AI とうまくつきあう方法

これからの社会では人工知能 (AI) についての知識が必要というけれど、なんだか難しそう…と思っていませんか? 本当に必要なのは、プログラミングなどの技術そのものではなく、その技術をどう活用するかという論理的な考え方を身につけること。本書で AI とうまくつきあい、その知恵を社会に活かす方法を学びましょう。
Prologue 教養としての AI リテラシー
1.AI を教養として学ぶ前に
2.AI システムの基本
3.AI は人の仕事を奪う?
4.社会で活躍する AI

Basic 1 論理的に考える方法
Chapter 1 知覚とセンサ
1.人間の知覚
2.動物の知覚
3.コンピュータの知覚

Basic 2 システムをデザインする方法
Chapter 2 推論
1.「推論」って何?
2.演繹的推論と帰納的推論
3.仮説推論 (アブダクション)
4.「探索」迷路をとく

Chapter 3 機械学習
1.教師あり学習
2.学習と予測
3.分類と回帰
4.その他の機械学習
5.ニューラルネットワーク
6.深層学習 (ディープラーニング)
7.画像認識・物体認識

Basic 3 データを扱う方法
Chapter 4 自然なインタラクション
1.音声認識
2.自然言語処理
3.人の対話の難しさ
4.感情認識
5.人と関わるロボット

Basic 4 いろいろな視点で考える方法
Chapter 5 AI の社会的影響
1.広告表示システム
2.おススメユーザー表示システム
3.顔認識・感情認識
4.社会の変化と AI
5.デジタルトランスフォーメーション (DX)

解 説

人工知能をプログラミングから学ぶのではなく、その技術を社会でどう活用するかを筋道立てて考える力として身につけるための入門書が『AI とうまくつきあう方法』です。著者は武藤 ゆみ子、岡田 浩之 の 2 名で、玉川大学出版部から 2021 年 12 月 20 日に発行されました。副題は「教養としての AI リテラシー」です。版元の紹介文は、本当に必要なのは「プログラミングなどの技術そのものではなく、その技術をどう活用するかという論理的な考え方を身につけること」だと述べ、版元のサイトでは教育のうち初等 / 中等教育のジャンルに置かれています。

AI の 5 章と 4 つの Basic の並び

目次は Prologue「教養としての AI リテラシー」で始まり、AI を教養として学ぶ前の整理、AI システムの基本、「AI は人の仕事を奪う?」という問い、社会で活躍する AI の 4 項目を置きます。続く本編は 5 章です。Chapter 1「知覚とセンサ」は人間、動物、コンピューターの知覚を並べ、Chapter 2「推論」は演繹的推論と帰納的推論、仮説推論 (アブダクション)、迷路をとく探索を扱います。Chapter 3「機械学習」は教師あり学習、学習と予測、分類と回帰、ニューラルネットワーク、深層学習、画像認識と物体認識まで、Chapter 4「自然なインタラクション」は音声認識、自然言語処理、人の対話の難しさ、感情認識、人と関わるロボットを取り上げます。Chapter 5「AI の社会的影響」は広告表示システム、おススメユーザー表示システム、顔認識と感情認識、社会の変化と AI、デジタルトランスフォーメーション (DX) の 5 節で、巻末に解説が付きます。

章の間には考え方を扱う Basic が 4 本あります。版元のサイトの目次では、Basic 1「論理的に考える方法」が Chapter 1 の前、Basic 2「システムをデザインする方法」が Chapter 2 の前、Basic 3「データを扱う方法」が Chapter 4 の前、Basic 4「いろいろな視点で考える方法」が Chapter 5 の前に並びます。

推論と学習、AI の判断を支える 2 つの仕組み

人工知能 の仕組みは、大きく 2 つの系統に分けて説明されることがあります。1 つは、決められた規則や知識から結論を導く推論の系統です。演繹は一般的な規則から個別の結論を導き、帰納は個別の事例を集めて一般的な規則を見つけます。アブダクションは観察された事実を最もよく説明する仮説を立てる推論で、診断や原因の推定がこの形をとります。迷路の解き方のように、取りうる状態を順にたどって答えを探す探索も、この系統の古典的な手法です。もう 1 つは、データから規則そのものを学び取る 機械学習 の系統です。教師あり学習は正解の付いたデータから入力と出力の対応を学び、答えがカテゴリなら分類、数値なら回帰と呼ばれます。脳の神経回路に着想を得た数理モデルを何層にも重ねた 深層学習 は、画像の中の物体を見分ける処理などで大きな成果を上げてきました。

推薦や顔認識の仕組みと、プログラミングを学ばない構成

身近なサービスに組み込まれた AI は、利用者の閲覧や購入の履歴から好みを推定して表示する広告や商品を選び、カメラの画像から顔を見つけて人物や表情を判定します。本書の目次は、こうした仕組みを知覚、推論、学習、対話の順に積み上げてから、Chapter 5 で広告表示や顔認識などの社会的影響へ進む並びです。

目次にプログラミング言語やコードの書き方を扱う章はありません。AI の考え方と社会での使われ方を、実装に入る前に押さえたい読者に合う構成です。知覚から社会的影響までの 5 章と、論理、システムの設計、データ、視点の 4 つの Basic が 1 冊にまとまっています。