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2:人工知能の入門書として。対談形式で読みやすく、現在どんなことができるか、今後どのような形での発展が見込めるか、が語られていて一通り読んだだけやけど何となくわかった気になってる。話の受け手としての塩野さんが博識すぎて……!
ロボットと感情とか、ベンチャー国家の話が面白かったな。
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150801 中央図書館
人工知能の技術が体現しているのは、現時点では検索技術とビッグデータを用いたディープラーニングを用いた言語解析他の分野である。情報処理の本質はその通り。
さて、そこから、さらにどうなるのか・・・は、わからない。
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●人工知能、とりわけディープラーニングによって、人間社会はどのような変容をとげるのか? ビッグデータの分析や単純作業は機械に取って代わり、大部分で合理化・効率化が図られそう。
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人間の脳が人工知能に現段階で勝っているのは、抽象化能力。
抽象化能力を磨くためには、やっぱり記憶力が必要。
そんな思いを新たにした。
<目次>
プロローグ えっ、人工知能ってそんなことまでできるの!?
第一章 ウェブとビッグデータ、人工知能 − 人工知能の怖さ
01 何をもって「人工知能」と見なす?
02 人工知能の怖さは予測精度にある
03 人工知能の得意・不得意が見えてきた
04 クリエイティブなコンピューターは出現するか?
05 核心は「近似」の判断にあり
第二章 政治も経済も、国境すらも変わる − 近い将来、国はなくなるか
06 「予測」の仕組みが見えてきた
07 ディープラーニングってそんなにすごいの?
08 株価予測で抜け駆けはできる?
09 ビッグデータが新しい国家を作る
10 ビッグデータは誰のもの?
第三章 ヒトと人工知能 − 人の「意思」は作り出せるか
11 脳をそのままコピーできるのか
12 ネット上に自己の「意識」は放てる?
13 「飽きる」は機械にはない特性
14 人はイルカの「知」をもっと引き出せる?
15 人工知能は「人」の領域を広げるか?
第四章 ロボットに限界は必要か − すべての犯罪が記録される世の中に
16 すべての犯罪を見逃さない社会がやってくる
17 ビッグデータと人工知能が不平等をあぶり出す
18 自動運転は良い事ばかりじゃない!?
19 命を秤に掛ける判断が問われる
20 人間と共存する機械は感情を持つべき?
21 経済活動がリアルタイムで変化しはじめる
22 ロボットには寿命が必要
23 コンピューターに、愛は伝わるか?
第五章 身体と学習、教育の役割 − もう公教育は必要ない
24 人間は何をどう学べばいいの?
25 勉強できる子、できない子はどうやってフォローする?
26 教育は本当にフラット化されるか
27 人工知能は「いまどきの若者」を底上げできる?
28 医師やコンサルタントも格付けされる?
29 人工知能はウェアラブルから人体直結へ?
30 人間の尊厳はどこで保たれるか?
エピローグ 未来はそこまでやってきている[/private]
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人工知能は、それを作っていく時に、まず人間に似せるか違うものにするかの選択肢があるといいますが、人間に似せるほうを選んだ場合、人工知能の研究が人間自体の研究にもなっていく、それもかなり深いところまでも。ゆえにその研究者が人間の認知だとか脳や心理に、相当通じるようになる。これは人間をいろいろ総合的に知るのに良い、面白い分野だと思いました。優秀な人工知能の登場により、教育が変わり、交通が変わり、医療が変わりなどしていくだろうと予測されています。つまり、社会が変わっていき、常識も劇的に変化していくだろうと見通されていました。本書の対談によって、それらが浮いた話などではなく、現在と地続きで、近く到来する未来、それも議論されているものとの誤差はそれほど大きくはなさそうな形でやってきそうだ、とその理路や知識情報からうまく納得させられるようにそう感じました。とはいえ、いつも未来というものは、予想したそのものの通りにはいかず、けっこう違うものとなって現実になっていくような気がします。はたして、本書で語られたことがどこまで実現するか本当のところはわかりませんが、AIの研究がどういう道筋の上にあるかを知るにはうってつけだと思いました。
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インターネットの普及に伴い機械処理可能なデータ量が爆発的に増加し、マシンラーニングやディープラーニングによる人工知能の実装も急速に現実味をおびてきた。
そのような人工知能の利点、限界、人間との本質的な違いなどを一般論的に、また哲学的に対談している。
文系的な読み物として面白く、人工知能の詳細への興味をかき立てる。
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人口知能研究者の松尾豊氏、最近メディアや本などに多数出演執筆されている。AIvs人間を語っているが、とっても人間味よりのお考えの持ち主で面白い方。AIが進化する社会の中で、AI社会を批判するでもなく、より人間とは?人は何をすべきか?という点に注釈されてとても共感できます。今後のご活躍を期待します。
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この分野を勉強する必要があり、感触として読んだのだけれど、知識に広がりは得られたが深みは得られず。インターネットとかで、AIとは大体こんな感じかな、という知識を持っている人なら、あまり新たな気付きはないかな。
AIって何??の初体験は私にとっては、ドラクエ4。味方キャラが、作戦に合わせて自ら行動を考え出すと。画期的にも思えたが、じゃあ敵キャラは違うの??その時から、AIがよく分からないままだった。
感覚的には、キャラクターのコマンドパターンを環境に合わせて最適に処理するだけのプログラムをAIと言っていて、そのパターン数と環境数が多ければ、より最適化されるという事。しかし、これは知能と呼ぶのだろうか。最近では、これを自己育成していく方向性やビッグデータとの連結が考えられている。ただ、どうしても、AIに心が備わっていない限り、ただのスーパーコンピュータの域を超えない。しかし、人間がコンピュータに求めるのが完璧性である限り、好き嫌いや得意不得意を生むような感情は植えつけられない。感情パターンを擬似的にインプットする事は出来るが、結局、パターン処理の凄いヤツだ。
だからこそ、AIが人間に反逆を、なんて言うのは映画の中だけの世界だと思っている。それなのに、本著では、AIは怖くないのか?みたいなテーマが何ページ分か割かれる。うーむ、やっぱりAIがよく分からない。
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いい本だった。頭のいい人が人工知能について語り尽くす。人工知能には関係がないが、思考を深めていく必要があると感じた。
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人工知能で何ができるか基本を振り返りたい人におすすめ。
【概要】
●人工知能に対する疑問や不安をどう解消していくか
●人工知能と人間の本質的な違いは何か
●人工知能は何が人間を超えて、何が超えられないのか
【感想】
●2014年の本であるため、技術的な内容は既知の点が多い。
●当時、どのような問題認識があったか、わかりやすく各CHAPTERに「ISSUE」としてまとめられている。
●今になっても問題認識の解決策は、それほど進んでいないことがよくわかった。
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松尾先生との対談を書いた話
松尾先生は大体同じことを言っているので、他の本を読んだことあれば新しい情報はないかも。
人工知能にどんなデータが使えるか、どんな方法でルールを作るか、どんな応用ができるか
人間は少ないデータからパターンを見つける、ある空間から近さを見出す
人間に仕事そのものが必要なくなる、分担がうまく進む
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3
東大人工知能学者松尾と経営共創基盤ビジネス戦略家塩野の対談本。AIによってもたらされる社会・未来について。データが多いものの予測はAIだが、少ないデータから判断する力は現状、人。AIは人類最期の発明という人もいるらしくもっと理解する必要性を感じた。雑多な対談な感じでもっと体系的なのを読んだ方がよさげ。ビジネスの話。早期付加価値創出はアナロジーの発見。産業間の知識のトランスファー、場所の移動など。ビトウィンネス・中心性という概念。複数のコミュニティをつなげる人や地域は今後重要性を増す。シンガポールやドバイ等。
・松尾の研究内容。AIにはどんなデータが使えるのか、何が有用かを調べるデータ自身の研究。ウェブデータやビッグデータ。そのデータを使ってどんな方法でルールを作るべきか。機械学習やデータ分析の研究。ルールを作るシステムやアルゴリズムでどんな応用ができるか。データの入り口と処理、出口。
・AIには二つの流派がある。①人間と同等かそれ以上の知能の実現を目指す流れ。強いAI。②普通のコンピューターよりは少し知的で賢く見える仕込みを作る流れ。弱いAI。
・ジョンサールの「中国語の部屋」。あるAIのプログラムがあり、箱があってその中に小さな人間が入っていると考える。その人に中国語で話しかけると、中国で答えてくれる。部屋の中の人がやっていることは、中国語の文字が入ってきたら難しい漢字で意味が全く分からなくても、「この文字が出てきたらこう返せ」と書かれた分厚い辞書を捲りながら言葉を作り、できたら箱の外に投げ返すという作業。中国語で問いかけると中国語で返してくれるが、中の小さい人は中国語が分かっていると言えるかどうか。
⇒AIには人間と同じ思考があるかという問いはこれと同じで、ないと考えられる。
・AIがやっていることは基本同じで、ルールベースや事例ベースだったりするが、確率を出してそれっぽい答えを返すということ。
・データが多いものの予測はAIだが、少ないデータから判断する力は今のところ完全に人間が上をいっている。とくに、政治、経済、社会、文化、技術など種々の要因が組み合わさった経済予測などでは人間の方がいいらしい。
・ビジネスの世界で早く付加価値を出す方法。①産業間の知識のトランスファー(鉄鋼業界で当たり前のことを食品業界でやるとか)。②場所の移動(日本で当然のビジネスをインドネシアでやるとか)。アナロジー類推類比の思考はビジネスの基本。
・「ビトウィンネスが高い」中心性という概念の一部。ある人を介さないと情報が流れないとしたら、その人は中心性が高い人。これまではグループのリーダーが評価される傾向だったが、今後はこれが大事だろう。国家も同様。複数のコミュニティをつなげる国は強い。例えば、シンガポールは、中国・インド・南アジア・東アジアをつないでいる。ドバイは中東とアフリカ。こういった国や地域が重要性を増すだろう。
・AIによる人間社会の可能性。①人間には仕事をしている感程度の仕事で、大事のところはコンピューター。システム設計はごく一部の人間。②分担がうまく進むパターン。コンピューターは定型的で自動化された処理をやり、対人系の仕事やマクロの判断は人間。多くの人は後者の素養を伸ばしていく。②が理想なのだろうが、②にやって①になるのかもしれない。
・Angel Fireなど用いたリアルタイムで人工衛星により犯人を追跡するなど色々なことができてしまうようになる。
・AIは人類最期の発明という人もいるくらい。ソフトウェア、ゲノム解析、金融テクノロジーときて、人工知能まで持っていかれたくないという気持ちが日本のAI研究者にはあるよう。
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人工知能の事を知りたい人は「人工知能は人間を超えるか」の方が圧倒的にオススメですが、読み物としてはまずまず面白かったです☆
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対談形式の本。人工知能がどのように未来を変えていくのかが書かれており、面白かった。投資に人工知能がどのように関わってくるのか?などは興味深く再読した。