出版社内容情報
ＡＩに屈服するのはまだ早い！ 人間が生来備えている概算・直観・推論といった「数学的知性」をＡＩの計算能力と組み合わせれば、デジタル時代における新たな知の地平を拓くことができるのだ。オックスフォード大学で数学を学び教育者に転じた著者の会心作。
内容説明
人工知能（ＡＩ）全盛の時代に最も必要とされる「数学的知性」の全体像を解説！
目次
１ 考え方（概算；表現；推論；想像；問題）
２ 取り組み方（中庸；協力）
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。
やす
9
なにげに借りてしまったが、失敗。数学者がAIについて書いた本のような体裁だけどまあ大学院で博士まで取ってるから半分数学者だろうがAIについての知見はあやしい。人間にできてAIにできないことは概算、表現、推論、創造、問題を作る。あとは中庸と協力でAIとともに生きようという本。はしがきが３８ページもあって間違いや見当違いな分析・意見表明の嵐。それで第１章の概算がフェルミ推定の話。数学をする脳とはどういうことか？的な数理哲学的内容を期待したが何に対してかよくわからないハック本だったので離脱。2025/07/15
K
2
概要は訳者あとがきがわかりやすい。本書は数学的知性とは何かを解明するものであり、それがAIとの差であることを示しているのだが、AIに対する思索というより、シンプルに数学を楽しもうというスタンスが見える。 今のAIは数学的アルゴリズムにより作られているが、数学はもっと曖昧で複雑な要素でできている。その要素とは概算、表現、推論、想像、問題、中庸、協力である。それは数学に限らない人間的営みといえるものであり、AIはそれを補助できる。AIと人の知性の距離を冷静に測りながらも、恐れる必要もないと諭しているようだ。2024/07/03
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1
「数学に何かをやってもらう」のと数学的に考えることは違う。 計算能力ではなく正確な概算ができること。フェルミ推定のような、データとモデル。 機械学習の弱みは計算結果を世界の概念に基づき評価できないこと。 対数スケールは人間の直感にあっているのかも？チップや給与アップなど、比率は差に勝る。指数的な増加すらも線形に見える。危険を知らせるときにはちゃんと指数グラフを見せるべき。 ジョンサールぼ中国人の部屋。知性があるように見えても作業が知的だとは言えない。 2025/06/10
Oki
1
人間の強みである、数学的知性を特徴づける七つの要素 ①概算②表現③推論④想像⑤問題⑥中庸⑦協力 新井紀子さんのは、国語的知性を特徴づける六つの要素か？ ①係り受け解析②照応解決③同義文判定④推論⑤イメージ固定⑥具体的同定（辞書・理数）2024/12/18
げんさん
1
4までしか数えられない部族がいるなんて知らなかった。2024/06/21
