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2016年8月11日
人工知能に関する各社の研究発表や広報内容をまとめた本。用語解説もあるが新聞記事程度の内容。
これから関わろうとする技術者が読むとだいぶ物足りないのではないだろうか。
広く情報を集めているが、現実に実現できた内容と、今後実現できるかもしれない広報内容が区別なく記述されているので、実際にどういう問題があるのか把握するのには向かない。特にPepperに対する期待感が現実と隔たって大きいようだ。
それでも、広い情報を扱っているので日本でチャットボットを作ろうとしている数社のベンチャーの情報を得たりできた。
ニュースサイトのまとめを読むつもりで読むと良いと思う。
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2016年7月10日
私はこれまで、様々な人工知能に関する本を読んできましたが、人工知能の基本事項を詳しく解説している本は今まであまりありませんでした。この本は、日に日に進化する人工知能の最新事項をわかりやすく、しかも、詳しく解説しています。なかなか理解しづらい「機械学習」の解説もくどくなく、わかりやすく解説しています。人工知能の知りたいところをまんべんなく記載されていて、その網羅性にワクワク感を感じながら読み進められました。痒いところに手が届く感じです。今は様々な人工知能に関する本が出ていますが、やみくもに手を出すのではなく、この本を始めに読んでから、様々な人工知能の本を読んだ方が理解が早いかもしれません。
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2017年9月16日
 2016年の本。著者はテクニカルライター兼コンサルタント。
 曰く・・・
 年間運用利回り30%を達成したKFLキャピタルの人工知能「クリスタル」は、株の過去3日間の動きとほかの商品(金、原油、先物など)の動きを比較し、その特徴を過去20年間のデータと照合して将来の値動きを予測する戦略を採用している。
 ヒット曲予測サイト「Music Xray」の人工知能は、クラシックやジャズなどさまざまな楽曲を事前学習し、ヒットクラスターとよばれるヒット曲のパターンを60以上用意する。いずれかのヒットクラスターに位置づけられる曲はヒットする確率が高い。ただし、開発者もAIがどこを見てその曲をヒットクラスターに入れたのか詳しい理由はわからない。
 ひとたび人間と同等の知能をもったAGI(汎用性のある人工知能)が生み出されると、AGIは人類の知能を超える進化を遂げる。AGIがAGI自身よりも強い(=賢い)AGIを生み出す連鎖が発生し、人類が制御できなくなるかもしれない。2045年頃までにそのような事態が現出するという説がある。
 事象やモノの特徴を自動で登録できないか、という問題認識に対する回答のひとつが機械学習。機械自身が特徴をみつけて登録(学習)していくことでどんどん賢くなる。ニューラルネットワークは機械学習の一種であり、ディープラーニングはニューラルネットワークの一種。
 機械学習は、分類問題と回帰問題に大別される。分類問題は何かを「猫」「犬」「お茶」のように分類すること。分類問題は予測対象が猫や犬などの離散値であるのに対して、回帰問題は予測対象が実数値である問題。計算で算出される数値、推測や未知のデータの予測、時系列で変化する株価データなどが対象。
 半教師あり学習:まず機械に対して教師あり学習で特徴量を学ばせて、それ以降は教師なし学習で膨大な訓練データを与え、自動的に特徴量を算出させながら繰り返し学習する方法。
 中間層を多層にして、ニューロンの数を増やせばもっとたくさん考えられるのではないか、と考えたのがディープラーニング。
 教師なし学習は、コンピュータに画像や音声、数値など膨大なデータを読み込ませて特徴量を求め、それにしたがってパターンやカテゴリに自動分類したり、クラスター分析、規則性や相関性、特徴、特異性、傾向等を解析させるもの。データマイニングなど、未知のデータの特徴を発見したり予測したりする分野では、必然的に教師なし学習の手法をとるケースが多い。
 Googleの囲碁AIは、膨大な棋譜データを読み込んで学習し(教師あり学習)、次にコンピュータ同士で対戦させて学習させた(教師なし学習)。
 コーディングによって記述するのではなく、機械に試行錯誤させて失敗と成功から学習していく方法が強化学習。成否判断のため、成功に対してスコア(報酬)を設定する。
 ニューロンが多くて複雑化すると無関係な結合が増えて、それが悪影響を及ぼして「過学習」の原因になることがある。無関係な結合を切ることが重要。畳み込みニューラルネットワークの特徴のひとつは、無関係な結合を切って関係性が高い結合を残すことにある。
 などなど。
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2016年7月24日
人工知能の現在について、ひとまずの理解を得られます。これから人工知能を学んでいこうとする方々にとって、導入を楽にする教養本になるでしょう。
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2016年7月13日
人工知能についてある程度の情報量を網羅しながらも、分かりやすい説明で読み進めやすい本になっています。
ページ数はそこそこあるのですが、読もうと思えば、2〜3日で読み終わると思うので、人工知能について浅く広く知りたい人にはかなりオススメの本になっております。
深めに知りたい方は、この本ではなく特定の分野(深層学習)の本を買うことをお勧めします。
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2016年8月17日
話題になっている人工知能やワトソンがビジネスでどう活用されていくのかを調べるために読みました。
ニューラルネットワークのしくみや学習方法、用語、ビジネス活用事例、ワトソンの実績などが幅広く取り上げられ、知りたいことがほぼ網羅されている内容で驚きました。それでいて浅くもなく、コンピュータが囲碁で人間に勝った話やディープラーニングのしくみ、会話ボットのしくみ等、深くて私のような文系にも解りやすい解説がされています。技術者向けの本ではなく、一般の人、ビジネスマン向けの本です。
また、AIが既にヒット曲を予測したり、犯罪の予測をするようになっているとは驚きました。既に作曲もできるそうです。ほかの人工知能の本には、まだできていない空想の話が多いのですが、この本は既にできていること、ビジネスや社会で使われていること、実際に計画されていることを中心に説明されているのでその点も参考になりました。
最終章はフェイスブックやグーグル、トヨタなど、有名企業別に人工知能の取り
組みがまとめられています。これだけまとめるのでも大変な作業だし、ネットで
もあまり見られないまとめ情報なので参考になりました。
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2016年9月1日
現時点の流行りのトピックの羅列ではなく、
歴史的経緯から始まり、現状、現状の解釈、将来まで、
時系列に解説してくれています。

さらに、各技術の解説、取り組んでいる企業の紹介もあり、
「浅くてもよいので、できるだけ広く知りたい」という
自身のニーズには最適な書籍でした。

確かに深さはありませんが、
日々のニュースで入ってくる断片的な情報を
正確な「人工知能の現在(いま)」の情報に整理するために、
本書は十分役に立つと思います。
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2017年3月16日
ざっと人工知能の今を知ることができる本だという印象。
専門用語も出てくるがきちんと「【用語】とは何か」が書いてあるので専門知識はなくても大丈夫。
具体的にGoogle、Apple、ソフトバンクなどいった一般人が聞き覚えのある企業がどんな人工知能を作っているのかが書いてあるので飽きがこない。
巻末には人工知能の勉強会の紹介があり、それを知れただけでも本書を読んだ価値があったように思う。
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2017年6月3日
具体的な理論ではなくて、人工知能って今どんな状況でどんなすごい実績ができて、これからどんなことができそうという全体像がわかる本です。AlphaGoがどうやって強くなっていったか、AI技術がどんな会社で活用され始めているのか、自動運転がどのくらい実用化されていて、これからどうなっていきそうなのか、ディープラーニングってよく聞くけど何なの、といったソリューションレベルのことが書かれています。読んでいると今後のAIがもたらす社会が楽しみになります。数式は出てこないです。
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ベスト1000レビュアー2017年5月1日
一般常識として社会からの人工知能の見え方、使い方、ビジネス界のプレーヤーの状況を押さえておきたいという人に最適だと思います。この分野の原理を深く理解したいという人、プログラマーにとっては、専門的な学習に入る前の軽い導入編というところでしょうか。最近読んだ本の中では一番広くて浅い本でした。
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