マスターアルゴリズム 世界を再構築する「究極の機械学習」

著者名：ペドロ・ドミンゴス【著】/神嶌敏弘【訳】

講談社（2021/04発売）

• ISBN：9784062192231

内容説明

世界有数の研究者による“機械学習の説明書”。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。
囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か？　観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか？　蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか？
アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。
マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。

ペドロ・ドミンゴス（著者）
ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了（電子工学・コンピュータサイエンス）。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得（情報・コンピュータサイエンス）。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS（国際機械学習学会）の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。

神嶌敏弘（訳者）
1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（情報工学専攻）。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得（情報学）。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。
携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』（編／近代科学社）、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』（共監訳／共立出版）、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』（共訳／丸善出版）などがある。
2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。

目次

第1章 機械学習革命
機械学習の目的を述べ、実世界に機械学習が与える影響を紹介。まず、計算機科学のアルゴリズム、プログラム、複雑性などの概念を説明し、「機械学習とはアルゴリズム自体を創るアルゴリズムである」ことを解説。ビジネス、科学、政治、安全保障の各分野で機械学習がどのように使われているか、その重要性にも言及する。
第2章 マスターアルゴリズム
現状の機械学習の問題点を克服した「マスターアルゴリズム」を開発するという本書の道筋を提示。マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から展開。マスターアルゴリズムが満たすべき条件とは何か？　現状の機械学習を「記号主義者、コネクショニスト、進化主義者、ベイズ主義者、類推主義者」の５つの学派に分け、これらの長所を備えたものがマスターアルゴリズムであるとの道筋を示す。
第3章 ヒュームの「帰納の問題」
あらゆる知的活動は記号の操作に還元できる、と考える「記号主義者」を扱う章。
第4章 脳はどうやって学習しているのか
神経科学の知見に基づく「コネクショニスト」のニューラルネットを扱う章。
第5章 進化生物学 ― 自然の学習アルゴリズム
生物の進化を模擬的に実行する「進化主義者」の手法を扱う章。
第6章 ベイズ師の聖堂にて
不確実性に焦点を当てた「ベイズ主義者」の手法を扱う章。
第7章 あなたはあなたのそっくりさん
似たものはその振る舞いも似ているという着想に基づく「類推主義者」の手法を扱う章。
第8章 先生に教わらずに学ぶ
教示情報を使わない、クラスタリング、次元削減、チャンキングの教師なし学習、自ら調べて学ぶ強化学習、繋がりのあるものごとを学ぶ関係学習を紹介。
第9章 パズルのピースがはまるとき
著者の考えるマスターアルゴリズム候補を、軽妙な寓話を通じて、その中核となるマルコフ論理ネットを軸に語っていく。そしてこの候補がマスターアルゴリズムに至るために必要なものは何かを模索。
第10章 機械学習時代の世界へ
高度な機械学習技術が社会にもたらす影響を論じる。機械学習モデルと人間との関わり合い、自身の代理人モデルがある社会、データの共有の必要性と手段、雇用・安全保障・技術的特異点の行く先。そして最後に人類の行く先について、踏み込んだ意見を述べる。

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。

[Q]

機械学習として現在研究の進んでいる5つの分野に定性的な説明を試みた後、これらを統合したなんでも学習できるアルゴリズムが作れるのだと展望する本。この究極のアルゴリズムを本書ではマスターアルゴリズムと読んでいる。このアルゴリズムは人類にとって最後の発明になるということ。なぜならそのアルゴリズムは以降全ての発明を思いつくはずだから。本書のような知見があるということは自分が生きているうちにシンギュラリティが訪れるのかもしれない。

2021/07/08

[漆黒猫]

機械学習の5つの学派を五芒星にしているというのが興味深かった。 読むのにある程度のプログラム知識は必要かも。 マスターアルゴリズムを指輪物語の詩にあてはめているのが面白かった。 機械学習についてはもっと勉強する必要があるかも。

2022/09/20

[黒とかげ]

うーん。今の自分には難しすぎる。プログラムを勉強してから読み直そう。

2022/03/01