ディープラーニング 学習する機械―ヤン・ルカン、人工知能を語る

ルカン，ヤン【著】〈ＬｅＣｕｎ，Ｙａｎｎ〉/松尾 豊【監訳】/小川 浩一【訳】

講談社（2021/10発売）

• サイズ A5判／ページ数 384p／高さ 22cm
• 商品コード 9784065238080
• NDC分類 007.1
• Cコード C0004

出版社内容情報

フランスで10万部発行！　2018年度チューリング賞受賞、ヤン・ルカン氏（Facebook副社長）の「ベストセラー」がいち早く日本上陸！

AIとその中核をなす「ディープラーニング」の過去と現在、そして未来像とは？
ディープラーニングの父であるヤン・ルカン氏がエキサイティングに綴る。

・ヤン・ルカンは、なぜあきらめなかったのか？
・AI革命の恩恵を受けるのは、誰か？
・ディープラーニングは、論理的思考ができない？
・AIが、人間の「常識」を持つ日はくるのか？

【成毛 眞氏　絶賛！！】
一気に読める面白さ！　AI時代の基本図書になるだろう。

【本書「監訳者あとがき」より抜粋】
本書は、ディープラーニングに関する書籍のなかでも、最も俯瞰的な視点で書かれた本のひとつであろう。技術に忠実であり、平易でありながら難解な説明を避けることなく、また、歴史や未来、社会的なインパクトにも言及している。

【本書「序章」より抜粋】
本書では、コンピュータ科学と神経科学が交差する領域で現在進められている科学的アプローチの実際を、安易な比喩に頼ることなく、一歩一歩解き明かしていきたい。
人工知能の本質に迫るべく、本書は2通りの読み方ができるようにしてある。ひとつ目は一般読者向けに、一読して理解できる平易な文章で、物語り、説明し、分析している。2つ目は詳しく知りたい人向けに、ところどころ数式やプログラムを使って、高度な数学的考察を行っている。

【主な内容】
序 章
第1章　AI革命
第2章　AIならびに私の小史
第3章　単純な学習機械
第4章　最小化学習、学習理論
第5章　深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法
第6章　AIの支柱、ニューラルネットワーク
第7章　ディープラーニングの現在
第8章　Facebook時代
第9章　そして明日は？　AIの今後と課題
第10章　AIの問題点
終 章

目次

第１章　ＡＩ革命
第２章　ＡＩならびに私の小史
第３章　単純な学習機械
第４章　最小化学習、学習理論
第５章　深層ニューラルネットワークと誤差逆伝播法
第６章　ＡＩの支柱、ニューラルネットワーク
第７章　ディープラーニングの現在
第８章　Ｆａｃｅｂｏｏｋ時代
第９章　そして明日は？ＡＩの今後と課題
第１０章　ＡＩの問題点

著者等紹介

ルカン，ヤン［ルカン，ヤン］ ［ＬｅＣｕｎ，Ｙａｎｎ］
ニューヨーク大学教授およびＦａｃｅｂｏｏｋ副社長。１９６０年フランス生まれ。１９８７年パリ第６大学にて計算機科学のＰｈＤを取得。ＡＴ＆Ｔベル研究所、ＡＴ＆Ｔ研究所などを経て、２００３年からニューヨーク大学教授。２０１３年には兼業でＦａｃｅｂｏｏｋに入社し、Ｆａｃｅｂｏｏｋ人工知能研究所を創設。機械学習、コンピュータビジョン、計算論的神経科学などに関心を持つ。２０１８年に、コンピュータ科学分野における最高の栄誉とされるＡＣＭチューリング賞を、ジェフリー・ヒントン、ヨシュア・ベンジオとともに受賞

松尾豊［マツオユタカ］
東京大学大学院工学系研究科教授。１９７５年香川県生まれ。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）。産業技術総合研究所、スタンフォード大学などを経て、現職。人工知能学会理事、編集委員長、倫理委員長などを務める。日本ディープラーニング協会会長。２０１６年に、『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』で大川出版賞、ビジネス本大賞特別賞など受賞

小川浩一［オガワコウイチ］
翻訳家。１９６４年京都府生まれ。東京大学大学院総合文化研究科修士課程修了。英語とフランス語の翻訳を児童書から専門書まで幅広く手掛ける（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[nbhd]

人工知能界隈では「畳み込みニューラルネットワーク」の生みの親として知られるヤン・ルカン先生の自叙伝ならびにディープラーニング入門。人工知能と現代社会といったテーマも取り上げられていて、総合的なAI本になっている。いわゆるディープラーニングの「学習」とは何かについて、「学習とはシステムが生み出す誤差を少しずつ減らしていくことだ」と書いていて、シンプルだけどエッジが利いている表現だなと感動した。特に90年代は、ニューラルネット研究者が学術界から除け者にされ、冷や飯を食らっている描写が心に残った。

2024/03/14

[koji]

「私たちはAIを信頼できるか」で紹介された「ＡＩと人類の36冊」の１冊。著者は、「「畳込み理論」により深層学習の父と云われ、2018年ＡＣＭチューリング賞受賞。メタ（旧Ｆａｃｅｂｏｏｋ）副社長、ＮＹ大学教授」。とっつきにくいのではと身構えましたが、ご無用です。どんな立場の人が読んでも、必ず得られる所がある（と思われる）希有な書です。根底に純粋さと謙虚さと高い表現力がある、すぐれた知識人です。「最も優れたＡＩでも猫より知能が低い」という掴みが私を刺激し、私なりのＡＩの未来を感じました。時を置いて再読します

2024/12/03

[しんばら]

読了。めちゃめちゃ面白かったし笑っちゃうくらい内容盛り沢山。ディープラーニング今昔史/技術的バックグラウンド/機械学習の未来予想図、これら全てをちょいちょい自伝調で全部書く。ムーブメントの中心地その人が語るだけあって、実史を知っていても興味深い内容ばかり。しかし書店でさも話題の本みたいなノリで平積みしてたけど、平然と誤差逆伝播法の説明が数式で始まるので、難易度はガチのそれ。そのへん飛ばして読んでも全然面白いけど、個人的にはヤン・ルカンと言えばLeNetのあの人、くらいの前提知識がある人に読んでほしい。

2021/11/30

[JNTEST23]

AI(特にCNN)が出来上がっていく過程というか歴史を最前線の研究者の視点で共有できて興味深い。いろんなアイデアやテクニックを地道に組み合わせていきながらついにイノベーションが起きる(CNNが成果を出す)みたいな感じで、その過程で日本の研究者 福島邦彦氏やマークザッカーバーグが登場してくるので面白い。最後はAIの将来についての見解がある。

2022/07/29

[まもる]

ヤンルカン先生の語るディープラーニングの歴史とその仕組みが詳細に書かれていた。パーセプトロンから畳み込みニューラルネットワーク、誤差逆伝播法を丁寧に紐解き、「学習」とは何かが説明されている。正直この辺の話は難解で、中級者くらいでないと読み飛ばした方がいいだろう。少なくとも入門書ではない。ただ、これこそが本質であり、理解のステージを一段階上げるのに必要な知識だ。先生のオープンソースのこだわりや、これからの未来についての話もあり、とてもおすすめです。

2023/09/05