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野口悠紀雄

AI入門講座人工知能の可能性・限界・脅威を知る単行本 – 2018/11/12

野口悠紀雄 (著)

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「AIに仕事を奪われる」といったような、いわゆる「AI脅威論」を唱える人が少なくない。だが、実際はどうなのか。そもそも、AIには何ができて、何ができないのか。AIは私たちにとって敵なのか、味方なのか? 本書が目指すのは「AIの最も平易な解説書」である。これからさらに進むであろうAIの社会進出に、私たち個々に問われるのは、AIをいかに活用しそれを武器として生き抜く手段を見出すかということだ。そのためにも本書ではAIの能力とはどういうものなのか、その原理にまでさかのぼって丁寧に解説したうえで、AIの可能性と限界、そして私たち人間の役割を見極め、AIを最大の武器としてこの時代を生き抜く答えを見いだす。

【目次】
第1章 AIを味方につけるには、AIを理解する必要がある
第2章 AIができること(1) パタン認識
第3章 AIができること(2) プロファイリングとフィルタリング
第4章 AIに高度知的活動ができるか?
第5章 AIはどのように思考しているのか?
第6章データはAIの栄養源
第7章過学習とそれへの対処
第8章深刻な「中国問題」
第9章 AIはいかなる社会を作るか?

本の長さ

304ページ
言語

日本語
出版社

東京堂出版
発売日

2018/11/12
ISBN-10

4490209967
ISBN-13

978-4490209969
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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

「人間の仕事が奪われる」「AI大国・中国の脅威」「新たな格差社会の誕生」…AI時代を生き抜くための必読書!

著者について

1940年、東京に生まれる。1963年、東京大学工学部卒業。1964年、大蔵省入省。1972年、エール大学Ph.D.(経済学博士号)を取得。一橋大学教授、東京大学教授(先端経済工学研究センター長)、スタンフォード大学客員教授、早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授などを経て、2017年9月より早稲田大学ビジネス・ファイナンス研究センター顧問、一橋大学名誉教授。著書に『情報の経済理論』(日経経済図書文化賞)、『財政危機の構造』(サントリー学芸賞)(以上、東洋経済新報社)、『バブルの経済学』(日本経済新聞社、吉野作造賞)、『ブロックチェーン革命』(日本経済新聞出版社、大川出版賞)ほか多数。近著に『仮想通貨はどうなるか』(ダイヤモンド社)、『入門 AIと金融の未来』(PHPビジネス新書)などがある。

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登録情報

出版社 ‏ : ‎ 東京堂出版 (2018/11/12)
発売日 ‏ : ‎ 2018/11/12
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本 ‏ : ‎ 304ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4490209967
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4490209969

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野口悠紀雄

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野口悠紀雄（のぐち・ゆきお）

1940年東京生まれ。63年東京大学工学部卒業、64年大蔵省入省、72年エール大学Ph.D.（経済学博士号）を取得。

一橋大学教授、東京大学教授、スタンフォード大学客員教授などを経て、2005年4月より早稲田大学大学院ファイナンス研究科教授。専攻はファイナンス理論、日本経済論。

〈主要著書〉

『情報の経済理論』（東洋経済新報社、1974年、日経経済図書文化賞）、『財政危機の構造』（東洋経済新報社、1980年、サントリー学芸賞）、『土地の経済学』（日本経済新聞社、1989年、東京海上各務財団優秀図書賞、不動産学会賞）、『バブルの経済学』（日本経済新聞社、1992年、吉野作造賞）、『1940年体制（新版）』（東洋経済新報社、2002年）、『資本開国論』（ダイヤモンド社、2007年）、『世界経済危機日本の罪と罰』（ダイヤモンド社、2008年）、『未曾有の経済危機克服の処方箋』（ダイヤモンド社、2009年）、『経済危機のルーツ』（東洋経済新報社、2010年）、『世界経済が回復するなか、なぜ日本だけが取り残されるのか』（ダイヤモンド社、2010年）等多数。

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ibanker

AIにつき一通りの知識が得られる

2018年11月25日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

AIのメカニズム、AIの中国問題、AIは人間を代替するか、などにつき概略の知識が得られる。野口先生の本にしては参考文献も索引もないので星を減らした。

1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

nekochan_59

文系には少しきついかも

2019年3月26日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

丁寧に解説しているので、解りやすいと思いますが、理解するには、ある程度は理系の
スキルが必要かと思います。

役に立った

AIの活用

2019年2月2日に日本でレビュー済み

AIについてはもう何冊も本を読み、理解しているつもりなのだが、有名な野口悠紀雄がAIについてどう考えているかを知りたくて、読むことにした。

AIを敵だと思わずに味方だと思えと野口さんは言う。パソコンやインターネットと同じで、敵と思わずに取り入れて活用した方がプラスになると。

これまで、コンピューターが苦手としてきた「パターン認識」が、ディープラーニングの活用によって可能になってきた。これにより、様々な仕事が自動化できるようになる。製造業の検品や、農業のいろいろな作業もAIで代替できるという。医療分野では、ガンの発見なども人間より正確に行えるようになるらしい。そして、完全な自動運転車も、2025年には登場してきそうだ。

そして、私が最も知りたかった自動翻訳。この本には、「通訳者は、しばらく失業しないで済みそうだ」とある。しかし、翻訳業が大丈夫とは書いていない。翻訳の全てがAIでできるようになるとは思えない、とは書いてあるが、翻訳者の仕事がAI翻訳の手直しになってしまう可能性もあるのだ。しかし、今まで集めた情報から私は、「ハイレベルの翻訳者は生き残れる」という結論に達している。

その後も、AIがすでに新聞記事などの文章を書いている、作曲や映画作りもする、などの気になる内容が続く。

ただ、ディープラーニングが出す結果がなぜ正しいのかを人間は理解できない。正解を出す過程がブラックボックスになっているのだ。そこから、AIが人間に反乱を起こすという考えも出てくる。まあ、そんなことは実際には起きないと思うのだが。

AIによる「1984年」のような監視社会が出現する可能性についても言及されている。大きなメリットとリスクを併せ持つAI。これをどううまく活用していけるかが、次世代社会を生き抜いていくカギになりそうだ。

7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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kuma Suna.

「ＡＩの機械学習には『過学習』という本質的問題がある」という指摘が新鮮。

2019年2月9日に日本でレビュー済み

　ＡＩの特徴は「与えられたデータによって機械学習すること」であり、データを栄養にして学習・成長する。
　まず、『人間並みにできるようになった』分野はパターン認識。いったんできるようになればＡＩのスピードは桁違いに早い。医療画像診断においては既に実力を発揮しており、テロ対策としての顔認証や自動運転にも期待が広がっている。
　他方、『人間にはできないのにＡＩならやれる』分野としては、ビッグデータを使ったプロファイリングやフィルタリング。プロファイリングでは、ビッグデータが注目され始めた当初、「因果関係の分からない相関関係を見つけても役立たない」という指摘もなされ、読者もその当時同意見だったのだが、その後の展開を見てみると「たとえ理論から導けない相関であっても役立つ」ということであった。ネット通販はもとより、選挙広報でも「相手の好みに合わせて最も効果的は方法」でやれるのだ。

　入門書としてお薦めだが、読者としては、本書の第７章で、『学習に使ったデータにノイズが含まれている場合、そのノイズまでＡＩが学習してしまうことにより、いざ現実の問題に適用した際に間違えてしまうという問題がある＝「過学習」(overfitting)』という指摘が新鮮だった。
　となると「どれだけノイズのないデータで学習させるか」がＡＩの優劣を左右することになる。ＡＩに学習させる前のデータ処理(調理)が重要というのは正論だが、できるだけ母集団に近いサイズのビッグデータを集めることができれば間違いなく有利だろう。
　日本企業は個人情報のビッグデータを蓄積できるのだろうか。中国のように国民のプライバシーを気にせずデータを集積できる国でのＡＩ開発が有利になるという意味が分かった次第。

5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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Mr.Z

AI入門に最適

2018年12月18日に日本でレビュー済み

経済学の大先生の書いたこの本は、論旨が明快で読み易い。5章、7章を読めば、流行りの深層学習などAIの仕組みについての良い入門となる。7章の日常生活の過学習のところが傑作。活性化関数、CNN、RNN、DQNなどは出てこない。もう少し知りたい人は、やはりプログラム例のある専門書を読まないとこの分野のことはピンとこないだろう。

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自閉症の中小企業診断士

筆者が言う通り「AIについて平易に解説した入門書」

2019年4月13日に日本でレビュー済み

筆者が言う通り「AIについて平易に解説した入門書」であり、本書は、ＡＩをどう利用すべきかを考えさせる。
過学習、中国ＩＴ脅威論等についても、明解に説明されている。
さて、筆者は「本書はコンピュータサイエンスや数学の知識なしでも読み進めることができるように説明している」と謳っている。しかし、第5章「ＡＩはどのように思考しているのか？」は、モンティホール問題等、数学ないしは情報処理に明るくないと理解が難しいのではないかと感じる。

3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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