目次
第１部 新たな着想による知能（機械学習の台頭；人工知能の復活；ニューラルネットワークの夜明け ほか）
第２部 さまざまな学習方法（カクテルパーティー問題；ホップフィールド・ネットワークとボルツマンマシン；誤差逆伝播法 ほか）
第３部 テクノロジーと科学の衝撃（機械学習の将来；アルゴリズムの時代；チップス先生こんにちは（Ｈｅｌｌｏ，Ｍｒ．Ｃｈｉｐｓ） ほか）
著者等紹介
セイノフスキー，テレンス・Ｊ．［セイノフスキー，テレンスＪ．］ ［Ｓｅｊｎｏｗｓｋｉ，Ｔｅｒｒｅｎｃｅ Ｊ．］
ソーク生物学研究所フランシス・クリック教授、カリフォルニア大学サンディエゴ校特別教授。オバマ政権の革新的先端ニューロテクノロジーによる脳研究（ＢＲＡＩＮ）イニシアティブの諮問委員会のメンバーを務めた。神経情報処理システム（ＮＩＰＳ）財団の理事長
銅谷賢治［ドウヤケンジ］
沖縄科学技術大学院大学（ＯＩＳＴ）神経計算ユニット教授。東京大学卒業、博士（工学）。東京大学工学部助手から１９９１年にアメリカ・サンディエゴに移り、ソーク研究所などで脳科学を学ぶ。１９９４年国際電気通信基礎技術研究所（ＡＴＲ）主任研究員、２００４年ＯＩＳＴ先行研究代表研究者、２０１１年開学とともに教授、研究担当副学長に就任。自ら行動を学習するロボットの開発と、脳の学習の仕組みの研究を行う（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
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ポレ
10
ここ数年に読んだ本の中で五本の指には入る良書。ディープラーニングのパイオニアのひとり、セイノフスキー教授による一般に向けた人工知能、ディープラーニング発展の歴史とその仕組。アレルギーを起こしそうな数式はほぼ出てこない。多少難解なところもあるが、AIに関心のある諸氏、グダグダ言わずとにかく読め！自信を持ってオススメする。2019/06/03
Mc6ρ助
7
ディープラーニング、神経情報科学、認知コンピューティングやなんかのきわめて優れた啓蒙書のはずだが、素人の爺さまには、この本で解説される数十年にわたって進歩してきたこの分野のいろんなモデルとモデルの区別を付けることさえ難しい。とはいえ、いつかいつの日にか強いAIも可能かもしれないと思わせてくれる、優れた研究者の手になる本に特徴的な、明るさを持った本。2019/10/22
mim42
3
ディープラーニングと呼ばれている技術革新についての関係者による手記的文献。さまざまな粒度で記されるエピソードや裏話はとても興味深い。ビッグネームの連続投与は刺激的だ。ただ、もう少しコンパクトにまとめてもらえると嬉しかった。終章でのチョムスキーとミンスキーに対する恨み辛みを大人気なく晴らす描写は純粋にエンタメ。2019/07/28
ばにき
2
実際に研究の前線にいた当事者が，これまでのニューラルネットワーク研究の流れをまとめた一冊。神経科学寄りだが，複雑系などの他の分野とのつながりも見える。技術的な知識があるとさらにおもしろい。2021/01/16
むーん
1
学問的解説はなく、一般向けに人工知能の研究の歴史を大変わかりやすく解説している。研究者の人となりに焦点が当てられ、やはり、歴史を動かすのは人であると認識を新たにした。翻訳も良い。2020/01/26
