マンガでわかる人工知能

本書は、「難しいことはわからないけど、人工知能が世の中をどう変えるのか知りたい」という人のために、人工知能を丁寧に解説した本です。ディープラーニング、機械学習、シンギュラリティなどよく聞くけど意味がわからない言葉の解説はもちろん、「人工知能って、結局何ができるの?」「人間を超えるとか、仕事が奪われるって聞くけど、大丈夫?」という素朴な疑問と、漠然とした不安にマンガで解説していきます。

★マンガ＋イラスト図解で、難しいテーマをわかりやすく解説!
★人工知能によって、世の中がどう変わるかがわかる!
★ビジネスパーソン、経営者はもちろん、
学生さん、親御さんや先生にもオススメ!

【あらすじ】
とある商社に務める誠司はある日、上司から「人工知能ロボットチョッパーを運用した新プロジェクトを立案せよ」との命令を受ける。「そもそも人工知能って何?」と頭を抱えた誠司は、甥である裕太の紹介で人工知能研究者だという京子と出会う。誠司はただチョッパーくんの使い方を聞きたかっただけなのだが、超がつく「人工知能オタク」である京子に人工知能のイロハのイから教わることに……。はたして誠司は無事に上司命令をクリアし、未来を変えることができるのか!?
序章
人工知能って何だろう?
・私たちはゲームを通じて人工知能と触れ合ってきた!
・そもそも「知能」ってなんだろう?

第 1 章 人工知能はこうやって生まれた?
・人工知能を発想した 2 人の天才
・「記号主義」で人間の思考をマニュアル化
・脳のしくみを再現!「コネクショニズム」
・「弱い AI」「強い AI」

第 2 章 どうすれば人工知能は成長するの?
・「機械学習」で成長させる
・専門家と同じ知識を与える
・能力の幅を広げる「複数の脳」
・「使えそう」レベルでは NG!

第 3 章 人工知能は人間を超え始めた!
・ディープラーニングが感覚を与えた
・「見分ける」「聞き分ける」ことが可能に!
・人工知能が人間を感動させる日
・変わった言葉の学び方

第 4 章 人工知能は社会をどう変えていくの?
・IoT とクラウドでさらに進化する
・未来の「よい事」と「心配事」
・シンギュラリティとはいったい何だろう?

第 5 章
私たちと人工知能の
未来を見つめる

・人間との違いを改めて考える
・誤解を生まない人工知能との付き合い方
・代理エージェントとして欠かせないパートナー

『マンガでわかる人工知能』 (三宅 陽一郎 監修、備前 やすのり 著、池田書店、2017 年 11 月刊) は、人工知能がどう生まれ、どう成長し、社会をどう変えていくのかを、マンガとイラスト図解で順にたどる入門書です。版元の紹介文は想定する読者を「難しいことはわからないけど、人工知能が世の中をどう変えるのか知りたい」人とし、ビジネスパーソンや経営者に加えて、学生、親や先生にも勧めています。物語は、商社に勤める誠司が上司から人工知能ロボットを使った新プロジェクトの立案を命じられ、人工知能研究者の京子に基礎から教わるという筋立てで進みます。

序章と全 5 章で追う人工知能の成り立ちと社会への広がり

構成は序章と全 5 章です。序章「人工知能って何だろう?」は、ゲームを通じて人工知能に触れてきた経験と、そもそも知能とは何かという問いから入ります。第 1 章「人工知能はこうやって生まれた?」は人工知能を発想した 2 人の天才、記号主義、コネクショニズム、弱い AI と強い AI を取り上げ、第 2 章「どうすれば人工知能は成長するの?」は機械学習で成長させる考え方や、専門家と同じ知識を与える方法、複数の脳で能力の幅を広げる考え方へ進みます。第 3 章「人工知能は人間を超え始めた!」はディープラーニングと、見分ける、聞き分けるといった認識の力、言葉の学び方の変化を扱います。第 4 章「人工知能は社会をどう変えていくの?」は IoT とクラウドによる進化、未来のよい事と心配事、シンギュラリティを取り上げ、第 5 章「私たちと人工知能の未来を見つめる」で、人間との違いや誤解を生まない付き合い方、代理エージェントとしての役割を考えて締めくくります。

記号主義とコネクショニズム、2 つの流れを押さえる意味

人工知能の解説が分かりにくくなる理由の一つは、まったく発想の違う 2 つの流れが人工知能という同じ言葉で呼ばれていることです。一方は、人間の知識や推論の手順を記号とルールとして書き下し、計算機に順にたどらせる考え方で、専門家の判断をルールの集まりとして組み込む仕組みはこの系統に属します。もう一方は、脳の神経細胞のつながりを数理モデルとして真似る考え方で、ニューラルネットワーク の重みをデータから調整していく手法がこちらの系統です。画像や音声の認識で成果を上げたディープラーニングは後者を多層に深めたもので、ルールを人が書かなくても特徴をデータから取り出せる点が大きな違いです。この 2 つの系統の地図が頭に入っていると、ニュースで出会う個々の技術がどちらの流れに属し、何が得意で何が苦手なのかを自分で位置づけられるようになります。

AI の全体像を掴みたいビジネスパーソンに向く理由と、向かない目的

本書が合うのは、仕事で人工知能を使った企画や導入の話が持ち上がり、専門用語の意味と、できることとできないことの境目をまず押さえたい人です。物語の主人公自身が、上司の命令で人工知能の企画を立てる立場に置かれているため、同じ状況にある読者は自分の課題に引き寄せて読み進められます。一方で、数式やプログラムを通じて 機械学習 の仕組みを確かめたい人や、モデルを自分で作って動かしたい人には目的が合いません。また刊行は 2017 年 11 月で、内容はその時点の技術環境を前提にしています。刊行後に登場した技術や製品の動きは本書の範囲外なので、個別の技術の動向は別の資料で補う必要があります。

人工知能について会議で話を合わせるだけでなく、その技術がどの流れから来たのかを理解したうえで判断したい人にとって、本書はマンガで全体の地図を先に頭へ入れておける一冊です。本書の次に実装や理論へ進みたい人は、機械学習とディープラーニングの技術書の選び方 を手がかりに次の一冊を選ぶと、学ぶ順序を崩さずに先へ進めます。