教養としての AI 講義 ビジネスパーソンも知っておくべき「人工知能」の基礎知識(キョウヨウトシテノエーアイコウギビジネスパーソンモシッテオクベキジンコウチノウノキソチシキ)

AI 解説本の決定版。「今知るべき AI のすべて」がわかります。

大きな進歩を遂げて、活用が広がる人工知能 (AI) 。
AI の成果とその仕組みから、多くの未解決問題、
潜在的な利益とリスク、科学的・哲学的な問題まで、
身近になった AI の現況と見通しを深く掘り下げつつ、
わかりやすく説明した 1 冊です。

世界的名著『ゲーデル, エッシャー, バッハ あるいは不思議の環』著者の
愛弟子が人工知能の仕組みと実用性を徹底的にやさしく全部教えます!

人工知能に関する本は山のように出ているが、
本書の記述の正確さとわかりやすさは群を抜いている。
解説者が何百冊以上の本を読んで得た人工知能の知識を、
本書 1 冊を読むだけで得ることができる。
……本書を読めば人工知能の凄さと脆さがわかる。
「私たちはまだ、はるか、はるか遠くにいる」のである。
松原仁 東京大学次世代知能科学研究センター (AI センター) 教授 本書「解説」から

【目次】
はじめに - 恐怖にとらわれる
AI と『 GEB 』
チェスと第一の疑いの種
音楽ーー人間性のとりで
グーグルとシンギュラリティ
ホフスタッターは、なぜ恐怖にとらわれているのか?
混乱する私
この本が目指すもの
第 1 部 予備知識
第 1 章 人工知能が辿ってきた道のり
第 2 章 ニューラルネットワークと、台頭する機械学習
第 3 章 AI の春
第 2 部 見ることと読み取ること
第 4 章 誰が、いつ、どこで、何を、なぜ
第 5 章 CNN と ImageNet
第 6 章 学習する機械を詳しく見る
第 7 章 信頼できる倫理的な AI とは
第 3 部 遊びを学習する
第 8 章 ロボットへのご褒美
第 9 章 ゲームを止めるな
第 10 章 ゲームを超えて
第 4 部 人工知能が自然言語に立ち向かう
第 11 章 言葉とその周りのもの
第 12 章 エンコーディングとデコーディングによる翻訳
第 13 章 何でも聞いて
第 5 部 意味の壁
第 14 章 理解について
第 15 章 人工知能にとっての知識、抽象化、そしてアナロジー
第 16 章 質問、答え、それについての考察
質問ー自動運転車が普及するまで、あとどれくらいかかるだろうか
質問ー AI によって、大量の人間の失業者が出るのだろうか
質問ーコンピューターは創造性豊かになれるのだろうか
質問ー汎用的な人間レベルの AI の実現まで、あとどれくらいかかるのだろうか
質問ー私たちは AI をどれくらい恐れる必要があるのだろうか
質問ー AI についての既存の問題で、まだ解決されていないものは何か

AI をめぐる言説は楽観と悲観の間で振れ続けており、その振れ幅こそが「仕組みを知らないこと」の代償です。本書はその処方箋となる概説書で、『ゲーデル, エッシャー, バッハ』の著者ダグラス・ホフスタッター氏に師事した AI 研究者メラニー・ミッチェル氏が著し、尼丁千津子氏の翻訳、松原仁氏の解説により日経 BP から 2021 年に刊行されました。原著者が師の「 AI への恐怖」に触れる場面から始まる導入は、この本が技術礼賛でも脅威論でもないことを予告します。

全 5 部で、人工知能が辿ってきた道のりとニューラルネットワークの台頭に始まり、 CNN と ImageNet に代表される画像認識、ゲームを学習する強化学習、機械翻訳や質問応答といった自然言語処理へと、分野ごとに成果と限界を検証していきます。終盤の主題は「意味の壁」、つまり機械は本当に理解しているのかという問いです。自動運転の実現時期、雇用への影響、機械の創造性といった問いに正面から答える構成もあり、数式なしで議論の水準を保つ筆致が持ち味です。

技術者が読めば個々の手法の背後にある前提と脆さが整理され、ビジネスパーソンが読めば AI 導入の判断に必要な相場観が手に入ります。前提知識は不要ですが、内容は骨太で読み応えは十分です。 AI の凄さと脆さの両方を一冊で見渡す、その到達点に価値があります。