人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)本無料ダウンロードpdf
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)
によって 松尾 豊
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人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)本無料ダウンロードpdf - 内容紹介 いま、将棋やクイズ番組など「人工知能vs人間」の戦いがあちこちで起こっている。 2014年の英オックスフォード大学の研究報告では、今後10年から20年ほどで、 人工知能を含むITの進化の影響によって、米国の702の職業のうち約半分が 失われる可能性があると述べている。 最先端の人工知能技術「ディープラーニング」をめぐっては、グーグルやフェイスブックなどが 数百億円規模の激しい投資・人材獲得合戦を展開。 一方で、宇宙物理学者のスティーブン・ホーキング博士や、実業家のイーロン・マスク、 ビル・ゲイツなどが、「人工知能は人類を滅ぼすのではないか」との懸念を相次いで表明した。 そのテクノロジーは、ヒトを超える存在を生み出すのか。 人間の仕事を、人類の価値を奪うのか。 ▼ トップクラスの研究者が解きほぐす、「人工知能」の過去・現在・未来 ディープラーニングの特徴をひと言で言えば、コンピュータが人間のように 「気づき」を得るしくみのこと。 これまで「人工知能」と呼ばれていたものは、たとえ同じ計算を10万回やっても、 1回目と10万回目のやり方は基本的に同じで、「もっと早く計算できる方法」に 自ら気づけない。 コンピュータの計算能力は飛躍的に上がったが、それは根本解決ではないのだ。 しかし、その状況がディープラーニングによって革命的に変わる。 本書では、人工知能学会で編集委員長・倫理委員長なども歴任、日本トップクラスの 研究者の著者が、これまで人工知能研究が経てきた歴史的な試行錯誤を丁寧にたどり、 その未来像や起きうる問題までを指摘。 情報工学・電子工学や脳科学はもちろん、ウェブや哲学などの知見も盛り込み、 「いま人工知能ができること、できないこと、これからできるようになること」 をわかりやすく解説する。 なお、本書カバーには、ロボットと人間の共生を描いたアニメーション『イヴの時間』より、 ヒロインのアンドロイド「サミィ」のイラストを特別にお借りして掲載している。 内容(「BOOK」データベースより) 人類の希望か、あるいは大いなる危機なのか?「人間のように考えるコンピュータ」の実現へ、いま、劇的な進展が訪れようとしている。知能とは何か、人間とは何か。トップクラスの人工知能学者が語る、知的興奮に満ちた一冊。 著者について 松尾 豊(まつお ゆたか) 東京大学大学院工学系研究科 准教授 1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。 2002年、同大学院博士課程修了。博士(工学)。同年より産業技術総合研究所研究員。 2005年よりスタンフォード大学客員研究員。 2007年より現職。シンガポール国立大学客員准教授。 専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析。 人工知能学会からは論文賞(2002年)、創立20周年記念事業賞(2006年)、 現場イノベーション賞(2011年)、功労賞(2013年)の各賞を受賞。 人工知能学会 学生編集委員、編集委員を経て、2010年から副編集委員長、 2012年から編集委員長・理事。2014年より倫理委員長。 日本トップクラスの人工知能研究者の一人。 共著書に『東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」』 (KADOKAWA)がある。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 松尾/豊 東京大学大学院工学系研究科准教授。1997年、東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年、同大学院博士課程修了。博士(工学)。同年より産業技術総合研究所研究員。2005年よりスタンフォード大学客員研究員。2007年より現職。シンガポール国立大学客員准教授。専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析。人工知能学会からは論文賞(2002年)、創立20周年記念事業賞(2006年)、現場イノベーション賞(2011年)、功労賞(2013年)の各賞を受賞(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)の詳細
本のタイトル : 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)
作者 : 松尾 豊
ISBN-10 : 4040800206
発売日 : 2015/3/11
カテゴリ : 本
ファイルサイズ : 22.19 (現在のサーバー速度は21.11 Mbpsです
以下は 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書) の最も正直なレビューです。 この本を読んだり購入したりする場合は、これを検討してください。
学習することの根幹にある処理は「分類すること」分類するために必要なことは、対象物間にある相関・特徴を元にデータ間に線を引くこと。機械学習では大量のデータを処理しながら、この分類を自動的に習得していく。分類の精度は特徴をどう定義するかが肝。以前は人間が頭を使って特徴を調整していた。そこにディープラーニングという機械自体が多くのデータから特徴量を導き出す手法が開発され、分類の精度が飛躍的に向上した。ディープラーニングが従来の機械学習と異なるのは、入力と出力に同じデータを用いる。その間には何層にもなっていて、階層が掘り下がるごとにどんどんデータの特徴を抽象化する。例えば動物の場合、上層は4本足階層>顔階層>ネコ階層というように抽象化の度合いが各階層に該当する。その研ぎ澄まされた抽象化ルートがそのデータの本質的な特徴表現となる。この自ら分類した抽象化ルートに対して、人間が答えを渡すことで利用するルートに磨きがかかる。さらに、ちょっと違うデータを学習させるなど、あえて過酷な環境で学習させることで、特徴量の最適化が行われる。なお、何層にも階層化するパターンは人間の神経構造を模倣しており、ニューラルネットワークと呼ばれている。ディープラーニングの例の中にも出てきたように、機械学習は「教師あり」と「教師なし」学習に大分される。・教師あり予め正解セットが用意されていて、未知のデータがどこに分類されるかを判定するもの・教師なしデータ間のルール・パターンを自ら抽出し特徴を掴むために用いられる
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