・圧倒的なデータ処理能力
現在の人工知能の最大の強みがこの一点で説明できると羽生さんの鋭い視点から学ばせて頂きました。
なぜ, 人工知能が将棋や囲碁で人間に勝つ事が出来たのかという問いに対し,
例えば, 将棋において次の一手を決める時, プロ棋士は数ある次の一手の候補から自らの
・「経験に基ずく直感」
・「美意識」(詳しくは本書で参照して下さい)
によって最善手となり得る候補を絞ります。そして絞った候補のみに対し読みを行い最善手を決定します。
一方, 人工知能が人間と大きく異なる点は, 数ある次の一手の候補から手を絞りません。
つまり, ほぼ全ての候補に対して圧倒的なデータ処理能力を駆使して読みを行い, その中から最善手を決めます。
これが人工知能の勝因の一つであると本書では書かれています。
近い将来, 人工知能がより社会に進出し, 現存するかなりの仕事が人工知能に取って代わられる事が予想されます。そんな中, 我々人間しか出来ない仕事への価値を再認識させられる本だと思います。
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人工知能の核心 (NHK出版新書 511) 新書 – 2017/3/8
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人間にしかできないことは何か
二〇一六年三月、人工知能の囲碁プログラム「アルファ碁」が世界ランクの棋士を破った。羽生善治は、その勝利の要因を、「人工知能が、人間と同じ“引き算"の思考を始めた」とする。もはや人間は人工知能に勝てないのか。しかし、そもそも勝たなくてはいけないのか─。NHKスペシャル『天使か悪魔か─』の取材をもとに、その先を描く。天才棋士が人工知能と真正面から向き合い、その核心に迫る、“人工知能本"の決定版。
二〇一六年三月、人工知能の囲碁プログラム「アルファ碁」が世界ランクの棋士を破った。羽生善治は、その勝利の要因を、「人工知能が、人間と同じ“引き算"の思考を始めた」とする。もはや人間は人工知能に勝てないのか。しかし、そもそも勝たなくてはいけないのか─。NHKスペシャル『天使か悪魔か─』の取材をもとに、その先を描く。天才棋士が人工知能と真正面から向き合い、その核心に迫る、“人工知能本"の決定版。
- 本の長さ240ページ
- 言語日本語
- 出版社NHK出版
- 発売日2017/3/8
- ISBN-104140885114
- ISBN-13978-4140885116
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商品の説明
著者について
羽生善治(はぶ・よしはる)
1970年生まれ。将棋棋士。1985年に史上3人目の中学生棋士となる。 1996年には竜王、名人ほか7つのタイトルすべてを獲得し、話題を集めた。 2008年には、永世名人(十九世名人)の資格を獲得し、 王位・王座・棋聖のタイトルを保持(2017年2月現在)。 著書に『大局観』(角川oneテーマ21)など。
NHKスペシャル取材班
国内外の人工知能最前線を取材し、 NHKスペシャル「天使か悪魔か 羽生善治 人工知能を探る」を 制作(2016年5月放送)。 本書の執筆を担当したのは、寺園慎一(NHK大型企画開発センター エグゼクティブ・プロデューサー)、 中井暁彦(NHK制作局科学・環境番組部 ディレクター)の2名。
1970年生まれ。将棋棋士。1985年に史上3人目の中学生棋士となる。 1996年には竜王、名人ほか7つのタイトルすべてを獲得し、話題を集めた。 2008年には、永世名人(十九世名人)の資格を獲得し、 王位・王座・棋聖のタイトルを保持(2017年2月現在)。 著書に『大局観』(角川oneテーマ21)など。
NHKスペシャル取材班
国内外の人工知能最前線を取材し、 NHKスペシャル「天使か悪魔か 羽生善治 人工知能を探る」を 制作(2016年5月放送)。 本書の執筆を担当したのは、寺園慎一(NHK大型企画開発センター エグゼクティブ・プロデューサー)、 中井暁彦(NHK制作局科学・環境番組部 ディレクター)の2名。
登録情報
- 出版社 : NHK出版 (2017/3/8)
- 発売日 : 2017/3/8
- 言語 : 日本語
- 新書 : 240ページ
- ISBN-10 : 4140885114
- ISBN-13 : 978-4140885116
- Amazon 売れ筋ランキング: - 382,204位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- カスタマーレビュー:
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2017年7月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
2017年5月8日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
羽生さんの視点を通じて、現時点での人工知能が出来ることと課題について、また今後の展望について、分かり易く描かれています。
人工知能は驚異的なスピードで進化を続けています。
近い将来、シンギュラリティを含めて、人工知能により我々の社会は、価値観や構造も含めて、大きく変わる可能性があります。
その時に、人間は何をするのだろうか?どのように人工知能と共存するのか?
色々と思いを馳せるキッカケになりました。
人工知能は驚異的なスピードで進化を続けています。
近い将来、シンギュラリティを含めて、人工知能により我々の社会は、価値観や構造も含めて、大きく変わる可能性があります。
その時に、人間は何をするのだろうか?どのように人工知能と共存するのか?
色々と思いを馳せるキッカケになりました。
2017年6月18日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
「人工知能の哲学」(松田雄馬著) のレビューにも引用したが、本書において、著者の羽生善治氏は、以下のように述べている。
以下引用(p.170-171)
---------------------------------------------------------------------------------
最近知って面白かった話に、「人工知能はまだ『学習』と『推論』を同時にこなせない。」というものがありました。例えば、ドローンが空を飛んでいる姿を見て、人間ならばせいぜい二、三機も見れば、次の対象を知覚したときに、「これはドローンだな」と、「推論」できるでしょう。数少ないケースやパターンで特徴を抽出できるのは、人間ならではの能力です。
翻って、人工知能はどうでしょう。
人工知能は、ビッグデータなしに学習できません。推論できるのはその後です。つまり、ドローンの画像を何百万、何千万枚と読み込ませて事前に「学習」を終えて、初めて「これはドローンだ」と「推論」できるのです。
なぜ人間には、「学習」と「推論」をスムーズに同時に行うことが可能なのでしょうか。
そこには、人間が複数の概念を組み合わせて理解する能力を持っていることが影響している気がします。人間は、他にもヘリコプターや飛行機のような、ドローンではない空を飛行する存在を知っています。おそらく、そうした知識をうまく組み合わせて、答えを導き出しているのだと思います。しかし、こういうことは、まだ人工知能が苦手とする部分です。個人的には、ここがクリアできると、だいぶ人工知能やロボットが人間に近づくのではないかと感じています。
-----------------------------------------------------------------------------------
以上引用終了
とくに以上の引用における羽生氏の
「人間は、他にもヘリコプターや飛行機のような、ドローンではない空を飛行する存在を知っています。おそらく、そうした知識をうまく組み合わせて、答えを導き出しているのだと思います。しかし、こういうことは、まだ人工知能が苦手とする部分です。個人的には、ここがクリアできると、だいぶ人工知能やロボットが人間に近づくのではないかと感じています。」
という洞察は、人工知能開発の先端的な場面においても重要な示唆を与えるものだと思われる。
こうしたさりげない記述の中に極めて優れた洞察が満載されている本書は、羽生氏以外には書けなかったものだろう。
また、羽生善治氏とデミス・ハサビス氏という時代を画する二人の天才の対話の記述だけでも多大な読書価値がある。
以下引用(p.170-171)
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最近知って面白かった話に、「人工知能はまだ『学習』と『推論』を同時にこなせない。」というものがありました。例えば、ドローンが空を飛んでいる姿を見て、人間ならばせいぜい二、三機も見れば、次の対象を知覚したときに、「これはドローンだな」と、「推論」できるでしょう。数少ないケースやパターンで特徴を抽出できるのは、人間ならではの能力です。
翻って、人工知能はどうでしょう。
人工知能は、ビッグデータなしに学習できません。推論できるのはその後です。つまり、ドローンの画像を何百万、何千万枚と読み込ませて事前に「学習」を終えて、初めて「これはドローンだ」と「推論」できるのです。
なぜ人間には、「学習」と「推論」をスムーズに同時に行うことが可能なのでしょうか。
そこには、人間が複数の概念を組み合わせて理解する能力を持っていることが影響している気がします。人間は、他にもヘリコプターや飛行機のような、ドローンではない空を飛行する存在を知っています。おそらく、そうした知識をうまく組み合わせて、答えを導き出しているのだと思います。しかし、こういうことは、まだ人工知能が苦手とする部分です。個人的には、ここがクリアできると、だいぶ人工知能やロボットが人間に近づくのではないかと感じています。
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以上引用終了
とくに以上の引用における羽生氏の
「人間は、他にもヘリコプターや飛行機のような、ドローンではない空を飛行する存在を知っています。おそらく、そうした知識をうまく組み合わせて、答えを導き出しているのだと思います。しかし、こういうことは、まだ人工知能が苦手とする部分です。個人的には、ここがクリアできると、だいぶ人工知能やロボットが人間に近づくのではないかと感じています。」
という洞察は、人工知能開発の先端的な場面においても重要な示唆を与えるものだと思われる。
こうしたさりげない記述の中に極めて優れた洞察が満載されている本書は、羽生氏以外には書けなかったものだろう。
また、羽生善治氏とデミス・ハサビス氏という時代を画する二人の天才の対話の記述だけでも多大な読書価値がある。
2018年1月3日に日本でレビュー済み
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一読したときは「期待はずれ」だった。というのは、NHKスペシャル取材班が共著者だから、TV番組の内容が中心の本だろうと考えていたからだ。
だが、本書は、TV番組を書籍化したものではなく、あくまで「番組制作時の取材成果から生まれた(p.6)」本。喩えてみれば、野球の試合そのものは観ないで、解説者やコメンテーターが(「こういう場面がありましたけど…」と試合経過を紹介しつつ)試合展開や選手のプレーについて解説したり、評価したりするのを聴いているようなものである。
それゆえ、TV番組を観たあとで本書を読んだ人や、人工知能についての知識がある人は、「なるほど、羽生はこう考えていた/いるのか」と思うところが多いだろう。そういう前提がないと、ちょっと読むのが厳しいかもしれない。
ただ、そういう本だと分かったうえで、(いわば解説やコメントから逆に試合内容を想像しながら)再読してみると、興味深い箇所がいくつもあった。
「人工知能研究者の松原仁さんらと一緒に『先を読む頭脳』(二〇〇六年)という本を出版し……その後も、認知科学系の研究者と知り合う機会が多く、人工知能を取り巻く状況は、フォローしてきました(pp.27-28)」という、羽生が随所で鋭いコメントを発している(と感じるけれど、私は人工知能の素人なので的外れの感想かもしれない)。
個別に面白かったのは以下の3つ。
1 自動運転車には、「トロッコ問題」(5人を轢き殺すか1人を轢き殺すか)について判断するアルゴリズムを組み入れざるを得ないということ。(p.127)
2 「数時間ほど一緒にPepperと過ごしていただけで、なんだか勝手に親しみが湧いてきた(p.132)」という羽生の感想(故障したAIBOの「治療」をする技術者に注文が殺到しているというニュースを観た覚えがあるがそれに通じるだろう)。
3 「接待将棋」をするロボットの話題。(pp.110-113)
だが、本書は、TV番組を書籍化したものではなく、あくまで「番組制作時の取材成果から生まれた(p.6)」本。喩えてみれば、野球の試合そのものは観ないで、解説者やコメンテーターが(「こういう場面がありましたけど…」と試合経過を紹介しつつ)試合展開や選手のプレーについて解説したり、評価したりするのを聴いているようなものである。
それゆえ、TV番組を観たあとで本書を読んだ人や、人工知能についての知識がある人は、「なるほど、羽生はこう考えていた/いるのか」と思うところが多いだろう。そういう前提がないと、ちょっと読むのが厳しいかもしれない。
ただ、そういう本だと分かったうえで、(いわば解説やコメントから逆に試合内容を想像しながら)再読してみると、興味深い箇所がいくつもあった。
「人工知能研究者の松原仁さんらと一緒に『先を読む頭脳』(二〇〇六年)という本を出版し……その後も、認知科学系の研究者と知り合う機会が多く、人工知能を取り巻く状況は、フォローしてきました(pp.27-28)」という、羽生が随所で鋭いコメントを発している(と感じるけれど、私は人工知能の素人なので的外れの感想かもしれない)。
個別に面白かったのは以下の3つ。
1 自動運転車には、「トロッコ問題」(5人を轢き殺すか1人を轢き殺すか)について判断するアルゴリズムを組み入れざるを得ないということ。(p.127)
2 「数時間ほど一緒にPepperと過ごしていただけで、なんだか勝手に親しみが湧いてきた(p.132)」という羽生の感想(故障したAIBOの「治療」をする技術者に注文が殺到しているというニュースを観た覚えがあるがそれに通じるだろう)。
3 「接待将棋」をするロボットの話題。(pp.110-113)
2018年9月15日に日本でレビュー済み
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直近の人工知能動向が良く纏まっていると思います。
羽生さんの玄人裸足の見識も参考になりますr
羽生さんの玄人裸足の見識も参考になりますr
2017年5月9日に日本でレビュー済み
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最初、羽生氏とAIの関係がつかめず 買わず、読まずにいた。
しかし第一章で 囲碁や将棋とAIの深い話が出てくることがわかり、羽生氏がその方面のプロゆえ 読む価値ありと判断。
アルファ碁の勝因のひとつに 引き算思考、考えうる指し手をすべて考えるのではなく
おおまかに いくつかに限定したのち 限定した指し手を深く分析し 選択するという能力があるという。
ビッグデータをあつめたのち(足し算)、限定していく(引き算)。
仕事であつめる情報も その情報源から 信頼度により ウェイトをかけていく。
ゼロにはしないが、軽くだけ配慮する情報源、最優先する情報源など
日常的に われわれ人間は処理しつつ 判断を加えていく。
音楽でいう バッハの複雑なオルガン曲のように 対位法的に 同時進行する 情報のながれを
複数追いかけつつ(時系列的処理 メロディー)
同時に ある時々の 情報相互の関係を認識(クロスセクション 和音 ハーモニー)している。
その認識、情報処理のなかで 美意識(第二章)、感性(第三章)が、大局観、図形認識につながる。
人間の情報処理がAIにより変われば、当然 美意識、感性は変化することになると 予測される(p。141)。
引き算に関して、これが うまくできないことと 鬱や ひきこもり、パニック障害、PTSDなどが 関係するようにも 感じられた。
絵画とは ある画像の切り取りであり 映画もある動く画像の切り取りである。
文学も詩も 現実という ビッグデータの 引き算の結果(とその再構成)とも 感じられた。
しかし第一章で 囲碁や将棋とAIの深い話が出てくることがわかり、羽生氏がその方面のプロゆえ 読む価値ありと判断。
アルファ碁の勝因のひとつに 引き算思考、考えうる指し手をすべて考えるのではなく
おおまかに いくつかに限定したのち 限定した指し手を深く分析し 選択するという能力があるという。
ビッグデータをあつめたのち(足し算)、限定していく(引き算)。
仕事であつめる情報も その情報源から 信頼度により ウェイトをかけていく。
ゼロにはしないが、軽くだけ配慮する情報源、最優先する情報源など
日常的に われわれ人間は処理しつつ 判断を加えていく。
音楽でいう バッハの複雑なオルガン曲のように 対位法的に 同時進行する 情報のながれを
複数追いかけつつ(時系列的処理 メロディー)
同時に ある時々の 情報相互の関係を認識(クロスセクション 和音 ハーモニー)している。
その認識、情報処理のなかで 美意識(第二章)、感性(第三章)が、大局観、図形認識につながる。
人間の情報処理がAIにより変われば、当然 美意識、感性は変化することになると 予測される(p。141)。
引き算に関して、これが うまくできないことと 鬱や ひきこもり、パニック障害、PTSDなどが 関係するようにも 感じられた。
絵画とは ある画像の切り取りであり 映画もある動く画像の切り取りである。
文学も詩も 現実という ビッグデータの 引き算の結果(とその再構成)とも 感じられた。
2019年10月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
読書とは興味深いもので、自分が既に読んで得た知識、というものを亡き者にすることはできない。
おそらく、人工知能について知ろうとして、この本を最初に読んでいたら、ここまでの高評価にはならなかったと思う。
しかし、入門的な本から入り、さらに自分の中で考えを深めたいともやもやしている状態でこの本を読んだ私にとっては、非常に価値のある一冊となった。
自身の中で、AIに対する最低限度の理論が完成した。
AIに関する書作の、2冊目、3冊目には最適の本なのではないか。
おそらく、人工知能について知ろうとして、この本を最初に読んでいたら、ここまでの高評価にはならなかったと思う。
しかし、入門的な本から入り、さらに自分の中で考えを深めたいともやもやしている状態でこの本を読んだ私にとっては、非常に価値のある一冊となった。
自身の中で、AIに対する最低限度の理論が完成した。
AIに関する書作の、2冊目、3冊目には最適の本なのではないか。
2018年3月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
羽生さんの人工知能に対する切り口が良いと思いました。
もう人工知能開発の流れは止まらないでしょうし、良い関係を作るために今から考えなければいけないアイデアがたくさんあり、勉強になります。
もう人工知能開発の流れは止まらないでしょうし、良い関係を作るために今から考えなければいけないアイデアがたくさんあり、勉強になります。