中公新書<br> ビッグデータと人工知能―可能性と罠を見極める

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中公新書
ビッグデータと人工知能―可能性と罠を見極める

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  • サイズ 新書判/ページ数 219p/高さ 18cm
  • 商品コード 9784121023841
  • NDC分類 007.3
  • Cコード C1250

内容説明

ビッグデータ時代の到来、第三次AI(人工知能)ブームとディープラーニングの登場、さらに進化したAIが2045年に人間の知性を凌駕するというシンギュラリティ予測…。人間とAIはこれからどこへ向かっていくのか。本書は基礎情報学にもとづいて現在の動向と論点を明快に整理し分析。技術万能主義に警鐘を鳴らし、知識増幅と集合知を駆使することによって拓かれる未来の可能性を提示する。

目次

第1章 ビッグデータとは何か(データが主役の時代;富とセキュリティ;超えるべき壁)
第2章 機械学習のブレイクスルー(人工知能ブームの再来;深層学習の登場)
第3章 人工知能が人間を超える!?(シンギュラリティ狂騒曲;生物と機械の違い;ロボットとのコミュニケーション)
第4章 自由/責任/プライバシーはどうなるか?(一神教の呪縛;社会メガマシン)
第5章 集合知の新展開(ビッグデータと集合知;人間と機械の協働)

著者等紹介

西垣通[ニシガキトオル]
1948年東京都生まれ。東京大学工学部計数工学科卒業。日立製作所に入社。コンピュータ・ソフトの研究開発に携わる。その間、スタンフォード大学で客員研究員。その後、東京大学大学院情報学環教授などを経て、東京経済大学コミュニケーション学部教授、東京大学名誉教授。工学博士。専攻は情報学・メディア論。『デジタル・ナルシス』(岩波書店、1991年/第13回サントリー学芸賞受賞)ほか多数(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)
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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。

Kawai Hideki

75
第二次人工知能ブームとその後の冬の時代を経験した研究者による、第三次人工知能ブームの解説と、行き過ぎた仮説への警鐘。レイ・カーツワイルのシンギュラリティ仮説に真っ向から反論。ただ、第三次ブームに対する苦々しい気持ちが先行しすぎたのか、批判がやや感情的で散漫になっている気がする(特に第三~四章)。一方、最終章の、ビッグデータ、人工知能、集合知を三位一体で活用した「知能増幅(IA:Intelligent Amplifier)」と、人工知能の社会的影響を考えるための情報教育のあるべき姿は、着地点として良かった。2016/09/14

saga

49
副題を意識しないままに読みはじめた。人工知能を完成させるためのビッグデータ……そんな誤解があった。しかし、本書を読み進めるうちに、人工知能に対する誤解や、SFに出てくる「意思」を持った機械、人類に君臨するコンピュータが出現することの困難さを理解できた。p.147「そういう疑問をふまえて、近未来のコンピュータ文明のあり方をさぐるのが本書の目的」が腑に落ちるのだ。基礎情報学をもっと知りたい。2023/11/18

かごむし

40
手に取ったきっかけはたまたまだったけれど、2045年に到来するとうわさされるシンギュラリティ予測に恐れおののいていたところだったので、非常にタイムリーな読書になった。正しい知識を持つことは、物事を判断する上での基本で、ここをおろそかにしては、マスコミや、風潮に踊らされてしまうなあなんてことを思った。著者はコンピューター工学研究者から、情報社会や情報文化を論じる学者に転身した経緯を持つ。そのため、現場のこともわかり、それが意味することも理論的に論じられるという稀有な論文になっていると思う。非常に面白かった。2016/08/10

おさむ

37
「人間より賢い人工知能が我々から仕事を奪い、世界を支配する」こんな暗〜い未来予想は見当外れと明言する著者は、この分野の第一人者だけに説得力があります。個人的にはスピルバーグ監督の映画のイメージが強いAIですが、AIによって変わるのは「仕事の質」だけなんだそうです。実用にあたっては技術だけでなく、社会や人間性の観点からの検討が大切という指摘はうなづけます。日本人のAIやロボットに対する見識はノー天気で幼稚すぎるとバッサリ。やはりアトムやドラえもんの影響が大きいんでしょうかねえ笑笑。2017/07/04

ころこ

34
AIによる可能性と限界を論じています。数日前に孫正義が「AIの限界論ばかりはびこっていてけしからん」と、やる前から否定的な反応をする日本人の保守性を嘆いていましたが、本書はその批判に当たりそうな本です。著者は現在のAIについて「全件処理」「質より量」「因果から相関へ」といったビックデータの特徴を一つ一つ検討した上で、認識技術のブレイクスルーではあるが単にそれだけと断じています。フレーム問題も記号接地問題も、要するに曖昧に処理する人間の特徴を機械が上手く処理することが出来ないためと、「AIに出来ないことは何2021/04/01

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