新人工知能の基礎知識(シン ジンコウ チノウ ノ キソ チシキ)

深層学習が注目を集める以前から、人工知能の研究には探索、知識表現、推論、学習といった基盤技術の長い蓄積があります。本書はそうした AI 研究の全体像を、大学の教科書として体系的にまとめたものです。著者の太原育夫氏は情報工学の研究者であり、論理プログラミングやニューラルネットワークの古典的手法から統計的学習までを偏りなく扱っています。

特定のフレームワークやライブラリの使い方を教える本ではなく、 AI がどのような問題設定の上に成り立っているのかを数理的に理解するための基礎文献です。探索アルゴリズム、命題論理と述語論理、ベイズ推定、パーセプトロンからバックプロパゲーションへの発展といったトピックが、歴史的な文脈を踏まえて順を追って展開されます。

実装よりも理論の枠組みを先に固めたい人、あるいは大学院レベルの AI 研究に入る前に基礎を確認したい人に向きます。深層学習だけをピンポイントで学びたい場合は別の書籍が効率的ですが、 AI の分野を俯瞰する地図としての役割は本書ならではです。