2013年10月21日

『クラウドからAIへ アップル、グーグル、フェイスブックの次なる主戦場』 小林雅一

副題にアップル、グーグル、フェイスブックと入っているので
ネット上のAI、IT企業のAI研究なのかと思ったら
人工知能全般について書かれていました。

でも読んでよかった。

AIの歴史や、今までうまくいかなかった原因、
現在の進化の方向性、価値、問題点を網羅し
今の段階でのAI技術を知ることができました。

AIはビッグデータの解析には不可欠の技術ですが
知識体系や知識のデータベースを元にしたセマンティック検索
――情報の意味や正しい関係の理解によって検索結果を出したり
知識の深い層から情報をとり出したりといった技術まで
開発されているのにびっくり。


無人ロボットやチェスや囲碁将棋vsコンピュータは
AIと知っていましたが
自動運転システムまでAIとは
自動車に全く興味がないので知りませんでした。
今、自動運転車がどんどん開発されていますが
その裏でAIの研究開発の進化があったんですね。

AIが身近になるにつれ、法整備の必要性、
人間とどこまで共存していくのかといった倫理や
人の感情との折り合いなど、とても丁寧に書かれていて
この時点で読んでおきたい知識です。

bard_happybird.gif 本書でチェックしたところ
このような関係によってつながれた知識のリストは、AIの世界では「オントロジー(知識体系)」と呼ばれ、それらが無数に蓄積されたデータベースは「知識ベース」と呼ばれます。

この最新のニューラル・ネットワークでは、隠れ層の1層目から2層目、2層目から3層目へと情報が深部(ディープ)にまで伝達されるに伴い、学習が徐々に深められて、より高度な概念が得られます。この点を指して、「ディープ・ラーニング(深い学習)」と呼ぶのです。

ただしディープ・ラーニング、つまり最新鋭のニューラル・ネットワークにも弱点があります。たとえば「病気の症状と原因」のようn因果関係を見つける、論理的な推論には向いていないと言われます。

人間の知的能力をコンピュータのようなツールによって強化する点から、「知的増強(Inteligence Amplification:IA)」と呼ばれるようになりました。

現在、何らかの安全システムを備えたクルマが事故を起こした場合、その責任はメーカーではなくドライバーの方が負います。


bard_happybird.gif 目次
はじめに

第1章 なぜ今、AIなのか?
──米IT列強の思惑

第2章 “知性"の正体
──AIの歴史から見る、進化の方向性と実力

第3章 “知性"の正体
──AIが生み出す巨大なビジネス・チャンス

第4章 “知性"の陥穽
──AIにまつわる諸問題

おわりに 「メルツェルの将棋差し」から「ワトソン」までの時間






タグ:AI
posted by かつき at 16:18| Comment(0) | TrackBack(0) | 時代を読む | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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