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脳・心・人工知能 数理で脳を解き明かす (ブルーバックス) 新書 – 2016/5/20

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商品の説明

内容紹介

数理で「脳」と「心」がここまでわかった!

囲碁や将棋で、AIが人間に勝利を遂げた。
2045年、人工知能が人間の能力を超える「シンギュラリティ」は、本当に訪れるのか?
数学の理論で脳の仕組みを解き明かせれば、ロボットが心を持つことも可能になるのだろうか?
AI研究の基礎となった「数理脳科学」の第一人者が語る、不思議で魅惑的な脳の世界。

第1章 脳を宇宙誌からみよう
まずは脳がいつどのように誕生したかをみていこう。その起源をたどるには、宇宙のはじまりを知らなくてはならない。生命が脳を持ち、人に「心」が宿ったのはなぜなのだろう。

第2章 脳とはなんだろう
私たちの脳には1000 億もの神経細胞が詰まっていて、それが思考を担い、心を司っている。そもそも脳とは、どのような器官なのだろうか。最新研究で明らかになってきた脳のメカニズムを紹介しよう。

第3章 「理論」で脳はどう考えられてきたのか
現在ブームとなっている人工知能は、脳にヒントを得て1950 年代に提唱された理論モデルから誕生した。「理論」で脳の仕組みを考えるとは、どういうことなのか。その歴史をたどってみよう。

第4章 数理で脳を紐解く(1):神経興奮の力学と情報処理のしくみ
数学の理論を使って脳の仕組みを考えるのが「数理脳科学」である。本当にそんなことができるのか、数理の世界を披露したい。神経回路はどのように興奮し、記憶はどうやって蓄えられるのだろうか?

第5章 数理で脳を紐解く(2):「神経学習」の理論とは
数理の視点から、脳がどのように学習するのかを考えてみよう。これは、最近注目を集めている人工知能の「ディープラーニング」の基礎になっている理論である。

第6章 人工知能の歴史とこれから
技術がさらに発展すれば、人工知能が人間を超える「シンギュラリティ」が本当にやってくるのではと騒がれている。その歴史を振り返り、未来を考えてみたい。

第7章 心に迫ろう
これまでみてきたように、脳の仕組みが次第に明らかになってきている。だが、脳科学の最終的な目標は「心」を知ることである。それが叶えば、心を持つ人工知能が誕生する日も訪れるのだろうか?

内容(「BOOK」データベースより)

囲碁や将棋で、人工知能がプロ棋士に勝利を遂げた。2045年、人工知能が人間の能力を超える「シンギュラリティ」は、本当に訪れるのか?数学の理論で脳の仕組みを解き明かせれば、ロボットが心を持つことも可能になるのだろうか?人工知能研究の基礎となった「数理脳科学」の第一人者が語る、不思議で魅惑的な脳の世界。

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登録情報

  • 新書: 240ページ
  • 出版社: 講談社 (2016/5/20)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4062579685
  • ISBN-13: 978-4062579681
  • 発売日: 2016/5/20
  • 商品パッケージの寸法: 17.4 x 11.2 x 1 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.1 16件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

トップカスタマーレビュー

投稿者 ゆうさん トップ500レビュアー 投稿日 2016/6/7
形式: 新書
 人工知能に関する本は何冊か読んでいるが、人工知能の開発にあたって参考にしていると言われるヒトの脳研究の歴史や現状、人工知能との関わり等が分かるのでは、と思い本書を手に取った。

 第2章では、脳の構造から始まって、脳の機能や記憶・学習システム、脳研究のための手段(測定技術)などが解説されている。第3章では脳に関する理論の歴史、特に3回あったニューロブームについて述べられている。背景には厖大な研究の蓄積があるのだろうが、コンパクトにまとめられており、また説明も分かりやすいので、概略をまず知りたいという人には有用だと思われた。第4章と第5章は、著者の専門である数理脳科学について説明した章である。数式もいくつか出てきて、著者は「はじめに」で「式などは絵と思ってもらって、読み飛ばしていただいても差し支えない」と言ってはいるが、それでもかなり難解である。数式を見るのも嫌な人はこれらの章はスキップした方が無難かもしれない。第6章は人工知能研究の歴史や現状についてまとめたもの。他の本を読むと、パーセプトロンなどのニューロ研究は人工知能研究とイコールのように書かれているものが多いが、本書によると両者はブームとなった時期に重なりはあるものの別物だとのことで、少し意外だった。どちらが正しいのかよく分からないが、著者は現在の人工知能の基礎となる理論等を提唱してきたとのことなので、著
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投稿者 K トップ1000レビュアー 投稿日 2016/7/19
形式: 新書
 最近の人工知能関連の書籍を読むと、題名に『脳』だったり『心』だったりが書いているのに、神経科学だとか心理学の話題がエッセンス程度しか書かれてなかったりして拍子抜けと思うことが多いのですが、本書籍は情報科学から生命科学の話題までしっかりと書かれています。
 一つ、二つ難点を挙げるなら、数理関係の話題が素人には理解できないレベルで難解だと思われる。おかげで読むのに非常に時間が掛かった。あと、所々に出てくるコラムでの自慢話が多いようにも感じた。
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形式: Kindle版 Amazonで購入
ニューラルネットワークがなぜ機能するのか釈然としないものがありました。そもそもなぜこんな仕組みでうまく結果が得られるのか摩訶不思議でしたが、この本を読んでニューラルネットワークの考え方や背景が「わかった気がする」ような気持になりました。具体的な問題に適用した際に直面するであろう課題を解決する糸口になりそうです。
すごくわかりやすいので、人工知能や深層学習を学ぶ人が最初に読む書籍として最適です。こんなにわかりやすく解説していただいた甘利先生に感謝です。
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形式: 新書
 数理という言葉が題名にあるだけあって、正直言って、難しい本である。でも、「解き明かす」ということが、こういうことだったんだ、という面白さを教えてくれる。特に、「数理で脳を紐解く」という章の、脳の中ではパターンを重ね合わせで蓄えていて、外界の刺激からその重ね合わせのパターンを大抵は的確に、でも時々間違って想起してしまうという現象を、簡単な数式で示す部分は、本当に感心してしまった。
 コンピュータパワーにまかせて問題を解く、ということも重要だが、こういう数学モデルで現象を理解するということも重要なのだということが、よくわかる。
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形式: Kindle版 Amazonで購入
この本がレコメンドされてきたとき買うかどうか迷って保留にしていたが、ずいぶんと高評価なのを見て買うことにして読んでみたが・・・

まぁブルーバックスの本ということである程度予想はしていたが予想以上に「読み物」という色合いが強い本でした。
内容も(決して面白くないわけではないが)この本がレコメンドされてくるような方には既知であろう内容で,
特に新たな知見を得られるといったことは無いかと思われます。
脳科学、人工知能についてガッツリ学びたい人向けではありません。
あと著者の政治思想や信条みたいなものも所々に顔を出します。

著者自身がおっしゃっておられる通り、「一数理学者の考える脳の世界を披露した本」です
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形式: 新書
 Deep Learningの中核原理:確率降下法等を「最初に提案したのは私だ」(p.134)という著者の研究人生を振り返る一冊。パーセプトロンに対するミンスキーの批判は、MITとの学閥争いのためで、中間層が多段のものには当たらないのに、それで1960年代の第一次ブームが終わってしまったというのは、残念な気がしました。

 Deep Learningの自己組織化については、福島邦彦氏のネオコグニトロンと著者の確率降下法(後日、誤差逆伝搬法として海外で再発明された)とを発展させたもの。『神経回路網の数理』(1978)の後、情報幾何学に専念されずに、計算能力の増大を活かして、AI研究を続けておられたなら、カナダからではなく日本からDeep Learningが生まれたのかもと、残念です。

 ただし、情報幾何学で研究されたリーマン空間が、Deep Learningの早期収束にも役立つとか。

 著者が学生運動に参加し、戦争法にも反対しておられるリベラルな面をお持ちなことには驚きました。意識下の「ゾンビシステム」という名からは、メディア・リテラシーのない日本人への警鐘も感じます。短期的視野のアリバイ研究ばかりの日本への警鐘もごもっともです。心が操作される時代、ちゃんと生きていくのは大変そうです。
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