AI の衝撃 人工知能は人類の敵か

エーアイノショウゲキ AI ジンコウチノウハジンルイノテキカ

AI の衝撃 人工知能は人類の敵かの表紙
AI / 機械学習
著者:
小林 雅一(コバヤシ マサカズ)
出版社:
講談社
出版日:
2015年03月19日頃
ISBN:
9784062883078
シリーズ:
講談社現代新書
在庫:
在庫あり
3.72(85 件 / 楽天ブックス)
初級者向け
人工知能機械学習ロボティクス自動運転社会影響未来技術脳科学産業構造医療技術倫理

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書籍紹介

脳科学とコンピュータの融合が私たちの常識を覆す! 自動運転車、ドローン、ロボット兵器、雇用・産業構造、医療・介護、芸術……。「自ら学んで成長する能力」を身につけた次世代ロボットは、人間社会をどのように変えるのか。はたして、AI に脅かされる職種とは? AI が「人類を滅亡させる」のは本当か? いまそこにある「日本衰退」の危機とは? 人間の存在価値が問われる時代の必読書! (講談社現代新書)

脳科学とコンピュータの融合が私たちの常識を覆す!

自動運転車、ドローン、ロボット兵器、
雇用・産業構造、医療・介護、芸術……

「自ら学んで成長する能力」を身につけた
次世代ロボットは、

人間社会をどのように変えるのか

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AI が「人類を滅亡させる」のは本当か?
いまそこにある「日本衰退」の危機とは?

「ルンバ」などのお掃除ロボット、
グーグルが先鞭をつけた自動運転車は、

掃除機や自動車などの姿を借りた次世代ロボットであり、

おそらく今後、あらゆる製品で同じようなことが起こる。

つまり、家電や自動車をはじめとする多くの既存製品が、

一種の知性 (AI) を帯びたロボット的な製品へと

生まれ変わるのだ。

AI と次世代ロボット技術は、今後、
私たちを取り巻く全ての産業を塗り替えてしまう。

日本の産業界がそれに気づかず、
この分野でグーグルなどに後れを取ると、一体どうなるのか。

これを今こそ、日本の産業界はよく考えないといけないー。

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【本書のおもな内容】

第 1 章 最新 AI の驚異的実力と人類滅亡の危惧
ーー機械学習の光と陰

第 2 章 脳科学とコンピュータの融合から何が生まれるのか

ーー AI の技術と歴史

第 3 章 日本の全産業がグーグルに支配される日

ーー 2045 年「日本衰退」の危機

第 4 章 人間の存在価値が問われる時代

ーー将棋電王戦と「インダストリー 4.0」

第 1 章 最新 AI の驚異的実力と人類滅亡の危惧

ーー機械学習の光と陰

第 2 章 脳科学とコンピュータの融合から何が生まれるのか

ーー AI の技術と歴史

第 3 章 日本の全産業がグーグルに支配される日

ーー 2045 年「日本衰退」の危機

第 4 章 人間の存在価値が問われる時代

ーー将棋電王戦と「インダストリー 4.0」

技書の森解説

「自ら学んで成長する能力」を身につけた次世代ロボットと AI が、産業や雇用、そして人間の存在価値をどう変えるのかを一般読者に向けて論じた新書が、『AI の衝撃 人工知能は人類の敵か』 (小林 雅一 著、講談社 (講談社現代新書)、2015 年 3 月刊) です。版元の紹介文は、自動運転車、ドローン、ロボット兵器、雇用 / 産業構造、医療 / 介護、芸術といった題材を挙げ、AI に脅かされる職種はどれか、AI が人類を滅亡させるという見方は本当か、日本衰退の危機とは何かという問いを掲げています。刊行時のプロフィールでは、著者は KDDI 総研リサーチフェロー、情報セキュリティ大学院大学客員准教授で、雑誌記者やニューヨークでの新聞社勤務を経た経歴が紹介されています。

全 4 章の構成、機械学習の光と陰から人間の存在価値まで

本書は全 4 章です。第 1 章は副題に「機械学習の光と陰」を掲げ、AI の実力と人類滅亡の危惧を取り上げます。第 2 章「脳科学とコンピュータの融合から何が生まれるのか」の副題は「AI の技術と歴史」です。第 3 章「日本の全産業がグーグルに支配される日」は 2045 年の日本衰退の危機を副題に置き、第 4 章「人間の存在価値が問われる時代」は将棋電王戦とインダストリー 4.0 を副題に掲げます。紹介文はさらに、お掃除ロボットや Google が先鞭をつけた自動運転車を、掃除機や自動車の姿を借りた次世代ロボットととらえ、家電や自動車をはじめとする多くの既存製品が一種の知性を帯びたロボット的な製品へ生まれ変わるという見通しを示しています。紹介文の結びには、日本の産業界がこの分野で Google などに後れを取った場合にどうなるのかという問いも置かれています。

学習する機械の得手と弱点、2015 年時点の議論として読む

機械学習 は、人が判断の規則を一つずつ書く代わりに、データから規則をコンピューターに学ばせる手法です。規則を書き下しにくい画像や音声の認識、運転中の周囲の把握のような処理で力を発揮する一方、学習に使ったデータの偏りをそのまま引き継ぐことや、判断の理由を人が説明しにくいことが弱点として議論されてきました。家電や自動車にセンサーと学習する仕組みが組み込まれると、製品の価値は機械の部品より、集めたデータと学習の仕組みの側に移っていきます。なお本書は 2015 年 3 月の刊行なので、前提にしているのはその時点までの技術と産業の状況であり、その後に広がった大規模言語モデルをめぐる展開は扱っていません。

技術書でなく、社会と産業の視点で AI を考えたい人に

版元の分類は一般向けの社会の新書で、AI を仕組みの側からではなく、産業構造や雇用、人間の役割の側から考えたい読者に向いた一冊です。アルゴリズムの実装や数理を学ぶことが目的なら、本書とは別に技術書を選ぶ必要があります。一方で、自分の業界の製品や仕事が学習する機械によってどう変わりうるのかを考える手がかりを探している人、あるいは AI をめぐる楽観と不安の議論がどのような問いの立て方から始まったのかを 2015 年時点の論考として確かめたい人にとって、題材の広がりと日本の産業への問題意識を一冊にまとめた本書は、議論の地図を手に入れる入口になります。

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