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2018/03/03 (Sat) 12:30
AIの衝撃-人工知能は人類の敵か-

最近、特にちまたで噂になっているAI
人工知能の略なのは知ってるけど、どんな仕組みで世の中にどう活用されていくのか知りたくて、読んだ本。

一言でいうと、平易な言葉でAIに関する技術、歴史など説明してあり、かなり良書。
普通は歴史から始まる書籍が多いが、先に一般の人が興味をもっているであろう「雇用の未来」などから始まる
構成も秀逸。AIの開発の歴史をさらっとエッセンスを知りたい人は、この本おすすめです。
それ以外の内容もわかりやすいのですが、3年前の本なのでもっと新しいのを読んだほうがいいのかも。

頭に残った内容は以下。
雇用の未来
AI開発の歴史
ロボット開発にある先にあるビジネス
googleがなぜAIに投資しているのか
など。発刊が2015年と少し古いが、Amazonの評価が4つ星なのにも納得。

特に「AI開発の歴史」において、人間の脳を真似る方法(脳科学的アプローチ)と記号処理的アプローチが
交互に取り組まれてその融合から昨今のAI開発の進展に至っている点が興味深かった。

もともとは、AIに奪われる仕事ってどんな仕事だろう?っていうところが関心で読んだけれど、
もうちょっと、なんで自分で学習できるのか知りたくなった。
所感では、AIに仕事を奪われるにはもうちょっと時間かかるなと感じました。
次は、AIに奪われる仕事ってどんな仕事だろう?で本探してみます。おすすめあればぜひ、教えてください。

2015 小林雅一著 AIの衝撃
AIの衝撃


以下、簡易歴史サマリ。
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1950年代はまず脳の模倣、ニューロンの動きを簡易的な関数にしたもので形式ニューロンを形作り、
図形を認識させることに成功。ただし、これはベン図の真ん中の重なり部分に対応できないとして淘汰される。

1960年代、これに代わって、知の総体は記号の集積であるとの考え方に基づき、記号処理ベースの研究が台頭するも、
自然言語処理(翻訳など言葉を取り扱うもの)に対応できずとして淘汰。

1970年代AIの冬を経て、1980年代 第二ブームが花咲く。
記号処理と専門知識を組み合わせたものである。「もし~であれば、こうである」との前提ありきのルールベースのAIと言われ、
これは医師の診断効率化などに使われているといわれる。
しかし、これも現実の複雑なケースに対応できないとの批判あり、AI第二の冬を迎える。
一方、この動きと並行して統計・確率的な考え方が現れる。ベイズ理論といわれる、適当な確率をいったん定め、
経験により補正していくという考え方である。

この後、1990年代ニュートラルネットの考え方の復活。そして、脳科学の発展とコンピュータの発展が複合的に組み合わさり、
2006年、自分で勝手に大量データを学んで解析することにより、問題解決するためのパターンを抽出する「ディープラーニング」が現れた。
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タグ : AI 人工知能 雇用

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