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スマートマシンはこうして思考する 単行本 – 2020/3/4
ショーン・ジェリッシュ
(著),
栗原 聡
(その他),
依田 光江
(翻訳)
&
0
その他
| 栗原 聡 (その他) 著者の作品一覧、著者略歴や口コミなどをご覧いただけます この著者の 検索結果 を表示 |
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人間の思考とAI(人工知能)の“思考"の組立ては、どう違うのか? AI研究の
主なブレイクスルーをつぶさにたどりながら、スマートマシンの知能のメカニズム
を説き明かす。自動運転車、「おすすめ(レコメンド)」や音声認識のシステムから、
ワトソン、アルファ碁、スタークラフト・ボットまで──それぞれに興味をそそる
AIについて、構築の工程をこの本の中で疑似体験するかのような読みごたえ。
そうするうちに、簡単なAIの理解からきわめて高度なAIの理解へと、着実に導かれる。
元・Google機械学習&データサイエンス・チームのエンジニアリング・マネージャー
である著者が、コードや数式を使わずに詳らかにできるぎりぎりまで踏み込んで解説
している。大づかみではなく具体的にAIとは何かを見極めたい読者のための一冊だ。
「好奇心と、少しの集中力」を使ってフタを開けてみれば、AIには何の神秘もない。
神秘よりもずっとおもしろい。
砂漠の自動運転車レースやNETFLIXプライズなど、AI開発史を彩るエキサイティング
な舞台と研究者たちの奮闘も、著者は臨場感たっぷりに振り返る。有名無名のエンジ
ニアたちがアイデアをぶつけ合って革新を積み上げてきた、研究コミュニティの活力が
伝わってくる。
主なブレイクスルーをつぶさにたどりながら、スマートマシンの知能のメカニズム
を説き明かす。自動運転車、「おすすめ(レコメンド)」や音声認識のシステムから、
ワトソン、アルファ碁、スタークラフト・ボットまで──それぞれに興味をそそる
AIについて、構築の工程をこの本の中で疑似体験するかのような読みごたえ。
そうするうちに、簡単なAIの理解からきわめて高度なAIの理解へと、着実に導かれる。
元・Google機械学習&データサイエンス・チームのエンジニアリング・マネージャー
である著者が、コードや数式を使わずに詳らかにできるぎりぎりまで踏み込んで解説
している。大づかみではなく具体的にAIとは何かを見極めたい読者のための一冊だ。
「好奇心と、少しの集中力」を使ってフタを開けてみれば、AIには何の神秘もない。
神秘よりもずっとおもしろい。
砂漠の自動運転車レースやNETFLIXプライズなど、AI開発史を彩るエキサイティング
な舞台と研究者たちの奮闘も、著者は臨場感たっぷりに振り返る。有名無名のエンジ
ニアたちがアイデアをぶつけ合って革新を積み上げてきた、研究コミュニティの活力が
伝わってくる。
- 本の長さ392ページ
- 言語日本語
- 出版社みすず書房
- 発売日2020/3/4
- ISBN-104622088789
- ISBN-13978-4622088783
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商品の説明
出版社からのコメント
内容(「BOOK」データベースより)
AIに神秘などありえない。神秘よりずっと、おもしろくて凄い。自動運転車、「おすすめ」システム、ワトソン、アルファ碁…人間の思考の組立てと、どう違うのか?AI構築の工程を本で疑似体験。
著者について
ショーン・ジェリッシュ(Sean Gerrish)
自称「機械学習geek」のソフトウェア・エンジニア。プリンストン大学にてPh.D.(コンピュータ・サイエンス)
を取得後、テザ・テクノロジーズ社(Teza Technologies)のエンジニア、および、グーグル社(Google)機械学
習&データサイエンス・チームのエンジニアリング・マネージャーを務める。本書が初の著書。
依田光江(よだ・みつえ)
外資系IT企業勤務を経て、翻訳業を開始。IT系実務翻訳とノンフィクション書籍の両方を手掛ける。訳書に、ク
レイトン・M・クリステンセン『繁栄のパラドクス』、『ジョブ理論』、アレック・ロス『未来化する社会』
(以上、ハーパーコリンズ・ ジャパン)、ピーター・ラビンズ『物事のなぜ』(英治出版)、ベン・パー『アテン
ション』(共訳、飛鳥新社)、デブラ・レヴィン・ゲルマン『子どものUXデザイン』(ビー・エヌ・エヌ新社)、
ほか多数。
栗原聡(くりはら・さとし)
慶應義塾大学理工学部(管理工学科)教授。専門は人工知能・複雑ネットワーク科学・計算社会科学。著書に『AI
兵器と未来社会』(朝日新書)、『人と共生するAI革命』(共著、エヌ・ティー・エス)ほか。共訳書にワッツ『スモ
ールワールド』(東京電機大学出版局)がある。
自称「機械学習geek」のソフトウェア・エンジニア。プリンストン大学にてPh.D.(コンピュータ・サイエンス)
を取得後、テザ・テクノロジーズ社(Teza Technologies)のエンジニア、および、グーグル社(Google)機械学
習&データサイエンス・チームのエンジニアリング・マネージャーを務める。本書が初の著書。
依田光江(よだ・みつえ)
外資系IT企業勤務を経て、翻訳業を開始。IT系実務翻訳とノンフィクション書籍の両方を手掛ける。訳書に、ク
レイトン・M・クリステンセン『繁栄のパラドクス』、『ジョブ理論』、アレック・ロス『未来化する社会』
(以上、ハーパーコリンズ・ ジャパン)、ピーター・ラビンズ『物事のなぜ』(英治出版)、ベン・パー『アテン
ション』(共訳、飛鳥新社)、デブラ・レヴィン・ゲルマン『子どものUXデザイン』(ビー・エヌ・エヌ新社)、
ほか多数。
栗原聡(くりはら・さとし)
慶應義塾大学理工学部(管理工学科)教授。専門は人工知能・複雑ネットワーク科学・計算社会科学。著書に『AI
兵器と未来社会』(朝日新書)、『人と共生するAI革命』(共著、エヌ・ティー・エス)ほか。共訳書にワッツ『スモ
ールワールド』(東京電機大学出版局)がある。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
ジェリッシュ,ショーン
自称「機械学習geek」のソフトウェア・エンジニア。プリンストン大学にてPh.D.(コンピュータ・サイエンス)を取得後、テザ・テクノロジーズ社(Teza Technologies)のエンジニア、および、グーグル社(Google)機械学習&データサイエンス・チームのエンジニアリング・マネージャーを務めた。『スマートマシンはこうして思考する』が初の著書
依田/光江
外資系IT企業勤務を経て、翻訳業を開始。IT系実務翻訳とノンフィクション書籍の両方を手掛ける
栗原/聡
慶應義塾大学理工学部(管理工学科)教授。専門は人工知能・複雑ネットワーク科学・計算社会科学(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
自称「機械学習geek」のソフトウェア・エンジニア。プリンストン大学にてPh.D.(コンピュータ・サイエンス)を取得後、テザ・テクノロジーズ社(Teza Technologies)のエンジニア、および、グーグル社(Google)機械学習&データサイエンス・チームのエンジニアリング・マネージャーを務めた。『スマートマシンはこうして思考する』が初の著書
依田/光江
外資系IT企業勤務を経て、翻訳業を開始。IT系実務翻訳とノンフィクション書籍の両方を手掛ける
栗原/聡
慶應義塾大学理工学部(管理工学科)教授。専門は人工知能・複雑ネットワーク科学・計算社会科学(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
登録情報
- 出版社 : みすず書房 (2020/3/4)
- 発売日 : 2020/3/4
- 言語 : 日本語
- 単行本 : 392ページ
- ISBN-10 : 4622088789
- ISBN-13 : 978-4622088783
- Amazon 売れ筋ランキング: - 485,541位本 (の売れ筋ランキングを見る本)
- - 624位情報学・情報科学全般関連書籍
- - 751位人工知能
- - 2,099位科学読み物 (本)
- カスタマーレビュー:
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著者について
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カスタマーレビュー
5つ星のうち3.6
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2020年8月6日に日本でレビュー済み
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Amazonで購入
私は機械学習の基礎知識はもっていない。しかし、ケビン・スコットが「本書に寄せて」で『機械学習にもコンピュータ科学にもあまり基礎知識を必要としないように書かれている』とコメントを寄せているので分かり易いのだろうと期待した。しかし、それは間違いだった。AIがどのように進化してきたかはよくわかる。しかし、その思考の仕組みを理解するのそれほど容易ではない。気楽に読めて理解できる本ではない。この本を読んでなるほどと合点できる程度の理解は得られなかった。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
2020年5月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
BASICで挫折し,機械語も勿論だめでそれでも何とかPCを使って
仕事をしてきました.これもひとえにアプリケーションソフトの
おかげです.プログラマーさんありがとう.そんな私がスマートマシンとは
何かを知りたくて本書を読みました.詳しいことは良く分かりません.ただ,
プロジェクトの課題に対してどの様に組み立て筋道をつけプログラムするかの
開発の過程を追体験できます.ただし,この本を読んだからとていきなりプログ
ラマーにはなれません.しかし,なぜか勇気がわいてきて,何かが出来そうな
気になります.そんな本です.
特に印象に残っているのは新たなアルゴリズムを思いつくことを
「発見」と謙虚に表現し,本書で紹介された高度な人工知能でさえプログラム
された以上のことは出来ない,という現在の地平が確認できたことです.
仕事をしてきました.これもひとえにアプリケーションソフトの
おかげです.プログラマーさんありがとう.そんな私がスマートマシンとは
何かを知りたくて本書を読みました.詳しいことは良く分かりません.ただ,
プロジェクトの課題に対してどの様に組み立て筋道をつけプログラムするかの
開発の過程を追体験できます.ただし,この本を読んだからとていきなりプログ
ラマーにはなれません.しかし,なぜか勇気がわいてきて,何かが出来そうな
気になります.そんな本です.
特に印象に残っているのは新たなアルゴリズムを思いつくことを
「発見」と謙虚に表現し,本書で紹介された高度な人工知能でさえプログラム
された以上のことは出来ない,という現在の地平が確認できたことです.
2020年7月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
数式のわからない人でも、ストーリー仕立てでスラスラ理解できると思います。
ベスト500レビュアー
本書は、人工知能の様々な最近の話題、自動運転車レース、ネットフリックスのレコメンデーションエンジン、アタリのゲームプレイ、ジェパディで勝利したワトソン、そしてAlpha Goなどを取り上げつつ、人工知能の理論的な側面も数式なしでなるべく説明しようという試みである。
テーマに話題となったものを多く選んでいるので、とっかかりは興味を持って読みやすく作られていると思う。
また、諸々のコンテストの詳細は知らないものも多いので、各参加者やアルゴリズムがどのように改善されていったのか、どういう障壁がありどう突破されたか、などの歴史的事実を読むのはなかなか面白かった。
ただ、理論面については頑張ってはいるものの、例えば本書の説明で「畳み込みニューラルネット」がどういうものか分かるかと言われると無理だと思う。
また、説明の仕方も練られておらず、例えばp104~で「過学習」の話が言葉だけでさらっと書かれていて、これだけではおそらく理解できないような説明なのだが、だいぶ先のp168には典型的な「すべてのデータ点を通るが汎化能力がないグラフの例」が出ていて、なぜこれを先に出さないのかと疑問に思う。
順番についていうと、ジェパディに出てきたワトソンは機械学習でいうと割と物量勝負の第二世代タイプの最終形で、近年の深層学習の系統とはだいぶ違う(幾分も古い形)ものでありながら最後の方に置いていて、よく知らない読者は深層学習の系譜にワトソンを位置付けてしまいそうな、そういう誤解を与える本の構成に思えた。
理論面の解説については 人工知能は人間を超えるか の方に軍配を挙げたくなる。
一方、コンテストなどの歴史、事実描写については、極めて最近のところまで押さえられているので、この辺りは他書にはない強みだろうと思う。
テーマに話題となったものを多く選んでいるので、とっかかりは興味を持って読みやすく作られていると思う。
また、諸々のコンテストの詳細は知らないものも多いので、各参加者やアルゴリズムがどのように改善されていったのか、どういう障壁がありどう突破されたか、などの歴史的事実を読むのはなかなか面白かった。
ただ、理論面については頑張ってはいるものの、例えば本書の説明で「畳み込みニューラルネット」がどういうものか分かるかと言われると無理だと思う。
また、説明の仕方も練られておらず、例えばp104~で「過学習」の話が言葉だけでさらっと書かれていて、これだけではおそらく理解できないような説明なのだが、だいぶ先のp168には典型的な「すべてのデータ点を通るが汎化能力がないグラフの例」が出ていて、なぜこれを先に出さないのかと疑問に思う。
順番についていうと、ジェパディに出てきたワトソンは機械学習でいうと割と物量勝負の第二世代タイプの最終形で、近年の深層学習の系統とはだいぶ違う(幾分も古い形)ものでありながら最後の方に置いていて、よく知らない読者は深層学習の系譜にワトソンを位置付けてしまいそうな、そういう誤解を与える本の構成に思えた。
理論面の解説については 人工知能は人間を超えるか の方に軍配を挙げたくなる。
一方、コンテストなどの歴史、事実描写については、極めて最近のところまで押さえられているので、この辺りは他書にはない強みだろうと思う。
2020年8月1日に日本でレビュー済み
機械学習などには無縁だが、もう少し中身を知っておきたいかたにおすすめの良書。
現在のAIの能力が、単なる計算速度と短期記憶の面以外でそれをデザイン、実装した開発者を超えられないことがわかるかと。翻訳も悪くないと思います。
現在のAIの能力が、単なる計算速度と短期記憶の面以外でそれをデザイン、実装した開発者を超えられないことがわかるかと。翻訳も悪くないと思います。
2020年5月8日に日本でレビュー済み
AIの構成要素や進化の過程について面白く記述されている良書。現在の日本ではこの本を理解するには、読者にある程度のAIの知識が要求される。しかしながらAI分野でも日本が一定のレベルの国となることを考えるとできるだけ多くの人に読んでもらいたい。







