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松尾豊

人工知能は人間を超えるかディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書) 単行本 – 2015/3/11

松尾豊 (著)

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いま、将棋やクイズ番組など「人工知能vs人間」の戦いがあちこちで起こっている。
2014年の英オックスフォード大学の研究報告では、今後10年から20年ほどで、
人工知能を含むITの進化の影響によって、米国の702の職業のうち約半分が
失われる可能性があると述べている。

最先端の人工知能技術「ディープラーニング」をめぐっては、グーグルやフェイスブックなどが
数百億円規模の激しい投資・人材獲得合戦を展開。
一方で、宇宙物理学者のスティーブン・ホーキング博士や、実業家のイーロン・マスク、
ビル・ゲイツなどが、「人工知能は人類を滅ぼすのではないか」との懸念を相次いで表明した。

そのテクノロジーは、ヒトを超える存在を生み出すのか。
人間の仕事を、人類の価値を奪うのか。

▼ トップクラスの研究者が解きほぐす、「人工知能」の過去・現在・未来

ディープラーニングの特徴をひと言で言えば、コンピュータが人間のように
「気づき」を得るしくみのこと。
これまで「人工知能」と呼ばれていたものは、たとえ同じ計算を10万回やっても、
1回目と10万回目のやり方は基本的に同じで、「もっと早く計算できる方法」に
自ら気づけない。
コンピュータの計算能力は飛躍的に上がったが、それは根本解決ではないのだ。
しかし、その状況がディープラーニングによって革命的に変わる。

本書では、人工知能学会で編集委員長・倫理委員長なども歴任、日本トップクラスの
研究者の著者が、これまで人工知能研究が経てきた歴史的な試行錯誤を丁寧にたどり、
その未来像や起きうる問題までを指摘。
情報工学・電子工学や脳科学はもちろん、ウェブや哲学などの知見も盛り込み、
「いま人工知能ができること、できないこと、これからできるようになること」
をわかりやすく解説する。

なお、本書カバーには、ロボットと人間の共生を描いたアニメーション『イヴの時間』より、
ヒロインのアンドロイド「サミィ」のイラストを特別にお借りして掲載している。

本の長さ

263ページ
言語

日本語
出版社

KADOKAWA/中経出版
発売日

2015/3/11
ISBN-10

4040800206
ISBN-13

978-4040800202
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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

人類の希望か、あるいは大いなる危機なのか?「人間のように考えるコンピュータ」の実現へ、いま、劇的な進展が訪れようとしている。知能とは何か、人間とは何か。トップクラスの人工知能学者が語る、知的興奮に満ちた一冊。

著者について

松尾豊(まつおゆたか) 東京大学大学院工学系研究科准教授

1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。
2002年、同大学院博士課程修了。博士(工学)。同年より産業技術総合研究所研究員。
2005年よりスタンフォード大学客員研究員。
2007年より現職。シンガポール国立大学客員准教授。
専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析。

人工知能学会からは論文賞(2002年)、創立20周年記念事業賞(2006年)、
現場イノベーション賞(2011年)、功労賞(2013年)の各賞を受賞。
人工知能学会学生編集委員、編集委員を経て、2010年から副編集委員長、
2012年から編集委員長・理事。2014年より倫理委員長。
日本トップクラスの人工知能研究者の一人。

共著書に『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」』
(KADOKAWA)がある。

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登録情報

出版社 ‏ : ‎ KADOKAWA/中経出版 (2015/3/11)
発売日 ‏ : ‎ 2015/3/11
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 263ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4040800206
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4040800202

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著者について

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松尾豊
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1975年生まれ。香川県坂出市出身。東京大学大学院工学系研究科教授。
1997年東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年同大学院博士課程修了。博士（工学）。産業技術総合研究所、スタンフォード大学等を経て、現職。人工知能学会理事、編集委員長、倫理委員長等を務める。日本ディープラーニング協会会長。
2016年「人工知能は人間を超えるかディープラーニングの先にあるもの」で大川出版賞、ビジネス本大賞特別賞など受賞。2018年スーツ・オブ・ザ・イヤー受賞。ほか、情報処理学会論文賞・長尾真記念特別賞、人工知能学会論文賞・功労賞など。
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inoue

信頼できる専門家が人工知能の現状と展望をわかりやすく解説する

2018年11月13日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

現在、世界は第三次人工知能ブームの真っ只中にあり、関連した様々な情報が飛び交っている。
これらの情報群から、ますます便利になっていく高度情報科社会への期待をいだいている人や、あるいは「シンギュラリティが到来し、人類がAIに支配されるのではないか」といった不安感を抱いている人は多いだろう。

一方で、以下のように冷笑的なスタンスを取ることも可能だ。
「過去に２度の人工知能ブームが到来したにもかかわらず、いずれも真の意味での人工知能とは程遠い次元で下火になっている。今回もきっとそうなるだろうし、騒ぐほどのこともない。」

しかし、現在の第三次人工知能ブームで何が起きているのかを理解するには、ディープラーニングに関する最低限の理解が不可欠である。ディープラーニングの革新性がどこにあるかを知らなければ、そこから連鎖的に起こりうる人工知能研究の発展を理論的に推測することはできない。

本書では、これまでの人工知能研究がたどってきた歴史を解説し、特にディープラーニングがどのようなブレイクスルーだったのかを重点的に説明する。さらに、同様のブレイクスルーが画像認識以外の用途に広がった場合に人工知能がどのように発展していくのかを推察し、人間社会におよぼしうる影響を理論的に、冷静に考察している。

著者の松尾豊氏は人工知能を専門とする東大の准教授である。人工知能に関するブームと氷河期の繰り返しを当事者として眺めてきた立場から、「人工知能に対して過剰評価でも過小評価でもない、正しい期待をしてほしい」という願いを込め、本書を執筆したようだ。

その情熱の甲斐もあり、本書はわかりやすさと冷静さを兼ね備えた良著となっている。幅広く読まれることで、日本社会に「人工知能に対する正しい期待」が醸成されることを願ってやまない。

42人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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珍鳥（chinnDori+3）

『我は必ず人類を滅ぼす！』　by 人工知能

2018年10月5日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ちょっと新しい有効な手段が開発されると、ワーッと祭り上げられる【人工知能】。
今回は『ディープ・ラーニング』の番だったｗ

過去の騒ぎについても書かれているので、人工知能って～　響きはカッコイイが良く分からんなぁ～チョットかじっとくかな～という方に、オススメです。
高校生レベルの読解力があれば無理なく読めます。

読み終わって、なんだかよくわかんなかったら、、未だ遠い人工知能だったってことでｗ
取り敢えず理解したよって方は、本格的に勉強してみても？
適当なこと書いてナメやがって！もっとまともなの無いんかいぃと思った方は、ペンローズ辺りでも検索してそちらへ。
レビューでも、めっちゃムツカシイことを皆さん平気で論じておられます。
ムリムリ。ついていけないデス。

この本なら初心者向けですし。
ひやかしでも、まあ、読んでみて損はないかなと。

30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

NI2

しっくりきました。

2018年5月3日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

断片的な記事による知識しかなかったので、今回読んで、多くを学べました。また、説明がとてもわかりやすかったです。

全部が理解できたわけではないし、今後の職業への不安も消えたわけではないけれど、分解して考えることによって、不安は小さく希望を大きくして生きていける、と思いました。

僕にできること、できていることはとても小さいけれど、”ZERO to ONE”を読んで学んだことが、生きていく基盤になりました。

この本も、これから何度も読み返していくうちに、基盤になっていくと思います。

僕にとっての”希望の書”です。

23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

機械が自身で特徴を認識し、分類できるようになったことが凄い

2019年7月6日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

学習することの根幹にある処理は「分類すること」
分類するために必要なことは、対象物間にある相関・特徴を元にデータ間に線を引くこと。
機械学習では大量のデータを処理しながら、この分類を自動的に習得していく。

分類の精度は特徴をどう定義するかが肝。
以前は人間が頭を使って特徴を調整していた。
そこにディープラーニングという機械自体が多くのデータから特徴量を導き出す手法が開発され、分類の精度が飛躍的に向上した。

ディープラーニングが従来の機械学習と異なるのは、入力と出力に同じデータを用いる。
その間には何層にもなっていて、階層が掘り下がるごとにどんどんデータの特徴を抽象化する。
例えば動物の場合、上層は4本足階層＞顔階層＞ネコ階層というように抽象化の度合いが各階層に該当する。
その研ぎ澄まされた抽象化ルートがそのデータの本質的な特徴表現となる。
この自ら分類した抽象化ルートに対して、人間が答えを渡すことで利用するルートに磨きがかかる。
さらに、ちょっと違うデータを学習させるなど、あえて過酷な環境で学習させることで、特徴量の最適化が行われる。
なお、何層にも階層化するパターンは人間の神経構造を模倣しており、ニューラルネットワークと呼ばれている。

ディープラーニングの例の中にも出てきたように、機械学習は「教師あり」と「教師なし」学習に大分される。
・教師あり
予め正解セットが用意されていて、未知のデータがどこに分類されるかを判定するもの
・教師なし
データ間のルール・パターンを自ら抽出し特徴を掴むために用いられる

10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

mk

2012年に起きた50年来のブレークスルー

2018年12月5日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

この本では、なぜAIがブームになったのか、ディープラーニングはこれまでの機械学習とは何が異なり、どのようなポテンシャルがあるのかをAIを知らない人でも理解できるように例えながらわかりやすく説明されている。(本書に言わせると厳密にはAIはまだ実現されていない)
AIの動作の仕組みもわかりやすく説明されているので、AIの得意分野を「感覚として」理解できるようになる。
AIをビジネスとしている人だけでなく、むしろAIを使って何かしなければ、と考えている経営者、管理職の人に是非読んで欲しい。
自分はAI関連の仕事をしているが、AIがこれだけブームになっているにもかかわらずAIは何が得意で何ができないのか知らない人がかなり多いことに気づかされる。AIを使えば効率的に解決できる問題もわざわざ無駄なシステムを作っていたり、逆に期待が高すぎて、AIなんて大したことないとトーンダウンしてしまうケースがある。こういった誤解を減らし、AIを使って社会を良くしていくためには意思決定者にAIの特性を正しく理解してもらう必要があり、本書はその一助になると思う。
個人的に面白かったトピックは以下
・2012年に起きた50年来のブレークスルー
・シンギュラリティは来るか
・無くなる仕事と残る仕事

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もんごる♂

ざっとこの分野を俯瞰するには良い本です。

2019年4月6日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

標題の通りです。

ただ一つ気になる点があり基本テーゼに「人工知能はできないわけがない」と前提が置かれていますが、それは筆者が計算学者であり「そう願いたい」からではないからでしょうか？

人間の脳は計算機だ、だから人工知能は出来ないわけがないと主張するのはいささか論理が飛躍しているように感じます。

また快と不快の有無が本能だと言われておりますが、筆者はそちらに関しては門外漢のはずです。

総じて、技術動向を俯瞰するうえでは良書だと思いますが、基本テーゼに関して筆者の主張は自分は間違っていると思っており、筆者の考えを鵜呑みにするのはAIに関する誤解を招くと思います。

茂木先生の「脳と仮想性」など脳科学系の書籍を併せて一読することをお勧めします。

9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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うみねこcafe

半世紀後の復活とパラダイムシフト

2019年12月15日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

この本でのヒントン博士(要するに現在人工知能扱いされている深層学習を作り上げた本人です)の扱いがあんまりなので、ヒントン博士への「敬意」(p.255)が足らないのではないか、とレビューに散々書いてしまいましたが、松尾博士のその後の本ではそうでもないようなので、今更目くじらを立てても大人気ないので削りました。
ただp.63の図を見てのとおり、ヒントン博士も参加していたPDPグループのBP(この本のp.131-132に少し説明があります)に象徴される、この本で言う第２次AIブームの時分のニューラルネットワークの動向を気持ちいい位、無視しているのは、自分も含め、この本の読者に大きな誤解を与えるのでどうにかして欲しかったと思います。

それともう一つこの本で大きな誤解をしていたのは、この本で深層学習のブレークスルーとされている「特徴表現学習」は、深層学習自体ではなくオートエンコーダのことで、オートエンコーダは、この本で言う第2次AIブームの時分には既に有ったことです。
というかニューラルネットワークの中間層を多層化するアイデア自体は、この本にもあるように60年代末にミンスキーが中間層が１層しかないニューラルネットワーク(パーセプトロン)の限界を指摘した時分から既にあったようで、実際の問題は中間層を増やす(深層化)と計算が上手く行かなかったことのようです。
実際、深層学習の代表的なモデルのCNNは80年代の末にルカン(p.27に名前があります)が発表したものと基本的には変わらないんだそうです。

なので歴史的経緯の理解について問題が多いp.167の記載については今からでも遅くないので直してもらいたいところです(福島博士のネオコグニトロンにBPを使ったのがルカンのCNNなんだそうです。なので福島博士にも「敬意」が足りません)。
歴史的経緯の理解不足は、技術内容自体の理解の不足にも繋がるはずなので単純な問題ではないはずです。

この本の巻末にはこの本の出版当時の人工知能学会の御歴々と思われる先生方への謝辞がありますが、その先生方に目を通してもらってもこんな本になってしまったことについては、人工知能学会監修の「人工知能とは」という本を見ていただければ、ことの次第は分かるかと思います(要するにミンスキーに恨まれたニューラルネットワークは人口知能の範疇には入っていなかったということです)。
結局は自分達が知っていたものとは別のものが、たまたま同じ「人工知能」という名前で呼ばれただけで、さも昔から研究していたかのような姿勢は、この本を買ったときの自分を含め、多くの事情を理解していない読者に大きな誤解を与えるだけだと思います。

と言うかヒントン博士以上に(およそ60年前に今人工知能呼ばわりされているニューラルネットワークモデルの原型のパーセプトロンを作り、その後謎の死を遂げたローゼンブラットに対しては「敬意」の欠如どころか名前すら出てこない一方で、ローゼンブラットとは深過ぎる因縁が有ったミンスキーを「大家」(p.81)としている時点でこの本は「「正しく」」(p.261)ないはずです。

気がつけば、この本も出版からそれなりの年数が経過していてp.217の未来予想図に記された年代に差し掛かっているわけですが、ニューラルネットワーク自体は新規な発明でも何でもなく、人口知能と呼ばれるものと同じだけの歴史があることを思い起こせば、学者として恥ずべき根拠のない空論だと思います。

結局、この本を最初に読んだときからは評価がかなり変わり、批判的なことを書き連ねるようになってしまいましたが、それでも技術的な解説は分かりやすく、特徴量学習を実現したことがブレークスルーだったということと現状人口知能扱いされているニューラルネットワークをはじめとする機械学習があくまで統計的手法だとする指摘が示唆的なのも確かなので星1つにはしません。

ただ「個人情報保護やプライバシー」(p.248)については、個人情報を本人の「財産」として認めさせることが先だろ、と、あらん限りの声を以って主張させていただきます。

というか松尾博士も最近は深層学習の研究で成果を上げているようなので、近い将来、attention系の自然言語処理とグラフ系の最新動向も踏まえた解説書を上梓してくれるものと信じています。

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