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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
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
- 言語日本語
- 出版社日経BP
- 発売日2021/2/11
- ファイルサイズ12.6 MB
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商品の説明
著者について
メラニー・ミッチェル
コンピューター科学研究者。コンピューター科学の博士号を取得したミシガン大学大学院では、認知科学者で作家のダグラス・ホフスタッターの指導のもとで研究を続け、理想化された環境において創造的なアナロジーを生成する「Copycat」プログラムを共同開発した。その後、6冊の著書と多数の論文の執筆と編集にも携わり、現在はポートランド州立大学教授とサンタフェ研究所客員教授を兼任している。
■解説
松原仁(まつばらひとし)
コンピューター科学研究者。人工知能、ゲーム情報学を専門とし、2014-2016年には第15代人工知能学会会長を務める。東大理学部情報科学科卒業、同大学院工学系研究科情報工学専攻博士課程修了。電子技術総合研究所(現産業技術総合研究所)を経て、2000年より公立はこだて未来大学システム情報科学部教授。2020年より東京大学次世代知能科学研究センター (AIセンター)教授。著書に『鉄腕アトムは実現できるか』(河出書房新社)、『AIに心は宿るのか』(集英社インターナショナル)など多数。
■翻訳
尼丁千津子(あまちょうちづこ)
英語翻訳者。神戸大学理学部数学科卒。訳書に『パワー・オブ・クリエイティビティ』(日経BP)、『「ユーザーフレンドリー」全史』(双葉社)、『アジアの世紀』(原書房)などがある。
登録情報
- ASIN : B08W9GX366
- 出版社 : 日経BP
- アクセシビリティ : 詳細はこちら
- 発売日 : 2021/2/11
- 言語 : 日本語
- ファイルサイズ : 12.6 MB
- Text-to-Speech(テキスト読み上げ機能) : 有効
- タイプセッティングの改善 : 有効
- X-Ray : 有効にされていません
- Word Wise : 有効にされていません
- 本の長さ : 442ページ
- Page Flip : 有効
- Amazon 売れ筋ランキング: Kindleストア - 51,546位 (Kindleストアの売れ筋ランキングを見る)
- 人工知能 - 339位
- コンピュータサイエンス (Kindleストア) - 413位
- 社会・政治 (Kindleストア) - 2,018位
- カスタマーレビュー:
著者について

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カスタマーレビュー
お客様のご意見
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日本からのトップレビュー
- 星5つ中5つ
AIの進化の歴史を知る
2026年5月23日に日本でレビュー済みある程度の初期的知識はあった方が良い、生成AI前のAIの進化の歴史、偉人達の功績を分かりやすく解説している。AI時代にAIの限界を知る上でも非常に勉強になる。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えていますフィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください - 星5つ中4つ
言葉が分かりやすい。
2023年2月28日に日本でレビュー済みAIに関する多くの知識が、簡潔にまとめてある。しかし、ゲームの解説は、言葉にたよりすぎ、イメージが湧かない。もっと図表や絵を効果的に使って、イメージし易い説明にしてほしい。
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読みやすいけれど、分かるまではいかない
2025年11月2日に日本でレビュー済みとても読みやすい本です。AIに関する入門の副読本の一つ。AIへの懸念点など、いまも続く論点が幅広く取り上げられています。
ただ、帯に短したすきに長し。かゆい所を微妙に掻いてくれない感じがずっと続きます。
著者は実績は十分ですし、様々なメディアのインタビューにも出てらっしゃって、お話しを聞いた印象でも誠実なお人柄が伝わります。
ただ、無理に一般向けに手加減を加えることで、かえって分かりにくさが強くなっている気がします。
この点では、ゴッドファーザーの一人であるヤン・ルカンの本ぐらい、一般向けとはいえ、理論を多少出しながらの方が、分かりやすかったのではないでしょうか。
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そのうち教科書にものるだろう
2021年10月4日に日本でレビュー済み著者はゲーデル・エッシャー・バッハ(GEB)の著書で知られる
ダグラス・ホフスタッターのもとでAI研究をしているメラニー
ミッチェル。始まりは著者がホフスタッターと共にAIに関する
グーグルのワークショップに招待されたところから始まる。少し
ドキドキするような緊張感も伝わってきて、いつの間にか本書
の内容にグッと引き込まれてしまう。
今のところは、AI技術が本当に人工の<知能>まで発展するの
か不明だが、我々の生活のあらゆる箇所に所謂AI技術が組み込
まれていくことは確実だろう。これからの我々の生活に大きく
関わってくるAI技術を単なるブラックボックスとして専門家以
外は知らなくて良いというふうにはできないだろう。
「教養としてのAI」、大学では当然そのような講義があるが、
そのうち高校や中学の教科書にもAIに関する記述が増えてくる
に違いない。そんな時代だから、子供たちに質問されてもある
程度のことは我々大人も正しく知っておく必要があると思う。
本書を読めば、AI技術の概要や課題が見えてくる。AIに興味
ある人もない人も一読の価値があると思う。
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文系必読の書
2021年3月6日に日本でレビュー済みAIの発展段階が良く分かる良書。文系の方でも何とか理解できると思います。
8人のユーザーが役に立ったと感じていますフィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください - 星5つ中4つ
AI理解のための入門書
2023年12月16日に日本でレビュー済み「高度な知能を持つ機械」の実現に向けた人工知能(AI)の研究は、コンピュータの出現に伴い現代科学の一角を占めるようになった。この分野は、1956年にジョン・マッカーシーやマーヴィン・ミンスキーらが主導したダートマス会議に始まる。彼らは「人工知能」という用語を使い、自然言語処理やニューラルネットワークなど、現在も議論されるテーマを取り上げた。しかし、当初の楽観的な予測は実現せず、AI研究は多くの挑戦と失望を経験してきた。
AI研究には二つのアプローチがある。一つは、人間の思考過程を数理論理学に基づいて模倣する記号的AIで、初期のAI研究で主流であった。もう一つは、神経科学に基づく非記号的AIで、現代の深層学習やニューラルネットワークの源流となっている。
AI研究の歴史は、大きな期待と失望のサイクルを繰り返している。初期の楽観論に続き、成果が出ないという失望から助成金が大幅に削減される「AIの冬」が何度も訪れた。しかし、近年では深層学習の進歩により、再び注目を集めている。
現代のAIは、画像認識、自然言語処理、ゲームプレイなどで目覚ましい成果を上げているが、人間のような「抽象化」や「アナロジー」の能力はまだ達成されていない。これらをAIに獲得させることが、今後の研究の重要な課題である。
本書は、AIの歴史と現代の進歩を網羅的に解説しており、基本概念や技術、倫理的な問題についても考察している。AIに関心のある読者にとって、理解を深めるための適切な入門書と言えるだろう。
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中途半端
2021年5月22日に日本でレビュー済みAIについて技術、数学面の知識がある人にはほとんど役にたたない。全く知識のない人にわかりやすく解説しているかと言えばそうでもない。個人の感想文のような記述が冗長に語られている本。
4人のユーザーが役に立ったと感じていますフィードバックを送信中...フィードバックを送信中...参考になったフィードバックをお寄せいただきありがとうございます。申し訳ありませんが、投票の記録に失敗しました。 もう一度お試しくださいありがとうございます。数日中に調査いたします。申し訳ありません。このレビューを報告できませんでした。 もう一度お試しください - 星5つ中5つ
文系向けAI知識のバイブル
2022年1月9日に日本でレビュー済みエンジニアやAIコンサルタントに求められるような技術的な情報の記載はない。とはいえ、CNNやRNN、Q学習などアルゴリズムの解説があるなど入門書というほどの簡単な内容でもない。
この本の位置付けは他のAI書籍とは全く異なり、歴史やニューストピックも交えながら、AI技術の進化と可能性、そして限界を正しく理解するもののドキュメンタリー本のようなものだ。
文系向けであることは間違いないが、現代のAI技術の外枠を押さえるためには、かなり有意義な内容になっている。
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