山和久の「哲学入門 」では少なくとも,「意味」や「情報」とは何かを丹念に考察していた.そういうスタンスがここにはどこにもない.文系の学者と理系の学者がもっと話し合うべきという著者の提言はその通り.しかしその前にお互いに会話のできる言葉を学ばなければいけないのだな.専門者の間のバリアは非常に高い.
私はコンピュータが人間を超越する人格を持つようになるとか,ならないとかの議論はするのはいいけど,実りがないんじゃないかと考える.それよりも人間から見て,「感情」「情緒」「気配り」なんてものを,全くもっていないような「人工知能」が重要な決定を瞬時に確率的なことだけで行う可能性のある社会の方がよほど怖い.もう金融市場はそうなっているし,金融恐慌は人間が止められるものではなくなっているように見える.そういう意味では是非「人工知能」にも心を与えて欲しいとも思うが,何が善で何が悪かというのはあまりにも線引きが難しい.
そういうことを偉い学者さんや政治家たちは文理を超えて,国境を超えて一生懸命考えなくてはならないのだな.
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シンギュラリティに対しては予想通り?批判的だった。知能とは生存本能とも密接に関係するため、人間にしか宿らないみたいなことを書いていたような。じゃあ機械にも生存本能を持たせようということで、あとは映画の通り
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人工知能を斬る、著者はコンピューター科学のライターの代表で、特化型AIは有用だが、汎用AIへの西洋の予測や論調は一神教の裏返しであり、現実はDNAや簡単な生命も合成できない状況で人間の意識の再現などできるわけはないとしている。そもそもAIの歴史を振り返れば、期待と裏切りの繰り返しであり、ディープラーニングが特化型のブレークスルーにはなったが、汎用性のブレークスルーではない。そりゃそうか。
とはいえ、特化型は強みを持ち、人間の単純労働を代替することが考えられるので、教育で汎用的な人間を育てることが重要という。Intelligence Amplifierを使いこなすことができれば、さらなる発展が望めよう。
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書名のとおり、ビッグデータと人口知能についての本なのだけれども、いまいち何を言いたいのかは分からなかった。シンギュラリティが来るといわれてるけど、そんなものはこないと言いたいのだと思う。
アメリカで2012年、中古車の品質データを相関分析したところ、「オレンジ色のクルマは欠陥品が少ない」という結果を得られたらしい。面白い結果だけど、数が少ないだけじゃないのかと。
そういえば、シンギュラリティと聞くと、人工知能が人間を支配する世界というイメージがあったけど、シンギュラリティを広めたことで有名なカーツワイルや楽観主義者なんだとか。まあ、どっちも両極端なので、一般人は深く考えないようにしたほうがいいとのことだ。
後、高校の情報の授業にも少し書かれていた。自分の時の情報は、数学の先生が副業でやっているようなそんな感じだったけど、今はちょっと違うのだろうか。そういえば、妹が高校生の時の情報の教科書見せてもらった時は、思ったより本格で驚いた覚えがある。
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いまやタイトルとなっている言葉を目や耳にしない日はない。イメージだけが一人歩きしてしまい、AIが我々の生活に欠かせない存在になるのであろう近い将来には期待と共に不安も感じるが、著者の丁寧な解説が確かな視座を与えてくれる。
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AIからIA (Intelligence Amplifier)へ、という主張には大いに共感できるものがある。人間が、その能力を活かすためにどう使いこなしていけるかが、今後の課題だろう。