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[村沢竜一]の人工知能とシンギュラリティ
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人工知能とシンギュラリティ Kindle版

5つ星のうち 1.0 2件のカスタマーレビュー

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新品 中古品
Kindle版, 2017/2/15
¥ 250

商品の説明

内容紹介

 2045年問題をご存じでしょうか。現在急速な進化を続ける人工知能ですが、この能力が人間を超えるか否かが、昨今大きな議論を呼んでいます。現状、それが到来するであろう未来が2045年と目されており、これまでの人間のあり方に大きな変化が起こることが示唆されているのです。ちなみに、人工知能が人間を超える時を、技術的特異点、シンギュラリティ(Singularity)と呼びます。

 シンギュラリティの到来を、SFの世界のような話として受け止められる方もいらっしゃることでしょう。また、シンギュラリティの到来が、なぜ問題になるのかという疑問をお持ちの方もいらっしゃることでしょう。

 本書では、今後の世界において、人工知能が人間を超えることができるのか、もしくは、シンギュラリティの到来が社会に及ぼす影響について、実際の人工知能の実現技術や進化をもとに探ってまいります。

「人工知能について理解してみたいけど、数式が並んでわからないし」と思われていらっしゃるでしょうか。大丈夫。本書に数式は登場しません。それでいて、人工知能のメカニズムや市場性をはじめとした、さまざまな事について、あなたはご理解いただくことに成功するはずです。それでは早速始めていくことにしましょう。人工知能の世界へようこそ。

【目次】

人工知能とシンギュラリティ

 はじめに

 第一章 人工知能の暴走は止めることができない

  急速な進化を続ける人工知能がもたらすもの
    ■処理能力においては既に人間を遥かに超えるコンピュータ
    ■コンピュータは人間の指示に従って動作する
    ■今後の人工知能の進化にはらむ大きなリスク
  シンギュラリティがなぜ危惧されているのか
    ■今後の人工知能は人類の知り得なかった法則を発見する
    ■人類を先を行く人工知能がモンスターになり得る理由
  人類は人工知能の停止ボタンを押すことができるか
    ■リセットスイッチとは異なる人工知能の停止ボタン
    ■猿が人類を滅亡させることはできない
    ■人類が人工知能を止めることができなくなるリスク
  インターネットを根城にする人工知能
    ■人類はインターネット全体を停止させることはできない
    ■インターネット自体が停止するリスクをも先読みする

 第二章 現在の人工知能のレベル

  人工知能は本当に人類の能力を超えているのか
    ■めざましい進化を続ける人工知能だが
  現在の人工知能レベルを知る
    ■人工知能の能力を飛躍的に高めた3つの要因
    ■現在の人工知能レベルにシンギュラリティのリスクはない
  現在の人工知能と未来の人工知能の違い
    ■現在の人工知能の進化領域
    ■人間にできて人工知能ができていない機能
  人工知能が意識や意思を持つことは可能か
    ■人工知能が持てないでいる意識と意思
    ■ある日突然人工知能が意識や意思を持つ可能性

 第三章 人工知能を支える概念や技術の進化

  人工知能とコンピュータの歴史
    ■人工機能研究の幕開け
    ■1950年代に既に提唱されていたニューラルネットワーク
  人工知能の歴史上におけるチューリングテスト
    ■アラン・チューリングとチューリングテスト
    ■会話ができる人工知能が優れていると判断できない理由
    ■中国語の部屋という思考実験
  人工知能研究に立ちはだかるフレーム問題
    ■人工知能研究が直面したフレーム問題
    ■人工知能の可能性を否定した単純な論理演算
  近年の人工知能に関連する技術の進化
    ■遺伝的アルゴリズムの登場
    ■エキスパートシステムの研究や導入が進む
    ■商用データベースの普及と大量データの処理
    ■人工知能を統計的確率的計算によって実現する試み
  データマイニングとディープラーニング
    ■大量のデータから法則性を得るデータマイニング
    ■ディープラーニングの登場
  人工知能の現在と未来
    ■人類が知ることのない法則性の発見
    ■IoTによる現実データの収集と集合知の広がり

 第四章 ニューラルネットワークのメカニズム

  ニューラルネットワークの概要と概念
    ■ニューロンの基本的構造
    ■ニューロンを介して伝播される信号
    ■ニューロンの働きを概念として理解する
  ニューラルネットワークの学習プロセス
    ■ニューロン素子の働き
    ■ニューラルネットワークが答を出すまでのプロセス
    ■バックプロパゲ―ションと繰り返される学習
    ■結果として自ら見出すこととなる判断基準
  深層学習による画像認識能力の飛躍的な向上
    ■これまでの画像認識能力
    ■画像認識の正解率を大幅に引き上げたディープラーニング
    ■判断材料をも自ら見つけ出す技術
  画像認識の向上が加速させる人工知能の進化
    ■画像認識の進化がもたらす新たな世界
    ■画像が様々な情報を結ぶ可能性

 第五章 今後の人工知能と私たちの社会

  多くの職業が人工知能へと置き換わる
    ■これまで生活を大きく変えたてきたコンピュータ
    ■今後機械へと置き換わることが予想される職種
    ■人工知能は経営に近い分野に強いという事実
  労働者が人工知能に仕事を奪われた後に訪れる世界とは
    ■新たに生まれる可能性のある新社会
    ■人工知能の進化によるベーシックインカム実現の可能性
  オンデマンドエコノミー拡大による雇用創出
    ■新たに登場するビジネス体系
    ■オンデマンドエコノミーとは
    ■多くの雇用を創出するオンデマンドエコノミー

 第六章 人工知能とロボット工学三原則

  ロボット工学三原則とは
    ■ロボットや人工知能の倫理規則
  現在の人工知能にロボット工学三原則が不要な理由
    ■そもそも現在のロボットは三原則を理解できない
    ■三原則以前のフレーム問題解消が優先課題
  現状抱えるフレーム問題を解決する方法とは
    ■「あらゆる事象の想定」では解決できないフレーム問題
    ■フレーム問題を解決するために負うべきリスク
  結果的にロボット工学三原則は機能することがない
    ■自律的判断が可能な人工知能に三原則は有効となるか
    ■人工知能により三原則が無効化されるリスク

 あとがき

登録情報

  • フォーマット: Kindle版
  • ファイルサイズ: 2538 KB
  • 紙の本の長さ: 87 ページ
  • 販売: Amazon Services International, Inc.
  • 言語: 日本語
  • ASIN: B06W2LLTV6
  • X-Ray:
  • Word Wise: 有効にされていません
  • おすすめ度: 5つ星のうち 1.0 2件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

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トップカスタマーレビュー

2017年3月12日
Amazonで購入
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2017年7月7日
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